Merci.
Derrière chaque grande boîte,
il y a un grand produit.
Derrière chaque grand produit,
il y a des gens talentueux,
passionnés et ambitieux.
On les appelle Product Manager,
CPO ou Product Leader.
Quels que soient leurs titres,
ils ont tous la même mission,
devenir la clé de voûte de leur entreprise à la croisée du design,
du business et de la tech pour créer les futurs produits indispensables de demain.
Clé de voûte,
c'est le podcast des products pour les products.
Chaque semaine,
je te fais passer un moment aux côtés des meilleurs leaders du produit français.
Avec une mission,
te livrer tous leurs secrets,
méthodes et apprentissages pour devenir toi aussi la clé de voûte de ton entreprise.
Ce podcast est rendu possible par Stellar,
un collectif de top CPO qui ont participé au succès de startups comme Zenly,
Sunday,
Spendesk ou BlaBlaCar.
J'ai cofondé ce collectif avec une mission,
aider les dirigeants d'entreprises tech à créer les produits qui dominent leurs industries.
Redar sur la roadmap,
équipe des amis.
Produits lents à décoller,
ces problèmes,
nos CPO les connaissent par cœur et ils débarquent à tes côtés pour les résoudre dans des formats rapides,
actionnables et clés en main.
Si tu es dirigeant ou CPO et que tu écoutes ce podcast,
c'est qu'on a très certainement des choses à se dire.
On se retrouve sur wearestellar.io ou via le lien en description de l'épisode.
Je m'appelle Timothée Frein et bienvenue dans Clé de l'Oud.
Hello,
aujourd'hui j'aimerais te parler d'un des sujets les plus techniques quand on fait du produit,
à savoir la collecte et l'analyse de données.
Sans data,
il n'y a pas d'approche produit valable.
C'est dire à quel point les données sont au cœur du métier de product.
Je me suis beaucoup intéressé à ce sujet et j'ai eu la chance d'en parler avec 5 product managers qui m'ont donné leur point de vue et apprentissage pour gérer au mieux la donnée.
Parmi ces personnes,
j'ai nommé Olivier,
ex-product manager de Voodoo et actuellement chez Revolut,
Arnaud,
product director de Backmarket,
Johan,
lead product manager chez LegalPlace,
Enzo,
CEO de June et ancien product manager de Intercom et N26,
et pour finir,
Julien Bleton,
product manager chez Moza.
Je vais profiter de cet épisode pour te résumer les réponses aux 5 questions que je leur ai posées.
C'est parti !
Avant de rentrer dans le vif du sujet,
j'avais envie de demander à mes invités quelle importance a la collecte et l'analyse de données dans leur entreprise respective.
Pour Arnaud Dessin,
la donnée est absolument centrale chez BackMarket,
où les business data analysts et les product data analysts y jouent un rôle majeur.
Selon lui,
la donnée est autant un outil d'apprentissage que de décision.
D'abord,
un outil d'apprentissage car elle permet de monitorer,
d'analyser et d'identifier des insights liés au marché,
aux utilisateurs ou encore à leurs produits.
C'est aussi un outil de décision car la vision stratégique est formée à travers l'ensemble des datas recueillies.
Grâce à la donnée,
la roadmap est alignée avec les priorités définies dans les OKR.
Pour Olivier de Revolut,
la donnée doit toujours être actionnable,
propre,
fiable et fraîche pour garantir l'efficacité de leur campagne d'acquisition.
Elle est également indispensable à l'optimisation de la monétisation car la moindre erreur de donnée peut vite entraîner des pertes financières conséquentes.
Maintenant que l'on connaît l'importance de la collecte et l'analyse de données,
intéressons-nous aux canaux et outils de collecte.
Pour Julien Demoza,
Metabase est un excellent outil qui génère des rapports clairs et actionnables.
Il permet aux équipes non techniques d'avoir beaucoup d'autonomie.
Les utilisateurs les plus aguerris peuvent l'utiliser sous SQL.
Amplitude reste de son point de vue une référence pour collecter et analyser les données liées à son produit.
La puissance de l'outil nécessite en revanche d'y consacrer le temps nécessaire pour le prendre en main.
Chez Voodoo,
Olivier et son équipe ont développé deux canaux de collecte,
chacun étant réservé à des usages uniques et objectifs spécifiques.
Pour le premier canal,
les dizaines de SDK présents dans les apps de jeux mobiles permettent de faire remonter toutes les datas liées à la performance des jeux.
De la même manière,
les applications web,
internes ou externes,
comportent des trackers capables de mesurer l'activité sur ces outils.
Comme second canal,
Voodoo fait appel à des API tierces pour mesurer la performance de chaque campagne.
Pour Johan de LegalPlace,
la source principale des canaux d'acquisition est directement liée à l'usage des clients de leurs produits.
Par exemple,
pour les données liées au comportement,
elles sont collectées via les SDK mis à leur disposition.
Quant aux données transactionnelles,
elles sont traitées au niveau du back-end.
Arnaud et son équipe utilisent chez BackMarket des outils relativement classiques,
mais qui sont chacun dédiés à une typologie précise de données.
Par exemple,
ils se servent de BigQuery comme data warehouse.
Google Analytics est réservé au tracking de données web marketing.
