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Module 2 sur 6Leçon 2 sur 2~16 min

Des décisions aux métriques, et une définition de l'activation

Partir de la décision à prendre, plutôt que des données disponibles, change ce que votre équipe mesure et la façon dont elle lit les résultats. La leçon aide à écarter les chiffres flatteurs qui n'orientent aucun choix et à formuler une définition de l'activation que les données peuvent confirmer ou contredire. Utile avant tout arbitrage sur l'onboarding.

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Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de partir d'une décision à prendre pour écrire les questions et les métriques qui l'éclairent, de distinguer une métrique actionnable d'une métrique de vanité, et de proposer une définition de l'activation vérifiable par les données.

Thèmes abordés

  • métrique de vanité
  • métrique actionnable
  • définition de l'activation
  • question de décision
  • moment aha

Dans quel module

Choisir quoi mesurer

Parmi tout ce que je pourrais mesurer, qu'est-ce qui aide vraiment l'équipe à décider ?

Leçons du module

  1. North Star, métriques d'entrée et garde-fous
  2. Des décisions aux métriques, et une définition de l'activation (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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