Quelles mesures sont les plus importantes pour votre produit ?

L'industrie SaaS regorge de conseils sur les métriques de produit parfaites pour évaluer l'activation, l'engagement et les interactions de vos utilisateurs. Mais comment ces concepts se traduisent-ils en véritables améliorations du produit ?

Si vous ne savez pas exactement à quelles questions vous voulez répondre, ces mesures de produit vous laissent aveuglé par les données mêmes dont vous espériez qu'elles vous ouvriraient les yeux. Alors, comment passer de la simple saisie de vos chiffres dans des formules à l'emporte-pièce à la réponse aux questions clés sur votre produit et votre entreprise, et à la fourniture de données pouvant éclairer les décisions de l'équipe produit ?

Que sont les métriques de produit ?

Les métriques de produit sont des mesures de données que les entreprises utilisent pour évaluer le succès d'un produit et déterminer comment les clients interagissent avec lui. Des mesures populaires telles que le taux de désabonnement et le taux de conversion informent la stratégie produit et aident les différentes parties prenantes de l'entreprise à comprendre la valeur d'un produit.

Tous les produits ne sont pas identiques

Au début de l'équipe d'analyse d'Intercom, notre suivi consistait principalement en des mesures financières typiques de l'entreprise SaaS , telles que le taux de conversion de nos clients de l'essai au paiement, et les revenus récurrents mensuels. Ces mesures, ainsi que d'autres telles que le coût d'acquisition client (CAC) et la valeur vie client (LTV), sont essentielles pour comprendre la santé globale d'une entreprise et sa stratégie.

"Sans mesures supplémentaires axées sur l'expérience utilisateur, l'équipe d'analyse passera à côté d'éléments cruciaux pour les décisions prises par l'équipe produit"

Mais ils sont insuffisants pour les équipes produit car ils ne répondent pas à toutes les questions qui sont importantes pour eux, comme "Les clients trouvent-ils cette fonctionnalité utile ?" ou "Dans quelle mesure notre produit est-il simple à utiliser ?" Sans mesures supplémentaires axées sur l'expérience utilisateur, l'équipe d'analyse passera à côté d'informations cruciales que l'équipe produit peut utiliser pour éclairer ses décisions.

Nous avons commencé par lire ce que d'autres entreprises avaient fait. Nous avons constaté qu'une grande partie des conseils sur les « meilleures pratiques » en matière d'analyse de produits étaient utiles pour introduire des concepts, mais que les règles n'étaient pas uniformément applicables. Tout dépend du type d'entreprise que vous dirigez. Une application SaaS B2B à 99 $ définira l'engagement très différemment d'un site Web de commerce électronique.

Les bons indicateurs de produit commencent par les bonnes questions

Une valeur centrale de l'équipe d'analyse d'Intercom est "commencer par la bonne question". Si nous nous contentions d'appliquer aveuglément des cadres éprouvés, nous commencerions par la question de quelqu'un d'autre, pas la nôtre. Et si les métriques produites par ces cadres ne commencent pas par la bonne question, elles n'influencent pas la façon dont un produit est construit ou la direction que prend une entreprise.

Ces métriques deviennent de fausses procurations qui peuvent sembler bonnes sur le papier, mais fournissent une fausse feuille de route et ne vous donneront pas de réelles informations sur où prendre le produit ensuite ou sur quoi améliorer.

"La plupart des gens utilisent l'analyse comme un ivrogne utilise un lampadaire, pour le soutien plutôt que pour l'éclairage."

– David Ogilvy, fondateur et directeur de la publicité

De plus, un seul ensemble de mesures pour servir une entreprise entière devient de moins en moins efficace à mesure que l'entreprise grandit. Les équipes ont tendance à diverger en termes de métriques qui les intéressent. Bien qu'ils puissent tous partager une mission commune de haut niveau, ils contribuent à la mission de différentes manières et leur succès doit donc être mesuré différemment. L'équipe de croissance se concentre sur l'engagement dans une partie du produit ; l'équipe marketing sur une toute autre partie.

Trouver les bonnes questions nécessite une collaboration

Il existe de nombreuses mesures utiles que l'équipe d'analyse peut fournir aux chefs de produit afin qu'ils puissent mesurer plus efficacement le succès du produit. Voici quelques exemples de mesures d'engagement utilisées par les entreprises SaaS :

• Temps moyen pour convertir un utilisateur d'un essai à un utilisateur payant
• Pourcentage d'utilisateurs ayant utilisé une certaine fonctionnalité du produit
• Nombre moyen de fois qu'un utilisateur a effectué une action clé
• Nombre moyen d'actions clés prises par session

Là où la plupart des équipes échouent, c'est qu'elles ne savent pas comment trouver les bonnes questions auxquelles répondre avec leurs métriques. Décider de ces questions nécessite un partenariat collaboratif entre l'analyste et l'équipe de développement de produits, au lieu de la relation plus traditionnelle entre les parties prenantes et les ressources.

