Produits de données

Qu'est-ce qu'un produit de données ?

Les produits de données sont des actifs de données qui sont réutilisables, autonomes, orientés utilisateur et qui regroupent certaines données d'intérêt avec les outils nécessaires aux consommateurs cibles pour les rendre facilement utilisables. Ces ensembles de produits de données peuvent être des outils internes utilisés par des analystes de données ou des applications orientées client, qui exploitent tous les données pour fournir des informations, améliorer l'expérience utilisateur ou automatiser des tâches. Qu'il s'agisse de produits de données internes ou destinés aux consommateurs, ils doivent permettre à leurs utilisateurs de prendre des décisions axées sur les données. 

Contrairement aux actifs de données traditionnels, les produits de données ne se contentent pas de fournir un accès aux données brutes. Ils prennent des ensembles de données sélectionnées, les intègrent à des outils et fonctionnalités pertinents et les présentent d'une manière conviviale. Résultat : l'utilisateur du produit de données peut résoudre un problème métier spécifique ou répondre à un besoin utilisateur. Cette approche globale, qui associe les données aux moyens de les utiliser, de les analyser et de les présenter, rend un produit de données réutilisable et même vendable. 

Voici quelques caractéristiques clés des produits de données :

• Orientation utilisateurs : les produits de données sont conçus en tenant compte des besoins de leurs utilisateurs cibles. Ils donnent la priorité à l'expérience utilisateur (UX) en présentant les données dans un format clair, concis et exploitable.
• Intégration des données : les produits de données combinent souvent des données provenant de sources multiples afin de fournir une vue complète. Le processus de combinaison peut impliquer l'intégration de données provenant de bases de données internes, d'applications d'entreprise (gestion de la relation client, automatisation du marketing ou tout autre système du domaine de l'entreprise) et de sources de données externes telles que les données démographiques relatives aux consommateurs, les flux de réseaux sociaux ou les données météorologiques.
• Informations exploitables : les produits de données ne doivent pas se contenter de présenter des données brutes. Ils doivent aider les utilisateurs à les comprendre en offrant des fonctionnalités telles que des outils de visualisation des données, des algorithmes de machine learning pour générer des informations et des rapports automatisés mettant en évidence les tendances clés.
• Impact mesurable : les produits de données doivent apporter un avantage clair et quantifiable à l'entreprise, en améliorant des indicateurs clés tels que le chiffre d'affaires, la satisfaction client ou les coûts opérationnels.

Un produit de données est-il identique au concept de « data as a product » ?

Oui et non. Il peut y avoir une certaine confusion entre les termes « data as a product » et « produit de données ». Bien que très liés, voici en quoi les deux diffèrent :

• Le data as a product est un concept plus large qui consiste à traiter les données comme un actif précieux et à appliquer les principes de gestion de produit à leur gouvernance, leur accès et leur utilisation. Il s'agit d'assurer la qualité, la sécurité et l'accessibilité des données afin qu'elles puissent être exploitées efficacement dans toute l'entreprise.
• Le produit de données désigne une mise en œuvre spécifique du concept de « data as a product ». Il s'agit d'une solution autonome qui utilise des données (et des outils pertinents) pour répondre à un besoin spécifique.

En somme, le « data as a product » est la philosophie, tandis qu'un produit de données en est le résultat tangible.

Qu'est-ce qui différencie les produits de données des produits logiciels traditionnels ?

Même si les produits logiciels traditionnels et les produits de données ont tous deux pour objectif de résoudre les problèmes des utilisateurs, ils abordent les choses différemment :

• Produits logiciels traditionnels : ils se concentrent sur la fourniture d'un ensemble spécifique de fonctionnalités. Bien souvent, l'expérience utilisateur est prise en compte uniquement dans la mesure où elle permet aux utilisateurs d'accomplir certaines tâches ou d'obtenir certains résultats. (En d'autres termes, la facilité (et la qualité) avec laquelle l'utilisateur peut réellement utiliser le logiciel n'est pas la considération la plus importante. 
• Produits de données : ils exploitent les données pour autonomiser les utilisateurs de certaines façons. Ils peuvent proposer moins de fonctionnalités intégrées (numériquement parlant) qu'un système massif de gestion de la relation client, de facturation ou d'autres grands systèmes d'entreprise, mais leurs priorités sont de présenter les données de telle sorte que les utilisateurs puissent les analyser et les exploiter dans un but particulier.

