Product director : boostez l'analytics produit !

Dans l'écosystème technologique actuel, le succès d'un produit repose de manière significative sur la collecte, l'analyse et l'application judicieuse des données pour orienter les décisions stratégiques. Les entreprises qui adoptent une approche data-driven, en intégrant l'analyse de données dans leur processus décisionnel, sont jusqu'à 23 % plus susceptibles d'acquérir de nouveaux clients et présentent une probabilité 6 fois supérieure de fidéliser leur clientèle existante, selon une étude de McKinsey. Le reporting produit est-il considéré comme une simple formalité administrative, ou comme un moteur essentiel de la croissance du produit ? Un Product Director expérimenté transforme cette obligation en une ressource inestimable, en maximisant le potentiel des données pour propulser le produit vers de nouveaux sommets.

Le rôle du Product Director est crucial dans la définition de la vision stratégique, le leadership de l'équipe et la responsabilité des résultats. Dans un contexte de concurrence accrue, l'analyse de données produit, ou product analytics, revêt une importance capitale. Le reporting produit, ou product reporting, devient alors un outil indispensable pour décrypter les comportements des utilisateurs, identifier les opportunités de croissance et évaluer l'impact des décisions prises. Il est essentiel de comprendre comment un Product Director peut exploiter ces outils pour transformer les données en un avantage concurrentiel.

Comprendre les fondamentaux de l'analytics produit

L'analytics produit, ou product analytics, transcende la simple agrégation de métriques. Il s'agit d'un processus holistique qui englobe la compréhension approfondie, l'interprétation précise et l'application stratégique des données, dans le but d'améliorer continuellement le produit et l'expérience utilisateur. Pour exceller dans l'analytics produit, il est primordial de maîtriser les différents types de données disponibles et de comprendre leur signification contextuelle.

Types de données utilisables

Les données pertinentes pour l'analyse produit peuvent être classées en deux catégories principales : les données quantitatives, qui fournissent des informations mesurables et objectives, et les données qualitatives, qui offrent une perspective plus nuancée et subjective sur le comportement et les perceptions des utilisateurs. L'intégration de ces deux types de données est essentielle pour une compréhension complète.

Données quantitatives

**Données d'usage:** Le nombre d'utilisateurs actifs mensuels (MAU) et quotidiens (DAU) sont des indicateurs clés de l'engagement avec le produit. Par exemple, un taux de rétention de 40 % après trois mois est un signal positif pour un produit SaaS. Le temps passé par les utilisateurs sur une fonctionnalité spécifique peut révéler son attrait ou son manque de pertinence.
**Données de conversion:** Un taux de conversion de 2 % pour un essai gratuit en abonnement payant peut indiquer un besoin d'optimisation du processus d'acquisition. La valeur moyenne du panier d'achat est un indicateur direct des revenus générés par chaque client. Le coût d'acquisition client (CAC) doit être inférieur à la valeur à vie du client (LTV) pour assurer une rentabilité durable.
**Données de performance:** Un temps de chargement des pages inférieur à 3 secondes est crucial pour une expérience utilisateur fluide. Un taux d'erreur de 0,5 % est généralement acceptable, mais il est important de le surveiller de près pour identifier d'éventuels problèmes techniques. Le nombre de crashs d'applications par jour peut signaler des problèmes de stabilité et de qualité du code, nécessitant une intervention rapide.

Données qualitatives

**Feedback utilisateur:** Les enquêtes de satisfaction client (CSAT) sont un outil précieux pour mesurer le niveau de satisfaction globale avec le produit. Les entretiens individuels avec les utilisateurs apportent des informations approfondies sur leurs besoins, leurs motivations et leurs points de frustration. Les commentaires publiés sur les plateformes d'avis peuvent révéler des points forts et des points faibles du produit, offrant des pistes d'amélioration concrètes.
**Analyse des sentiments:** L'analyse des sentiments permet d'évaluer le ton émotionnel des commentaires et des avis des utilisateurs, fournissant une indication de leur perception globale du produit. Un score de sentiment positif de 70 % suggère que la majorité des utilisateurs ont une opinion favorable du produit.
**Données d'écoute sociale:** Le nombre de mentions positives sur les réseaux sociaux est un indicateur de la popularité et de l'image de marque du produit. L'analyse des conversations en ligne peut révéler des tendances émergentes et des opportunités d'amélioration, permettant d'adapter le produit aux besoins changeants des utilisateurs.