Pour guider ce partenariat, nous nous sommes inspirés du cadre HEART de Google, qui donne des conseils sur la définition des métriques de produit qui découlent des objectifs du produit (bonheur, engagement, adoption, rétention, réussite des tâches). Par exemple, voici quelques questions que nous posons à nos équipes produit pour nous aider à comprendre leurs objectifs afin que nous puissions les aider à définir des métriques significatives :

• Si nous imaginons un client idéal qui tire de la valeur de notre produit, quelles actions entreprennent-ils ?
• Quelles sont les étapes individuelles qu'un utilisateur doit suivre dans notre produit pour atteindre un objectif ?
• Cette fonctionnalité est-elle conçue pour résoudre un problème que rencontrent tous nos utilisateurs, ou seulement un sous-ensemble de nos utilisateurs ?

3 points de contact pour déterminer vos métriques

Pour aider nos partenaires de produits à répondre à ces questions, nous utilisons des concepts d'utilisation des produits qui, au fil du temps, sont devenus bien compris et acceptés dans toute l'entreprise. Ces termes peuvent être directement liés à des points clés lors du parcours d'un client au sein de notre produit :

• Intention d'utilisation : L'action ou les actions entreprises par les clients qui nous indiquent définitivement qu'ils ont l'intention d'utiliser le produit ou la fonctionnalité.
• Activation : le point auquel un client tire pour la première fois une valeur réelle du produit ou de la fonctionnalité.
• Engagement : La mesure dans laquelle un client continue de tirer profit du produit ou de la fonctionnalité (combien, à quelle fréquence, sur combien de temps).

Armés de ces concepts simples, nous pouvons chercher à répondre à des questions comme celles posées ci-dessus. L'étape suivante consiste à rechercher des signaux spécifiques au produit ou à la fonctionnalité correspondant à ces concepts. Nous avons constaté qu'une collaboration ouverte avec les membres de nos équipes de produits (responsables, concepteurs, chercheurs et ingénieurs) génère de nombreux signaux utiles que nous pouvons utiliser pour développer des mesures de réussite de produit percutantes.

Tant que vous posez les bonnes questions, vous obtiendrez des informations précieuses sur lesquelles vous pourrez agir. En bref, commencez par le problème, pas par les données.

Développer vos métriques produit clés

À l'instar de notre philosophie « expédier pour apprendre », la définition des indicateurs de réussite des produits n'est qu'un début. Pour assurer leur succès, ils doivent être défendus, communiqués et même critiqués par un éventail d'équipes. Tout comme la métrique mesure le succès du produit, nous devons mesurer le succès de la métrique.

Les mesures nous donnent-elles une image fidèle du succès du produit ? Influent-ils sur notre façon de penser le produit ? Motivent-ils l'équipe qui construit le produit ? Ce sont des questions qu'un analyste doit constamment poser sur les mesures qu'il produit, préconise et rapporte.

“ L'utilisation d'une méthode de travail commune et cohérente signifie que n'importe qui dans l'organisation peut facilement comprendre n'importe quelle métrique de produit, ce qu'elle signifie et pourquoi elle est importante ”

Cette approche collaborative de la définition des métriques a conduit à une relation beaucoup plus transparente entre les équipes d'analyse et de produit. De même, l'utilisation d'une méthode de travail commune et cohérente signifie que n'importe qui dans l'organisation peut facilement comprendre n'importe quelle métrique de produit, ce qu'elle signifie et pourquoi elle est importante. Cela signifie que les changements apportés au produit peuvent être informés - ou même guidés par - les connaissances acquises en explorant les données encadrées par ces métriques.

Exemple : Comment les données ont influencé la conception de notre fonctionnalité Articles

Notre produit de base de connaissances, Articles, en est un excellent exemple. Nos équipes d'analyse et de produit se sont associées sur ce projet, de l'idée jusqu'au lancement. Les métriques ont été décidées au départ, en utilisant l'approche simple et bien comprise des questions d'abord décrite ci-dessus. Cela signifiait que les premières versions bêta du produit disposaient déjà d'un ensemble robuste de mesures en place pour nous permettre de tester nos hypothèses.

Nous avons émis l'hypothèse qu'il était important de comprendre combien de temps il fallait à un client pour passer de la création active d'articles (montrant l'intention d'utilisation) à attirer l'attention de ses clients sur ces articles (activation) de manière efficace. Si les clients pouvaient voir rapidement la valeur du produit, ils seraient plus obligés de passer d'un essai à un utilisateur payant et moins susceptibles de se désabonner.

Les interactions des clients bêta avec les premières versions du produit ont indiqué qu'il fallait beaucoup de temps aux clients pour atteindre ce point. En conséquence, le produit a été simplifié pour permettre une expérience plus transparente. Au lancement, nous avons constaté une amélioration du délai d'activation à tous les niveaux, ce qui a eu un effet positif sur la conversion globale des clients de l'essai au paiement.

Nous continuons à explorer et à itérer sur le processus de conception basé sur les données. Bien que nous recherchions toujours des domaines à améliorer, commencer par une approche basée sur le partenariat nous a mis sur la bonne voie pour devenir une organisation véritablement informée par les données.