Que sont les « statistiques produit » ?

Product analytics is a type of business intelligence software that captures and exposes usage patterns from digital products like web and mobile applications via event tracking, event properties, and event and property grouping. This data informs decisions about how to improve the product experience, increase product engagement, and drive business outcomes. Usage data tends to be more reliable than user surveys and product testing alone.

Vidéo de présentation de ce qu'est l'analyse produit et comment elle fonctionne

Pourquoi les analyses produit sont-elles importantes ?

Les entreprises doivent aujourd'hui privilégier le numérique pour mieux servir leurs clients (et s'assurer qu'ils restent fidèles). Les utilisateurs de logiciels exigent des outils transparents, intuitifs et agréables, que ce soit dans le cadre personnel ou professionnel. Afin que les entreprises puissent répondre à ces attentes, elles doivent comprendre comment les utilisateurs utilisent leur produit numérique avant de pouvoir l'améliorer. Les analyses produit fournissent un premier ensemble de données aux entreprises afin d'évaluer et d'optimiser l'expérience de leurs utilisateurs.

Qui utilise les analyses produit ?

Les chefs de produit, les concepteurs UX et les spécialistes de la croissance s'appuient sur les analyses produit (parfois aussi appelées « suivi des clics » ou « analyse du processus de clic ») pour suivre les interactions numériques au sein de leurs applications, sites Web et appareils. Les responsables RH et informatiques s'appuient également sur l'analyse pour évaluer l'efficacité de leurs programmes d'onboarding des employés, élaborer des stratégies pour améliorer la productivité et garantir la conformité dans des domaines clés tels que la sécurité.

Quels sont les informations fournies par les solutions d'analyse produit ?

The way the data is grouped and queried plays a major role in how useful product analytics are to the product manager, UX designer, or growth strategist. The same is true for employee-facing roles, be they in HR, change management, or information security. Some of the most common ways to understand product usage include:

• Tendances : Représentez graphiquement l'engagement avec certaines fonctionnalités ou pages et comparez-le avec d'autres éléments du produit au fil du temps, ou avec une seule partie du produit sur deux périodes différentes.
• Entonnoirs : Surveillez la baisse d'utilisation à chaque étape d'un sous-ensemble spécifique de fonctionnalités et de pages du produit. Avec une analyse en entonnoir, toute succession d'étapes peut être passée en revue, quelle qu'en soit la chronologie.
• Parcours : Examinez tous les parcours que les utilisateurs empruntent avant ou après une interaction spécifique avec un produit. La probabilité de chaque étape par rapport à la précédente est également analysée. Contrairement aux entonnoirs, les parcours englobent tous les scénarios d'interaction possibles, en amont comme en aval.

Pourquoi recourir aux statistiques produit ?

Connaissance des utilisateurs et ROI

Récemment encore, les décisions concernant les produits dépendaient de la capacité à lancer une fonctionnalité dans les temps. Or, les statistiques produit permettent aujourd'hui aux équipes produit et UX de mieux évaluer l'efficacité de leurs stratégies, l'engagement des utilisateurs ou le retour sur investissement (ROI). Les données de suivi des événements dans une application donnée aident les équipes produit à savoir quelles parties de l'application sont utilisées, à quelle fréquence et par qui, tout en repérant les parcours qui renvoient les résultats les plus significatifs.

At IHS Markit, the team uses product analytics to pinpoint which features get little to no use, so they can retire them and reduce technical debt. Data from their product analytics system also helps them understand which users were accessing those features, so they can connect with them directly to find a new workflow to achieve a similar outcome.

Croissance et expérimentation

Product analytics unlocks the metrics by which hypotheses are made and meaningful engagement is measured: adoption by monthly active users (MAU), adoption by daily active users (DAU), stickiness by return rate over time, breadth across features or products, depth across users in a specific cohort or account, and how they relate to business metrics. With product analytics, product managers, UX designers, growth strategists, and change managers can observe a challenge or opportunity, develop a plan, deploy the change, measure outcomes, and iterate with minimal latency or dependencies.

