Le changement de paradigme analytique
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Bien que ce soit encore un très bon outil de marketing analytics, Google Analytics est encore exclusivement utilisé par trop d’équipes pour décider de ce qui fonctionne ou non sur leur produit et donc quel direction lui donner.
Et bien que l’on perçoive les efforts de Google pour améliorer le produit ces dernières années, il n’a tout simplement pas été conçu pour nos nouveaux besoins complexes.
Cela fait bien longtemps que l’on n’est plus dans le Web 1.0
Pour ceux qui ne l’auraient pas encore remarqué (remercions les UX/UI designers pour ça!), nous utilisons tous tous les jours des sites, des webapps, des apps mobile qui sont exponentiellement plus complexes que ce que nous pouvions utiliser il y a 10 ans lors de l’avènement du Web 2.0. Ne parlons même pas du Web 1.0 quand les sites internets étaient complètement statiques et que notre seul pouvoir en tant qu’utilisateur était de cliquer sur un lien pour passer d’une page à l’autre.
Or il se trouve que le merveilleux outil de Google pour tracker vos utilisateurs, pardon sessions, a été conçu à cette époque et pour cette époque.
Aujourd’hui, les apps que nous utilisons sont hautement interactives, ultra personnalisées en fonction de nos préférences et de nos actions et peuvent avoir une multitude de modèles de monétisation différents, qui plus est, de plus en plus complexes.
Les business models ont complètement évolué
A l’époque soit l’utilisateur payait à un instant T pour pouvoir utiliser votre produit, soit il achetait un produit physique sur votre site, soit on monétisait ses visites grâce à la publicité. Nos besoins de tracking étaient alors plutôt simples: Est-ce qu’il a payé pour le produit? Combien de sessions fait-il? Est-ce que ses sessions sont assez longues? Google Analytics répond alors très bien à ces questions.
Aujourd’hui on peut lui vendre un abonnement (SaaS), monétiser ses données (réseaux sociaux), lui proposer du contenu payant (micro-transactions), instaurer un paywall (médias), lui vendre des fonctionnalités premium, faire du cross-sell, du up-sell… La liste pourrait être très longue. Mais tous ces nouveaux modèles d’affaires infèrent que nous puissions savoir exactement ce que fait un utilisateur sur notre plateforme, de sa première expérience à sa dernière.
Chaque produit a un objectif unique, et une multitude d’étapes pour y arriver. Il faut donc que votre outil analytique soit assez polyvalent pour tracker ces différents KPI.
Nous ne travaillons plus du tout de la même façon
Alors qu’il y a encore quelques années les équipes produits suivaient un process en “waterfall”, où tout était décidé à l’avance par les dirigeants, on savait ce qui allait sortir dans un an et il fallait que toutes les équipes s’organisent pour que tout soit prêt le jour-J. Aujourd’hui, par chance, de plus en plus d’équipes sont “agiles” et “customer centric” et s’appuient sur une multitude de nouvelles méthodologies pour être sûr de toujours travailler sur la meilleure version de leur produit. Lean Startup, Lean UX, Growth Hacking, Design Thinking… pour ne citer qu’elles.
Grâce à ces méthodologies, plutôt que de sortir tout droit de l’imagination de personnes qui sont parfois à des années lumières du marché, les priorités viennent du terrain, des utilisateurs, des spécialistes comportementaux et des experts marché. On va étudier les données quantitative, qualitative, on va travailler sur les parcours utilisateurs pour offrir la meilleure expérience possible, le plus efficacement possible.
On passe d’organisations verticales à des organisations de plus en plus horizontales. Et dans ce cas de figure, tout le monde est responsable du niveau d’excellence du produit. Tout le monde doit alors être au fait, constamment, de comment le produit est utilisé mais aussi des attentes des utilisateurs.
On ne peut plus dépendre d’experts analytiques qui détiennent seuls cette information et qui peuvent mettre parfois des semaines à répondre à une seule de vos interrogations. Aujourd’hui chaque personne de l’équipe doit pouvoir avoir la réponse à ses questionnements quasi-instantanément pour pouvoir avancer efficacement dans son travail.
