Pourquoi le Product Analytics est-il l'avenir de l'analyse de données en France?
#12 Ou peut-être c’est votre prochaine opportunité.
Salut à tous !
Vous avez certainement vu la puissance qu'une analyse peut offrir ? Surtout dans les big techs, c’est presque magique !
Netflix utilise ses données de comportements clients pour optimiser les bannières de films.
Airbnb utilise les données de navigation des utilisateurs pour optimiser les expériences de réservation sur le site et proposer l’ordre d’affichage adaptés des hébergements.
Pourtant, au quotidien, nous, les Data Analysts en France, nous travaillons plutôt sur la construction des dashboards, l’intégration des données et la qualité des données.
Mais quand aura-t-on vraiment l'occasion d’extraire des insights transformateurs des données et créer vraiment de l’impact dans nos produits?
C’est exactement de cette sous-niche que je voudrais vous partager aujourd’hui.
Le Product Analytics.
Vous vous demandez peut-être :
Qu'est-ce que c'est le Product Analytics ?
Quelle est la différence par rapport à Google Analytics?
Pourquoi tout le monde n'en parle pas déjà ?
Pourquoi le Product Analytics est plus évident pour les boîtes technologiques ?
Quelles sont les opportunités pour nous, les Data Analysts, qui voulons vraiment faire bouger les choses ?
Et surtout, que devez-vous apprendre pour exceller dans ce domaine ?
Je vous explique tout ça dans cette édition!
C'est quoi le Product Analytics ?
Imaginez un domaine dans lequel vous décortiquez le comportement de vos utilisateurs, de décrypter chaque clic, chaque scroll, chaque interaction.
Le Product Analytics, c’est exactement ça : une niche spécialisée dans l'analyse de données, où vous travaillez main dans la main avec les données pour optimiser l'expérience client sur vos produits digitaux.
Pour faire simple, grâce au Product Analytics, les entreprises peuvent enfin comprendre comment les utilisateurs naviguent sur leurs plateformes, quelles fonctionnalités ils adorent (ou détestent), et comment peaufiner le produit pour booster la satisfaction client et fidéliser comme jamais.
Prenons un exemple concret : imaginez une app de livraison de repas. Avec le Product Analytics, cette entreprise pourrait identifier les étapes du processus de commande où les utilisateurs abandonnent le plus souvent. En repérant ces irritants et en les rectifiant, boom ! L'expérience utilisateur s'améliore, les conversions montent, ainsi que les revenus.
Et Google Analytics dans tout ça ?
Alors, vous pourriez me demander : "Quelle est la vraie différence avec Google Analytics ?" Très bonne question ! Laissez-moi vous éclairer.
Le Product Analytics, c'est un peu comme être le détective des données de votre produit. Ce n'est pas juste regarder qui visite votre site; c'est comprendre comment chaque utilisateur interagit avec chaque aspect de votre produit. Il s’agit de l’analyse des fonctionnalités, de la compréhension du parcours utilisateur, de l’optimisation du produit. Et après les insights ? L'expérimentation! On ajuste l'interface, on ajoute des boutons, on teste de nouvelles fonctionnalités, peut-être même qu’on lance une version d’essai pour voir si les utilisateurs apprécient avant de s’engager.
Google Analytics, c'est un outil génial, mais cela reste généraliste : il se concentre sur le trafic du site, les sources de ce trafic, les conversions, l'analyse de contenu… Très utile, mais il ne vous dit pas tout sur la façon dont les utilisateurs interagissent spécifiquement avec votre produit.
Google Analytics est une partie du puzzle du Product Analytics, mais pour vraiment jouer le jeu, on intègre d'autres outils spécialisés comme Mixpanel, Amplitude, Heap, AB Tasty, et même des outils d’expérimentation comme Statsig, Optimize, Kameleon…
Le fait qu’il y a de plus en plus d'outils disponibles montre bien que le Product Analytics est en train de devenir une discipline à part entière.
Pourquoi le Product Analytics n'est-il pas encore la norme ?
