Dans un précédent article, nous partagions notre conviction selon laquelle il est indispensable de confronter ses intuitions à des données tangibles pour construire et faire évoluer ses produits en phase avec les attentes réelles des utilisateurs.
Mais comment collecter ces données et leur donner du sens ?
Il existe des multitudes d’outils pour collecter et analyser les données en lien avec votre produit et vos utilisateurs. Dans cet article, on vous présente une sélection d’outils, qui ne sont pas les mêmes :
- selon l’étape du parcours que vous cherchez à analyser (acquisition, activation, rétention, recommandation…)
- selon votre équipe et la maturité de votre produit
- selon vos objectifs et besoins
Sommaire :
- Exploration : collecter les données en phase d’empathie
- Phase d’acquisition : trafic et parcours utilisateurs
- De l’acquisition à la rétention : analyse des conversions et de l’engagement
- Phase de rétention / revenu : analyser le comportement utilisateur et collecter des feedbacks
- Pour aller plus loin : analytics et BI
- Analyses comparatives et AB Testing
- Toute cette data, ça ne fait pas trop ?
🗺 Exploration : collecter les données en phase d’empathie
Vous êtes encore en pleine exploration de votre marché, vous avez peut-être déjà créé un MVP, ou pas encore. A cette étape, vous n’avez pas ou peu d’utilisateurs, encore moins de clients. C’est également valable pour une entreprise bien installée, mais qui se lance sur un nouveau produit ou une nouvelle fonctionnalité.
Les données utiles à cette étape sont essentiellement qualitatives.
Pas besoin de beaucoup d’outils à ce stade : vous avez juste besoin de rencontrer vos utilisateurs réels ou potentiels, et de les écouter, en posant des questions larges, les moins biaisées possible.
Les outils pour la phase d’empathie :
- Excel, pour classer vos interviews et donner un aperçu synthétique des résultats
- Notion, pour créer vos personas, prendre des notes et organiser vos guide d’entretien et les compte-rendus d’interview
- Un bon outil de visioconférence (Google Meet, Loom, Jitsi, …) si vous ne pouvez pas mener vos interviews en face à face !
Qui interroger ?
- Si vous ne connaissez pas encore vos utilisateurs : partez de vos intuitions, de vos hypothèses pour créer des proto-personas, et interrogez des personnes qui y ressemblent ; ce sera l’occasion de faire évoluer ces proto-personas si nécessaire.
- Si vous connaissez déjà vos personas, ce sont ces personnes là qu’il faut interroger.
Dans tous les cas, il ne sert à rien d’interroger votre tante ou votre meilleur copain si il n’est pas dans la cible !
Quelques conseils de Morgane, Designer chez theTribe :
- Posez toujours des questions très ouvertes : “Pourquoi ?” “Comment ?” “Qu’est-ce qui vous manque pour”… “De quoi avez-vous besoin pour”….
- Soyez réellement dans l’écoute, pour détecter des signaux faibles, des éléments auxquels vous n’auriez pas pensé par vous-même. Le plus gros risque à ce stade, c’est d’être focalisé sur votre idée, vos intuitions, et de ne récupérer aucun insight nouveau.
- Allez chercher la contradiction ! Il faut mieux invalider des hypothèses que les valider.
⚠️ On peut être tenté, à ce stade, de se contenter d’envoyer des questionnaires en ligne pour recueillir un maximum de données possible, mais attention ! Si les questions sont mal posées, ou si la cible est mal qualifiée, vous risquez de vous retrouver avec des données inexploitables, ou qui vont biaiser vos décisions.
En plus, les questionnaires ont des défauts par rapports aux interviews :
- On n’a pas accès au langage non verbal, aux signaux physiques de l’interlocuteur (moues, ton de la voix, posture…)
- On ne peut pas creuser une réponse en demandant “Pourquoi ?”
Si vous avez la possibilité d’organiser un focus group, cela peut être une alternative intéressante aux interviews individuelles. Mais c’est surtout intéressant au démarrage d’un projet, pour valider si les utilisateurs ont les mêmes problématiques, et faire jouer l’idéation en groupe.
