Pourquoi vous ne devriez jamais vous contenter d'analyses prêtes à l'emploi

Les humains ont de nombreux talents, mais la prise de décision sans faille n'en fait certainement pas partie. Pouvez-vous vraiment faire confiance à votre propre intuition en matière de croissance d'entreprise ? Vous préféreriez probablement vous fier aux faits et aux données, n'est-ce pas ?

Bien sûr, vous le feriez. Heureusement, le marché le sait également et propose un certain nombre de solutions qui vous permettent de suivre et d'analyser vos applications. Vous pouvez choisir parmi des outils tels que Google Analytics, Firebase, Mixpanel et Facebook Analytics.

Chacun d'eux fournit un certain nombre de tableaux de bord prédéfinis qui pourraient être un bon point de départ. Néanmoins, se contenter des informations qu'ils offrent est l'un des chemins les plus sûrs vers un désastre commercial. Dans cet article, je vais vous montrer pourquoi.

Quel est le véritable objectif de la Business Intelligence ?

La Business Intelligence (BI) transforme essentiellement les données collectées en informations exploitables sous la forme de tableaux de bord personnalisés par domaine. L'ensemble du processus est basé sur les données, ce qui rend la prise de décision plus efficace, plus puissante et plus précise.

Pourquoi devriez-vous vous soucier d'une analyse et d'une BI appropriées ? La raison est assez simple. En tant que partie prenante, vous souhaitez connaître les performances de votre application. À cette fin, vous devez répondre à un certain nombre de questions importantes, par exemple :

• Quelles fonctionnalités sont utilisées ?
• Quel contenu est apprécié et qu'est-ce qui ne l'est pas ?
• Quels sont les taux de conversion pour les principaux groupes cibles ?
• Comment les utilisateurs suivent-ils les chemins critiques de l'application ?
• Quand et pourquoi tournent-ils ?
• Quand sont-ils activés et comment pouvez-vous les garder engagés ?

En quoi la Business Intelligence est-elle utile dans le processus de développement logiciel ?

Une intégration de base, même du meilleur outil d'analyse, ne vous donnera pas vraiment une grande partie des statistiques spécifiques au domaine dès le départ. Par exemple, l'intégration de Firebase vous donne le nombre d'utilisateurs actifs, leurs données démographiques, leurs appareils ou même les écrans ouverts.

Mais cela ne répond pas directement aux questions posées, n'est-ce pas ? Les informations sur le nombre d'installations ou d'utilisateurs actifs mensuels sont importantes, mais ce sont rarement les objectifs réels de l'application.

Pourquoi avez-vous besoin de plus qu'une solution préfabriquée ?

Ces outils sont généraux, conçus pour convenir à tout le monde. Cela signifie qu'ils sont vraiment faits sur mesure pour personne. Ils ne peuvent pas agréger des données provenant de différentes sources (comme une base de données d'applications, un CRM ou une analyse de marché), ni vous montrer les métriques propres à votre application. Ces outils fournissent une image limitée et incomplète de la situation qui peut être très trompeuse pour votre entreprise. Ils ont également généralement une capacité limitée à approfondir les données collectées pour essayer de comprendre les résultats présentés.

Ne vous méprenez pas ici. Ces outils sont excellents et je recommande de les utiliser. Ils doivent juste être correctement personnalisés. Si vous souhaitez obtenir des informations détaillées sur le contenu, la monétisation (par exemple, les abonnements) ou l'engagement des utilisateurs, vous devez planifier et mettre en œuvre avec soin des événements analytiques personnalisés. L'étape suivante consisterait à créer des tableaux de bord BI personnalisés en utilisant à la fois les événements collectés et les données stockées dans la base de données de votre application. De tels tableaux de bord peuvent être utilisés pour visualiser les chiffres les plus importants qui répondent directement à ces questions.

L'impact des décisions basées sur les données

Le McKinsey Global Institute a effectué des recherches sur la manière dont le processus de décision basé sur les données influence les organisations qui l'utilisent. Ces résultats confirment clairement que la vérification de vos indicateurs clés est en effet indispensable. Mais vous êtes-vous déjà arrêté et avez-vous déjà réfléchi aux chiffres qui définissent le succès de votre produit ? Quelle est votre North Star ou votre fonction de croissance, comme le diraient les Growth Hackers ?

Avant de commencer à construire vos analyses, vous devez clairement indiquer vos métriques essentielles. La plupart des produits partageront quelques composantes communes de la croissance des revenus. Il peut s'agir de l'acquisition, de l'activation et de la rétention de nouveaux utilisateurs. Néanmoins, chaque application possède son propre ensemble de facteurs spécifiques à l'entreprise qui influencent les revenus.

Comment identifier les facteurs qui influencent vos revenus

Identifiez les actions les plus directement liées aux utilisateurs qui ressentent la valeur fondamentale de votre application. Pour Uber, il peut s'agir de trajets effectués, du nombre de trajets, du nombre de passagers réservant un trajet. Pour Facebook, il peut s'agir du nombre d'invitations acceptées ou du nombre de publications, de commentaires et de réactions ajoutés.

Les mesures de base fournies par les outils d'analyse sont évidemment précieuses. Ils peuvent inclure les pages vues, le nombre d'installations ou le nombre de sessions. Cependant, il est plus important de suivre les mesures qui comptent pour votre produit. Des outils comme Google Analytics fournissent des centaines de graphiques. Malheureusement, ils s'avèrent souvent plus déroutants qu'utiles.

