Module
Module 2 sur 6Leçon 1 sur 2~18 min

North Star, métriques d'entrée et garde-fous

Choisir une North Star qui reflète la valeur reçue par vos clients évite de piloter l'équipe au seul chiffre d'affaires. La leçon montre comment la relier à des leviers concrets, répartis entre équipes, et comment protéger chaque levier contre les dérives qu'il peut provoquer. Chaque projet inscrit à la roadmap se rattache alors à un chiffre que tout le monde comprend.

Suivre cette leçon : première formation offerteVoir le programme complet

Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de proposer la North Star d'un produit, de la décomposer en un arbre de trois à cinq métriques d'entrée sur lesquelles une équipe peut agir, et de choisir les métriques garde-fous qui empêchent de l'améliorer au détriment des clients.

Thèmes abordés

  • North Star metric
  • arbre de métriques
  • métrique d'entrée
  • métrique garde-fou

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 (cette leçon)
  2. Des décisions aux métriques, et une définition de l'activation

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).

Formations liées