Module
Module 3 sur 6Leçon 1 sur 3~17 min

Événements, propriétés et convention de nommage

Des événements mal nommés ou trop détaillés produisent des données que plus personne n'ose exploiter. La leçon aide le PM à traduire un parcours utilisateur en événements et en propriétés au bon niveau de détail, puis à fixer une convention de nommage partagée. C'est la base d'un plan de tracking que les développeurs implémentent sans allers-retours.

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Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de décrire un parcours sous forme d'événements et de propriétés, de choisir le bon niveau de détail, et d'écrire une convention de nommage que toute l'équipe applique.

Thèmes abordés

  • événement analytics
  • propriété d'événement
  • propriété utilisateur
  • convention de nommage

Dans quel module

Concevoir le plan de tracking

Quels événements collecter, comment les nommer et à qui les rattacher, pour que les données répondent à mes questions ?

Leçons du module

  1. Événements, propriétés et convention de nommage (cette leçon)
  2. Identité, comptes et source des événements
  3. Écrire le plan de tracking et les critères de recette

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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