Product Inbox✌️Community #2 - Comment exploiter concrètement les Analytics dans sa boîte
Session REX entre l'ex CPO de Meero et des PMs de Ornikar, Nalo, Libeo...
Hello 👋, bienvenue dans cette 2ème édition de Product Inbox Community, un nouveau format dans lequel des pairs de l’écosystème (Yomoni, Ornikar, Libeo…) échangent autour d’un challenge Produit. Retrouve l’intégralité de leur discussion dans cette édition. On est désormais 10,031 sur Product Inbox. Merci pour ta lecture et ton soutien 💛.
Je m’appelle Timothé et si ce n’est pas déjà fait, tu peux :
Faire décoller ton produit grâce à notre collectif de top CPOs
Écouter mon podcast Clef de voûte
Me suivre sur Linkedin
Récemment, un chiffre m’a choqué.
70% des fonctionnalités sont inutilisées par les clients d’un produit. 😧
Lunaire.
Et ça s’explique : lorsqu’un produit mûrit, il se complexifie. Et les utilisateurs perdent le fil.
Résultats : la relation produit & utilisateurs dégringole.
Récemment, j’ai fait la découverte d’une équipe française 🇫🇷 qui a parfaitement saisi le problème.
Pour le résoudre, ils ont lancé Jimo.
Jimo est un outil 100% No-code pour créer des expériences in-app personnalisées dans ton produit.
Grâce à elle, tu peux :
Créer un engagement intense et durable avec tes utilisateurs
Faire décoller la conversion de tes utilisateurs à l’onboarding
Accélérer drastiquement l’adoption de ton produit
Donner un coup de boost à ta rétention
Tout ça via un éditeur simplissime (semblable à Figma) pour créer des expériences canons en quelques secondes. Pas étonnant que les équipes de Believe, Shippeo, Checkout et Waalaxy l’aient adoptées.
Quand j’ai rencontré l’équipe de Jimo, j’ai 💜 leur mission.
Alors je leur ai proposé de soutenir Product Inbox. Et ils n’ont pas hésité.
Je t’ai même négocié un discount de 20% sur la 1ère année avec le code PRODUCTINBOX. Il te suffit de t’inscrire ci-dessous à la version d’essai gratuite :
Introduction
Je suis super content de t’envoyer cette 2ème édition “Community” issue d’une session rassemblant des pairs de l’écosystème en provenance de Ornikar, Nalo, Elwin, Joy, Libeo et Shift Technology.
Le sujet de la session : les Product Analytics.
Pour approfondir ce thème, j’ai demandé à Alix Moggia d’échanger avec eux. Alix est une Product Leader passée par des top scale-ups dont Meero et Criteo. Un grand merci à elle pour la qualité des échanges et des réflexions partagées.
Par souci de confidentialité, j’ai conservé l’anonymat des participants que je remercie encore une fois pour leur participation.
Bonne lecture.
☄️TL;DR
Les analytics servent à combattre les biais cognitifs et les à priori
Ils sont au coeur de la stratégie Produit. Des KPI stratégiques doivent être trackés
Utiliser les analytics conditionne la qualité des relations avec le Comex
Bonne pratique : créer un dashboard de suivi partagé par toutes les équipes
Les analytics s’exploitent différemment dans le cycle de développement Produit (Discovery, Delivery…).
On peut parfois appliquer plusieurs définitions à la fonction de PM, mais aussi à la façon d’y associer l’analytics. Aurais-tu une définition unique à proposer ?
Alix Moggia
J’aime bien cette définition, qui a le mérite de la clarté :
« Définir et exécuter la stratégie Produit d’une entreprise technologique avec pour objectif de maximiser l’efficience des équipes et de minimiser le risque du code inutile ».
À cet égard, le Product Analytics joue un rôle absolument fondamental, car il évite de prendre une décision basée sur nos a priori et nos biais cognitifs.
Le but est de créer une histoire étayée de faits objectifs et documentés, expurgés du risque de HiPPO (Highest Paid Person's Opinion).
De ce point de vue, l’Analytics Produit est au cœur de la stratégie Product et contribue à faire l’intérêt du job de PM.
Faut-il appliquer l’analytics dès la phase de Product Strategy ? Et si oui, comment s’y prendre ?
Alix Moggia
Très bonne question. La Product Strategy est étroitement liée à la valorisation de l’entreprise et aux KPI examinées chaque trimestre par le Board. De fait, l’analytics y a toute sa place. En revanche, il faut être au clair sur les KPI qui conditionnent les décisions du Board et par extension le pilotage des équipes.