Outils et technologies

Un large éventail d'outils et de technologies est disponible pour faciliter la collecte, l'analyse et la visualisation des données produit. Le choix de ces outils dépendra des besoins spécifiques de l'entreprise, de la complexité du produit et de l'expertise de l'équipe d'analytics.

**Outils d'analytics web et mobile:** Google Analytics, Mixpanel, Amplitude et Firebase Analytics sont des outils populaires pour le suivi du comportement des utilisateurs sur les sites web et les applications mobiles, fournissant des informations précieuses sur l'engagement, la conversion et la rétention.
**Infrastructure data:** Un data warehouse, tel que Snowflake ou BigQuery, centralise les données provenant de diverses sources, simplifiant ainsi l'analyse et le reporting. Un data lake offre la possibilité de stocker des données brutes dans différents formats, permettant une analyse exploratoire plus flexible.
**Data lineage et data governance:** Le concept de "data lineage" assure le suivi de l'origine et du flux des données, garantissant leur qualité et leur fiabilité. La "data governance" établit les règles et les processus nécessaires pour gérer les données de manière sécurisée, conforme aux réglementations et éthique.

Les dangers d'une mauvaise analytics

Une approche déficiente de l'analytics peut entraîner des prises de décisions erronées et un gaspillage des ressources. Il est donc essentiel d'éviter les pièges courants et de mettre en place des processus rigoureux pour garantir la qualité, la pertinence et l'intégrité des données.

**"Vanity Metrics" :** Ces métriques, telles que le nombre de téléchargements d'une application, peuvent être trompeuses et ne pas refléter la véritable valeur du produit. Il est crucial de se concentrer sur les métriques qui sont directement liées aux objectifs de l'entreprise, tels que le taux de rétention et la valeur à vie du client.
**Biais d'interprétation :** Il est important d'être conscient de ses propres biais cognitifs et de rechercher activement des preuves objectives pour étayer ses conclusions. Par exemple, si un utilisateur interagit avec une fonctionnalité d'une manière inattendue, cela ne signifie pas nécessairement qu'il l'utilise mal, mais peut indiquer une opportunité d'amélioration ou d'adaptation de la fonctionnalité.
**Données incomplètes :** Des données incomplètes ou erronées peuvent conduire à des conclusions trompeuses. Il est donc essentiel de s'assurer que les données sont collectées de manière complète et cohérente, et de mettre en place des mécanismes pour identifier et corriger les erreurs éventuelles. Un processus de validation des données régulier est indispensable.

Le rôle du product director dans l'optimisation de l'analytics

Le Product Director joue un rôle pivot dans l'optimisation de l'analytics produit. Il est responsable de la définition de la stratégie globale, de la priorisation des initiatives et de la promotion d'une culture data-driven au sein de l'organisation.

Définir une stratégie d'analytics produit claire

Une stratégie d'analytics produit claire et bien définie doit être alignée sur les objectifs business de l'entreprise. Cette stratégie doit préciser les KPI clés à suivre, identifier les segments d'utilisateurs à cibler et établir un tableau de bord unique pour surveiller la performance du produit.

**Alignement avec les objectifs business :** Si l'objectif stratégique de l'entreprise est d'accroître le nombre d'abonnés, les KPI clés à suivre pourraient inclure le taux de conversion des essais gratuits en abonnements payants, le taux de rétention des abonnés sur le long terme et la valeur à vie du client (LTV).
**Définition des KPI clés (OKRs, SMART) :** Les objectifs et résultats clés (OKRs) fournissent un cadre structuré pour la gestion des objectifs, aidant les équipes à se concentrer sur les résultats les plus importants. Les KPI SMART (Spécifiques, Mesurables, Atteignables, Pertinents et Temporellement définis) garantissent que les indicateurs sont clairs, actionnables et alignés sur les objectifs.
**Identification des segments d'utilisateurs pertinents:** La segmentation des utilisateurs peut se faire en fonction de leur comportement, de leurs données démographiques, de leur localisation géographique ou de leurs préférences. Par exemple, une entreprise pourrait segmenter ses utilisateurs en fonction de leur niveau d'engagement avec le produit, afin de cibler les utilisateurs les moins actifs avec des campagnes de réactivation personnalisées.
**Création d'un "tableau de bord unique" :** Un tableau de bord centralisé consolide toutes les données pertinentes relatives à la performance du produit, permettant aux équipes de suivre les progrès, d'identifier les points bloquants et de prendre des décisions rapides basées sur des informations à jour.

