Analyse prédictive pour les Product Owners et PM en 7 étapes

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive est une partie de la science des données qui utilise les statistiques et l'apprentissage automatique pour examiner les données passées et prédire les résultats futurs.

Il s'agit d'identifier des modèles, des tendances et des relations dans les données afin de prévoir des événements ou des comportements futurs.

Par exemple, un éditeur de logiciels peut utiliser l'analyse prédictive pour prévoir la demande de produits, optimiser l'allocation des ressources et améliorer la satisfaction client.

Vous pouvez développer des modèles prédictifs pour :

• Identifier les clients à risque,
• Recommander des produits et des fonctionnalités pertinents,
• Prévoir l'adoption des fonctionnalités. 

Cette approche axée sur les données vous permet à terme de mettre en œuvre des campagnes de rétention ciblées, de personnaliser les recommandations de produits, de prioriser les efforts de développement et d'optimiser les stratégies de vente.

Quels sont les cas d'utilisation de l'analyse prédictive pour un produit ?

Vous pouvez utiliser l'analyse prédictive pour une variété de cas d'utilisation liés aux produits, notamment :

Développement produit :

• Prévoir le succès d'un produit : Analysez les préférences des clients et les tendances du marché pour identifier les fonctionnalités les plus attrayantes des produits et concentrer vos investissements.
• Optimiser la conception des produits : Analysez les commentaires des clients et les tendances du marché afin d'identifier les problèmes et d'améliorer votre produit pour une meilleure expérience et satisfaction des utilisateurs.
• Identifier les risques potentiels liés au produit : Analysez les données de développement antérieures et les conditions du marché pour identifier les problèmes potentiels et atténuer les risques.

Gestion produit :

• Prévoir le churn des clients : Utilisez des modèles prédictifs pour identifier les clients susceptibles d'annuler ou de changer de fournisseur en fonction de leur utilisation et de leurs interactions avec le service d'assistance.
  • 💡 Conseil : Vous pouvez également utiliser l'enquête NPS d’UserGuiding pour évaluer rapidement si un client est insatisfait de votre produit ou service. Cette enquête in-app en une seule question permet de recueillir des commentaires en temps réel.

• Optimiser les tarifs : Testez différents modèles de tarifs, tels que les tarifs échelonnés, les abonnements ou les tarifs basés sur l'utilisateur, afin de trouver celui qui convient le mieux à chaque groupe de clients.
• Personnalisation de l'expérience produit : Proposez des remises, des mises à niveau ou des avantages supplémentaires pour créer des campagnes de rétention personnalisées pour les clients à risque.

Marketing produit :

• Prévoir l'acquisition de clients : Identifiez les caractéristiques clés de vos clients idéaux et évaluez l'efficacité des différents canaux de marketing, tels que les médias sociaux, le courrier électronique et les annonces payantes.
• Optimiser les campagnes de marketing : Déterminez les meilleurs moments pour lancer des campagnes de marketing en fonction du comportement et des tendances des clients, et créez des messages ciblés qui répondent aux besoins de votre public.
• Mesurer le retour sur investissement du marketing : Suivez les indicateurs marketing clés tels que le trafic, les leads, les taux de conversion et la valeur client, et évaluez vos campagnes pour trouver les réussites et les points à améliorer.

Utilisation du produit :

• Prévoir le comportement des utilisateurs : Surveillez les interactions des clients avec vos produits, notamment l'utilisation des fonctionnalités, le temps passé sur les tâches et les difficultés qu'ils rencontrent.
• Optimiser l'expérience des utilisateurs : Utilisez les commentaires des clients et les tests de convivialité pour détecter les problèmes, puis adaptez vos produits afin d'améliorer leur expérience.
• Identifier les opportunités de vente additionnelle : Créez des offres et des recommandations personnalisées pour encourager les clients à acheter des produits ou des services supplémentaires.

Découvrez cette annonce in-app de l'histoire de réussite de Crunch qui vise à faire de l'upselling ou à faire adhérer les utilisateurs à leur programme de parrainage :

Et le meilleur, c'est que...

Ils ont utilisé les modales d'annonce sans code d’UserGuiding et ont intégré UserGuiding à Mixpanel pour voir :

• Les performances de leurs guides,
• Comment se passe l'expérience d'un certain utilisateur avec leur contenu d'onboarding,
• Ce qu'ils peuvent faire pour s'améliorer.

