Écrire le plan de tracking et les critères de recette
Un plan de tracking écrit devient le contrat commun des équipes produit, tech et data, et évite les événements orphelins. Cette leçon montre ce qu'il doit contenir pour être implémentable et tenu à jour, et comment glisser dans les tickets des critères de recette vérifiables. Le PM y gagne des données sur lesquelles il peut réellement s'appuyer.
Objectif de la leçon
À la fin de cette leçon, vous serez capable de rédiger un plan de tracking complet (une ligne par événement avec question servie, déclencheur, propriétés, source, identité, responsable et statut) et d'écrire dans les tickets des critères de recette que les développeurs et les testeurs peuvent vérifier.
Thèmes abordés
- plan de tracking
- critères de recette
- spécification du tracking
- gouvernance des événements
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
- Événements, propriétés et convention de nommage
- Identité, comptes et source des événements
- Écrire le plan de tracking et les critères de recette (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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