Lancer l'équipe Product Analytics de Contentsquare (🦄 Licorne valorisée 5.6 Milliards)
#55 - Le zoom, le podcast, la ressource de Chloé et une histoire de reconversion
Hello,
Bienvenue dans l’édition #55 de la newsletter DataGen ! 👋
L'agenda de la semaine :
🔍 Zoom sur le lancement d’une équipe Product Analytics
🎙 Le podcast avec Chloé, Sr. Manager Product Analytics chez Contentsquare
📚 Les ressources recommandées par Chloé
🎙 Une histoire de reconversion avec Aymeric
C’est parti !
📢 Cette édition est rendue possible par Data Bird, le bootcamp spécialisé sur la Data
Lien vers leur site internet : ici
🔍 Zoom sur le lancement d’une équipe Product Analytics - 3 min
Ce zoom est tiré de mon échange avec Chloé, Manager Product Analytics chez Contentsquare, la licorne Française qui propose un outil d'analyse data dédié à l'amélioration des parcours utilisateurs.
Contentsquare a connu une croissance exceptionnelle nourrie par des levées de fonds records dont la dernière en date était de 600 millions d’euros en 2022.
Aujourd’hui, ils sont 1500 collaborateurs présents dans 15 bureaux dans le monde et ont plus de 1000 clients.
La genèse de l’équipe Product Analytics
Initialement, Chloé était Lead Analytics au sein d’une équipe Business Intelligence centralisée et supportait notamment l’équipe Produit.
L’hypercroissance de Contentsquare a fait émerger des nouveaux besoins Analytics au sein de l’équipe Produit :
- Une plus haute fréquence de mise à jour des tableaux de bord pour suivre plus finement les impacts des évolutions du produit.
- Des analyses prescriptives pour mieux identifier les zones du produit à améliorer.
Ils ont donc décidé de lancer une équipe Product Analytics rattachée au département Produit pour adresser au mieux ces besoins.
“Il y a eu un très fort sponsorship. La CPO (Chief Product Officer) avait une forte volonté de créer cette équipe.”
Chloé distingue 4 étapes.
1) “Recruter” et créer l'équipe
Les Products Analysts sont venus de 2 équipes internes à Contentsquare pour couvrir les 2 besoins analytics identifiés (tableaux de bord et analyses prescriptives) :
- L’équipe Business Intelligence d'où venait Chloé qui maîtrisait parfaitement la mise en place de tableaux de bord.
- Une équipe de Consultants Data Analysts spécifiques à Contentsquare qui font des analyses prescriptives pour les clients Contentsquare, qui utilisent le produit quotidiennement et savent comment l’améliorer. Le second Lead qui a monté l’équipe avec Chloé venait de cette équipe.
“Unir ces deux équipes a permis d'avoir les 2 compétences directement rattachées au service des équipes Produit.”
2) Se former mutuellement
Étant donné que les membres de la nouvelle équipe Product Analytics venaient de 2 équipes différentes, il a fallu les former sur les compétences qu'ils n'avaient pas.
Les membres issus de l’équipe Business Intelligence se sont formés sur des analyses prescriptives et les membres issus de l’équipe Conseil Data Analyse se sont formés sur la mise en place de tableaux de bord.
“C'est une période qui a duré un peu plus d’un mois. Toutes les personnes de l'équipe étaient déjà chez Contentsquare et avaient un niveau assez senior ce qui nous a permis d'aller vite.”
3) Prouver l’impact de l’équipe
Ils l’ont fait en produisant des analyses assez macro. Par exemple : quels sont les facteurs clés de la rétention client ?
Le fait d'avoir des conclusions rapidement qui servent l’équipe Produit mais aussi les autres équipes (ex : Customer Success, Sales, etc.) a permis de prouver leur impact et d’être visible auprès de toute l'entreprise.
“Une fois qu'on présente ces analyses, très vite, il y a une autre personne qui va être intéressée et on va aller les présenter à leurs équipes. Et très vite, on s’est retrouvé à les présenter à des meetings avec toute la boîte.”
4) Consolider et prioriser
Ici, Chloé a évoqué plusieurs sous-chantiers :
- Recruter des personnes externes
“L’objectif était d’enrichir notre connaissance du métier de Product Analyst pour avoir des nouvelles visions, découvrir comment c’était fait ailleurs et s’améliorer.”
- Consolider les analyses
“Lorsqu’on arrive à un stade où beaucoup d'analyses ont été créées, il faut les documenter, les rendre facilement accessibles et les enrichir plutôt que de réinventer la roue à chaque fois.”
- Elargir sa cible
“Au début, on était très attendu à un niveau Product Manager pour la discovery, la priorisation des opportunités et les tableaux de bord. Aujourd’hui, notre impact est plus large. On priorise des analyses utiles aux Product Directors et à l’équipe Produit toute entière.”
- Communiquer sur les analyses
“C’est crucial de toujours travailler sur la visibilité de l'équipe. Les analyses ne doivent pas rester dans un coin. Tout le monde doit en profiter et pas seulement l’équipe Produit.”
- Avancer sur la technique
“Une fois l’impact de l’équipe prouvé, on peut se dégager du temps pour avancer sur des chantiers techniques. Typiquement, on est en pleine migration vers la Modern Data Stack.”
🎙 Le podcast avec Chloé, Sr. Manager Product Analytics
On aborde également :
Le parcours de Chloé pour devenir Sr. Manager Product Analytics chez Contentsquare,
Les plus grosses difficultés qu’ils ont rencontrées : rester concentré sur les projets à fort impact,
Les prochaines étapes : Modern Data Stack et Self-Service,
“La tentation est très forte de répondre à toutes les demandes à plus petites valeurs ajoutées. Encore une fois, on a réussi à se concentrer sur des analyses de fond grâce à un sponsorship fort du management.”
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📚 Les ressources recommandées par Chloé
“Ce sont des petites news snackables sur des sujets data. Le matin avec un café, ça s’y prête très bien.”
“Je m'en sers beaucoup pour préparer les 1-to-1 avec mes équipes qui ne sont pas des discussions sur la performance, mais vraiment des discussions que j'ai une fois par trimestre sur la motivation, les frustrations du moment, etc. Ça a été clé pour moi d'avoir cette ressource.”
🎙 Une histoire de reconversion avec Aymeric
Dans cet épisode, je reçois Aymeric Bescos qui s’est reconverti de Journaliste vers un rôle de Consultant Data Analyst chez Mydral, le cabiner de conseil spécialisé sur la data. On aborde son parcours, sa formation avec DataBird et les éléments de sa formation qui lui servent le plus aujourd’hui.
“Le 2ème aspect qui a été important pour moi, c'est la confiance que ça m'a apporté parce qu'on a vu beaucoup de choses techniques sur des langages de programmation. On a fait notamment du SQL et du Python.”
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