Réussite de la transformation numérique

Toute bonne stratégie d'adoption numérique doit intégrer les analyses produit. Les analyses rigoureuses ont deux avantages. Premièrement, elles offrent aux dirigeants la possibilité de voir dans quelle mesure les employés utilisent, par exemple, une nouvelle fonctionnalité du produit. Deuxièmement, elles permettent aux équipes d'analyser les workflows existants et le comportement des employés au sein d'un même logiciel et entre plusieurs logiciels, afin d'éclairer les décisions concernant les futurs achats d'applications et les bonnes pratiques recommandées. La clé du succès pour les dirigeants est de s'assurer que le plan d'adoption numérique soit adapté à la culture et aux habitudes de l'entreprise.

Comment les analyses produit sont-elles utilisées ?

Pour effectuer des analyses produit, les chefs de produit, concepteurs UX et responsables du changement doivent d'abord avoir une question à laquelle apporter une réponse. Voici quelques questions auxquelles les analyses produit sont capables de répondre :

• Dans quelle mesure un changement d'expérience affecte-t-il l'engagement ?
• Quelles fonctionnalités vaudrait-il mieux retirer pour améliorer les résultats ?
• Quelle combinaison d'interactions influence le plus la conversion ?
• Pourquoi certains produits de mon portefeuille ont-ils une meilleure attractivité que les autres ?
• Where are the biggest frictions and leaks during onboarding?

Grâce aux outils d'analyse produit, les entreprises peuvent corréler les informations sur leurs produits avec les statistiques utilisateur et d'autres indicateurs opérationnels afin de visualiser clairement l'impact du produit sur les comportements et résultats métier clés qui en résultent, par exemple la réduction des tickets d'assistance, l'augmentation de la productivité et un meilleur retour sur investissement global de leurs logiciels.

Quel type de données est suivi dans le cadre des analyses produit ?

Les solutions d'analyse effectuent généralement le suivi de deux types de données d'interactions des utilisateurs :

1. Suivi des événements : Les actions des utilisateurs sont couramment appelées « événements ». Voici quelques-uns de ces événements : les clics, balayages, gestes (pour les appareils mobiles et autres), les commandes de lecture (pour l'audio et la vidéo), les téléchargements, le chargement des pages et le remplissage de champs de texte. L'événement inclut le type d'élément, son nom et l'action effectuée par l'utilisateur. Quelques exemples génériques d'événements : Créer un compte, Ajouter à la liste, Envoyer des commentaires, Créer un utilisateur, Exécuter un rapport, Partager le tableau de bord, Sélectionner une option, Lire le tutoriel, Modifier l'affichage et Terminer l'onboarding.
2. Propriétés d'événement : Pour comprendre les attributs spécifiques des interactions enregistrées, il faut se pencher sur les propriétés des événements. Les chefs de produit, concepteurs UX et spécialistes de la croissance ne se soucient pas seulement de ce qu'il s'est passé, mais également du contexte qui distingue l'activité de son impact lors d'une analyse longitudinale. Les propriétés d'événement peuvent inclure des détails tels que l'heure, la durée, le nombre, l'appareil, la version du logiciel, la localisation, les données démographiques de l'utilisateur, les données firmographiques des comptes (relatives à une entreprise ou à un secteur d'activité), les caractéristiques des éléments (comme la couleur, la taille, la forme), les booléens (comme « connexion: oui/non ») et les attributs personnalisés (comme basique/pro/entreprise).

Quelle est l'origine des statistiques produit ?

For today’s product managers, UX designers, and growth strategists, product analytics is the key to building a product roadmap and driving innovation and continuous improvement. Where web properties were historically judged by metrics that revealed little about the relationship between digital products and business objectives—page views and session duration—the modern app-based web and mobile internet is powered by more telling and contextual interactions: events, engagement, and journeys.

