Benoit Riou est un ingénieur statisticien et consultant français spécialisé en analyse de données, intelligence artificielle et automatisation de processus. Fondateur et directeur général de Stat & More depuis 2013, il cumule plus de XX années d’expériences dans les secteurs des études de marché, du traitement de données et de la modélisation statistique.
Formation
Diplômé en 1998 de l’ENITIAA (aujourd’hui Oniris) à Nantes, dans le département Sciences et Méthodes d’Aide à la Décision, avec une option en modélisation et traitement statistique des données. Il a suivi une classe préparatoire Math Sup/Spé Bio au LEGTA du Chesnoy (1991-1994).
Parcours professionnel
1998-2000 : Responsable Statistique et Informatique chez Adriant (Merieux NutriSciences) à Nantes. Il développe des expertises en cartographie des préférences consommateurs (Preference Mapping) et informatise les collectes de données sensorielles et consommateurs.
2000-2007 : Directeur Statisticien chez Synovate à Lyon. Il crée un service de traitement de données (5 collaborateurs), gère des analyses multivariées (ANOVA, segmentation, ACP) et participe à un réseau international de 50 statisticiens sur l’innovation produit.
2008-2011 : Directeur des Opérations chez Synovate France à Paris. Membre du comité de direction, il définit la stratégie opérationnelle, suit les budgets au niveau P&L et KPIs, et anime une équipe commerciale (CA 2011 : 16,3 M€).
2012-2013 : Directeur Général Adjoint chez Ipsos Observer (ex-Synovate France) à Paris. Il intègre les équipes Ipsos, optimise les traitements offshore (Bulgarie, Liban, Tunisie) et implémente IBM Data Collection.
Depuis 2013 : Directeur Général de Stat & More au Mans. Il pilote l’activité commerciale, la production, la R&D sur différents sujets de recherches tels que optimisation de plans d’expériences, analyse textuelle, IA et automatisation.
Enseignement et formations complémentaires
Professeur à temps partiel :
à l’IUT Lyon 2 Lumière (SD licence 3, tableau de bord et data-visualisation, projets eCommerce depuis 2013 ; cartographie des préférences 2006-2009),
au CNAM Le Mans (licence 3 Data RH depuis 2020)
House of Code le Mans pour initiation au langage SQL en 2020.
Benoit Riou a par ailleurs suivi des formations tout au long de sa carrière incluant BayesiaLab (réseaux bayésiens, 2013), Devenir Tuteur / Formateur (Créaction 2012), management (Zest 2008-2010, Demos 2010) et outils Synovate (Loyalty Analyser 2007, Market-Quest 2004).
Compétences techniques
Maîtrise de SAS, SPSS, R, Python, VBA, IBM Quantum Dimension ; logiciels comme Microsoft Office, LibreOffice, GIMP ; environnement Linux et Windows, réseau d’entreprise. Anglais professionnel bilingue.
Pourquoi le capital de marque est devenue le concept central du marketing moderne, comment les modèles d’Aaker et de Keller s’articulent, et comment l’approche Stat & More vous permet de mesurer véritablement la force de votre marque.
Mesurer la force d’une marque au-delà de la notoriété. La force d’une marque se lit dans sa capacité à être spontanément citée, reconnue, considérée, achetée, désirée, mais aussi dans la qualité de l’univers mental qu’elle construit au fil du temps.
Pourquoi il est dangereux de ne regarder qu’une seule solution optimale issue d’une analyse TURF, et comment l’approche Stat & More vous permet de choisir en conscience les portefeuilles vraiment pertinents.
Mieux comprendre et segmenter grâce à la typologie. La typologie n’est pas seulement une technique de segmentation : c’est une clé stratégique pour l’innovation, l’adaptation de l’offre, la personnalisation de la relation client et la prise de décision.
Stat & More propose différentes méthodes statistiques en fonction des enjeux études et de vos données : une approche basée sur les réseaux Bayésiens ou sur la Décomposition de type Shapley Value, deux outils différents pour identifier vos leviers.
Intelligence collective : l’exemple de l’agence Sarthe Tourisme avec l’appui de Stat & More pour valoriser et automatiser les traitements des données d’Orange Flux Vision™ pour l’ensemble du département et au bénéfice des offices de tourisme locaux.
Lorsqu’il s’agit de communiquer des résultats d’études personnalisés par région ou segment de marché, à un grand nombre d’interlocuteurs, l’automatisation d’édition des rapports d’études devient un levier de productivité et de valorisation de vos données.
Une solution unique issue d’une analyse TURF ne devrait jamais être livrée au client final, mais il faudrait plutôt considérer un ensemble de solutions candidates à analyser avec le client et ses données, ses contraintes internes, en co-construction.
L’analyse TURF basée sur les résultats de MaxDiff : une méthode puissante pour maximiser la part de choix face à la concurrence, en prenant les meilleures décisions lors de la création d’un produit ou d’un service.
L’équilibre entre le Savoir-Être et le Savoir-Faire : clés de la motivation et de la posture entrepreneurial via une analyse de données originale sur les ressorts de l’entreprenariat et les impacts sur les structures accompagnant ces créateurs d’entreprises.
Une typologie est une démarche méthodique, consistant à caractériser un sous-ensemble d'individus statistiques homogènes issus d'une population ou d'un échantillon de données, afin de faciliter l'analyse et l'étude de réalités complexes.
En statistique, les valeurs aberantes, sont des valeurs qui sont considérablement différentes des autres valeurs dans un échantillon ou une population, et sont des données qu'il faut considérer avant d'initier toute analyse.
La corrélation est un indicateur statistique largement répandu en analyse de données, en particulier dans les études marketing telles que les enquêtes de satisfaction, que l'étude soit baromètrique ou non, ou bien encore en innovation produit ou service.
Lorsque l'objectif d'une étude est d'évaluer les performances d'un groupe de stimuli et que chacun des stimuli sont évalués par des répondants, au moment de l'analyse, on doit se questionner quant au niveau de la performance de ces items ou essais.
Stat & More est votre partenaire en conseils statistiques et traitement de données, en analyse de données et en automatisation, au service des sociétés d’études, de conseils, annonceurs et toutes sociétés ayant besoin de traiter et valoriser leurs données.
Le modèle TETRACLASSE * ou matrice de Llosa permet de hiérarchiser les attributs impactant la satisfaction ou l'insatisfaction d'une population vis-à-vis d'un service/produit ou d'une marque selon deux critères principaux.