Prioriser les efforts d'analyse

Il est crucial de reconnaître que tous les efforts d'analyse ne se valent pas. Il est donc essentiel de prioriser les domaines qui présentent le plus grand potentiel d'amélioration et de se concentrer sur l'exploration des "pain points" rencontrés par les utilisateurs.

**Techniques de priorisation :** La matrice impact/effort permet de classer les différentes initiatives d'analyse en fonction de leur impact potentiel sur les objectifs et de l'effort requis pour les mettre en œuvre. Les initiatives à fort impact et à faible effort doivent être considérées comme les plus prioritaires.
**Focus sur les domaines à fort potentiel d'amélioration:** Ces domaines sont ceux qui exercent un impact significatif sur les objectifs de l'entreprise, comme l'augmentation du taux de conversion des prospects en clients ou la réduction du taux de churn (désabonnement) des clients existants.
**Importance de l'exploration des "pain points" utilisateurs:** Les "pain points" sont les problèmes ou les frustrations que les utilisateurs rencontrent lors de l'utilisation du produit. L'identification et la résolution de ces "pain points" peuvent conduire à des améliorations significatives de l'expérience utilisateur et de la satisfaction client.

Promouvoir une culture data-driven

Le Product Director doit activement promouvoir une culture data-driven au sein de l'organisation, en encourageant l'utilisation des données pour étayer les décisions, en formant et en sensibilisant les équipes à l'importance de l'analytics, et en facilitant le partage des connaissances et des insights.

**Encourager l'utilisation des données :** Le Product Director doit encourager les équipes à s'appuyer sur les données pour prendre des décisions éclairées, plutôt que de se fier uniquement à l'intuition. Il est important de remettre en question les hypothèses et de valider les idées à l'aide de données objectives.
**Formation et sensibilisation :** Des sessions de formation régulières peuvent aider les équipes à mieux comprendre les concepts fondamentaux de l'analytics et à utiliser efficacement les outils et les techniques disponibles. La sensibilisation à l'importance de la qualité des données est également essentielle.
**Partage des connaissances :** Un forum interne, une base de connaissances partagée ou des réunions régulières peuvent faciliter le partage des insights, des meilleures pratiques et des leçons apprises entre les différentes équipes, encourageant ainsi une culture de collaboration et d'apprentissage continu.

Garantir la conformité RGPD et la protection des données utilisateur

Le Product Director est responsable de s'assurer que toutes les pratiques d'analytics respectent le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) et les autres réglementations relatives à la confidentialité des données. Cela implique la collecte, le stockage et l'utilisation transparente et sécurisée des données personnelles des utilisateurs, ainsi que le respect de leurs droits en matière d'accès, de rectification, de suppression et de portabilité des données. La mise en place d'une politique de confidentialité claire et accessible est indispensable.

Mettre en place un reporting produit efficace

Un reporting produit efficace est essentiel pour communiquer les insights clés aux parties prenantes et pour suivre les progrès réalisés par rapport aux objectifs fixés. Un bon reporting doit être clair, concis, adapté au public cible et automatisé autant que possible pour gagner en efficacité.

Principes clés d'un bon reporting

Un reporting produit de qualité doit respecter certains principes fondamentaux pour être pertinent, compréhensible et actionnable.

**Clarté et concision :** Les rapports doivent être faciles à comprendre, en évitant le jargon technique inutile et en se concentrant sur les informations les plus importantes pour la prise de décision. Une présentation visuelle claire et intuitive est également essentielle.
**Visualisation des données :** L'utilisation de graphiques, de tableaux et d'autres éléments visuels peut aider à visualiser les données et à identifier les tendances et les anomalies plus facilement. Le choix du type de graphique approprié est crucial pour communiquer l'information de manière efficace.
**Adaptation au public cible :** Les rapports doivent être adaptés au niveau de détail et aux besoins d'information des différentes parties prenantes. Un rapport destiné à la direction générale se concentrera sur les tendances générales et les objectifs stratégiques, tandis qu'un rapport pour l'équipe produit fournira des informations plus détaillées sur les performances des fonctionnalités.
**Automatisation :** L'automatisation du processus de reporting permet de gagner du temps, de réduire le risque d'erreurs et d'assurer la cohérence et la fiabilité des données. Des outils comme Google Data Studio, Tableau et Power BI permettent de créer des rapports automatisés qui se mettent à jour en temps réel.

