Product Inbox 📬 Focus #12 - Collecter la data comme les meilleurs Product

Par des invités de Back Market, Voodoo, Purchasely, Mozza, June ...

mars 30, 2023

Après avoir lu cette édition, ce serait super que tu prennes 30 secondes pour me dire ce que tu en as pensé :)

👉 Comment as tu trouvé cette édition ?

Hello 👋, bienvenue dans cette 12ème édition Focus de Product Inbox ! On est désormais 6312 sur cette newsletter. Merci pour ta lecture et ton soutien 💛.

Je m’appelle Timothé et si ce n’est pas déjà fait, tu peux :

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Introduction

J’espère que tout roule pour toi !

Je suis très heureux de t’envoyer la 3ème édition Focus de 2023 🤩.

Après l’édition de février, consacrée à la roadmap produit, je suis sûr que tu tournais en rond d’impatience en attendant la suivante 😉.

Place cette fois-ci à la data !

Sans data, il n’y a pas d’approche Produit valable. C’est dire à quel point les données sont au cœur du métier de Product Manager. Elles sont la clef de voûte de toute vision produit qui tient la route.

Avec la Core team, on a donc voulu multiplier les regards pour creuser le sujet dans toute sa complexité et t’apporter le plus de matière possible.

👉 D’ailleurs, vu l’importance du sujet, on prévoit de consacrer plusieurs éditions à venir à la data.

Pour cette première mouture, place à la collecte des données. Comme d’habitude, on a fait appel aux Products Managers des plus belles boîtes. 🤩

J’ai nommé 🥁 :

Olivier Duprat, Product Manager ex Voodoo (passé chez Revolut en janvier)
Arnaud Dessein, Head of Product chez Back Market
Yoann Deshaies, Product Manager chez Purchasely
Enzo Avigo, CEO de June (ex PM Intercom, N26)
Julien Bleton, Product Manager chez Mozza

Je tiens bien sûr à remercier ma Core team de haut vol, sans qui cette édition n’aurait pas pu aboutir si efficacement : Nathalie, Sandy, Victor, Hassan El Faijah et Eve-Marie 💛, un grand merci à vous.

Pour réaliser cette édition, j’ai posé 5 questions à mes invités :

Quelle place prennent la collecte et l’analyse de la donnée dans ton entreprise ?
Quels canaux et outils de collecte utilises-tu ?
La collecte de données est-elle gérée comme un projet à part entière ? Ou bien constitue-t-elle une simple composante de l’implémentation des features et des évolutions de produit ?
Qui assure la collecte et la qualité de la donnée collectée ?
Comment la récolte de la donnée évolue-t-elle en fonction des stades de développement de l’entreprise (outil, rôle, processus) ?

Les points principaux à retenir 🧠

La data est centrale pour monitorer et analyser le marché et les users. Permet de : forger la vision stratégique de la boîte, décider, aligner roadmap et OKR ; et à optimiser la monétisation.
Les outils varient selon typologie de produits et usages. Quelques exemples :
Metabase pour générer des rapports pour les profils non tech. SQL pour users aguerris. Amplitude pour collecte et analyse webapp et app (alternative app : Firebase). Big query en datawarehouse. Google Analytics pour tracker la data webmarketing. Cloudbees pour l'A/B testing. June pour les analytics produit.
La data doit faire partie intégrante du processus produit. Définir les objectifs de la data à chaque initiative lancée et identifier les bons outils pour chaque workflow. Ce plan de tracking peut être utilisé.
Les PM créent le plan de collecte et le suivi de la data. Les devs peuvent aider à la collecte de la data. Etre épaulé par des équipes data dédiées si elles existent.
Pour passer à l'échelle la collecte de la donnée → créer un pont entre la donnée de la code base et l’outil destinataire.

1/ Quelle place prennent la collecte et l’analyse de la donnée dans ton entreprise ?

Vous vous en doutez, la réponse tient en 1 mot : centrale !

