Retrouvez ici les idées clé à retenir de notre Master Class proposé avec Robin Conquet, Fondateur de DataGen !

Quels sont les metrics de sa communauté ?

• A temps plein dessus depuis 1 an
• Linkedin : 11 000 abonnés sur profil perso
• Podcast : une 50aine d’épisodes 
• Métriques du podcast : 7000 écoutes mensuelles, 4000 auditeurs uniques
• Newsletter :  environ 1200 abonnés

Le parcours de Robin : 

• Product manager data dans un cabinet de conseil Data Artefact pendant 5 ans
• A toujours travaillé pour des grands groupes et curieux de savoir comment la data était traitée dans les startup, a pensé à interviewer des head of data de start up et hop…
• A temps plein depuis 1 an, monétisation via des partenariats de sponsoring
• Podcast pour interviewer des leaders data de ces grandes boîtes.
• Comme un podcast est difficile à trouver, LinkedIn semblait le canal parfait pour toucher larger et attirer sa communauté

Qui est sa communauté ?

• 90% de professionnels de la data comme des data engineers, product managers etc…
• Contenu qui vient compléter des articles plus pointus, en venant apporter un angle plus organisationnel et pratique. 
• 30%  de la communauté a un rôle de lead

Pourquoi investir LinkedIn pour faire connaître ses projets data ?

• Marque employeur :  recruter, attirer des talents etc.
• Valoriser le travail réalisé : le fait qu’il soit diffuser en externe et “validé” par les pairs 
• A un niveau individuel : permet de travailler son self-branding pour accéder à des promotions en interne ou en externe 
• Changer l’image d’une entreprise, attirer de bons partenaires, valoriser les talents internes pour les fidéliser, donner une image data etc.

Différents scénarios pour donner de la visibilité sur Linkedin aux projets data d’une entreprise : 

Définir l’objectif 

• Ca peut venir de plusieurs côtés :
  • Individu : dépend du niveau de séniorité
    • Obj : marque employeur
    • Obj : carrière / self-branding
  • Entreprise / leader data :
    • Obj : marque employeur
  • Objectif fixés par l’entreprise ou le leader
• Le Head of Data / CDO pour un objectif de marque employeur + self-branding
• Profil membre de l’équipe pour un objectif self-branding
• Toute l’équipe peut aussi être sollicitée pour l’objectif marque employeur (à la demande du Head of Data ou de l’entreprise), via un groupe d’experts data identifiés et animés par l’entreprise tout ça via un réseau data. 

Passons maintenant aux conseils pratiques : 

• La régularité c’est hyper important ! 

• S’inspirer régulièrement des autres créateurs : analyser les mécanismes, les templates, l’angle, et citer les sources ! 
• Ne pas se mettre la pression 

Les sujets autour de la data qui fonctionnent bien sur LinkedIn  ou sur lesquels il y aurait des besoins ?

• Identifier tous les sujets sur le chemin critique d’un département data, à différents niveaux de maturité. 
• Par exemple : Mettre en place les outils techniques, la bonne organisation, mettre en place une culture Data, évangéliser le Business, mettre en place des dashboards, tendre vers du Self-Service, … jusqu’au sujets les plus récents comme le Data Mesh ou l’usage des IA génératives dans la Data.

Des idées de types de contenus ?

• Le retour d’expérience le plus utile : Lorsque la témoignage fait état d’un problème rencontré il y a un ou deux ans. Permet de mieux s’identifier et se projeter 
• Au niveau individuel : se demander ce qui est pertinent pour un data analyst en prenant en compte tout son cycle de développement de carrière
• Les sujets utiles aux profils Data

• Conseils sur le langage SQL
• Conseils sur l’usage d’une fonctionnalité d’un outil
• Conseils sur la gestion de projet
• Conseils sur la réalisation d’un tableau de bord etc.

Des conseils  pour trouver des idées de posts : 

1. Identifier des thématiques : organisation, choix techniques, SQL, passion data…
2. Partir d’une matière première :
   • Une expertise (“j’ai fait ça, je vous raconte”)
   • Une étude / interview (“j’ai parlé à X qui a fait ça, je vous raconte”)
   • Une source (“j’ai lu tous les articles sur le sujet X, je vous raconter”)
   • Apporter de la conviction sur le fait que ça va apporter de la valeur à la communauté.