En d'autres termes, ils ont pu faire des prédictions sur la base des données qu'ils ont recueillies auprès d’UserGuiding.

Voici ce qu'en pense Dan Harris, Product Lead chez Crunch :

Assistance au produit :

• Prévoir les problèmes d'assistance : Identifiez les problèmes d'assistance courants et leurs causes, puis recherchez des schémas dans les demandes, comme des tendances saisonnières ou des liens avec des fonctionnalités.
• Priorisation des demandes d'assistance : Classez les demandes d'assistance en fonction de leur urgence et de leur impact, et utilisez un système de billetterie pour les suivre et les gérer efficacement.
• Améliorer l'efficacité de l'assistance : Créez une base de connaissances pour l'assistance en libre-service afin de réduire le besoin d'aide humaine. Utilisez des outils d'automatisation pour gérer les tâches de routine telles que la réinitialisation des mots de passe et le dépannage courant.

Guide de l'analyse prédictive étape par étape

Si vous pensez que l'analyse prédictive peut vous aider à améliorer votre activité, voici comment l'appliquer à votre produit. 

Étape 1 : Collecter de données par le biais de différents canaux

La première étape de l'analyse prédictive consiste à collecter les bonnes données à partir de diverses sources. 

Il s'agit d'analyser les données relatives aux clients (telles que les données démographiques, l'historique des achats et les commentaires) afin de bien comprendre ce que vos clients aiment et ce dont ils ont besoin. 

Vous voudrez également suivre les données relatives à l'utilisation des produits, qui vous indiquent à quelle fréquence les clients utilisent vos produits et quelles sont les fonctionnalités qu'ils utilisent le plus. 

N'oubliez pas les données marketing, telles que les taux d'ouverture des courriels et les statistiques de conversion, pour savoir quelles sont les campagnes qui portent leurs fruits. 

Enfin, l'intégration de données externes, telles que des rapports sectoriels et des indicateurs économiques, peut vous permettre d'élargir le contexte de votre analyse.

Une fois que vous avez recueilli toutes ces données, il est temps de procéder au nettoyage. 

Commencez par supprimer les doublons pour garder les choses en ordre et assurez-vous que chaque entrée est unique. 

Si vous rencontrez des valeurs manquantes, vous pouvez soit combler ces lacunes, soit les exclure, selon ce qui vous semble le plus judicieux. 

Enfin, veillez à ce que tout soit formaté de manière cohérente. La normalisation des formats de date et des devises vous facilitera grandement la tâche à l'avenir.

Étape 2 : Analyser le comportement pour identifier les modèles et les tendances

Une fois vos données nettoyées, il est temps de les analyser pour y déceler des schémas et des tendances susceptibles d'éclairer vos décisions. 

Je vous recommande d'utiliser des outils de visualisation des données, tels que des graphiques, pour faire ressortir facilement les informations. 

Voici d'autres conseils qui peuvent améliorer votre analyse du comportement : 

• Des méthodes telles que la corrélation et la régression montrent comment les variables interagissent. 
• L'analyse des séries chronologiques peut être particulièrement utile pour prévoir les valeurs futures sur la base des tendances historiques.
• Il est essentiel d'établir des indicateurs clés pour suivre le succès (comme la valeur de la durée de vie des clients et le taux d'attrition). 

Ainsi, vous saurez exactement ce qu'il faut mesurer pour évaluer l'efficacité de vos modèles prédictifs et vous assurer qu'ils produisent les résultats escomptés.

Étape 3 : Segmenter les utilisateurs en fonction de leur comportement

En analysant en profondeur le comportement des utilisateurs, vous pouvez commencer à identifier des segments distincts au sein de votre public. 

Ces segments peuvent être basés sur des données démographiques (telles que l'âge, le sexe et la localisation) ou sur l'historique des achats et les habitudes d'utilisation. 

Comprendre ces différences vous permet d'adapter plus efficacement vos stratégies de marketing et de produits.

La création de stratégies personnalisées pour chaque segment permet non seulement d'améliorer la satisfaction client, mais aussi de susciter un meilleur engagement.

Lorsque vous répondez à des besoins et à des préférences spécifiques, vous construisez des relations plus solides qui peuvent se traduire par une fidélité à long terme.

