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GESTION OPTIMUM DES STATIONNEMENTS
INFORMATIQUE DÉCISIONNELLE :
(BUSINESS INTELLIGENCE–BI)
LA PROCHAINE INNOVATION MAJEURE
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INFORMATIQUE DÉCISIONNELLE (BUSINESS INTELLIGENCE–BI) : LA PROCHAINE INNOVATION MAJEURE
3
4
TABLE DES MATIÈRES
INTRODUCTION
BUSINESS INTELLIGENCE DANS LE STATIONNEMENT :
L’ART DE MAÎTRISER LES MÉGADONNÉES (BIG DATA)
3
INTRODUCTION À LA BUSINESS INTELLIGENCE.
EN QUOI EST-CE DIFFÉRENT DU BIG DATA?
3
BI DESTINÉ À L’EXPLOITATION DU STATIONNEMENT
5
BI DESTINÉ À L’EXPLOITATION D’UN STATIONNEMENT D’AÉROPORT
5
LES FACTEURS DE RÉUSSITE DE L’IMPLANTATION DE BI À L’AÉROPORT
6
ANALYSE PRÉDICTIVE
TARIFICATION DYNAMIQUE
7
7
BI APPLIQUÉ AU STATIONNEMENT INTELLIGENT SUR RUE
8
BI APPLIQUÉ AU STATIONNEMENT INTELLIGENT HORS RUE 9
CONCLUSION: LA VILLE INTELLIGENTE
10
BIBLIOGRAPHIE
11
CRÉDITS
12
5
INTRODUCTION :
BUSINESS INTELLIGENCE DANS LE STATIONNEMENT :
L’ART DE MAÎTRISER LES MÉGADONNÉES (BIG DATA)
Chaque fois qu’une voiture entre dans un stationnement, elle laisse une
piste. Une piste de données, pour être plus précis. Une barrière se lève
pour laisser entrer une voiture, un paiement est effectué, une barrière
se lève à nouveau pour la laisser sortir. La date et l’heure d’entrée et
de sortie de cette voiture, le montant déboursé par le conducteur, la
méthode de paiement utilisée et plus encore; toutes ces données ont été
enregistrées.
Lorsque le stationnement connait un fort achalandage, comme c’est
le cas pour un aéroport ou un hôpital, cette piste de données devient
immense. De quelle taille? Aussi vaste que le « big data » (mégadonnées,
en français), le terme relativement nouveau qui fait référence à la
collecte et le stockage de grandes quantités d’informations pour en faire
l’analyse.
Le volume des données semble
vouloir doubler chaque
1.2 an
Parmi les chefs d’entreprise interrogés, 85 % ont affirmé croire que le big
data allait drastiquement changer la manière dont ils font des affaires.
Et les statistiques soutiennent leur perception : le volume des données
semble vouloir doubler chaque 1.2 an. Un autre fait démontre que les
entreprises qui utilisent l’analyse de données sont 5 fois plus susceptibles
de prendre des décisions plus rapides i.
Les mégadonnées peuvent engendrer des rendements élevés pour les
entreprises. De nos jours, les mégadonnées sont un méga-enjeu – un
peu comme le « nouveau pétrole » - de l’économie numérique. Mais le
big data présente aussi un grand défi, en raison de la taille immense et
la complexité des données qui en sont extraites, la haute vitesse et la
complexité des flux de données - lesquels peuvent être imprévisibles - et
le fait que les données proviennent de sources multiples. Tout ceci les
rend difficiles à lier, harmoniser, et transformer à travers les systèmes
informatiques.