Voici une analogie assez intéressante. Voyez le produit logiciel traditionnel comme un repas préparé à l'avance. Il fournit tous les ingrédients nécessaires (fonctionnalités) et les instructions (interface utilisateur) pour que les utilisateurs puissent accomplir une tâche (manger). Un produit de données, en revanche, serait comme un garde-manger bien garni. Il fournit aux utilisateurs divers ingrédients (données) et outils (analyse) pour préparer un repas (connaissances) en fonction de leurs goûts du moment (besoins).

Qu'est-ce que le développement produit orienté données et en quoi diffère-t-il du développement produits traditionnel ?

Le développement produit orienté données est une méthodologie de développement qui s'appuie fortement sur les données pour éclairer les décisions relatives au produit tout au long de son cycle de vie. Voici en quoi elle se distingue du développement produit traditionnel :

• Développement produit traditionnel : cette approche s'appuie souvent sur l'intuition, les tendances du marché et le feedback client pour orienter les décisions produit. Bien que précieuses, de telles méthodes peuvent être subjectives et sources de biais. Les responsables produit peuvent établir des priorités en fonction de leurs propres hypothèses sur les besoins des utilisateurs, ou se laisser influencer par les commentaires client les plus véhéments.
• Développement produit orienté données : cette approche s'appuie sur des données quantitatives issues de diverses sources pour éclairer les décisions relatives au produit. Ces données peuvent inclure des analyses du comportement des utilisateurs, des résultats de tests A/B, des enquêtes menées auprès des clients et des rapports d'études de marché. En analysant les données, les équipes produit peuvent mieux comprendre les besoins des utilisateurs, identifier les difficultés et valider (ou invalider) les hypothèses produit.

Le développement produit orienté données est un processus itératif. Les équipes collectent continuellement des données, les analysent et exploitent ces informations pour affiner leur feuille de route produit et prioriser les fonctionnalités. Il en résulte une approche du développement produit davantage axée sur l'utilisateur et étayée par des données.

Voici les avantages du développement produit orienté données :

• Amélioration de l'adéquation produit-marché : si l'on comprend le comportement et les besoins des utilisateurs grâce aux données, les produits ont davantage de chances de trouver écho auprès du marché cible et d'afficher un meilleur niveau d'adoption numérique.
• Réduction des risques lors du développement : valider les idées à l'aide de données permet de réduire le risque d'investir du temps et des ressources dans des fonctionnalités que les utilisateurs ne veulent pas ou dont ils n'ont pas besoin.
• Efficacité accrue : en priorisant les fonctionnalités en s'appuyant sur des données, les équipes peuvent affecter les ressources plus efficacement et se concentrer sur les initiatives de développement qui produiront le plus de valeur.
• Itération des produits plus rapide : les données permettent de mesurer et d'améliorer le produit en continu. Les équipes peuvent identifier rapidement les points à améliorer et apporter les ajustements nécessaires en fonction des données, permettant ainsi de raccourcir les cycles d'itération produit.
• Amélioration de la prise de décision : les données excluent la subjectivité du processus de développement produit. En basant les décisions sur des données utilisateur réelles, les équipes peuvent développer des produits qui répondent mieux aux besoins, ce qui se traduit au final par le succès du produit.

Les principaux éléments de la feuille de route d'un produit de données

La feuille de route d'un produit de données est un plan stratégique qui décrit les étapes de son développement. Elle exploite les données pour prioriser les fonctionnalités, définir les délais et s'assurer que le produit est conforme aux objectifs métier et aux besoins des utilisateurs.