3. Bien  Identifier la cible : experts data, profils juniors, CDOs, … : l’objectif peut être d’alterner entre du contenu pointu et du contenu plus accessible

Est ce qu’on cherche à évangéliser, à parler à des profils juniors ou plus métiers etc… Ce sont des questions à se poser impérativement en amont ! 

4. Ensuite, il faut se lister les grandes catégories de posts :
   • Les REX (“comment faire X en 5 étapes”)
   • Les stories (péripéties, ce qui a marché, pas marché.)
   • Les zooms (“voici l’architecture mise en place pour X projet”)
   • Les synthèses / listes (liste des projets data, datés, time line de l’équipe data etc.)
   • Post backstage / next steps / achievements / posts plus legers

5.  Le format : écrit, un carrousel, une vidéo de soi ou une interview, …
6. Et ensuite, on brainstorme pour mettre des sujets en face, pour se créer une matrice de production ! 

Quelles erreurs éviter ?

• Trop regarder les performances au départ. Savoir se fixer un objectif, le tenir et itérer petit à petit sur la qualité des posts
• Se fixer des objectifs trop ambitieux qui immobilisent : commencer par un post, faire des recherches pour éviter des posts trop “superficiels”, se donner des objectifs de régularité irréaliste (ex 1 post par jour dès le début). Privilégier la qualité à la quantité. 
• Ne pas avoir de source pour nourrir son post 
• Avoir peur de faire trop d’erreurs : lancez-vous, ça ne coûte rien et vous permet de progresser. 
• Ne faire que de l’autopromotion, l’objectif est de parler de soi, mais de manière plus fine en apportant une valeur ajoutée 
• Le manque de cohérence (passer du très technique au pas du tout etc.)

La check list d’un bon post :  

• Avoir une bonne accroche : interpeller le lecteur sans tomber dans le “pute à clic” l’objectif est d’être accrocheur tout en proposant un vrai contenu avec valeur ajoutée derrière. 
• Pas de phrase qui ne sert à rien : si je peux la retirer, je le fais. Un post trop long n’est pas très attractif
• Mettre une photo si on en a une qui s’y prête, proposer à chaque fois un visuel car mis en avant par la plateforme et rend le contenu plus chaleureux. 
• Une conclusion éventuellement qui résume le post en une ou deux phrases et qui intègre un CTA (inviter à engager en commentaire, me suivre, …).
  • Par exemple, si on a fait un post avec une liste, on peut demander aux gens de continuer la liste, si on a fait un retour d’expérience, on peut demander au gens de réagir, …
  • On peut aussi en conclusion introduire ses prochains posts pour inviter les gens à nous suivre, …
• Partager sa liste de ressources
• Taguer les personnes qui pourraient avoir un avis sur le sujet 

Son post linkedin qui a le plus cartonné ? 

• En fonction du nombre de likes : “Backstage de l’aventure”, bilan avec une accroche choc : “J’arrête l’entreprenariat, j’arrête Data Gen” 
• En fonction du nombres d’impressions ; post sur les différents profils data métiers, qui se voulait pédagogique et accessible, en accord avec sa cible et ses objectifs:

Sa routine Linkedin pour créer du contenu : 

• Atteindre un post par jour en suivant un planning (un post how to, présentation podcast, post story, post marquant , et un post long pour présenter un élément sur un podcast et réutiliser du contenu)
• Le lundi (journée créative), idéalement il planifie les posts de la semaine du mardi au lundi suivant. Il en rédige 2 ou 3 / 5
• Chaque jour il finalise le post du lendemain 
• Chaque matin il publie vers à 9h et écris ou termine celui du lendemain
• Chaque soir, il fait relire le post du lendemain à sa moitié

Alors, on suit qui sur Linkedin côté data ?

• Data avec des tips pour se former : Kevin Rosamont
• Christophe Blefari qui écrit une newsletter sur le Data Engineering
• Rédaction de posts LinkedIn
  • Justin Welsch pour la création de contenu sur LinkedIn (France des profils comme Thibault Louis ou Maud Alaves) dont c’est le métier
  • Benoît Dubos qui écrit sur la Growth et le Marketing

Pour suivre Robin Conquet 

• Linkedin : Robin Conquet
• Podcast : Data Gen sur Apple Podcast / Spotify / Deezer
• Newsletter : www.datageneration.co