Des données insuffisantes
peuvent occasionner des frais
aux entreprises de l’ordre de
20-30%
de leurs revenus d’exploitation
Les données, à elle seule, ne valent pas grand-chose. De nombreuses
organisations se frappent à un mur en tentant de les maîtriser : une
partie du problème réside dans le fait qu’une majorité d’entreprises
dépense 80 % de leur temps à la collecte manuelle des données pour analyse, menant à des inexactitudes. Des
données insuffisantes ou le « manque de compréhension des données » sont citées comme premières raisons
de dépassement de coûts d’un projet et peuvent occasionner des frais aux entreprises de l’ordre de 20 à 30 % de
leurs revenus d’exploitation. Encore plus percutant : des données insuffisantes à elles seules coûtent annuellement aux entreprises américaines jusqu’à 600 milliards de dollars. Un montant qui est loin d’être négligeable ii.
Le big data peut apporter de grands insights, mais ceci appelle aussi des analyses poussées afin que les
entreprises puissent demeurer des joueurs de premier ordre et convertir les données brutes en revenus bien
tangibles.
6
INTRODUCTION À LA BUSINESS INTELLIGENCE. EN QUOI EST-CE DIFFÉRENT DU BIG DATA?
Bien que le big data et la Business Intelligence aient de nettes similitudes et chevauchements, ils présentent des
processus complètement différents qui jouent des rôles spécifiques.
Globalement, le big data fait référence à l’action de générer, capter et, habituellement, traiter une immense
quantité de données sur une base continue.
Les systèmes de Business Intelligence combinent la collecte de données, leur stockage et la gestion de connaissances avec des outils d’analyse, pour exposer de complexes informations internes et concurrentielles qui
orientent les décideurs et planificateurs vers des décisions ciblées iii.
Autrement dit, la BI assiste dans la prise de décision opérationnelle et stratégique. Mais attention, car simplement faire rapport d’une entreprise et de sa compétition, ce qui est la force de bien des logiciels BI existants,
n’est plus suffisant dans l’environnement concurrentiel d’aujourd’hui.
Posséder le système BI adéquat est essentiel pour organiser et analyser le big data. CIO.com a posé la question
à des dizaines d’experts de BI et à des responsables informatiques. Voici quelques-uns de leurs énoncés iv:
1. Il fournit des réponses rapides aux questions critiques de l’entreprise.
2. Il aide à aligner les activités commerciales avec la stratégie d’entreprise.
3. Il peut habiliter les employés en leur offrant la possibilité de prendre des décisions éclairées basées
sur les données qui influent sur la rentabilité de l’entreprise.
4. Il réduit le temps passé à l’entrée et à la manipulation des données.
5. Il fournit les insights des clients, permettant aux entreprises de découvrir des modèles au sein des
comportements des utilisateurs.
6. Il permet d’identifier les zones de réduction des coûts.
7
BI DESTINÉ À L’EXPLOITATION DU STATIONNEMENT
Au Royaume-Uni, où le marché du stationnement est très mature, la Business Intelligence est utilisée efficacement depuis environ 15 ou 16 ans dans ce domaine. En règle générale, ils considèrent comme essentielle la
présence d’experts en analyse de données, lesquels peuvent personnaliser avec précision l’ensemble de celles-ci,
et plus spécifiquement à chacun des stationnements.
Les experts en BI du stationnement peuvent fournir :
• Précision - Ceci est la base et est essentiel dans toutes les analyses.
• Chargement des données historiques - Critiques et analyse des résultats passés, facilement et correctement
téléchargées dans un outil de Business Intelligence.
• Automatisation / Vitesse - Les données doivent aujourd’hui être mises à jour et disponibles 24/7. Pour ce
faire, un ultra-rapide et robuste ETL (Extract, Transform and Load ou extracto-chargeur, en français) traite les
données à partir de la source et fonctionne n’importe quand, que ce soit en temps réel ou une fois par jour.
• Rapports dynamiques et tableaux de bord - La possibilité de visualiser des données via de multiples dispositifs tels que des tableaux de bord interactifs. Des rapports personnalisés qui ne peuvent être analysés par
des tableaux de bord devraient être mis à jour simplement en appuyant sur une touche. Ainsi, pas de temps
gaspillé à la prise de décisions.