Voici six composants essentiels de la feuille de route d'un produit de données :

1. Vision et objectifs du produit : il s'agit d'une déclaration claire et concise qui décrit la vision à long terme du produit de données et les objectifs spécifiques qu'il vise à atteindre. Cette vision doit être ambitieuse mais réalisable et s'inscrire dans la stratégie globale de l'entreprise.
2. Profils d'utilisateurs : il est essentiel de définir des profils d'utilisateurs cibles pour comprendre qui utilisera le produit de données et quels sont leurs besoins. Les profils d'utilisateurs doivent reposer sur des recherches réelles menées auprès des utilisateurs, notamment par le biais d'entretiens, d'enquêtes et d'analyses du comportement.
3. Analyse du marché : comprendre les tendances actuelles du marché, les préférences des consommateurs et le paysage concurrentiel global permet de positionner le produit de données pour qu'il remporte un franc succès. Pour ce faire, il est nécessaire d'analyser les solutions existantes, d'identifier les lacunes potentielles du marché et de rester au fait des technologies émergentes et des tendances du secteur.
4. Priorisation des fonctionnalités : les données issues de diverses sources sont utilisées pour prioriser les fonctionnalités à développer. Le cadre de référence classique pour la priorisation des fonctionnalités est celui de la valeur par rapport à l'effort. Dans l'idéal, les équipes produit doivent prioriser les fonctionnalités qui offrent une forte valeur ajoutée aux utilisateurs avec un minimum d'effort de développement (les « quick wins »). Voici quelques exemples de points de données utilisés dans le processus de priorisation :
   • Recherche auprès des utilisateurs : les entretiens avec les utilisateurs, les enquêtes et les tests de convivialité peuvent mettre en évidence les difficultés rencontrées par les utilisateurs et les fonctionnalités souhaitées.
   • Analyse du comportement des utilisateurs : les données issues de l'analyse d'un site Web ou d'une application peuvent fournir des détails sur l'interaction de l'utilisateur avec le produit actuel et permettre d'identifier les points à améliorer.
   • Tests A/B : tester différentes variantes de fonctionnalités pour déterminer celles qui trouvent le plus écho auprès des utilisateurs.
   • Étude de marché : comprendre les tendances du secteur et les offres des concurrents permet d'identifier des fonctionnalités qui pourraient conférer au produit de données un avantage concurrentiel.
5. Calendrier et étapes : la feuille de route doit établir un calendrier réaliste pour le développement et le lancement des fonctionnalités. En définissant des objectifs plus modestes tout au long de la feuille de route, les équipes peuvent suivre avec précision les progrès accomplis et mieux garantir l'achèvement du projet dans les délais impartis.
6. Indicateurs et critères de réussite : les feuilles de route des produits de données doivent définir des critères de réussite mesurables pour évaluer le degré de réalisation des objectifs. Ces critères peuvent inclure :
   • Taux d'adoption utilisateur : le nombre d'utilisateurs qui utilisent activement le produit de données.
   • Taux d'engagement avec les fonctionnalités : la proportion d'utilisateurs qui interagissent avec certaines fonctionnalités du produit de données. 
   • Score de satisfaction client (CSAT) : un indicateur qui évalue la satisfaction de l'utilisateur à l'égard du produit de données. 
   • Indicateurs clés de performance : des indicateurs clés de performance alignés sur les objectifs du produit, tels que l'augmentation du chiffre d'affaires, l'amélioration du taux d'attrition des clients ou l'augmentation du taux de conversion.

En suivant ces indicateurs au fil du temps, les équipes produit peuvent évaluer l'efficacité du produit de données et apporter des ajustements à la feuille de route si besoin.