Différents types de rapports et leur utilité

Il existe différents types de rapports de produits, chacun ayant une utilité spécifique en fonction des besoins d'information et des objectifs à atteindre.

**Rapports de performance hebdomadaires/mensuels :** Ces rapports suivent les KPI clés et permettent de surveiller les progrès réalisés par rapport aux objectifs. Ils doivent être générés régulièrement et automatisés pour garantir une surveillance constante de la performance du produit.
**Rapports ad hoc :** Ces rapports sont créés pour analyser des problèmes spécifiques, explorer des opportunités potentielles ou répondre à des questions ponctuelles. Ils permettent d'approfondir l'analyse des données et d'obtenir des insights plus précis et contextuels.
**Rapports d'expérimentation :** Ces rapports mesurent l'impact des modifications apportées au produit, telles que les résultats des tests A/B. Ils permettent de valider les hypothèses, de quantifier les améliorations et de prendre des décisions basées sur des données probantes.
**Rapports personnalisés pour la direction :** Ces rapports se concentrent sur la vision stratégique et présentent les informations les plus pertinentes pour la prise de décision au niveau de la direction. Ils doivent être concis, visuels et mettre en évidence les tendances générales et les objectifs à long terme.

Outils de visualisation de données

Un large éventail d'outils de visualisation de données est disponible, chacun ayant ses propres forces, faiblesses et fonctionnalités. Le choix de l'outil le plus adapté dépendra des besoins spécifiques de l'entreprise, de la complexité des données et du niveau d'expertise de l'équipe.

**Tableau :** Un outil puissant de visualisation de données qui permet de créer des tableaux de bord interactifs et des rapports personnalisés. Il offre une grande flexibilité, une large gamme de fonctionnalités et une excellente capacité d'intégration avec diverses sources de données, mais peut être complexe à maîtriser pour les débutants.
**Power BI :** L'outil de visualisation de données de Microsoft, intégré à la suite Office 365, offre une grande facilité d'utilisation et une intégration native avec d'autres outils Microsoft, ce qui en fait un choix populaire pour les entreprises utilisant l'écosystème Microsoft.
**Looker :** Une plateforme de business intelligence (BI) qui permet de créer des modèles de données centralisés et des rapports collaboratifs. Il est particulièrement adapté aux entreprises qui ont besoin d'une solution scalable, gouvernée et cohérente pour l'ensemble de l'organisation.

Communication des insights

La communication efficace des insights issus de l'analyse des données est une étape cruciale du processus d'analytics. Il est important d'organiser des réunions régulières pour partager les résultats, d'utiliser le storytelling pour rendre les données plus engageantes et mémorables, et de s'assurer qu'un suivi est mis en place pour les actions décidées sur la base des rapports.

**Organiser des réunions régulières :** Ces réunions permettent de partager les résultats des analyses, de discuter de leurs implications, de définir les actions à mettre en place et de s'assurer que toutes les parties prenantes sont alignées. Elles doivent être structurées, efficaces et axées sur les points les plus importants.
**Utiliser le storytelling :** Le storytelling, ou l'art de raconter des histoires, permet de rendre les données plus engageantes, mémorables et pertinentes pour le public. Il s'agit de tisser un récit autour des données, en mettant en évidence les causes, les conséquences et les leçons apprises.
**Assurer un suivi des actions :** Il est essentiel de suivre les actions mises en place suite aux rapports et de mesurer leur impact sur les objectifs fixés. Cela permet de valider les hypothèses, d'identifier ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, et d'ajuster les stratégies en conséquence. La mise en place d'un système de suivi des actions et de leurs résultats est indispensable.

Optimiser continuellement l'analyse et le reporting

L'analyse des données et le reporting ne sont pas des processus statiques. Il est essentiel de les optimiser continuellement pour s'adapter à l'évolution du produit, aux changements du marché et aux besoins de l'entreprise.