La transition vers des informations plus riches est particulièrement pertinente pour les portefeuilles multi-applications, en particulier si ces applications sont réparties sur divers appareils et plateformes. Dans ce cas de figure, le suivi et la corrélation de nombreuses données sur les produits permettent d'améliorer la conception, la fonctionnalité et les tests qui font évoluer la stratégie et la croissance du produit. Les entreprises récoltent à présent les fruits des analyses produit, pas seulement en ce qui concerne les logiciels qu'elles créent pour les clients, mais aussi pour leurs applications destinées aux employés.

Pourquoi les analyses produit sont-elles importantes pour l'adoption numérique ?

Les analyses produit jouent un rôle déterminant dans l'adoption numérique. En effet, pour déterminer si les employés tirent le meilleur parti des logiciels, les dirigeants doivent être en mesure de suivre la manière dont ils les utilisent et, le cas échéant, les difficultés qu'ils rencontrent. Dans le monde du travail moderne, les employés n'ont pas tous les mêmes besoins ni les mêmes difficultés vis-à-vis des applications. Des analyses approfondies sont essentielles pour trouver les meilleurs moyens de réduire les frictions et d'optimiser l'expérience logicielle de tous les collaborateurs de l'entreprise.

Comment mettre en œuvre un logiciel d’analyse produit ?

Il est capital d'opter pour une solution d'analyse produit capable de recueillir automatiquement toutes les données relatives à votre produit et vous permettant de les examiner rétroactivement. Cela signifie que vous pouvez mettre en œuvre votre solution et accéder aux données dont vous avez besoin dès qu'une question se pose, plutôt que de devoir marquer certains événements et attendre que suffisamment de données soient collectées pour obtenir des réponses ou prendre des mesures.

La solution choisie doit également être conviviale, afin que les données soient facilement accessibles à tous les membres de votre entreprise, et facile à installer sans l'aide de techniciens.

Google Analytics est-il un bon outil d'analyse produit ?

Google Analytics est un outil puissant, mais les informations qu'il fournit ont une portée limitée et sont davantage destinées aux analyses Web, au référencement et au marketing qu'aux véritables analyses produit.

Il n'a pas la capacité d'examiner véritablement chaque aspect du parcours utilisateur au sein de vos applications, et il vous oblige à marquer à l'avance les événements qui vous intéressent, si bien qu'il est impossible d'examiner le comportement des utilisateurs de manière rétroactive. Google Analytics est également incapable de segmenter les utilisateurs en fonction de critères précis, notamment leur rôle, leur entreprise ou la manière dont ils utilisent votre plateforme.

Sans tout cela, il est difficile de savoir vraiment les domaines dans lesquels votre produit peut être amélioré ou optimisé.

Pourquoi Pendo est-elle la solution d'analyse produit idéale ?

Now you have the answer to “what is product analytics” and we have the solution. Pendo’s product analytics capture everything that happens in your product from the moment you install it. The analytics work retroactively from your install date, so you can call up any of that data whenever you need it without having to tag features or events beforehand. And you don’t need any help from engineering to get it set up and start collecting insights—just install a snippet of JavaScript on your app.

Les Parcours, les Entonnoirs, l'Explorateur de données, le Score d'engagement produit et d'autres fonctionnalités de Pendo vous permettent d'utiliser les données que vous recueillez à diverses fins : déterminer les domaines dans lesquels il est possible d'améliorer et d'optimiser le parcours client ; détecter et corriger les points de friction rencontrés par les utilisateurs ; et identifier les opportunités de vente croisée et de vente incitative en fonction du comportement des utilisateurs.

Pendo also seamlessly integrates with a wide range of other platforms, including Salesforce, Hubspot, Zendesk, and Slack. Explore our integrations here!

Où peut-on en apprendre plus sur les statistiques produit ?

For those looking to dig a little deeper into product analytics, there are a number of books on the subject, including “High Growth Handbook” by Elad Gil and “Practical Web Analytics for User Experience” by Michael Beasley. Coursera also offers online courses on digital product management and actionable product analytics. Pendo has published information on how to collect product insights and drive feature adoption. It has also published content on how the right digital adoption solution leverages product analytics and the role product analytics plays in bringing about successful digital transformation.

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