Module
Module 5 sur 6Leçon 3 sur 3~14 min

Choisir son outil d'analytics produit

Choisir un outil d'analytics sur une démo ou une tendance coûte cher lorsqu'il faut en changer ensuite. La leçon compare les familles d'outils et plusieurs solutions courantes, dont PostHog, Amplitude, Mixpanel et GA4, à l'aide d'une grille de critères. Le PM peut alors défendre une recommandation argumentée auprès de la tech, de la data et des achats.

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Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de comparer les grandes familles d'outils (analytics produit, mesure d'audience web, analytics dans l'entrepôt) et quatre outils courants (PostHog, Amplitude, Mixpanel, GA4) avec une grille de critères, et de recommander un choix justifié pour un produit donné.

Thèmes abordés

  • outil d'analytics produit
  • PostHog
  • Amplitude
  • Mixpanel
  • GA4
  • analytics dans l'entrepôt

Dans quel module

Analyser l'usage

Où les utilisateurs décrochent-ils, qui revient, et avec quel outil le voir ?

Leçons du module

  1. Construire et lire un entonnoir
  2. Cohortes et rétention, savoir si les clients restent
  3. Choisir son outil d'analytics produit (cette leçon)

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Instrumenter un produit et utiliser les données pour décider

  • Construire l'arbre de métriques d'un produit (North Star, métriques d'entrée, garde-fous) à partir des décisions à prendre, et écarter les métriques de vanité.
  • Concevoir un plan de tracking implémentable (événements, propriétés, convention de nommage, identité et comptes, source d'émission, responsables).
  • Recetter et surveiller la collecte des événements pour obtenir des données fiables, et savoir quoi faire quand elles ne le sont pas.
  • Collecter les données d'usage dans le respect du RGPD et des règles de la CNIL (consentement, exemption de mesure d'audience, minimisation, durée de conservation).
  • Analyser un entonnoir de conversion, l'activation et la rétention par cohortes, et interpréter correctement les courbes obtenues.
  • Choisir un outil d'analytics produit (PostHog, Amplitude, Mixpanel, GA4, entrepôt de données) selon les besoins, les contraintes et le coût.
  • Transformer une analyse en décision argumentée (tableau de bord, mémo de décision) en évitant les pièges d'interprétation (vanité, Simpson, corrélation, petits effectifs).

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