Nos invités ont unanimement souligné le rôle incontournable, majeur, essentiel, bref, central, de la donnée au quotidien.

Back Market et Voodoo ont été particulièrement diserts sur ce point. Le mieux est donc de leur laisser tout de suite la parole👇

Arnaud Dessein, Back Market

Qu’elle soit métier ou produit, la donnée est absolument centrale pour Back Market, où les Business Data Analysts et les Product Data Analysts jouent d’ailleurs un rôle majeur.

Pour nous, la donnée est autant un outil d’apprentissage que de décision.

Outil d’apprentissage d’abord, parce la donnée nous permet de monitorer, d’analyser, d’identifier des insights liés à nos marchés, nos utilisateurs ou notre produit.
Outil de décision ensuite, parce que nous forgeons notre vision stratégique grâce à l’ensemble des datas que nous recueillons. C’est avec l’appui de la donnée que nous alignons notre roadmap avec les priorités définies dans nos OKRs (Objectives, Key Results). La data nous met en situation de faire des arbitrages, de définir nos choix d’implémentation design ou tech.

Olivier Duprat, Voodoo

Sans surprise, la data est bien sûr centrale pour nous aussi.

Nous faisons donc en sorte qu’elle soit toujours actionnable, propre, fiable et fraîche pour garantir l’efficacité de nos campagnes d’acquisition.

Elle est également indispensable à l’optimisation de la monétisation, car la moindre erreur dans nos données, si elle n’est pas repérée à temps, peut très vite entraîner des pertes financières conséquentes.

Nous ne laissons donc rien au hasard et Voodoo a beaucoup investi pour garantir la qualité de ses datas, poser des garde-fous et disposer d’un monitoring très avancé.

2/ Quels canaux et outils de collecte utilisez-vous ?

Les canaux et outils de collecte de la data sont presque aussi nombreux et variés que la donnée elle-même. Ici, l’expérience et l’expertise sont au centre du jeu, et nos invités ont brillé par leur précision. Attention, paroles de pro :

Julien Bleton, Mozza

Metabase est un excellent outil. En quelques clics seulement, il génère des rapports clairs et actionnables. Je le recommande souvent car il donne beaucoup d'autonomie aux équipes non-techniques. Les utilisateurs plus aguerris peuvent également l’utiliser sous SQL.

Amplitude reste de son côté une référence pour collecter et analyser les données liées à son produit. La puissance de l’outil nécessite en revanche d’y consacrer le temps nécessaire pour le prendre en main.

Olivier Duprat, Voodoo

Voodoo a essentiellement développé deux canaux de collecte, chacun étant réservé à des usages et objectifs spécifiques :

Les apps de jeux mobiles intègrent des dizaines de SDKs (Software Development Kit) internes et externes. Ces SDKs permettent de faire remonter toutes les datas liées à la performance des jeux. De la même manière, les applications web – internes ou externes – comportent des trackers capables de mesurer l’activité sur ces outils.
Nous faisons également appel à des API tierces pour mesurer la performance de chaque campagne.

Yoann Deshaies, Purchasely

Nos principaux canaux d’acquisition sont directement liés à l’usage que font nos clients de nos produits.

Les données liées aux comportements de nos utilisateurs finaux sont par exemple tracées et collectées directement via le SDK mis à leur disposition.

Les données transactionnelles sont quant à elles directement traitées au niveau du back-end. Celui-ci dispose d’ailleurs d’une data base dédiée, afin d’identifier avec précision chaque source de données.

Arnaud Dessein, Back Market

Chez Back Market, nous utilisons des outils relativement classiques, mais chacun étant dédié à une typologie précise de données.

Nous utilisons par exemple Big Query comme data warehouse.
Google Analytics est réservé au tracking des données web marketing.
Firebase sert essentiellement à la collecte des données issues de l’app.
Amplitude est opérationnel sur le web comme sur l’app, mais reste exclusivement dédié au tracking produit.
Enfin, nous utilisons CloudBees comme solution d’A/B testing.