Suivre l'impact des changements

Il est crucial de suivre attentivement l'impact des changements apportés au produit ou aux processus, afin de s'assurer qu'ils ont l'effet escompté sur les indicateurs de performance. Cela permet de valider les hypothèses, d'identifier les points d'amélioration et d'ajuster les stratégies si nécessaire.

**Mesurer l'efficacité :** Il est important de définir des métriques claires et objectives pour mesurer l'efficacité des actions mises en place à la suite des insights tirés de l'analyse des données. Par exemple, si une modification est apportée à une fonctionnalité dans le but d'améliorer le taux de conversion, il est essentiel de suivre ce taux de conversion avant et après la modification pour en mesurer l'impact réel.
**Utiliser des groupes témoins :** L'utilisation de groupes témoins, également appelés groupes de contrôle, permet de comparer l'impact d'une modification sur un groupe d'utilisateurs qui l'ont expérimentée à un groupe d'utilisateurs qui ne l'ont pas expérimentée. Cette approche permet de valider les résultats et de minimiser les biais potentiels. Les tests A/B sont une application courante de cette méthode.

Affiner les métriques et les KPI

Les métriques et les KPI (Key Performance Indicators) doivent être revus régulièrement pour s'assurer qu'ils restent pertinents, alignés sur les objectifs de l'entreprise et capables de mesurer efficacement la performance du produit. De nouvelles métriques peuvent être ajoutées en fonction de l'évolution du produit, du marché et des objectifs stratégiques.

**Revoir régulièrement :** Les métriques et les KPI doivent être réévalués au moins une fois par trimestre, ou plus fréquemment si nécessaire, pour s'assurer qu'ils restent pertinents et adaptés à la situation actuelle. Les objectifs de l'entreprise peuvent évoluer, et il est important que les métriques reflètent ces changements.
**Intégrer de nouvelles métriques :** De nouvelles métriques peuvent être intégrées pour suivre la performance de nouvelles fonctionnalités, de nouveaux canaux d'acquisition ou de nouveaux segments d'utilisateurs. Par exemple, si un nouveau canal de marketing est lancé, il sera pertinent d'intégrer des métriques spécifiques à ce canal pour en mesurer l'efficacité.

Expérimenter de nouvelles techniques d'analyse

Le domaine de l'analytics est en constante évolution, avec l'émergence de nouvelles techniques, de nouveaux outils et de nouvelles approches. Il est donc important d'expérimenter régulièrement de nouvelles techniques d'analyse pour rester à la pointe du progrès et pour découvrir des insights inédits et précieux.

**Machine Learning et IA :** Le Machine Learning et l'Intelligence Artificielle (IA) offrent des possibilités considérables pour automatiser certaines tâches d'analyse, détecter des tendances cachées dans les données et prédire le comportement des utilisateurs. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour prédire le taux de churn (désabonnement) des utilisateurs, identifier les segments d'utilisateurs les plus susceptibles de se convertir ou recommander des produits personnalisés.
**Analyse comportementale avancée :** L'analyse comportementale avancée permet de suivre le parcours des utilisateurs à travers le produit, d'identifier les points de friction, de comprendre les motivations et les intentions des utilisateurs et de personnaliser l'expérience utilisateur en fonction de leur comportement. Cela peut se faire en utilisant des techniques telles que l'analyse de cohortes, l'analyse de cheminement et l'analyse de session.

Rester à l'affût des nouveautés

Il est essentiel de se tenir informé des dernières tendances, des meilleures pratiques et des nouvelles technologies dans le domaine de l'analytics, afin de pouvoir adopter les approches les plus efficaces et de maximiser la valeur de l'analyse des données. Cela peut se faire en suivant des blogs spécialisés, en participant à des conférences et en suivant des formations.

**Suivre les tendances :** Suivre les tendances du marché, les nouvelles technologies et les approches innovantes en matière d'analytics permet de rester compétitif et d'adopter les meilleures pratiques. Il existe de nombreux blogs, magazines et sites web spécialisés qui couvrent ces sujets.
**Participer à des conférences :** Les conférences, les séminaires et les webinaires sont d'excellentes occasions de rencontrer d'autres professionnels de l'analytics, d'apprendre auprès d'experts du secteur, de découvrir les dernières technologies et d'échanger des idées et des expériences.