Avantages de l'utilisation d'une feuille de route pour les produits de données

Les feuilles de route des produits de données présentent plusieurs avantages clés :

• Amélioration de l'adéquation produit-marché : en basant les décisions de développement des fonctionnalités sur les données, les feuilles de route des produits de données permettent de garantir que le produit répond aux besoins actuels des utilisateurs et résout les bons problèmes. Les chances d'adoption du produit et la satisfaction des utilisateurs sont ainsi plus élevées.
• Prise de décision axée sur les données : les feuilles de route des produits de données favorisent une culture de prise de décision basée sur les données au sein des équipes de développement produit. En basant les décisions sur des données quantifiables, les équipes échappent à la subjectivité et aux biais, ce qui se traduit par des stratégies de développement produit plus efficaces.
• Optimisation des ressources : les données permettent aux responsables produit de prioriser les fonctionnalités selon leur impact potentiel. Les équipes peuvent ainsi allouer les ressources de manière efficace et se concentrer sur les fonctionnalités qui apportent la plus grande valeur ajoutée aux utilisateurs et à l'entreprise.
• Alignement et transparence : les feuilles de route des produits de données favorisent la communication et l'alignement entre les équipes. En fournissant une vision et une feuille de route claires, les parties prenantes comprennent les priorités de développement produit et peuvent faire part d'un feedback précieux.
• Plus d'agilité : les feuilles de route des produits de données sont des documents flexibles que les responsables produit peuvent adapter à mesure que de nouvelles données sont disponibles. Cette flexibilité permet aux équipes de répondre facilement à l'évolution des besoins des utilisateurs et aux conditions dynamiques du marché. Des processus de gestion du changement peuvent être mis en place pour assurer une transition fluide lors de l'adaptation de la feuille de route.

Quel type de données dois-je prendre en compte lors de l'élaboration d'une feuille de route pour un produit de données ?

L'élaboration d'une feuille de route pour un produit de données requiert une vue d'ensemble du parcours utilisateur et de l'environnement de l'entreprise. Voici une ventilation des différents types de données à prendre en compte :

User research data

• Entretiens et enquêtes auprès des utilisateurs : ces méthodes d'étude qualitative permettent de mieux comprendre les besoins des utilisateurs, leurs difficultés et les fonctionnalités souhaitées.
• Analyse du comportement des utilisateurs : les données collectées au moyen d'outils d'analyse de sites Web ou d'applications peuvent révéler des schémas de comportement chez les utilisateurs, identifier les zones sources de difficultés et mettre en évidence des fonctionnalités sous-utilisées.
• Tests de convivialité et données visuelles : l'observation de l'interaction des utilisateurs avec le produit de données grâce au visionnage du déroulé des sessions utilisateur (qui fait partie de la plateforme d'adoption numérique de Pendo) permet de mettre en évidence les problèmes d'utilisation spécifiques et les points à améliorer.

Données quantitatives

• Analyse des sites Web et des applications : les données d'analyse Web fournissent des informations sur les taux d'acquisition, d'engagement et de conversion des utilisateurs.
• Les données relatives à la gestion de la relation client (CRM) : les systèmes CRM contiennent des données démographiques sur les clients, l'historique des achats, les interactions avec le service d'assistance et d'autres données relatives aux clients. Ces données peuvent aider à identifier des segments d'utilisateurs et à adapter le produit de données en conséquence.
• Données d'automatisation marketing : les données extraites des plateformes d'automatisation marketing peuvent donner des informations sur le comportement des utilisateurs lors de campagnes marketing et identifier des leads potentiels intéressés par la proposition de valeur du produit de données.

Données issues d'études de marché

• Rapports sectoriels et perspectives d'analystes : ces ressources décrivent comment la transformation numérique façonne des secteurs spécifiques et fournissent des informations précieuses telles que l'analyse des concurrents, les tendances du marché et les technologies émergentes susceptibles d'avoir un impact sur le produit de données.
• Données de benchmarking client : le benchmarking par rapport aux normes du secteur ou aux indicateurs de performance des concurrents peut aider à identifier les points à améliorer et à fixer des objectifs réalistes pour le produit de données.