Enzo Avigo, June

Chez June, les modalités de la collecte de données restent assez classiques et répondent avant tout à des besoins opérationnels. À l’instar de Back Market, nous attribuons à chaque outil de collecte un usage spécifique.

Une CDP (Customer Data Platform) pour collecter la donnée first party et disposer d’une vision client à 360°.
June.so pour les données analytics produit.
Customer.io pour les données issues de nos emails transactionnels.
Intercom pour les données issues du self care.
Hubspot comme outil CRM.
Intercom survey et Typeform pour les données issues des sondages et questionnaires.
Clickhouse pour l’usage opérationnel de notre base de données.

L’objectif est de tirer parti de toutes ces données pour construire une vraie vision Produit en lien avec les besoins des utilisateurs.

3/ La collecte de données est-elle gérée comme un projet à part entière ?

(Ou bien constitue-t-elle une simple composante de l’implémentation des features et des évolutions de produits ?)

Là encore, l’expérience parle. Pour nos invités, aucun doute : la donnée est incontournable à chaque phase d’un projet. 🚀

Arnaud Dessein, Back Market

Chez Back Market, la data fait partie intégrante de l’implémentation des features et des évolutions de produit.

La gouvernance pour le tracking produit est gérée par les Product Data Analysts et Tracking Specialists qui s’assurent de la cohérence globale et du plan de marquage.

L’implémentation du tracking est quant à elle directement opérée par les squads qui consomment la donnée pour l'ownership.

Côté métier, nous avons opté pour une équipe de Business Data Analysts centralisée autour de plusieurs composantes métier (Supply, Care, Finance, Marketing). Nous disposons également de squads data organisées par métier avec des Data Engineers qui rendent ces données accessibles aux équipes qui en ont besoin.

Yoann Deshaies, Purchasely

De la même manière que nous avons réparti nos canaux d’acquisition en deux segments distincts, nous abordons la question de l’implémentation selon deux composantes :

Le tracking que nous mettons à la disposition de nos clients et qui concerne les transactions et les comportements de leurs propres utilisateurs. Cette donnée est bien sûr pleinement intégrée aux features.
Le tracking lié à l’usage de notre plateforme et de nos features par nos propres clients. Cette donnée est alors traitée comme un projet spécifique qui évolue en fonction du CX (Customer Experience) et des évolutions du produit.

Julien Bleton, Mozza

La data fait partie intégrante de l’implémentation des features. Au moment de lancer une initiative, on commence par définir les objectifs, les indicateurs à suivre, et donc le plan de collecte des données. Cela permet non seulement d’intégrer le coût de cette collecte aux estimations techniques, mais également de systématiser la mise à jour du plan de collecte existant.

Concernant la manière de définir un plan de collecte, je conseille cet excellent post de Romain Finot où il partage une méthodologie et un template qui ont fait ses preuves.

Enzo Avigo, June

Une bonne gestion de projet suppose de procéder de manière très itérative, mais aussi d’identifier les bonnes personnes pour mener à bien ce projet.

Chez June, nous faisons également en sorte d’identifier les bons outils, capables de parfaitement s’intégrer à nos workflows. Ils doivent être opérables en un minimum de clics, voire aucun si possible, avec une interface graphique simple et agréable.

Quand on release une nouvelle feature, on utilise June.so pour mesurer l’impact. (On n’est jamais mieux servi que par soi-même 😉). Un ingénieur met un track event and that’s it. June.so détecte le nouveau track event. Il nous demande alors si c’est une nouvelle feature. On clique sur “oui”, l’analyse se fait et toute l’équipe reçoit ensuite dans sa boite mail des updates de performances.

4/ Qui s’assure de la mise en œuvre de la collecte et vérifie la qualité de la donnée collectée ?

