Meilleures pratiques en matière d'analyse des produits logiciels

Intro

L'analyse des produits est la clé d'une prise de décision intelligente en matière de développement de produits. Les entreprises travaillent dur pour créer des fonctionnalités qui maintiennent l'intérêt des utilisateurs. Mais il faut s'assurer que ces fonctionnalités répondent réellement aux besoins des utilisateurs. C'est exactement ce que l'analyse des produits vise à faire en premier lieu. Elle permet de créer des produits que les utilisateurs aiment vraiment et qu'ils trouvent utiles à long terme.

Si vous avez un produit à alimenter avec des données analytiques ou si vous êtes simplement curieux de connaître ce domaine, lisez ce qui suit pour découvrir des conseils pratiques et des stratégies permettant d'exceller dans l'évaluation des produits.

Mise en place d'une analyse efficace des produits à l'aide d'indicateurs de performance clés (KPI)

Parmi toute la variété de produits différents, 14 % des projets de logiciels échouent complètement. Cela signifie qu'ils ne sont pas seulement hors budget ou hors délai, mais qu'ils sont totalement perdus. C'est pourquoi l'analyse des produits vaut la peine d'être mise en œuvre le plus tôt possible afin d'éviter ces conséquences fatales.

Des objectifs et des indicateurs clés de performance (ICP) clairs comme de l'eau de roche constituent la base d'une analyse de données produit de premier ordre. Avant de commencer à nager dans les données, prenez le temps de définir ce qu'est la réussite pour votre produit...

D'accord, nagez !

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Les indicateurs clés de performance sur lesquels vous devez vous concentrer varient en fonction de votre activité, cela ne fait aucun doute. Mais lorsqu'il s'agit d'applications SaaS, voici les indicateurs clés de performance sur lesquels l'équipe de gestion des produits doit se concentrer :

• Taux de rétention des clients (CRR) : Cette mesure définit la capacité de la plateforme à fidéliser les clients existants et à les inciter à utiliser l'application encore et encore. En général, cette partie est considérée comme une mesure intégrale du produit.
• Net Promoter Score (NPS) : Ici, l'équipe produit tente de définir la probabilité de recommandation de l'utilisateur à ses amis ou collègues et évalue le potentiel du bouche-à-oreille.
• Taux de désaffection des clients : Il indique le nombre d'utilisateurs qui ont cessé d'utiliser la plateforme pour quelque raison que ce soit. La collecte de ces données semble être une tâche simple : il suffit de laisser un questionnaire à tout utilisateur qui se désabonne ou de lui envoyer un courrier électronique de suivi. Mais l'amélioration de ce taux offre de nombreuses possibilités. Vous pouvez par exemple mettre en œuvre une analyse prédictive - les outils d'IA pour un meilleur marketing de contenu vous seront d'une grande utilité.
• Valeur de la durée de vie du client (CLTV) : Une formule simple permet à l'équipe produit de déterminer le revenu que l'entreprise peut générer à partir d'un seul utilisateur, depuis le premier lancement jusqu'à la toute dernière déconnexion. L'utilisation ultérieure de ces données est la plus large possible, de sorte que les possibilités sont illimitées.
• Revenu mensuel récurrent (MRR) : Cette mesure parle d'elle-même. Il aide l'entreprise à planifier les revenus, les finances et les budgets pour financer de nouvelles fonctionnalités et rendre le produit encore plus pratique et fonctionnel.

Il ne s'agit pas d'une liste complète de mesures pour une équipe de produit, mais de quelques éléments courants qui vous donneront une idée de la situation. En les utilisant, vous serez sûr que les données que vous collectez ne sont pas un simple flot - c'est un flux ciblé qui prépare le terrain pour une analyse significative.

Vous pouvez également choisir des outils d'analyse qui répondent à vos besoins, en veillant à ce qu'ils soient en phase avec vos objectifs. Certains d'entre eux vous guideront tout au long de la configuration, et vous n'aurez pas besoin d'insérer chaque mesure manuellement.

Il existe des tonnes d'outils d'analyse de produits différents sur le marché, mais certains d'entre eux se distinguent comme étant les plus fiables et les plus largement utilisés : Amplitude, Mixpanel et Google Analytics.

Collecte et qualité des données

Pour que vos analyses soient performantes, il est essentiel de disposer des meilleures données. Vous devez mettre en place de solides processus de collecte de données. Vérifiez et nettoyez régulièrement vos données pour éliminer toute erreur. N'oubliez pas qu'il ne s'agit pas d'avoir des tonnes de données - plus n'est pas toujours mieux.