En associant des données qualitatives, quantitatives et visuelles issues de diverses sources, les équipes produit peuvent élaborer une feuille de route pour les produits de données axée sur les besoins des utilisateurs, alignée sur les objectifs métier et adaptée à la dynamique du marché. Un écosystème de données pleinement fonctionnel garantit que les données utilisées pour établir la feuille de route sont exactes, fiables et accessibles à ceux qui en ont besoin.

Comment intégrer le feedback utilisateur à la feuille de route de mon produit de données ?

Le feedback utilisateur est une composante essentielle de toute feuille de route d'un produit de données. Voici quelques moyens de l'intégrer :

• Entretiens et enquêtes auprès des utilisateurs : mener régulièrement des entretiens et des enquêtes auprès des utilisateurs afin de recueillir leur feedback sur leur expérience, leurs suggestions de fonctionnalités et les difficultés rencontrées.
• Mécanismes de feedback in-app : mettez en place des fonctionnalités telles que des enquêtes, des sondages et des chatbots au sein même du produit de données pour permettre aux utilisateurs de fournir un feedback en temps réel.
• Enregistrement et visionnage des sessions : utilisez des outils d'enregistrement et de visionnage de sessions comme ceux proposés par Pendo pour observer la façon dont les utilisateurs interagissent avec le produit de données. En identifiant visuellement les zones de confusion ou sources de difficultés dans le parcours utilisateur, vous pouvez obtenir des informations précieuses pour informer la feuille de route de votre produit de données et prioriser les améliorations.
• Communautés d'utilisateurs et forums : favorisez les communautés ou les forums en ligne pour permettre aux utilisateurs de discuter du produit de données, de partager des idées et de signaler des problèmes.
• Programmes de test bêta : organisez des programmes de tests bêta pour obtenir le feedback des utilisateurs sur les nouvelles fonctionnalités avant leur déploiement, et ce, à grande échelle.

En sollicitant et en intégrant activement le retours des utilisateurs, les équipes produit peuvent s'assurer que la feuille de route du produit de données est centrée sur l'utilisateur et qu'elle répond à l'évolution de ses besoins.

Que peut faire Pendo pour m'aider à effectuer des recherches auprès des utilisateurs dans le cadre du développement de produits de données ?

Pendo fournit une plateforme d'expérience produit digitale (DPXP) avec une suite robuste d'outils destinés à faciliter la recherche auprès des utilisateurs et la collecte de données, ce qui en fait un partenaire idéal pour les équipes de développement de produits de données. Voici comment Pendo vous aide :

• Enregistrements de sessions d'utilisateurs : Pendo enregistre les sessions des utilisateurs, ce qui permet aux équipes produit d'observer les interactions des utilisateurs avec le produit de données et d'identifier leurs difficultés ou les zones sources de confusion.
• Analyse du comportement des utilisateurs : Pendo fournit des analyses poussées sur le comportement des utilisateurs au sein du produit de données. Ces données peuvent indiquer quelles sont les fonctionnalités les plus utilisées, comment les utilisateurs naviguent dans l'interface et où ils décrochent dans le parcours utilisateur.
• Cartes de chaleur et données sur le flux de clics : les cartes de chaleur permettent de visualiser les clics et les interactions des utilisateurs sur l'interface du produit de données, ce qui donne un aperçu de ce qui intéresse les utilisateurs et de leurs difficultés potentielles. Les données sur le flux de clics révèlent la séquence des actions effectuées par les utilisateurs dans le produit, permettant ainsi d'identifier les flux d'utilisateurs et d'optimiser leur expérience.
• Outils de feedback : Pendo s'intègre à divers mécanismes de feedback tels que les enquêtes, les sondages et le chat in-app, permettant aux utilisateurs de fournir des retours en temps réel, directement dans le produit de données.

En tirant parti des fonctionnalités de recherche auprès des utilisateurs de Pendo, les équipes produit peuvent collecter des données qualitatives, quantitatives et visuelles afin d'éclairer les décisions concernant leur feuille de route et de s'assurer que le produit de données offre une expérience orientée utilisateur.

