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Statistiques produit

What are product analytics?

Product analytics are a type of business intelligence software that capture and expose usage patterns from digital products like web and mobile applications via event tracking, event properties, and event and property grouping. Product managers, user experience (UX) designers, and growth strategists rely on product analytics (sometimes called “click tracking” or “click path analytics”) to track digital interactions within their apps, websites, and devices. That 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.

L'utilité de ces statistiques pour le chef de produit, le concepteur UX ou le spécialiste de la croissance repose sur la façon dont les données sont regroupées et utilisées. Voici quelques-unes des pistes les plus courantes pour analyser l'utilisation des produits :

  • 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

Until recently, product decisions were evaluated by whether or not a feature launched on time. Product analytics allow product and UX teams to better understand the effectiveness of their strategies or user engagement and their return on investment (ROI). The data that comes from tracking in-app events helps product teams learn what parts of the product are being used, how often, and by whom, as well as the product experience paths that lead to the outcomes that matter most.

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 unlock 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, and growth strategists can observe a challenge or opportunity, develop a plan, deploy the change, measure outcomes, and iterate with minimal latency or dependencies.

Comment utiliser les statistiques produit ?

Pour effectuer des analyses produit, les chefs de produit, concepteurs UX et spécialistes de la croissance doivent d'abord avoir une question à laquelle ils souhaitent répondre. Voici quelques questions auxquelles les statistiques 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 ?
  • Où résident les points de friction et les défaut de l'apprentissage proposé aux utilisateurs ?

Avec les outils d'analyse, les entreprises peuvent corréler les informations sur leurs produits avec les statistiques utilisateurs et d'autres indicateurs opérationnels pour visualiser clairement l'impact du produit sur les comportements et les avantages qui en résultent.

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'apprentissage.
  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 are 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. The shift toward meaningful insights is particularly relevant in multi-app portfolios—especially across platforms and devices—where tracking and correlating a variety of product data dictates the design, functionality, and experiments that drive product strategy and growth.

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

Si vous souhaitez en savoir plus sur les statistiques produit, vous pouvez vous référer aux nombreux ouvrages en anglais sur le sujet, comme « High Growth Handbook » par Elad Gil et « Practical Web Analytics for User Experience » par Michael Beasley.Also Coursera propose également des cours en ligne sur la gestion des produits numériques et les analyses de produits exploitables. Enfin, Pendo a publié des informations sur la façon de collecter des statistiques produit et de booster l'adoption des fonctionnalités.

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