Essayez de recueillir des informations pertinentes et utiles. Voici donc les règles à suivre pour y parvenir :

1. Mettre en place des contrôles automatisés pour surveiller en permanence et en temps réel la qualité des données afin qu'elles restent précises et fiables.
2. Explorez les techniques d'analyse avancées, telles que l'analyse de cohortes, la modélisation prédictive et la détection d'anomalies, afin d'obtenir des informations plus approfondies à partir de vos données.
3. Favoriser la collaboration entre les équipes chargées des produits, de l'ingénierie et des données afin de créer une vision commune de la gouvernance des données et de l'assurance qualité.
4. Intégrer les commentaires des utilisateurs en temps réel dans l'analyse des données, en tirant parti du traitement du langage naturel et de l'analyse des sentiments pour obtenir des informations plus riches.
5. Améliorez les tests A/B avec des méthodes statistiques avancées telles que l'analyse bayésienne et les tests multivariés pour obtenir des résultats plus précis et plus nuancés. \

Ces étapes permettent de s'assurer que l'on ne se contente pas de collecter des données, mais que l'on recueille exactement ce dont on a besoin. Elles permettent de prendre des décisions véritablement fondées sur les données.

Segmentation des utilisateurs

La segmentation des utilisateurs agit comme une loupe, vous permettant d'examiner de plus près une variété de comportements d'utilisateurs. En identifiant des segments significatifs - qu'il s'agisse de données démographiques, de modèles de comportement ou de préférences d'utilisateurs - vous ouvrez une mine d'informations. L'approche centrée sur l'utilisateur donnera le ton aux futures stratégies de marketing de contenu et aux campagnes d'acquisition.

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Grâce à une compréhension nuancée de la manière dont les segments et leurs besoins diffèrent, vos décisions et stratégies en matière de produits sont mieux ciblées et plus précises.

Analyse de l'entonnoir de conversion

Considérez les entonnoirs de conversion comme la feuille de route de l'interaction avec l'utilisateur. Décomposez chaque étape, de la prise de conscience à la conversion, et vous repérerez les goulets d'étranglement, ouvrant ainsi la voie à un parcours utilisateur plus fluide. Cette approche systématique ne vise pas seulement à attirer les utilisateurs, mais aussi à les guider facilement à travers votre produit, à accroître l'engagement et à augmenter les taux de conversion.

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Un exemple simple d'entonnoir peut se présenter comme suit :

• Sensibilisation : Les utilisateurs découvrent votre site web par le biais de publicités ou de résultats de recherche.
• Page d'inscription : Ils sont ensuite dirigés vers une page d'inscription dédiée, où ils indiquent leur nom et leur adresse électronique.
• Page de confirmation : Après avoir cliqué sur "S'inscrire", l'internaute arrive sur une page de confirmation où il est remercié de s'être inscrit.
• Courriel de confirmation : Ensuite, ils reçoivent un courriel de confirmation leur demandant de cliquer sur un lien.
• Abonnement confirmé : Ceux qui le font sont inscrits avec succès.

En suivant chaque étape, vous pouvez identifier les points d'abandon des utilisateurs et optimiser le processus pour augmenter les taux d'inscription, garantissant ainsi un parcours plus fluide de l'utilisateur, de la prise de conscience à la conversion.

Analyse de la rétention

Fidéliser les utilisateurs est aussi important que de les acquérir. En fait, la fidélisation des utilisateurs est le meilleur moyen de développer l'activité. Identifiez les modèles et les facteurs qui influencent la perte d'utilisateurs. Armé de ces connaissances, mettez en œuvre des stratégies ciblées pour améliorer la fidélité des utilisateurs. Vous gagnez lorsque vous comprenez ce qui pousse les utilisateurs à revenir encore et encore.

Si nous prenons à nouveau l'exemple d'un produit SaaS, les conseils suivants seront utiles :

1. Définissez le parcours d'accueil, en créant un flux fluide et intuitif.
2. Utiliser le profilage progressif pour recueillir progressivement des informations essentielles sur l'utilisateur, afin de réduire les frictions.
3. Lancer des campagnes ciblées pour éduquer les utilisateurs et les encourager à explorer et à adopter les fonctionnalités sous-utilisées.
4. Fournir des tutoriels, des infobulles et des sections d'aide dans l'application pour guider les utilisateurs et présenter la valeur des fonctionnalités avancées.
5. Permettre aux utilisateurs de suivre leur propre engagement et leurs réalisations dans le cadre du produit.