Mise en place d'une boucle de feedback continue

La mise en place d'une boucle de feedback continue, impliquant les équipes produit, marketing et vente, est essentielle pour garantir que les rapports produits sont pertinents, utiles et adaptés aux besoins des utilisateurs. La collecte de feedback régulier permet d'identifier les axes d'amélioration, de valider les hypothèses et de s'assurer que les rapports fournissent les informations nécessaires pour prendre des décisions éclairées. Ce processus itératif contribue à améliorer continuellement la qualité et l'impact de l'analytics produit.

Cas concrets et exemples

Pour illustrer de manière concrète l'importance et l'application de l'analytics produit, voici quelques cas d'étude et exemples de la manière dont un Product Director peut l'utiliser pour améliorer la performance d'un produit.

Présentation de cas d'étude concrets

**Identification d'un problème de rétention :** Un Product Director a utilisé l'analytics pour identifier un problème de rétention des utilisateurs après la première semaine d'utilisation d'un produit SaaS. En analysant le comportement des utilisateurs, il a découvert que ceux qui n'utilisaient pas une fonctionnalité clé du produit dans la première semaine étaient beaucoup plus susceptibles de se désabonner. Suite à cet insight, il a mis en place une campagne d'emailing ciblée pour inciter les nouveaux utilisateurs à utiliser cette fonctionnalité, ce qui a permis d'améliorer significativement le taux de rétention global du produit.
**Amélioration de la communication avec la direction :** Un Product Director a optimisé le reporting produit pour améliorer la communication avec la direction d'une entreprise. Il a créé un tableau de bord clair, concis et visuel, qui présentait les KPI clés de la performance du produit, ainsi que les actions mises en place pour améliorer ces KPI. Ce tableau de bord a permis à la direction de mieux comprendre la situation du produit, de suivre les progrès réalisés et de prendre des décisions plus éclairées et basées sur des données objectives.
**Mise en place d'une culture data-driven :** Une entreprise a réussi à mettre en place une culture data-driven en encourageant activement l'utilisation des données dans toutes les décisions et en formant les équipes à l'utilisation des outils d'analytics. Cela a permis d'améliorer la performance du produit, d'augmenter le taux de conversion, de réduire le taux de churn et d'identifier de nouvelles opportunités de croissance. Par exemple, l'équipe marketing a utilisé l'analytics pour identifier les canaux d'acquisition les plus performants et a concentré ses efforts et ses ressources sur ces canaux, ce qui a permis d'augmenter le nombre d'utilisateurs et de réduire le coût d'acquisition par utilisateur.

Exemples de KPI et de tableaux de bord

Voici quelques exemples de KPI pertinents et de tableaux de bord efficaces pour différents types de produits, illustrant la manière dont les données peuvent être utilisées pour suivre et améliorer la performance :

**Produit SaaS :** Taux de conversion des essais gratuits en abonnements payants, taux de rétention des abonnés (mensuel et annuel), valeur à vie du client (LTV), coût d'acquisition client (CAC), nombre d'utilisateurs actifs mensuels (MAU), nombre d'utilisateurs actifs quotidiens (DAU), revenu mensuel récurrent (MRR), churn rate (taux de désabonnement). Un tableau de bord pour un produit SaaS pourrait inclure des graphiques montrant l'évolution de ces métriques au fil du temps, des comparaisons par segment d'utilisateurs et des alertes en cas de baisse de performance.
**Application mobile :** Nombre de téléchargements, nombre d'utilisateurs actifs quotidiens (DAU), taux de rétention (sur 7 jours, 30 jours, 90 jours), temps moyen passé dans l'application par utilisateur, revenu moyen par utilisateur (ARPU), taux de conversion vers des achats in-app. Un tableau de bord pour une application mobile pourrait afficher des graphiques montrant la croissance du nombre d'utilisateurs, la répartition géographique des utilisateurs, les fonctionnalités les plus utilisées et les revenus générés par les achats in-app.
**Site web e-commerce :** Taux de conversion (visiteurs en acheteurs), valeur moyenne du panier d'achat, taux d'abandon de panier, nombre de visiteurs uniques, revenu par visiteur, coût d'acquisition par client, taux de rétention des clients. Un tableau de bord pour un site web e-commerce pourrait afficher des graphiques montrant les tendances de vente, les produits les plus populaires, les sources de trafic les plus rentables et le taux d'abandon de panier par étape du processus de commande.

Product director : comment il optimise l’analytics et reporting produit