Ici, c’est le principe de responsabilité qui prime. Pour nos invités, le mieux est certainement que ce soient les équipes projet qui assurent elles-mêmes le suivi de la collecte de données. 💪

Yoann Deshaies, Purchasely

La mise en place est faite directement par nos développeurs back, SDK mobiles. Nous n'avons pas d'équipe Data dédiée. La qualité est assurée par les équipes qui ont fait le développement et par le Product qui vérifie la cohérence et construit les visualisations.

Julien Bleton, Mozza

Afin de sensibiliser les équipes aux enjeux product, il est assez vertueux que l’équipe qui travaille sur l’implémentation d’une initiative soit également celle qui créé le plan de collecte de données et assure son suivi.

Ainsi, l’équipe à l’initiative d’un projet en est responsable de bout-en-bout. Elle est garante de son succès et veille à ce que le plan de collecte fonctionne correctement.

5/ Comment la récolte de la donnée évolue-t-elle en fonction des stades de développement de l’entreprise (outil, rôle, processus) ?

June nous a comblé avec sa réponse très complète. Merci à toi Enzo. À toi tout seul, tu as su répondre pour tout le monde. 😉

Enzo Avigo, June

Le mieux est de commencer par tendre un stream entre la donnée de la code base et l’outil destinataire. En fonction du besoin et de l’outil, ce type de dispositif permet de scaler et d’obtenir de bons résultats jusqu’au moment où il devient nécessaire de croiser la donnée ou de l’enrichir. Une bonne base de données ou datawarehouse devient alors indispensable.

Petit point de vigilance : en général, lorsque tu adoptes une datawarehouse, c’est à partir de là que tu commences à rajouter pas mal d’outils.

Autre point d’attention : la gestion et l’usage d’une datawarehouse doivent être confiés à des profils dotés de skills de data engineering, pour plusieurs raisons :

En général, dès lors qu’on s’équipe d’une datawarehouse, on adopte également un reverse ETL pour extraire les données du datawarehouse et l’envoyer vers les outils opérationnels type CRM.

La donnée devient désordonnée. Il faut alors être capable de la nettoyer pour la maintenir exploitable.

La définition de certaines métriques peut aussi perdre en finesse et justifier de s’équiper d’outils de metrics layer.

Parmi ces outils, il existe des dizaines de custom script SQL pour répondre aux besoins spécifiques. Il faut donc être capable de faire un tri. Ou alors d’utiliser des outils ETL low-code comme Zapier ou Stich.

Enfin, une warehouse suppose souvent l’usage d’outils complémentaires de Business Intelligence (BI).

Résultat des courses, à ce stade s’opère en général une scission entre le monde de l’opérationnel et le monde des data people.

D’un côté, les data people sont en général autonomes. En revanche, ils doivent prioriser leurs actions pour répondre aux contraintes de temps qui s’imposent à eux.

De l’autre, les opérationnels dépendent souvent des données pour être en mesure d’agir.

On arrive donc à un niveau de complexité plus important qui suppose une parfaite coordination, d’où le rôle central des products managers.

À noter toutefois que la convergence des technologies et des protocoles de données tend à simplifier les choses, notamment en termes de collecte et de stockage de la donnée. Les outils vont certainement devenir moins nombreux et s’intégrer de mieux en mieux les uns aux autres.

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Merci Enzo, Arnaud, Olivier, Yoann, Julien pour vos retours d’expérience. Grâce à vous, Product Inbox apporte le maximum de valeur à toute la communauté Product. 💛

7/ Pour aller plus loin

How to measure cohort retention, Olga Berezovsky

Data for Product Managers (part 1/2), Arnaud Dessein

Data for Product Managers (part 2/2), Arnaud Dessein

What’s in your analytics stack, Lenny Rachitsky

The most important bottom-up SaaS metrics to track, Lenny Rachitsky

Why Most Analytics Efforts Fail, Reforge

Data structure & tracking plan template, Romain Finot

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Timothé