Les principales KPI (metrics P&L) prises en compte par le Board dans le cas d’un SaaS :
Revenue
Gross margin
Contrib margin
Ebit
Ebitda
Les principales KPI liées au business model prises en compte par le Board dans le cas d’un SaaS :
ARR
MRR
Le taux de churn
CAC
Il est donc essentiel que les PM dialoguent régulièrement avec les DAF de manière à partager une vision commune de la valorisation de l’entreprise et des décisions qui en découlent. D’autant plus que par définition, les KPI évoluent dans le temps et peuvent différer selon les secteurs.
Y a-t-il des KPI spécifiques qui peuvent faire le lien entre les DAF et les PM ?
Alix Moggia
Les business metrics, comme le MRR, se situent un niveau en-dessous et sont en général plus faciles à appréhender. Elles permettent de définir une Product North Star qui représente la valeur du produit.
Exemples de Product North Star :
Hubspot : nombre d’équipes actives par semaine
YouTube : temps de visionnage par mois
Marketplaces : growth Merchandise Value par trimestre
Criteo : Revenu Including Acquisition Cost (Marges entre le revenu généré par les annonceurs versus les coûts d’acquisition des éditeurs) par trimestre
Meero : nombre mensuel d’images améliorées.
💡Dans tous les cas, mon conseil est d’établir un dashboard unique, une global source of truth, utilisable par les équipes Marketing, Opérations, Engineering et Produit. Cet outil de pilotage commun se forge en plusieurs mois et par itération. Une fois opérationnel, il est essentiel de le consulter tous les jours.
🚨 Ce serait top si tu pouvais prendre 10 secondes pour me dire ce que tu penses de ce nouveau format Community :
La manière d’aborder l’analytics diffère-t-elle selon qu’on se situe en phase Product Discovery ou Product Delivery, voire dans la phase de communication et d’évangélisation ?
Alix Moggia
Tout à fait. Je suggère d’ailleurs de finaliser le Discovery dès qu’on dispose de suffisamment d’éléments probants basés sur l’analytics. D’ailleurs, l’analytics doit être utilisé dès la phase des users interviews, de manière à adopter une approche scientifique de l’analyse.
Pour le Delivery, l’analytics repose ici sur deux éléments principaux : le KR et le suivi du KR, et les A/B test.
💡Méfiez-vous des biais qui caractérisent les A/B test et qui peuvent rendre certains d’entre eux inutiles. N’oubliez pas également de mener une analyse régulière des cohortes et d’assurer le suivi permanent des KPI dans le temps.
Enfin, il faut reconnaître que l’analytics au service de l’Evangélisation et de la Communication, bien que fondamental, est encore trop souvent négligé. À cette dernière étape, il est temps de revenir sur le KR du Delivery et de le modifier si besoin.
💡 À cette étape, privilégiez le « Say what we do ». Ce principe s’applique également à chacune des 3 étapes précédentes.
Comment tirer parti de l’analytics dans le cadre de nos relations avec les data analysts et les data engineer ?
Alix Moggia
Il faut les aborder de la même manière qu’avec l’engineering et ne pas hésiter à les challenger et à créer avec eux une interaction très itérative.
Pour cela, il est important de les intégrer très tôt dans le process de manière à bien identifier avec eux les KR à suivre en priorité.
N’hésitez pas non plus à bien prendre en compte le fait que les Data engineers passent aussi beaucoup de temps à corriger de la data. Leur approche est donc différente de la vôtre. Pour bien se comprendre, la qualité du dialogue sera donc déterminante.
As-tu une liste d’outils sur lesquels tu bosses en priorité ?
Alix Moggia
Ce sont certainement les outils communs à tout bon PM :
Google Analytics, dans sa version gratuite, même s’il n’est pas toujours optimisable).
Segment, bien qu’il représente un vrai budget.
Mixpanel et Amplitude, qui restent les deux outils phare du marché, et sont très utiles pour des analyses comportementales liées à la user journey.
Looker Studio pour la North Star View (Looker reste le plus cher. Holistic, Wally et Metabase sont un peu moins chers).
Salesforce, enfin, qui reste souvent incontournable.
Les outils de dataviz évoluent en permanence. J’effectue donc une veille régulière, comme nous tous j’imagine.
🚨 Ce serait top si tu pouvais prendre 10 secondes pour me dire ce que tu penses de ce nouveau format Community :
C’est tout pour aujourd’hui ! ✌️
Timothé
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