• Les données transactionnelles - La capacité à prospecter un détail au niveau transactionnel, si nécessaire.
Comme les données sont souvent chargées à ce niveau, les clients ont souvent besoin de suivre les comportements sur une base individuelle, par groupes et / ou par employés. Cela peut aider les exploitants à
s’assurer qu’il ait un minimum de diminution de revenus en tout lieu. • Facilité d’utilisation - Vous pouvez utiliser l’outil sur une base quotidienne s’il est facile à utiliser. Une journée
unique de formation devrait permettre aux opérateurs d’examiner et d’effectuer une analyse ad-hoc. Les
systèmes de Business Intelligence sont presque toujours pleinement intégrés avec les outils actuels, tels que
Microsoft Excel, ce qui assure une courbe d’apprentissage plus rapide.
• Service et soutien - Une équipe d’analystes et de techniciens sur appel se consacre à répondre à vos
exigences de tous les jours. Des ressources dédiées devraient également être fournies sur place, ou du siège
social, bien que de nombreuses organisations n’emploient toujours pas d’analystes à temps plein ou partiel.
8
BI DESTINÉ À L’EXPLOITATION D’UN STATIONNEMENT
D’AÉROPORT
Il y a un grand besoin, auprès des exploitants de stationnement, de
traiter correctement et d’optimiser les données disponibles, en particulier
pour certaines opérations-clé. Pour les aéroports par exemple, le stationnement est, dans la plupart des cas, la plus grande source de revenus
non aéronautique, et ceux-ci triment dur pour capter les informations
clients, lesquelles leur permettront d’offrir un meilleur service à la
clientèle et une meilleure compréhension des modèles de comportement.
Le défi réside souvent dans la capacité à convaincre des clients
transitoires à réserver en ligne, sans pour autant diluer leurs recettes.
Un système de Business Intelligence efficace est nécessaire. En Grande
Bretagne par exemple, le défi est maintenant d’attirer les clients par
l’intermédiaire de canaux directs et de réduire les réservations coûteuses
via des tiers partis. Assistés de leurs partenaires de stationnement,
ceci assure aux aéroports de capter le maximum de chaque dollar des
revenus non aéronautique. Traditionnellement, les aéroports se sont fiés aux gestionnaires des sites
de stationnement et aux services de soutien administratifs pour fournir
des informations et des statistiques de base. Dans la plupart des cas, ce
mode de collecte de données existe toujours, mais puisque la réservation
en ligne prend de l’ampleur, de plus en plus d’aéroports et d’exploitants
de stationnements embauchent des analystes et des gestionnaires de
rendement. Ceci a entraîné une révision des systèmes en place, mais
aussi de l’équipement de stationnement de chaque emplacement.
BI: PARTAGE DES DONNÉES
AFIN D’AMÉLIORER LE
SERVICE À LA CLIENTÈLE
Pour aider Air Canada - le plus important partenaire aérien de l’aéroport
Toronto Pearson - à offrir la meilleure
livraison de bagages dans sa catégorie, l’Autorité aéroportuaire du Grand
Toronto (GTAA) a permis un plus
grand partage des données de ses
systèmes automatisés, afin que le
personnel de la compagnie aérienne
puisse en suivre avec précision les
performances et y apporter des améliorations de manière proactive. Avec
un accès en temps réel aux données
du système de bagages, Air Canada
est en mesure de mieux suivre tous
les bagages de l’enregistrement
jusqu’au chargement dans les avions,
y compris pour les vols en correspondance.
Source GTAA Annual Report 2015,
en ligne : https://www.torontopearson.
com/uploadedFiles/GTAA/Content/
Publications/GTAA_AR_2015_FINAL.pdf
LES FACTEURS DE RÉUSSITE DE L’IMPLANTATION
DE BI À L’AÉROPORT
• Ensembles de données-clés - Accent particulier sur la création d’ensembles de données d’une importance
capitale et requêtes spécifiques par client.