Il nous faut donc des outils qui sont en mesure de répondre à ces nouveaux besoins
Fini le “session based”, place au “user based” et aux “events”
Avec ce changement de paradigme Produit, on veut pouvoir suivre un utilisateur de son premier contact avec notre plateforme (et son écosystème: blog, ressources, emails, communications, etc.) jusqu’à la dernière. Savoir comment il utilise les différentes fonctionnalités et quel impact cela a sur son expérience globale.
Depuis quelques années, les outils analytiques ont abandonné le tracking par session, qui devenait de plus en plus flou avec les nouveaux usages et devices sur le marché, au profit d’un tracking qui place l’utilisateur au centre.
On ne track plus seulement les pages qu’il visite mais aussi et surtout les actions — “events” — qu’il fait sur ces pages. Ce qui fait beaucoup plus de sens quand on voit l’interactivité maintenant possible et à quel point cela peut modifier le contenu d’une page. Cela a été poussé à son paroxysme avec l’explosion des Single Page Apps (SPA) où toute la plateforme se retrouve sur la même page, véritable cauchemar pour des outils comme Google Analytics.
On veut avant tout s’assurer que l’utilisateur comprenne notre produit, utilise les fonctionnalités clés de la meilleure manière, qu’il revienne régulièrement et qu’il reste avec nous dans la durée. Pour qu’à son tour il nous apporte de la valeur.
On distingue donc maintenant deux catégories, les outils de Marketing Analytics (Google Analytics en est un excellent) des outils Product Analytics (Mixpanel, Heap, Amplitude).
Et comme le confirme Segment dans son tout dernier rapport The Growth Stacks of 2019, bien que Google Analytics soit encore de loin l’outil le plus installé du fait de sa gratuité et de sa facilité d’utilisation, ils se rendent compte que c’est le premier outil installé par défaut puis que les équipes produit se tourne rapidement vers des outils plus spécialisés pour répondre à des besoins plus spécifiques.
Des outils adaptés à l’unicité et la complexité de nos produits
Les outils analytiques historiques ont l’énorme avantage d’être clés en main dès l’installation, c’est pour cette raison qu’il est encore le réflexe par défaut pour toute startup qui lance son site web ou son produit. Mais parce qu’il prémâche tout le travail avec des tableaux, analyses et graphiques préconfigurés il est très difficilement adaptable pour les besoins spécifiques d’un produit d’aujourd’hui.
Aujourd’hui, le bounce rate, le nombre de sessions, le temps moyen passé par pages tels qu’ils sont calculés ne sont plus d’une grande utilité pour une équipe Produit… Le “one-size-fits-all” ne fonctionne plus!
Les nouveaux outils doivent donc proposer assez de souplesse pour permettre aux équipes de faire les analyses qui ont du sens pour leur produit, des graphiques qui répondent précisément à leurs questions, des cohortes qui reflètent parfaitement leurs utilisateurs et leurs préférences.
De plus, ces outils doivent proposer des fonctionnalités d’analyse puissantes qui répondent aux nouveaux besoins stratégiques: des funnels, des courbes de rétention, de l’analyse de personas, le cheminement des différents utilisateurs sur l’app et autres matrices d’impact.
Des outils donc assez polyvalents mais aussi adaptés pour nous permettre d’aller chercher des insights complexes en quelques minutes afin de répondre aux intuitions de l’équipe produit et ainsi l’aider à construire et prioriser sa roadmap.
Conçus pour suivre la vélocité des équipes agiles
Parce que ces nouveaux produits sont beaucoup plus faciles à utiliser par tous et qu’ils donnent des insights instantanément, ils sont des compagnons parfait pour les équipes produit agiles qui veulent être sûr de travailler sur ce qui va apporter le plus de valeur à leurs utilisateurs. Je ne parle même pas des Growth Manager pour qui ces outils sont du pain bénit.
De l’analyse passive à l’analyse active
Mais le plus important (pour la fin) c’est que vu que les Mixpanel, Amplitude et autres ne vous donnent pas des analyses toutes faites, ils vous poussent à vous aventurer dans vos données. Ils vous obligent à comprendre quels sont vos objectifs en amont et comment améliorer la customer journey pour que vous les atteigniez. Ils vous poussent à réfléchir et définir des KPI et des micro-KPI. Ils vous poussent à être curieux et analyser comment vos utilisateurs intéragissent avec votre plateforme et toutes ses fonctionnalités.
Ils vous poussent à sortir de votre torpeur (data brain freeze) et bousculer le statu-quo, pour construire le meilleur produit possible.