Planifiez soigneusement vos analyses

À ce stade, vous pourriez être tenté de simplement décider de « tout suivre » et de donner un sens plus tard. C'est une erreur très courante. Cela peut conduire directement à une catastrophe.

Vous pouvez supposer que vous pouvez facilement avoir une image complète de tout ce qui se passe dans votre application. Il vous suffit de demander à votre équipe de développement d'envoyer des événements pour chaque bouton et chaque action, n'est-ce pas ? Et bien non.

Pourquoi avez-vous besoin de data scientists ?

Bien sûr, les développeurs seraient heureux d'obliger en ajoutant le SDK sélectionné et en implémentant l'envoi d'événements pour chaque action. Mais que va-t-il se passer s'ils n'ont pas la vue d'ensemble à l'esprit ? Ils enverront juste imprudemment ce qu'ils pensent être important. Vous vous retrouverez sûrement avec beaucoup de données, mais elles seront non structurées, chaotiques et manqueront probablement de paramètres clés. C'est pourquoi il est si important d'inclure des scientifiques des données dans le processus et de créer un plan de collecte de données.

Qu'est-ce qu'un plan de collecte de données ?

Un plan de collecte de données est essentiellement une documentation de tous les événements qui doivent être envoyés à partir de l'application. Il ne faut que quelques jours de travail à un data scientist pour en préparer un. Cet effort porte ses fruits pendant le temps de développement. De cette façon, les développeurs peuvent simplement suivre la documentation sans avoir à penser à la mise en œuvre des événements.

En apprenant de ma propre expérience, j'ai découvert ce qui fonctionne le mieux ici. Commencez à créer votre plan avec un atelier de collecte et d'utilisation des données avec l'équipe de science des données. Au cours de cette réunion, vous confirmez vos objectifs de collecte de données. Ensuite, vous parcourez votre produit pour établir des points de données et régler les indicateurs clés. Enfin, vous pouvez discuter de la manière dont ils seront présentés sur les tableaux de bord. Une telle réunion minimisera le risque de malentendus.

Visualisez ce qui compte

Ayant travaillé sur quelques dizaines de projets logiciels, j'ai constaté que les décideurs sont tous trop enclins à rogner sur la Business Intelligence. C'est dommage, car la BI est le seul outil sur lequel ils peuvent baser leurs décisions, stimuler la croissance et créer un produit performant. Cette attitude est souvent basée sur l'hypothèse erronée selon laquelle si leur idée d'un produit est juste, elle est vouée à réussir.

Mais la réalité est bien différente. Tous les produits réussis sont constamment améliorés grâce à des expériences basées sur les données. Le marché est cruel - vous somnoler, vous perdez. C'est pourquoi il est si important de suivre en permanence les indicateurs clés de votre application. Cependant, sans personnalisation habile du tableau de bord, vous n'obtiendrez qu'une quantité écrasante de journaux non structurés. Vous subirez une surcharge d'informations qui ne fera que vous décourager d'utiliser la BI.

Comment éviter la surcharge d'informations

Ce dont vous avez besoin, c'est de voir clairement les paramètres les plus importants au premier coup d'œil. De cette façon, vous pouvez facilement approfondir l'exploitation de vos données. Cela nécessite une personnalisation du tableau de bord. Sur la base de ces analyses, vous pouvez créer des tableaux de bord de veille stratégique. Ils vous permettront d'apprendre comment les utilisateurs interagissent avec l'application, de tirer des conclusions et de les appliquer dans votre modèle commercial.

Vous pouvez le faire dans une certaine mesure en utilisant des outils d'analyse comme Google Analytics ou Firebase. Mais le plus souvent, vous devez combiner les résultats de nombreuses sources de données différentes et créer des tableaux de bord BI personnalisés . Ci-dessous, vous pouvez voir un exemple de tableau de bord personnalisé très simple, mais informatif, créé dans Google Data Studio.

Comme vous pouvez l'imaginer, un tel tableau de bord est relativement facile à créer pour un data scientist expérimenté. Il faut généralement quelques jours pour en créer un dans des outils tels que Tableau, Graphana, Google Data Studio ou Power BI. C'est presque rien comparé à l'effort global qui est consacré à la mise en œuvre du produit logiciel. Lorsque vous considérez leur valeur ajoutée, les tableaux de bord personnalisés ne sont certainement pas un compromis.

Ne sortez pas aveuglément sur le marché

Je ne saurais trop insister sur l'importance d'avoir au moins des analyses en place lorsque l'application est mise en ligne. Sinon, vous perdrez votre seule chance d'obtenir des informations clés sur l'application au moment où elles sont le plus nécessaires, c'est-à-dire lorsque l'application est vérifiée sur le marché. Une analyse de données appropriée est étonnamment bon marché en ce qui concerne le temps de mise en œuvre requis. Pourtant, il est en quelque sorte souvent négligé par les entreprises qui se contentent des solutions les plus simples.

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Vous devez collecter et visualiser vos données de manière à communiquer facilement les performances de votre application. Ne vous contentez pas de moins. Vous ne voulez pas vous retrouver à la traîne sans même savoir pourquoi. Tout comme un pilote ne peut pas piloter un avion sans instruments appropriés qui surveillent en permanence les paramètres de vol cruciaux, sans la bonne analyse et présentation des données, vous volerez à l'aveugle.

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