• Communications avec les opérations sur le terrain, un élément crucial afin d’assurer ce qui est rapporté et
prévoir ce qui survient. L’équipe d’exploitation et le personnel de terrain sont la ligne de front et les premiers
à accueillir les clients. Ils sont aussi les premiers à recevoir les commentaires sur les services et les tarifs.
• Un outil de Business Intelligence à la fine pointe est essentiel afin de mesurer l’impact des changements
de prix constants et des lancements de produits.
• Une bonne compréhension de l’équipement de stationnement et des systèmes de réservation back-end.
Peu importe le degré de sophistication d’un système de tarification, s’il n’y a pas de communication entre
les différents systèmes, il devient inutile.
• La précision du processus d’importation des données de réservations en ligne vers l’équipement de
stationnement est indispensable. Le défaut de concilier correctement cette source de données, par le biais
d’un processus automatisé, peut conduire à d’importantes pertes de revenus et de transactions.
9
ANALYSE PRÉDICTIVE
La Business Intelligence, c’est le domaine de l’analyse descriptive. Elle
fournit un rapport d’analyse rétrospective de ce qui est arrivé et de
ce qui se passe actuellement. La BI est une vue du rétroviseur sur
une activité commerciale donnée. L’analyse prédictive est une analyse
prospective : fournissant des perspectives d’avenir pour l’entreprise,
prédisant ce qui devrait arriver (habituellement en se basant sur des
probabilités) et pourquoi cela devrait se produire v.
Donc, alors que la BI utilise la technologie pour décrire le passé, l’analyse
prédictive utilise la même technologie pour prévoir le futur et l’influencer.
Les organisations peuvent utiliser des données de performance historiques afin d’extrapoler et faire des prédictions quant à l’avenir et poser
des gestes qui influenceraient ces résultats vi.
Une autre façon de voir les choses serait la suivante : les applications BI
ratissent cette montagne de nouveaux clients, de marchés, de « social
listening » et d’applications en temps réel, de cloud, ou de données sur
les performances d’un produit. L’analyse prédictive est l’étape suivante,
traitant toute l’information brute, de façon à en tirer le meilleur pour
acquérir de nouveaux insights bien tangibles, et se démarquer de la
concurrence.
ANALYSE PRÉDICTIVE :
LA RAPIDITÉ, UN FACTEUR
ESSENTIEL
Un système de BI efficace peut analyser les mégadonnées (big data) en
temps réel ou à peu de chose près,
permettant à une entreprise de réagir
avec beaucoup plus de souplesse que
ses concurrents.
Par exemple, il y a de cela quelques
années, les chercheurs du MIT Media
Lab utilisèrent les données de localisation des téléphones portables pour
savoir combien de personnes se trouvaient dans les stationnements du
Macy’s pendant le Black Friday, point
de départ de la saison des achats de
Noël aux États-Unis. Cela a permis
d’estimer les ventes du détaillant
en ce jour critique, avant même que
Macy’s lui-même n’ait enregistré ces
ventes. Des insights rapides de ce
TARIFICATION DYNAMIQUE
type peuvent fournir un net avantage
concurrentiel aux gestionnaires.
L’analyse prédictive permet aux opérateurs de grands terrains, tels
Source : Andrew McAfee and Erik
que les aéroports, d’offrir le bon produit, au bon prix, au bon moment.
Brynjolfsson, Harvard Business
Les exploitants ont le choix entre les modèles de gestion des recettes
Review, October 2012, Big Data: The
dynamiques semi-automatiques ou entièrement automatisés, avec
Management Revolution, online:
des systèmes qui peuvent générer et distribuer des tarifs pour plus de
https://hbr.org/2012/10/big-data-the50 produits à un seul emplacement, pour un maximum de deux ans
management-revolution
à l’avance et pour toute durée de séjour. Dans la plupart des cas, des
tableaux de bord spécifiques et des rapports prospectifs sont examinées
sur une base quotidienne, mettant en évidence les variations de la
demande par rapport à des prévisions pouvant déclencher une recommandation de tarifs ou toute autre action.
