Formation Lean Analytics pour la croissance

Leçon 1 • Concepts et termes analytiques clés

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

Leçon 2 • Culture axée sur les données vs éclairée par les données

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

Leçon 3 • Ce que signifie l'analyse Lean

Définit l'analyse Lean en la contrastant avec les approches d'analyse traditionnelles et ancre les étudiants dans la philosophie avant d'introduire les cadres conceptuels.

Leçon 1 • Mise en correspondance des métriques avec les modèles d'affaires

Relie chaque modèle d'affaires à ses métriques de succès critiques. Les étudiants s'exercent à sélectionner des métriques pertinentes plutôt qu'à copier des tableaux de bord génériques.

Leçon 2 • Choisir un cadre adapté à votre contexte

Guide les étudiants pour adapter ou combiner des cadres plutôt que de les appliquer de manière rigide. Renforce le concept d'OMTM au sein d'une architecture de métriques plus large.

Leçon 3 • Le cadre des métriques pirates

Introduit l'entonnoir AARRR — Acquisition, Activation, Rétention, Revenu, Parrainage. Les étudiants positionnent leur propre produit par rapport à chaque étape de l'entonnoir.

Leçon 1 • Définir des objectifs adaptés au stade

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

Leçon 2 • Les cinq stades de l'analyse lean

Introduit l'Empathie, l'Adhésion, la Viralité, le Revenu et la Mise à 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 correcte à une analyse fiable.

Leçon 2 • Méthodes de collecte de données qualitatives

Présente les entretiens, les enquêtes 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 de données éthiques et respect de la vie privée

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 courbes de rétention par cohorte. Les étudiants identifient les modèles de rétention que les métriques agrégées 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 conceptions d'expériences réfutables.

Leçon 2 • 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 • Interprétation et mise en œuvre des résultats

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

Leçon 1 • Analyse des canaux d'acquisition

Évalue les canaux payants, organiques, viraux et de partenariat à l'aide de métriques de coût et de qualité. Les étudiants calculent l'efficacité des canaux et identifient les sources les plus performantes.

Leçon 2 • Construire 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'analyse 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 opportunités d'expansion des revenus.

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

Analyse l'expérience critique de première utilisation à l'aide de métriques de taux d'activation et de temps de valorisation. Les étudiants reconçoivent les flux d'intégration sur la base des données d'abandon et d'engagement.

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

Intègre les revues de métriques dans les cérémonies de sprint, les revues de produits et les décisions d'embauche. Les étudiants cartographient les points de contact analytiques dans le flux de travail existant de leur équipe.

Leçon 2 • Principes de conception des 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 résultats aux parties prenantes

Enseigne le cadrage narratif, les résumés pour la direction et la narration de données pour des publics non techniques. Les étudiants transforment une analyse complexe en un briefing d'une page pour les parties prenantes.