Analytics engineer indépendante · Paris
Salut, je suis Adrienne. J’aide les marques D2C et e‑commerce à transformer des données marketing chaotiques en décisions sur lesquelles leurs équipes peuvent compter.
Disponible
Clients avec qui j’ai travaillé
ba&sh PSG L’Oréal Groupe Homebox Nutrimuscle Easypara Dr. Pierre Ricaud
Le problème
Ça vous parle ?
Trois schémas que je retrouve dans presque chaque mission. Si vous en reconnaissez deux, c’est déjà une bonne raison d’en discuter.
01
Réconcilier GA4 avec les plateformes ads vous prend la moitié de la semaine, et vous ne savez toujours pas qui a raison.
Attribution
02
Votre équipe marketing n’a plus confiance dans les dashboards — elle reconstruit tout dans Sheets.
Confiance
03
Votre consentement n’a pas bougé depuis le RGPD, et vous êtes à une lettre de la CNIL d’un vrai problème.
Conformité
Rien d’inhabituel. Tout cela se répare.
Services
Cinq façons de travailler ensemble.
Commencez par un audit si vous ne savez pas exactement ce qu’il vous faut. C’est souvent le chemin le plus court pour le découvrir.
01
Audit de données marketing
Sachez exactement ce qui est cassé — et par où commencer.
02
Tracking & consentement
Du tracking qui marche. Du consentement conforme.
03
Stack de données marketing
Une modern data stack pensée pour le marketing.
04
Agents IA pour équipes data
Des workflows IA qui font les tâches pénibles pour que votre équipe pense.
05
Analytics engineer fractional
Une analytics engineer dans l’équipe, sans le recrutement.
Jardin
Depuis le jardin.
Une pile de notes de travail qui pousse — dbt, BigQuery, données marketing, agents IA. Certaines sont des pousses, d’autres sont matures. Jetez-y un œil pour voir comment je pense.
CLOUDSDK_CONFIG pour l'isolation gcloud par projet
Comment CLOUDSDK_CONFIG isole l'intégralité de l'état gcloud par projet — credentials, fichiers ADC, configuration active — et pourquoi c'est la pièce manquante pour le travail GCP multi-clients.
Conventions de nommage des macros dbt
Patterns de nommage pour les macros dbt qui les rendent découvrables, communicatives et bien organisées — préfixes verbaux, noms descriptifs, conventions pour les helpers internes et la règle un-fichier-par-macro.
Types de tables dans l'export GA4 BigQuery
Les quatre types de tables d'un dataset d'export GA4 BigQuery — tables quotidiennes, intraday et tables utilisateurs — leur temporalité, leurs limites, leurs coûts et quand utiliser chacune.
Parlons-en.
Décrivez-moi ce qui ne va pas. Je réponds sous deux jours ouvrés pour vous dire si je peux aider — et sinon, je vous oriente.
Me contacter →