Formation en Analyse de données et Suivi des performances-Réseau Entreprendre Tunisie Retour vers les opportunités

 Développement des Compétences en  Analyse de Données et Suivi des Performances 

1. Contexte et Objectif 

Dans le cadre du projet Digital NexTech, qui vise à accompagner, financer et à renforcer les capacités  de 10 startups avec une composante digitale ou en voie d’intégration de cette dimension, un cycle de  formations est prévu.  

Ces formations permettront d’accompagner les entrepreneur·e·s dans la maîtrise des fondamentaux  et des outils avancés de l’analyse de données afin de structurer un pilotage de performance efficace,  automatisé, et orienté vers la prise de décision stratégique. 

Cette activité est soutenue par l’Initiative spéciale « Emploi décent pour une transition juste » – Invest for Jobs du ministère fédéral allemand de la Coopération économique et du Développement  (BMZ) et mise en œuvre par GIZ Tunisie à travers son Programme de Transformation Digitale, en  partenariat avec Réseau Entreprendre Tunisie. 

2. Objectifs de la Prestation : 

▪ Renforcer les capacités des startups à exploiter leurs données pour piloter leurs performances  et prendre des décisions stratégiques. 

▪ Initier aux fondamentaux de l’analyse de données et à l’usage de tableaux de bord interactifs  (Power BI, Tableau, etc.). 

▪ Développer des compétences pratiques en automatisation du suivi des KPIs et en génération  de rapports de performance. 

▪ Accompagner l’intégration d’une culture data-driven, adaptée aux enjeux de croissance, de  trésorerie et d’optimisation des ressources. 

▪ Fournir des outils et méthodes d’analyse prédictive pour anticiper les risques (ex. : change,  engagement client, performances pédagogiques). 

▪ Explorer les solutions technologiques cloud et big data pour une gestion scalable, sécurisée et  accessible des données. 

3. Profil des Bénéficiaires :  

10 à 15 Participants : Le CEO de chaque startup + éventuellement un membre de son équipe.

4. Contenu des Formations : 

Le cycle de formations se déroulera sur 2 jours répartis comme suit : 

Fondamentaux de l’analyse de données & visualisation des performances

• Introduction à la culture data-driven 

o Pourquoi et comment adopter une démarche basée sur la donnée ? 

o Comment des PME/Startups utilisent les données pour booster leurs performances

• Bases de l’analyse de données pour non-spécialistes 

o Types de données : qualitatives, quantitatives, structurées, non structurées o Nettoyage, structuration et exploration des données (dataset financier, données  client, performance commerciale…) 

• Outils d’analyse & visualisation 

o Prise en main de Power BI : connexions aux sources, modélisation simple, création de  graphiques 

o Présentation d’alternatives (Google Looker Studio, Tableau Public) 

• Suivi des KPIs clés 

o Choisir et suivre les bons KPIs : taux de conversion, churn, panier moyen, ROI,  engagement utilisateur 

o Analyse du taux d’engagement et du parcours utilisateur 

• Atelier pratique 

Automatisation & pilotage stratégique basé sur la donnée 

• Automatisation du reporting & alertes intelligentes 

o Génération automatique de rapports 

o Déclencheurs d’alerte en cas d’anomalie 

o Introduction à l’analyse prédictive et aux modèles simples 

• Big Data & architectures cloud pour les startups 

o Qu’est-ce qu’une architecture scalable  

o Présentation simplifiée des solutions cloud (Azure, AWS, GCP) 

o Sécurisation des flux de données et respect du RGPD 

• Utiliser les données pour optimiser les décisions 

o Analyse de rentabilité et performance financière (flux de trésorerie, couverture de  risque de change…) 

• Etudes de cas sectoriels 

o Suivi de l’impact de l’apprentissage  

o Analyse de l’engagement dans une app ou plateforme digitale 

o Recommandations data pour la stratégie de croissance 

• Atelier final 

5. Méthodologie 

▪ Sessions interactives : alternance entre présentations théoriques et ateliers pratiques.

▪ Études de cas personnalisées pour chaque startup durant la formation. 

▪ Partage d’outils et de modèles pour une mise en œuvre immédiate.

6. Livrables Attendus 

▪ Des stratégies adaptées à chaque startup, co-construites pendant les formations.

▪ Un rapport de formation de synthèse. 

▪ Supports pédagogiques pour les formations (slides, guides, exercices pratiques)

▪ L’enregistrement de chaque séance de formation devra être partagé par le formateur  sélectionné à la fin de chaque session 

7. Modalités de Mise en Œuvre 

▪ Durée totale : 2 jours (8 heures par jour). 

▪ Lieu : En ligne  

▪ Le cycle de formations sera conçu en garantissant une expérience d’apprentissage interactive  et efficace pour les participants. 

▪ Session de cadrage préformation : 1 à 2 semaines avant le démarrage du cycle avec l’équipe  du projet. 

8. Profil du Formateur : 

Le formateur devra avoir : 

▪ Une expertise en data analytics, business intelligence et modélisation financière,  notamment sur les risques de change, flux financiers et analyses prédictives. 

▪ La maîtrise d’outils comme Power BI, Tableau ou Google Data Studio pour créer des tableaux  de bord dynamiques adaptés aux PME/startups. 

▪ Des compétences en automatisation du reporting, suivi des KPIs et intégration cloud/big  data. 

▪ Une expérience confirmée dans l’exploitation stratégique des données (performance  commerciale, engagement utilisateur, suivi pédagogique). 

▪ Une bonne connaissance du contexte entrepreneurial, en particulier les enjeux des jeunes  entreprises. 

▪ Une capacité à vulgariser l’analyse de données auprès d’un public non technique via une  pédagogie interactive et pratique. 

▪ Une expérience dans l’instauration d’une culture data-driven au sein d’équipes.

▪ 3 ans minimum d’expérience en tant que formateur·rice ou consultant·e en data,  performance ou transformation digitale. 

9. Soumission des Offres 

Les prestataires intéressés sont invités à soumettre : 

▪ Une proposition technique détaillant l’approche et la méthodologie. 

▪ Une proposition financière détaillée avec cachet et signature (tarifs pour chaque livrable).

▪ Cv de l’expert et références 

▪ Agenda  

▪ Proposition technique 

▪ Les informations administratives nécessaires (patente, et RNE)

10. Critères d’Évaluation 

Les offres seront évaluées selon les critères suivants : 

▪ Qualité et pertinence du portfolio de l’expert. 

▪ Expérience dans des projets similaires. 

▪ Pertinence de la méthodologie proposée. 

▪ Rapport qualité/prix de la proposition financière.