Comment exploiter les fonctionnalités de Pendo pour collecter des données dans le cadre de mon plan de développement de produits de données ?

Pendo propose tout un panel de fonctionnalités conçues pour vous permettre de collecter des données précieuses pour l'élaboration de la feuille de route de votre produit de données :

• Segmentation des utilisateurs : Pendo vous permet de segmenter les utilisateurs en fonction de critères tels que les données démographiques, les modèles de comportement, l'utilisation des fonctionnalités, etc. Cette segmentation permet d'adapter l'expérience et la feuille de route du produit de données aux besoins des utilisateurs.
• Analyse de l'entonnoir : les outils d'analyse de l'entonnoir de Pendo permettent de suivre la progression des utilisateurs tout au long des parcours importants du produit de données, tels que l'onboarding ou les workflows d'analyse de données. En identifiant les points de décrochage dans ces entonnoirs, vous pouvez prioriser les fonctionnalités qui s'attaquent à ces goulots d'étranglement et améliorent les taux de réussite.
• Tests A/B : Pendo facilite la mise en place de tests A/B de différentes variantes de l'interface utilisateur ou de fonctionnalités. Ces tests vous permettent de valider des hypothèses basées sur des données et d'identifier les versions qui trouvent le plus écho auprès des utilisateurs, informant ainsi les futures décisions concernant la feuille de route.
• Analyse de la rétention : les outils de Pendo permettent de suivre le nombre d'utilisateurs qui réutilisent votre produit de données. Vous pouvez vous servir de ces données pour identifier les fonctionnalités qui stimulent l'engagement des utilisateurs et pour donner la priorité aux initiatives qui améliorent la rétention.

Grâce à ces fonctionnalités Pendo, les équipes produit peuvent collecter des données utilisateur exploitables en continu et affiner ainsi leur feuille de route, optimiser l'expérience utilisateur et s'assurer que le produit de données offre une valeur ajoutée sur le long terme.

Pourquoi Pendo est la solution idéale ?

Pendo offre plusieurs avantages aux équipes de développement de produits de données :

• Prise de décision axée sur les données : Pendo fournit les données et les informations nécessaires à une prise de décision éclairée quant à la priorisation des fonctionnalités, à l'optimisation de l'expérience utilisateur et à la stratégie globale du produit.
• Développement orienté utilisateur : les outils de recherche auprès des utilisateurs de Pendo garantissent que la feuille de route du produit de données se base sur les besoins et les difficultés des utilisateurs, ce qui permet de créer un produit davantage axé sur l'utilisateur et plus performant.
• Amélioration de l'adéquation produit-marché : en comprenant le comportement des utilisateurs et les tendances du marché grâce aux capacités de collecte de données de Pendo, les équipes chargées des produits de données peuvent développer des produits qui répondent aux besoins réels du marché et parvenir à une adéquation produit-marché solide.
• Plus grande agilité : les mécanismes de feedback utilisateur et les outils de test A/B de Pendo favorisent l'itération et l'adaptation rapides afin que vos équipes produit puissent répondre rapidement à l'évolution des besoins des utilisateurs et à la dynamique du marché.
• Amélioration de la collaboration : Pendo favorise la collaboration entre les responsables produit, les concepteurs et les ingénieurs en fournissant une plateforme centrale pour les données et les informations sur les utilisateurs. Cette collaboration permet de rationaliser le processus de développement et de le rendre plus efficace.

En conclusion, Pendo est un partenaire précieux pour les équipes de développement de produits de données. En tirant parti des capacités complètes de recherche et de collecte de données de Pendo, les équipes peuvent créer des produits de données axés sur l'utilisateur, résoudre des problèmes métier réels et parvenir à un succès à long terme sur le marché.

Où puis-je en savoir plus sur le développement de produits avec Pendo ?

Pour ceux qui souhaitent aller plus loin, découvrez Pendo Data Sync ou apprenez comment utiliser Data Sync.