Notre expérience indique que les entreprises qui utilisent la tarification dynamique ont rapporté des gains
annuels de revenus de l’ordre de 7 % dans un environnement mature, et allant jusqu’à 20 % dans les endroits où
ces méthodes n’avaient pas encore été utilisées.
10
BI APPLIQUÉ AU STATIONNEMENT INTELLIGENT SUR RUE
Un logiciel de Business Intelligence peut trier les données d’espaces de stationnement d’une ville, prédire et
afficher graphiquement les rues ayant un plus grand nombre de places disponibles. Il peut également cartographier ces informations en fonction du temps, localisant avec précision les rues aux endroits et aux moments où
les conducteurs sont le plus susceptibles d’avoir besoin d’une place.
Visiblement, nous entrons dans une ère de « stationnement intelligent ». L’avancement rapide de la BI dans
les technologies de stationnement engendre une nouvelle efficacité, un meilleur contrôle des revenus et des
dépenses et améliore le service à la clientèle.
Il existe des solutions qui permettraient aux automobilistes, à travers un réseau de capteurs installés sur la
route, de voir les places de stationnement disponibles en temps réel, ainsi que les tarifs pour celles-ci. L’information sera affichée sur des panneaux à messages variables (PMV), téléphones mobiles et GPS pour informer et
guider les conducteurs, leur fournissant ainsi des services supplémentaires (pour localiser une voiture garée par
exemple).
ÉTUDE DE CAS : NEW YORK
ÉTUDE DE CAS : TORONTO
À New York, Park Assist™ a annoncé trois nouvelles
Ne pas savoir où se trouve un stationnement, s’il
plateformes icloud. Find-Your-Car™ permet aux utili-
existe, ou encore quel en est le tarif, est un vrai
sateurs de retrouver leur voiture stationnée à l’aide
casse-tête pour chaque utilisateur. Michael Back est
d’un numéro de compte, numéro de billet ou code
le fondateur et PDG d’un start up appelé HonkMobile.
à barre. Park Finder™ fournira une interface aux
L’application affiche des espaces avec parcomètres
voitures sans conducteur afin de les diriger vers un
sur rue et des espaces de stationnement hors rue,
espace de stationnement disponible, moins appro-
ainsi que leur tarif à l’heure ou au quotidien, pour
prié pour une personne humaine. Pendant ce temps,
plus de 550 emplacements dans la grande région de
Park Insights™ permettra aux consommateurs, par
Toronto. Le but est de connecter tout propriétaire
exemple, de combiner analyse d’achats et données,
d’espace – du plus petit emplacement de condo
leur offrant ainsi une meilleure compréhension des
jusqu’à l’immense terrain comptant un millier d’es-
comportements et préférences des acheteurs.
paces – aux conducteurs. Honk a pour but de faire
Source : http://www.parkassist.com/2015/parkassist-introduces-added-business-intelligencefeatures-and-parker-centric-conveniences-throughnew-cloud-platform/
ce qu’Airbnb et Uber ont fait pour l’hébergement et
le transport : transformer une place de stationnement vide en bien immobilier disponible.
Source : http://www.theglobeandmail.com/globedrive/news/trans-canada-highway/canadian-applets-drivers-find-parking-spot-before-leaving-thehouse/article29953827/
Quoi qu’il en soit, peu importe l’équipement de contrôle utilisé - à des degrés variables, ils emmagasinent tous
des données sur les utilisateurs, leurs habitudes et leurs besoins –, les données doivent être analysées adéquatement afin d’améliorer le service à la clientèle et optimiser les opérations.