🧲 Phase d’acquisition : trafic et parcours utilisateurs
L’étape suivante, c’est l’acquisition : vous allez mesurer la traction de votre produit, combien de personnes vous attirez sur votre site et quel est leur parcours, jusqu’à l’activation (hors création de compte).
Les outils utiles pour cette étape, ce sont les outils dits de Web Analytics, comme Google Analytics ou sa version open source et sans cookies, Matomo.
⚠️ Attention : ces outils sont pertinents pour mesurer l’audience et le parcours utilisateur sur un site web ou une plateforme e-commerce : mais ne les utilisez pas sur un SaaS ou tout type d’application web, ils ne sont pas prévus pour ça !
Google Analytics doit notamment collecter des données 100% anonymes, vous ne pouvez donc pas suivre individuellement vos utilisateurs avec cet outil.
🔁 De l’acquisition à la rétention : analyse des conversions et de l’engagement
A partir du moment où vous voulez savoir comment les utilisateurs utilisent votre produit, vous allez devoir passer sur des outils spécialisés, moins orientés “Marketing” que Google Analytics ou Matomo.
Les outils de Product Analytics sont nombreux, en voici quelques-uns :
Ces outils permettent :
- de mesurer les taux de conversion à chaque étape de votre tunnel d’acquisition
- d’obtenir des données comportementales (qui clique où, quel tunnel est emprunté…) et de mesurer l’engagement des utilisateurs ;
- de comprendre les mécanismes de rétention des utilisateurs, grâce à la création de cohorte et à l’intégration de données “produit” liées au parcours des utilisateurs.
Ces outils sont essentiellement utilisés par les équipes de développement et les équipes produit.
🔂 Phase de rétention / revenu : analyser le comportement utilisateur et collecter des feedbacks
👉 Segmentation des utilisateurs et analyse comportementale
Des outils comme Segment ou Intercom vont être intéressant pour mieux connaître vos utilisateurs une fois qu’ils ont été onboardés.
Segment et Intercom sont assez différents : Segment est une CDP (Customer Data Platform) qui peut récupérer et réconcilier toutes les données issues de différents outils ; là où Intercom est un outil métier, que vous pouvez intégrer sur votre site et votre application pour collecter des données mais aussi pour communiquer avec vos clients (par chat ou par email).
Le point commun entre les deux : ils permettent de segmenter les utilisateurs selon leur parcours et ainsi, de créer ou enrichir votre connaissance client et vos personas.
On va ainsi pouvoir créer des segments basés sur le comportement des utilisateurs : fréquence d’utilisation du produit, utilisation ou non de telle ou telle fonctionnalité… Vous allez donc pouvoir identifier des power user ou au contraire, détecter des clients inactifs ou à fort risque de churn.
On va également, grâce à ces outils, pouvoir cibler les utilisateurs avec des messages personnalisés en fonction de leur comportement ou de leur usage du produit.
Contrairement à Mixpanel, Amplitude ou Kissmetrics, ces outils ne sont pas réservés aux développeurs et aux équipes produits : ils intéressent les équipes marketing, customer success, et même le board.
👉 De la satisfaction à la recommandation : les outils de feedback management
On l’a dit en début de chapitre, les questionnaires ne sont pas recommandés dans la phase d’empathie. En revanche, lorsque votre produit est bien installé et que vous avez des clients, ces outils vous permettent d’aller chercher des données qualitatives, en masse.
Vous pouvez les utiliser pour plusieurs usages :
- Questionner tout simplement vos utilisateurs, comme vous le feriez lors d’une interview ;
- Mesurer le taux de satisfaction ou de recommandation, grâce à des enquêtes de type NPS, où l’on demande une note sur 10 au client. Attention : ce type d’enquête ne donne pas de données actionnables en soi. Les enquêtes NPS ne sont intéressante que dans une optique de comparaison (pour voir le score évoluer dans le temps, ou comparer les résultats entre deux segments de clients, par exemple) ; ou lorsque l’on accompagne la note d’une question ouverte, qui donne des informations qualitatives sur le “Pourquoi” de la satisfaction ou de l’insatisfaction.