Firebase sert essentiellement à la collecte des données issues de l'app.
Amplitude est opérationnelle sur le web comme sur l'app,
mais reste exclusivement dédiée au tracking produit.
Et enfin,
ils utilisent CloudBees comme solution d'AV testing.
Pour Enzo de June,
les modalités de la collecte de données restent assez classiques et répondent avant tout à des besoins opérationnels.
C'est le cas pour collecter la donnée first party avec une Customer Data Platform qui permet de disposer d'une vision client à 360.
June est utilisée pour collecter les données Analytics Produits,
Customer.io,
Pour les données issues des mails transactionnels ou encore HubSpot comme outil CRM.
Pour les sondages et questionnaires,
les données sont collectées via Intercom Survey et Typeform et ils utilisent ClickHouse pour l'usage opérationnel de leur base de données.
L'objectif est de tirer parti de toutes ces données pour construire une vraie vision produit détaillée en lien avec les besoins des utilisateurs.
Après avoir passé en revue la collecte des données,
j'ai demandé à mes invités comment elle était gérée dans leur boîte respective.
Est-ce un projet à part entière ou bien une simple composante d'implémentation des fonctionnalités et des évolutions du produit ?
Chez Backmarket,
la data fait partie intégrante de l'implémentation des features et de l'évolution produit.
La gouvernance pour le tracking produit est gérée par les product data analysts et tracking specialists qui s'assurent de la cohérence globale et du plan de marquage.
L'implémentation du tracking est quant à elle directement opérée par des squads qui consomment la donnée pour l'ownership produit.
Côté métier,
ils ont opté pour une équipe de business data analystes centralisée autour de plusieurs composantes métiers,
supply,
care,
finance et marketing.
Ils disposent également de squad data organisés par métier,
avec des data engineers qui rendent ces données accessibles aux équipes qui en ont besoin.
Pour Julien et son équipe,
la data fait partie intégrante de l'implémentation des features.
Au moment de lancer une initiative,
ils commencent par définir les objectifs,
les indicateurs à suivre et donc le plan de collecte de données.
Cela leur permet non seulement d'intégrer le coût de cette collecte aux estimations techniques,
mais également de systématiser la mise à jour du plan de collecte existant.
Pour Enzo,
une bonne gestion de projet suppose de procéder de manière très itérative,
mais aussi d'identifier les bonnes personnes pour mener à bien ce projet.
Ils font également en sorte d'identifier les meilleurs outils capables de s'intégrer parfaitement au workflow avec un minimum de clics et une interface graphique simple.
On sait désormais comment et par quel biais la collecte de données est gérée.
Reste à savoir qui s'assure de sa mise en œuvre et de sa qualité.
Selon Johan,
la mise en place est faite directement par leurs développeurs back-end car ils n'ont pas d'équipe data dédiée.
La qualité est assurée par les équipes qui ont fait le développement et par le product qui vérifie la cohérence et construit les visualisations.
Pour Julien,
c'est assez nécessaire que l'équipe qui travaille sur l'implémentation d'une initiative soit également celle qui crée le plan de collecte de données et assure son suivi.
Ça permet de sensibiliser les équipes aux enjeux produits.
Grâce à ça,
l'équipe qui a l'initiative d'un projet en est responsable de bout en bout.
Elle est garante de son succès et veille à ce que le plan de collecte fonctionne correctement.
Pour clore cet épisode sur la data,
j'ai eu envie de poser une dernière question à mes invités.
Après avoir collecté la donnée,
comment est-ce qu'elle évolue en fonction des stades de développement de l'entreprise ?
Pour Enzo,
le mieux est de commencer par tendre un stream entre la donnée,
de la code base et l'outil destinataire.
Ça permet de scaler et d'obtenir de bons résultats jusqu'au moment où il devient nécessaire de croiser la donnée ou de l'enrichir.
Une bonne base de données,
ou data warehouse,
devient alors indispensable.
Enzo porte un point d'attention sur la gestion et l'usage de ce data warehouse.
Pour lui,
ils doivent être confiés à des profils dotés de compétences de data engineering,
et ce pour plusieurs raisons.
Déjà,
qui dit data warehouse dit adoption d'un reverse ETL pour extraire les données du data warehouse et l'envoyer vers les outils opérationnels type CRM.
En second point,
il faut être capable de nettoyer la donnée pour la rendre exploitable.
Ensuite,
la définition de certaines métriques peut aussi perdre en finesse et justifier de s'équiper d'outils de matrix layer.
Quatrième remarque,
il faut être capable de faire un tri parmi les dizaines de scripts SQL personnalisés qui répondent aux besoins spécifiques.
Pour finir,
une warehouse suppose souvent l'usage d'outils complémentaires de business intelligence.
Résultat des courses,
à ce stade s'opère en général une scission entre le monde opérationnel et le monde des gens de la data.
D'un côté,
ces experts de la donnée sont en général autonomes mais doivent prioriser leurs actions pour répondre aux contraintes de temps qui s'imposent à eux.
De l'autre,
les opérationnels dépendent souvent des données pour être en mesure d'agir.
On arrive donc à un niveau de complexité plus important qui suppose une parfaite coordination.
Et c'est pour ça que les product managers existent.
Voilà,
j'espère que cet épisode t'a plu.
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