Formation en Lean Analytics

Leçon 1 • Concepts et termes analytiques clés

Couvre le vocabulaire essentiel — ratios, taux, cohortes et segments — utilisé tout au long du cours. Assure que tous les étudiants partagent un langage analytique commun.

Leçon 2 • Culture axée sur les données par rapport à la culture éclairée par les données

Fait la distinction entre suivre aveuglément les données et les utiliser comme un intrant parmi d'autres. Prépare les étudiants à bâtir des cultures analytiques plus saines.

Leçon 3 • Ce que signifie l'analyse allégée

Définit l'analyse allégée en la comparant aux approches d'analyse traditionnelles. Ancre les étudiants dans la philosophie avant d'introduire les cadres de référence.

Leçon 1 • Associer les indicateurs aux modèles d'affaires

Relie chaque modèle d'affaires à ses indicateurs de succès critiques. Les étudiants s'exercent à sélectionner des indicateurs pertinents plutôt que de copier des tableaux de bord génériques.

Leçon 2 • Choisir un cadre de référence adapté à votre contexte

Guide les étudiants dans l'adaptation ou la combinaison de cadres plutôt que de les appliquer de manière rigide. Renforce le concept de l'OMTM au sein d'une architecture d'indicateurs plus large.

Leçon 3 • Le cadre de référence des indicateurs pirates

Présente l'entonnoir AARRR — Acquisition, Activation, Rétention, Revenu, Référencement. Les étudiants associent leur propre produit à chaque étape de l'entonnoir.

Leçon 1 • Fixer des objectifs adaptés au stade

Relie chaque stade à des cibles spécifiques et mesurables plutôt qu'à des énoncés d'aspiration. Les étudiants s'exercent à rédiger des hypothèses testables liées aux objectifs du stade.

Leçon 2 • Les cinq stades de l'analyse allégée

Présente l'Empathie, l'Adhésion, la Viralité, le Revenu et l'Échelle comme stades de croissance séquentiels. Fournit la feuille de route que les étudiants utilisent pour séquencer le travail analytique.

Leçon 3 • Transition entre les stades

Définit les critères qui signalent la préparation à passer au stade suivant. Les étudiants apprennent à éviter le piège de l'optimisation du mauvais stade.

Leçon 1 • Instrumentation et suivi des événements

Couvre la conception de schémas d'événements et le placement des appels de suivi dans les produits. Relie une instrumentation appropriée à une analyse en aval digne de confiance.

Leçon 2 • Méthodes de collecte de données qualitatives

Présente les entrevues, les sondages et les tests d'utilisabilité comme compléments aux données quantitatives. Les étudiants apprennent quand les données qualitatives résolvent ce que les chiffres ne peuvent expliquer.

Leçon 3 • Pratiques éthiques et de confidentialité des données

Couvre le consentement, la minimisation des données et les droits des utilisateurs comme contraintes de collecte non négociables. Les étudiants alignent leurs plans de suivi sur les attentes éthiques et réglementaires.

Leçon 1 • Analyse de cohorte approfondie

Enseigne la construction et l'interprétation des tableaux et des courbes de rétention par cohorte. Les étudiants identifient les modèles de rétention que les indicateurs agrégés masquent.

Leçon 2 • Éviter les pièges analytiques

Aborde le biais de survie, le paradoxe de Simpson et la confusion corrélation-causalité. Les étudiants appliquent des questions de diagnostic pour remettre en question leurs propres conclusions analytiques.

Leçon 3 • Analyse de l'entonnoir et diagnostic des abandons

Applique la visualisation de l'entonnoir pour identifier où les utilisateurs abandonnent les flux de conversion. Les étudiants priorisent les étapes de l'entonnoir à optimiser en fonction de l'impact et de l'effort.

Leçon 1 • Formuler des hypothèses testables

Enseigne la structure d'une hypothèse bien formulée reliant un changement à un résultat mesurable. Les étudiants convertissent des idées vagues en plans d'expérience falsifiables.

Leçon 2 • Principes fondamentaux des tests A/B

Couvre la randomisation, les groupes de contrôle et de traitement, et le calcul de la taille de l'échantillon. Les étudiants conçoivent un test A/B pour un scénario de croissance réaliste.

Leçon 3 • Interpréter les résultats et agir en conséquence

Enseigne comment lire les résultats d'une expérience, y compris les résultats non concluants et négatifs. Les étudiants s'exercent à rédiger des résumés d'expérience qui orientent clairement les prochaines actions.

Leçon 1 • Analytique des canaux d'acquisition

Évalue les canaux payants, organiques, viraux et de partenariat à l'aide d'indicateurs de coût et de qualité. Les étudiants calculent l'efficience du canal et identifient les sources les plus performantes.

Leçon 2 • Constituer un backlog de croissance

Enseigne les cadres de priorisation — ICE, RICE — pour classer les expériences de croissance par impact et effort. Les étudiants produisent un backlog priorisé prêt pour la planification de sprint.

Leçon 3 • Techniques d'optimisation des revenus

Applique l'analytique des prix, les déclencheurs de vente incitative et la modélisation de la LTV pour maximiser le revenu par utilisateur. Les étudiants calculent le ratio LTV:CAC et identifient les occasions d'expansion des revenus.

Leçon 4 • Optimisation de l'activation et de l'intégration

Analyse la première expérience d'utilisation critique à l'aide d'indicateurs du taux d'activation et du délai d'obtention de valeur. Les étudiants reconçoivent les flux d'intégration en fonction des données d'abandon et d'engagement.

Leçon 1 • Intégrer l'analytique dans les flux de travail de l'équipe

Intègre les révisions d'indicateurs dans les cérémonies de sprint, les révisions de produit et les décisions d'embauche. Les étudiants identifient les points de contact analytiques dans le flux de travail existant de leur équipe.

Leçon 2 • Principes de conception de tableaux de bord

Applique les meilleures pratiques de visualisation de données pour construire des tableaux de bord qui communiquent clairement. Les étudiants critiquent et reconçoivent un tableau de bord mal structuré.

Leçon 3 • Communiquer les informations aux parties prenantes

Enseigne la structuration narrative, les résumés de direction et la narration de données pour les publics non techniques. Les étudiants traduisent une analyse complexe en un briefing d'une page pour les parties prenantes.