Formation Lean Analytics

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 apprenants partagent un langage analytique commun.

Leçon 2 • Culture basée sur les données ou 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 apprenants à construire 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. Ancre les apprenants dans la philosophie avant d'introduire les cadres.

Leçon 1 • Associer les mesures aux modèles commerciaux

Relie chaque modèle commercial à ses mesures de succès critiques. Les apprenants s'exercent à sélectionner des mesures pertinentes plutôt qu'à copier des tableaux de bord génériques.

Leçon 2 • Choisir un cadre adapté à votre contexte

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

Leçon 3 • Le cadre des métriques pirates

Introduit l'entonnoir AARRR — Acquisition, Activation, Rétention, Revenu, Référencement. Les apprenants cartographient leur propre produit pour chaque étape de l'entonnoir.

Leçon 1 • Définir des objectifs appropriés au stade

Relie chaque stade à des cibles spécifiques et mesurables plutôt qu'à des déclarations d'intention. Les apprenants 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'adhérence, la viralité, le revenu et l'échelle comme stades de croissance séquentiels. Fournit la feuille de route que les apprenants 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 apprenants 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 en aval fiable.

Leçon 2 • Méthodes de collecte de données qualitatives

Introduit les entretiens, les enquêtes et les tests d'utilisabilité comme compléments aux données quantitatives. Les apprenants 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 en tant que contraintes de collecte non négociables. Les apprenants alignent leurs plans de suivi sur les attentes éthiques et réglementaires.

Leçon 1 • Analyse de cohorte approfondie

Enseigne la construction et l'interprétation des tables et courbes de rétention par cohorte. Les apprenants identifient les schémas de rétention que les mesures agrégées masquent.

Leçon 2 • Éviter les pièges analytiques

Aborde le biais de survie, le paradoxe de Simpson et la confusion corrélation-causalité. Les apprenants 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 apprenants 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 apprenants convertissent des idées vagues en conceptions expérimentales réfutables.

Leçon 2 • Principes fondamentaux des tests A/B

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

Leçon 3 • Interprétation et exploitation des résultats

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

Leçon 1 • Analytique des canaux d'acquisition

Évalue les canaux payants, organiques, viraux et de partenariat à l'aide de mesures de coût et de qualité. Les apprenants calculent l'efficacité des canaux 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 apprenants 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 LTV pour maximiser le revenu par utilisateur. Les apprenants calculent le ratio LTV:CAC et identifient les possibilités 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 mesures de taux d'activation et de temps de création de valeur. Les apprenants reconçoivent les flux d'intégration en fonction des données d'abandon et d'engagement.

Leçon 1 • Intégrer l'analyse dans les workflows d'équipe

Intègre les revues de mesures dans les cérémonies de sprint, les revues de produit et les décisions d'embauche. Les apprenants cartographient les points de contact analytiques dans le workflow 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 apprenants critiquent et reconçoivent un tableau de bord mal structuré.

Leçon 3 • Communiquer les informations aux parties prenantes

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