11
BI APPLIQUÉ AU STATIONNEMENT INTELLIGENT HORS RUE
Quand il est question de vastes terrains de stationnement, les données établies spécifiquement pour ce genre
d’exploitation peuvent combler les besoins des exploitants et fournir des résultats immédiats. Les systèmes
génériques disponibles sur le marché, ou les entreprises startup de BI, affirment être capables de mener
chacune de leurs opérations à des revenus additionnels, même sans une expérience approfondie du pays ou
de l’environnement commercial. Cependant, les nombreuses tentatives de transformer les données par le
biais d’algorithmes qui sont utilisés dans une grande variété de terrains d’importance - tels que les hôtels, les
aéroports, les hôpitaux, etc. - ne sont pas adaptées aux besoins de l’exploitant individuel.
Des experts dans ce type spécifique de stationnement hors rue sont nécessaires afin de permettre la personnalisation des outils de BI et ainsi en assurer le fonctionnement efficace pour l’exploitant et produire de précieux
résultats qui lui sont propres. Parallèlement, une partie intégrante du processus repose sur la compréhension du
comportement et des tendances de la clientèle spécifique.
La combinaison de la dynamique holistique d’un stationnement spécifique avec le comportement des clients
peut produire des prévisions précises et ceci, sur une base quotidienne. Les avantages sont nombreux, ce qui
permet aux exploitants de mieux prévoir :
• La date et l’heure d’entrée des clients à la minute près ;
• La date et l’heure des sorties à la minute près ;
• La durée de séjour du client ;
• Le taux d’occupation par espace de stationnement ;
• Le mode de paiement et le dispositif utilisés ;
• Produits/services de stationnement de voitures attendus incluant les types de produits qui seront utilisés :
c.à.d. valet, stationnement autonome, utilisation mensuelle et utilisation de coupons ;
• Habitudes entrée/sortie ;
• Dates et heures de réservations à la minute près pour les clients en ligne, site Web et réseaux ;
• Les mouvements de personnel et d’utilisateurs mensuels sont suivis et prévus ;
• Pour l’entreprise avec valet, la possibilité de prévoir les hausses et baisses d’achalandage, le temps /durée de
récupération du véhicule minutés par employé, les heures travaillées et prévues, l’emplacement des véhicules
stationnés par segment, prix payé et escompte reçu, types de véhicules auxquels on doit s’attendre par
marque et modèle.
Cette richesse d’information fournit aux clients une Business Intelligence et des analyses bien tangibles aux
perspectives inégalées.
12
CONCLUSION: LA VILLE INTELLIGENTE
Si appliquer les principes de la BI au stationnement contient la promesse d’une meilleure gestion, et des perspectives
de gains fiscaux, ses implications vont bien au-delà de l’intégration d’une technologie de pointe dans une pratique
d’entreprise. La BI permet un stationnement intelligent, et le stationnement intelligent en retour, est l’élément clé d’un
concept émergent : la ville intelligente.
L’avancement technologique sera utilisé pour encourager la fluidité de mouvement (dans plusieurs cas, avec une
emphase à offrir des avantages aux voitures électriques, comme par exemple, des bornes de recharge) et paiement
(via les téléphones intelligents); des applications seront développées avec information sur les places disponibles en
temps réel, permettant les réservations, une meilleure fluidité du trafic en ville, et plus encore.
La ville intelligente sera plus fluide et plus écologique. Mais pour devenir intelligentes, les villes devront inévitablement composer avec le stationnement dans leur planification. Il est impératif qu’elles en établissent une vision
globale et durable. Le développement de solutions de stationnement intelligent est une industrie émergente. Quoi
qu’il en soit, déjà partout sur la planète, les grandes régions urbaines mettent à l’essai ces solutions, en collaboration
avec les aéroports, les organismes de transports en commun et autres organisations qui exploitent de vastes
terrains de stationnement, comme les universités et les hôpitaux.
Les besoins de stationnement de l’avenir doivent être pensés et planifiés dès maintenant. Une organisation utilisant
des analyses sans précédent sera en mesure d’offrir un service à la clientèle avec un rendement financier élevé, tout
en tirant parti des nouvelles technologies pour développer de meilleurs processus de gestion interne, conformément
aux meilleures pratiques de l’industrie.