👉 Mixer qualitatif et quantitatif avec Hotjar
Certains outils comme Hotjar permettent de mélanger qualitatif et quantitatif, en allant bien plus loin que les outils de web analytics traditionnels.
Avec Hotjar, vous ne vous contentez pas de mesurer le nombre de visites sur une page, ou de clics sur un bouton : vous allez carrément pouvoir enregistrer les sessions des utilisateurs et voir, sur une heatmap (carte de chaleur), comment ils se comportent sur votre site ou votre produit.
Vous allez pouvoir redescendre au plus bas niveau, en visionnant carrément la session d’un utilisateur en particulier !
Ce type d’outil peut être intéressant ponctuellement, par exemple lorsque vous lancez une nouvelle fonctionnalité.
Hotjar (ou ses concurrents) va vous permettre de voir si certains comportements se répètent, identifier des problèmes de navigation ou d’usage de votre interface, par exemple si les utilisateurs ne cliquent pas au bon endroit.
En revanche, il ne vas pas vous expliquer pourquoi : à vous de mettre en place des interviews utilisateurs si vous détectez des comportements non prévus.
🕵️ Pour aller plus loin : analytics et BI
Lorsque vous commencez à utiliser de nombreux outils pour collecter des données, vous risquez de tomber dans le piège de la surabondance de métriques : or, trop de données tue la donnée !
De plus, vous allez avoir besoin de créer des dashboards compréhensibles par toutes les équipes concernées. C’est là que les outils de Business Intelligence entrent en jeu.
Ces outils vont se connecter à vos sources de données et permettent de créer des dashboards sur mesure, pour ne suivre que les données dont vous avez réellement besoin. Indispensable pour se concentrer sur les données actionnables, et ne pas tomber dans le piège des vanity metrics.
📱📲 Analyses comparatives et AB Testing
On termine avec des outils d’analyse assez poussés, réservés aux produits relativement matures : les outils d’analyse comparative ou A/B testing, qui permettent de déployer deux version alternatives d’une page ou d’un écran d’application, afin de visualiser la version qui convient le mieux aux utilisateurs, ou qui convertit le plus.
Nos conseils pour utiliser l’A/B testing de façon utile :
- Il faut un certain volume de données pour que les informations recueillies soient exploitables : il est donc inutile de s’y mettre trop tôt, au risque de collecter des données inutilisables ou biaisées ;
- Si on compare avec l’A/B testing deux parcours ou deux pages complètement différents, on ne saura pas à quel facteur imputer les changements : il faut donc ne tester qu’un seul changement à la fois (couleur d’un bouton, texte,…).
🤯 Toute cette data, ça ne fait pas trop ?
Tous ces outils, ça peut faire peur. On risque de se retrouver avec des dashboards dans tous les sens, qu’on finit par ne plus regarder.
Revenons sur quelques conseils de bon sens pour terminer cet article :
- Certains outils n’ont pas vocation à être utilisés en continu, mais ponctuellement : pour tester une nouvelle fonctionnalité, creuser un questionnement…
- Certains outils s’adressent plutôt aux équipes tech et produit, d’autres sont davantage orientés marketing : sans pour autant créer des silos, il faut que chacun n’utilise que les outils dont il a besoin. En revanche, les principales métriques doivent être partagées au sein de l’entreprise.
- Plutôt que de mettre en place des plans de tracking très ambitieux, et collecter des quantités de données dont on ne fait rien, il faut en amont bien travailler sur ses objectifs et définir les données utiles, qui ont un réel impact sur votre business. Pour cela, on vous conseille de commencer par définir votre North Star Metric, et pour aller plus loin on vous renvoie vers cet article bourré de conseils : La data, indispensable pour valider vos intuitions.
Vous souhaitez aller plus loin sur ce sujet ?
Téléchargez notre Guide Pratique : Comment utiliser la data pour maximiser l’impact de votre produit ?