Étape 4 : Travailler sur la prédiction pour votre cas d'utilisation

Une fois que vous avez identifié les segments d'utilisateurs, il est temps de développer des modèles prédictifs adaptés à vos besoins spécifiques. 

Le choix des bonnes techniques de modélisation est essentiel à cet égard. Des options telles que les modèles de régression, les arbres de décision ou les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent toutes être efficaces en fonction de vos objectifs.

L'entraînement de ces modèles à l'aide de données historiques permet de s'assurer de leur précision, et l'évaluation de leurs performances à l'aide d'indicateurs tels que l'exactitude et la précision vous permet de rester sur la bonne voie. 

L'objectif est d'affiner en permanence ces modèles sur la base du retour d'information du monde réel, en veillant à ce qu'ils évoluent en même temps que votre entreprise.

Étape 5 : Discuter de la meilleure action à entreprendre

Maintenant que vous disposez d'informations et de prévisions, il est temps de décider des meilleures actions à entreprendre. 

Il peut s'agir de lancer des campagnes de marketing ciblées, d'améliorer les fonctionnalités des produits à partir des commentaires des clients ou d'améliorer les processus d'assistance.

Il est essentiel de prioriser les actions en fonction de leur impact potentiel et de leur faisabilité. 

En vous concentrant sur ce qui apportera le plus de valeur, vous pouvez créer une voie claire qui s'aligne sur les objectifs de votre entreprise.

Étape 6 : Personnaliser les expériences d'onboarding en fonction des résultats obtenus

L'analyse prédictive peut également améliorer vos expériences d'onboarding pour les nouveaux clients. 

En personnalisant les expériences produit sur la base de ce que vous savez du comportement et des préférences des clients, vous pouvez rendre la transition plus fluide et plus attrayante.

La fourniture d'informations sur mesure et de ressources pertinentes peut réellement aider les nouveaux utilisateurs à se sentir à l'aise et soutenus. 

Par exemple, Unico a pu créer une introduction en douceur pour les nouveaux utilisateurs, les aidant à saisir rapidement les fonctionnalités et les avantages de la plateforme. 

Ils ont utilisé des guides interactifs et des conseils sur mesure qui répondaient directement aux besoins et aux défis spécifiques des utilisateurs. 

Cela a non seulement amélioré la rétention des utilisateurs, mais a également créé une expérience plus favorable, permettant aux clients de tirer le meilleur parti de la plateforme dès le premier jour.

Des invites automatisées ou des check-lists qui les guident tout au long du processus peuvent améliorer considérablement l'engagement et réduire les taux d'abandon. 

Lorsque les clients bénéficient d'une excellente expérience d'onboarding, ils sont plus susceptibles de rester sur le long terme.

Étape 7 : Effectuer des tests A/B concernant l'expérience de votre produit

Enfin, pour vous assurer que les changements que vous avez apportés sur la base de votre analyse prédictive sont efficaces, les tests A/B sont votre meilleur ami. 

Il s'agit de mener des expériences comparant différentes versions d'un produit ou d'une expérience afin de déterminer ce qui fonctionne le mieux.

En mesurant l'impact sur le comportement des utilisateurs et les résultats commerciaux, vous pouvez recueillir des informations précieuses. 

De plus, la réalisation régulière de tests A/B et l'itération en fonction des résultats vous permettent d'optimiser en permanence l'expérience de l'utilisateur. 

Ce processus continu permet d'accroître la satisfaction client et d'aligner vos offres sur les besoins réels des utilisateurs.

Conclusion

L'analyse prédictive utilise les statistiques et l'apprentissage automatique pour analyser les données passées et prédire les résultats futurs, ce qui facilite le développement de produits, le marketing et l'assistance.

Voici quelques points à garder à l'esprit avant de partir :

• Le processus consiste à collecter et à nettoyer les données, puis à les analyser pour en tirer des enseignements. 

• La segmentation des utilisateurs permet d'élaborer des stratégies sur mesure, tandis que l'affinement des modèles prédictifs garantit la précision. 

• Ces informations guident les actions telles que les campagnes ciblées et l'amélioration des fonctionnalités. 
• L'amélioration de l'onboarding engage les utilisateurs dès le début, et les tests A/B permettent de valider les changements en vue d'une amélioration continue.

Essayez UserGuiding gratuitement pour voir comment il peut vous aider à améliorer vos analyses prédictives.