Tests A/B et expérimentation

Lestests A/B sont le laboratoire de l'analyse des produits. Ils vous permettent d'expérimenter des fonctionnalités et de recueillir des données sur les préférences des utilisateurs. Mettez en œuvre des expériences contrôlées pour comparer les variations et prendre des décisions fondées sur des données. Ce processus itératif ouvre la voie à l'évolution de votre produit en fonction des commentaires et des préférences des utilisateurs, ce qui se traduit par une amélioration continue.

Pour donner un exemple simple de la manière dont les tests A/B sont effectués, supposons que nous réalisions un test A/B dans une application SaaS hypothétique afin de comparer deux variantes de la page de tarification.

• La version A mettait l'accent sur l'abonnement mensuel avec un coût initial moins élevé.
• La version B mettait l'accent sur un abonnement annuel à tarif réduit. \

Après deux semaines de test, la version B a montré une augmentation de 20 % des taux de conversion et une diminution de 15 % du taux de désabonnement parmi les abonnés annuels. Nous avons donc adopté les changements de la version B, ce qui a entraîné une amélioration notable du chiffre d'affaires global et de la fidélisation des clients.

Intégration du retour d'information de l'utilisateur

Les données quantitatives sont un poids lourd, mais elles gagnent en profondeur lorsque vous y ajoutez des informations qualitatives. Faites-vous un devoir d'intégrer activement les commentaires des utilisateurs dans vos analyses. Prenez une minute pour examiner comment vous pouvez le faire.

Méthode de collecte du retour d'information	Pour	Cons	Mieux adaptépour
Enquêtes et questionnaires	Des idées structurées Données quantitatives	Faibles taux de réponse Contexte limité	Commentaires généraux
Formulaires de retour d'information dans l'application	Capture le retour d'information en temps réel	Peut interrompre l'expérience de l'utilisateur Limité aux interactions in-app	Informations en temps réel
Écoute des médias sociaux	Saisir le sentiment du public	Contrôle limité des discussions Bruit provenant de sujets sans rapport avec le sujet	Perception de la marque
Interactions avec le support client	Des informations directes sur les problèmes des utilisateurs	Limité aux utilisateurs confrontés à des problèmes Biais en faveur d'un retour d'information négatif	Résolution des problèmes
Analyse des utilisateurs et du comportement	Observer les actions réelles des utilisateurs	Limité aux données comportementales Absence de contexte derrière les actions	Comprendre les interactions avec les utilisateurs
Enquêtes Net Promoter Score (NPS)	Mesure la satisfaction globale des utilisateurs	Simplicité	Suivi de la satisfaction à un niveau élevé
Entretiens avec les clients et groupes de discussion	Des informations qualitatives approfondies	Forte intensité de ressources Taille réduite de l'échantillon	Comprendre les perspectives nuancées des utilisateurs

Que ce soit par le biais d'enquêtes, d'entretiens ou en gardant un œil sur les discussions dans les médias sociaux, ces outils vous donnent une image complète de l'opinion des utilisateurs. Il s'agit d'une belle symbiose : les données concrètes vont de pair avec les témoignages des utilisateurs, ce qui enrichit considérablement votre processus de prise de décision.

N'attendez pas que vos produits n'aient plus besoin d'être analysés 🙃

En résumé, pour devenir un pro de l'analyse de produits, il faut une planification minutieuse, un état d'esprit axé sur l'utilisateur et un engagement à toujours s'améliorer. Définir clairement vos objectifs, exploiter des outils d'analyse avancés et accorder de l'importance au retour d'information des utilisateurs sont des facteurs clés qui permettent de prendre des décisions qui comptent et d'améliorer l'expérience des utilisateurs.

Lorsqu'il s'agit de garder les utilisateurs accrochés, l'analyse de la rétention par le biais de la segmentation et de stratégies proactives est une aide vraiment efficace pour la fidélisation. Les outils de retour d'information en temps réel, tels que les discussions avec le support client et les enquêtes NPS, fournissent des informations directes permettant de résoudre rapidement les problèmes et de garder un œil sur les niveaux de satisfaction.

Il s'agit de rester agile, de créer des boucles de rétroaction dynamiques et de garder une longueur d'avance sur les attentes des utilisateurs. En intégrant ces pratiques, vous verrez que vos décisions en matière de développement de produits ne se contenteront pas de suivre les attentes des utilisateurs sur un marché concurrentiel, mais qu'elles les surpasseront systématiquement.