Vous avez sûrement remarqué que le marché de l'emploi en data est en pleine explosion, surtout pour ce qui est de Data Engineering.
Mais alors, pourquoi le Product Analytics ne fait-il pas encore partie des compétences de base de tous les Data Analysts en France ?
Le hic, c'est ça : Beaucoup d'entreprises cherchent encore à maîtriser les fondamentaux. Avant même de pouvoir jouer avec le Product Analytics, il faut que les données soient non seulement collectées mais aussi plutôt propres et bien intégrées. Oui, les data engineers et les data analysts travaillent d'arrache-pied pour que tout soit en ordre, mais ils en sont souvent encore à gérer les fondations : qualité des données, intégration efficace, infrastructure. Ce sont des étapes indispensables avant de pouvoir vraiment exploiter le potentiel de l’analytique produit.
Pourquoi le Product Analytics est plus évident pour les boîtes technologiques ?
Regardons les choses en face : le Product Analytics, ça ne s'improvise pas.
Il s'appuie sur une montagne de données issues des interactions des clients avec vos produits digitaux (event-based data). Que ce soit sur un site web ou une appli mobile, chaque clic, chaque scroll est une information précieuse.
C’est pour cette raison que le Product Analytics est devenu monnaie courante chez les boîtes qui ont déjà pris le virage numérique.
Elles captent et analysent ces données événementielles pour comprendre, tester et améliorer l'expérience utilisateur.
Prenez Ubisoft, par exemple, le géant du jeu vidéo à Montreuil. Les Product Data Analysts analysent les données de jeux, pour comprendre l'engagement des joueurs et ajuster leur développement de jeux et leurs stratégies marketing.
Chez Carrefour, avec son appli de shopping en ligne, leur équipe d'analyse scrute la navigation des clients, les achats effectués pour comprendre les produits préférés des consommateurs et potentiellement proposer des campagnes promotionnelles ciblées ou optimiser l'affichage des produits.
Mais attention, toutes les entreprises ne sont pas encore au top. J'ai travaillé pour un client qui, malgré un site internet bien établi, n'avait pas mis en place un suivi complet des interactions des utilisateurs.
Résultat ? Beaucoup de boutons non trackés, des événements non surveillés... et donc une montagne d'opportunités manquées pour vraiment comprendre les utilisateurs. Dans ces conditions, faire du Product Analytics efficace, c’est un peu comme essayer de remplir une passoire avec de l'eau !
Les opportunités pour les Data Analysts
Avec une gestion des données qui atteint des sommets de maturité, les entreprises ne se contentent plus de simples suppositions. Elles mettent en place des expérimentations structurées, pour observer, tester et valider les modifications des produits.
Et qui est aux commandes ? Les product data analysts, bien sûr ! Ces pros de la data sont indispensables pour concevoir et analyser ces tests, transformant les interactions clients en changement impactants pour le produit.
Quelles sont les compétences nécessaires?
Les product data analysts en France devront développer plusieurs compétences clés :
Analyse statistique et expérimentale: Comprendre les principes statistiques qui sous-tendent les tests A/B, les analyses multivariées, etc.
Manipulation et visualisation de données: Maîtrise des outils tels que SQL, Python, Tableau et Power BI pour manipuler les données et présenter les résultats d'analyses de manière compréhensible.
Maîtrise des outils de Product Analytics: Mixpanel, Amplitude, Heap… et de l’A/B testing: AB Tasty, Statsig, Optimize…
Compétences en communication: Capacité à traduire les termes techniques en mots simples. Savoir expliquer une p-valeur par exemple.
Sens du produit: Les Product Data Analysts doivent comprendre comment les utilisateurs interagissent avec leurs produits et comment ils naviguent entre les écrans, les pages….
Voilà pour aujourd'hui ! J'espère que cette incursion dans le monde des Product Data Analysts vous est utile. Si c’est le cas, un petit coeur, ça me fera très plaisir.
Si vous avez des questions, ou si un sujet vous tient à cœur, n'hésitez pas à répondre à ce mail.
À très vite !