Module
Module 4 sur 6Leçon 1 sur 2~16 min

Recetter et surveiller la collecte

Un chiffre faux dans un tableau de bord peut orienter toute une roadmap avant que quelqu'un ne s'en aperçoive. La leçon montre au PM comment vérifier un événement avant sa mise en production, surveiller la collecte ensuite et enquêter sur une anomalie avant d'y voir un changement de comportement. Des réflexes qui évitent des décisions prises sur un bug.

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Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de recetter un événement avant sa mise en production, de mettre en place une surveillance simple de la collecte (volumes, ratios, rapprochement avec la base) et de diagnostiquer une anomalie de données avant d'en tirer une conclusion produit.

Thèmes abordés

  • qualité des données
  • recette du tracking
  • surveillance des volumes
  • validation de schéma

Dans quel module

Des données fiables et conformes

Comment savoir que mes chiffres sont justes, et que je les collecte dans les règles ?

Leçons du module

  1. Recetter et surveiller la collecte (cette leçon)
  2. Collecter dans les règles, consentement, CNIL et minimisation

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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