13
BIBLIOGRAPHIE
i. https://www.matillion.com/insights/15-facts-about-the-business-intelligence-market/
ii. https://www.betterbuys.com/bi/business-intelligence-stats/
iii. Negash, Solomon (2004) «Business Intelligence,» Communications of the Association for Information
Systems: Vol. 13, Article 15. Available at: http://aisel.aisnet.org/cais/vol13/iss1/15
iv.8 Ways Business Intelligence Software Improves the Bottom Line, online: http://www.cio.com/
article/2384577/enterprise-software/8-ways-business-intelligence-software-improves-the-bottom-line.html
v. https://infocus.emc.com/william_schmarzo/business-analytics-moving-from-descriptive-to-predictiveanalytics/
vi.http://www.business2community.com/business-intelligence/predictive-analytics-important0610132#gevlSQIaPmyLEKee.97
14
CRÉDITS
NIMESH INAMDAR, INDIGO - DIRECTEUR DE LA GESTION DES REVENUS ET DE LA TARIFICATION POUR
L’AMÉRIQUE DU NORD ET LA GRANDE BRETAGNE
Nimesh a une vaste expérience de l’industrie du stationnement : il cumule 17 ans dont la majorité du temps consacré
au secteur aéroportuaire. Ses responsabilités antérieures englobaient la conception et l’élaboration du meilleur système
possible de revenus / gestion de rendement de stationnement de voiture d’aéroport, lequel a été mis en opération
avec succès via le plus grand moteur de réservation de stationnement en ligne au monde : l’Aéroport de Gatwick (8
000 variations de prix par jour). Il fut également le contact-clé au point de vue financier et commercial pour Heathrow
et Gatwick pendant plus de 7 ans. Avec une expérience au-delà de 12 ans dans l’analyse du parc automobile et de la
modélisation de données de plus de 1 G$ de revenus (via de multiples sites et secteurs à travers l’Europe), Nimesh a
permis à ses clients d’analyser leurs propres données d’une manière qui mène à d’efficaces décisions commerciales.
Cela inclut d’offrir avec succès un service complet, de bout en bout, qui intègre des outils de Business Intelligence, de
rapports dynamiques et de gestion du rendement et de la performance automatisée.
Nimesh a dirigé l’environnement de commerce électronique au grand complet et a mené l’équipe de commerce
électronique à livrer de nouveaux produits, caractéristiques et fonctionnalités dans le but précis d’engendrer des taux
de conversion plus élevés et un retour sur investissement pour les clients. Son expérience en finance lui a valu d’être
responsable de la mise en œuvre de tous les systèmes de l’information financière, conciliation et gestion de trésorerie,
de même qu’une consolidation au niveau du conseil et du groupe. Collaboration spéciale de :
MIKI LAVAL - RÉDACTRICE ET RECHERCHISTE
Miki Laval possède une maîtrise en littérature anglaise. Depuis trois ans, elle travaille à la pige en tant que traductrice
et recherchiste, passant du film à Shakespeare ou à la technologie. Elle rédige aussi du contenu pour plusieurs entreprises de marketing, ceci sur toute plateforme : en ligne, hors ligne et sur les médias sociaux.
DANIELLE DESJARDINS - RECHERCHE ET AIDE À LA RÉDACTION
Danielle Desjardins offre des services de recherche, d’analyse et de rédaction de rapports, d’études et de livres blancs
depuis quelques années avec son entreprise La Fabrique de sens. Forte d’une expérience de plusieurs années à l’emploi
d’une grande société du secteur des communications, où elle était responsable, entre autres, de la planification et de la
veille stratégiques, elle s’intéresse en particulier à tout ce qui touche le secteur des nouvelles technologies numériques
et leurs répercussions sur la société.
15
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© 2016 Par Indigo Canada. Tous droits réservés.

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