KPI produit : aligner produit, tech et marketing autour de la valeur

Dans le monde de l’entreprise, nous sommes une majorité à s’accorder enfin aujourd’hui à dire que les données aident à prendre de meilleures décisions. On pourrait même croire qu’être guidé par les données est devenu une priorité.

Mais il faut aussi qu’on se le dise : dans la pratique, piloter sa solution numérique grâce aux données… c’est souvent bien plus compliqué qu’on le pense.

La transformation numérique et la digitalisation accélérée de tous les processus ont entraîné une explosion des données à tous les niveaux pour toutes les entreprises.

Cette avalanche de chiffres génère un bruit infernal qui rend l’exploitation de l’information très difficile. On mesure tout et on s’y perd. Bien souvent, on finit par accorder trop d’importance à des métriques secondaires, voire anecdotiques.

C’est le fameux effet “big data”, où les KPIs ne répondent plus à leur raison d’être : permettre la prise de décision éclairée.

C’est une chose d’avoir accès à ses données ; c’en est une autre de pouvoir les comprendre et les interpréter.

Lorsqu’il s’agit d’adopter une approche data-driven pour concevoir, délivrer et faire évoluer sa solution numérique, il s’agit aussi de définir un cadre qui permette de répondre à la question suivante :

Quels KPIs faut-il suivre vraiment, et pourquoi certains comptent plus que d’autres ?

Plus communément appelés funnel ou framework, ces cadres sont des prérequis nécessaires pour utiliser la donnée afin d’affiner l’alignement, la focalisation et les responsabilités lorsqu’il s’agit de piloter une solution numérique.

Dans cet article grand format, j'attire votre attention sur trois frameworks agiles qui continuent aujourd'hui de faire leur preuves.

En analysant chacun de ces frameworks, vous comprendrez les différents contextes dans lesquels chacun peut apporter de la valeur à une solution numérique.

Il y a de fortes chances que la lecture de cet article aide dans l'alignement des équipes et la prise de décisions éclairées.

Pourquoi certains KPIs comptent plus que d’autres ?

Une fois qu’une entreprise accède aux données de son écosystème produit, l’erreur la plus courante est de chercher à tout mesurer.

En partant du principe que “plus de graphiques” serait synonyme de “plus de clarté”, beaucoup de product managers et décideurs cherchent à tout visualiser. En conséquence, on se retrouve très souvent avec des tableaux de bord regroupant différents types de données qui ne se valent pas.

Cet empilement de chiffres et d’informations a tendance à faire perdre de vue l’essentiel.

Si un KPI est un indicateur qui doit nous guider dans la prise de décision, alors piloter un produit numérique par la donnée suppose déjà de faire la différence entre un chiffre posé sur un tableau de bord et un KPI qui mérite d’être suivi.

• Est-ce que ce chiffre apporte une information sur laquelle on peut agir (un chiffre actionnable) ?

• Est-ce qu’il est directement relié à un objectif business clair ou à la vision produit ?

• Est-ce qu’il reflète réellement la valeur perçue par les utilisateurs, ou s’agit-il d’un vanity metric ?

• Est-ce que les données derrière ce chiffre sont précises, collectées et suivies de façon cohérente ? Par qui ?

  
  

Si un chiffre sur un tableau de bord ne coche pas au moins trois de ces quatre cases… il y a de grandes chances qu’il génère plus de bruit que de valeur. Ce n’est pas un KPI !

C’est là qu’entrent en jeu les frameworks de pilotage : ils offrent une structure pour sélectionner et hiérarchiser vos KPIs en fonction de vos priorités et de votre contexte.

Passons en revue trois frameworks assez simples à comprendre, qui ont fait leurs preuves dans le pilotage data-driven de produits numériques.

Entonnoir Pirate et lancement de produits digitaux

Si vous traitez des problématiques autour de produits de type SaaS, vous avez probablement entendu parler de l’entonnoir pirate ou du sigle AAARRR.

Ce framework décompose le parcours utilisateur en six grandes étapes, et donc en six familles de données :

Le cadre que propose l’entonnoir pirate est simple et intuitif. Ce que je trouve particulièrement intéressant avec ce framework, c’est qu’il colle directement au parcours utilisateur et permet de repérer facilement les points de friction. En plus d’exposer des éléments concrets sur lesquels se concentrer, l’entonnoir pirate définit un cadre qui relie les KPIs “produit” aux objectifs clés d’une entreprise, comme le revenu annuel récurrent (ARR) ou la croissance de la base d’utilisateurs.

Prenons le cas d’une start-up SaaS early stage dans l’immobilier.

• En phase de lancement, l’équipe va se concentrer sur l’Activation : vérifier que les nouveaux inscrits réussissent à publier leur premier bien ou à planifier leur première visite.

• Une fois ce cap franchi, le vrai enjeu devient la Rétention : est-ce que les utilisateurs continuent d’utiliser la plateforme semaine après semaine ?

En proposant un cadre simple et opérationnel, qui couvre l’ensemble du parcours utilisateur, il est idéal pour les start-up en early stage ou pour une approche growth hacking dont les principaux enjeux tournent autour de l’acquisition d’utilisateurs.

Beaucoup d’équipes tombent dans le piège de se focaliser uniquement sur l’Acquisition : “On a X nouveaux utilisateurs par jour, c’est bon signe !”.

Si ces utilisateurs ne restent pas, ne trouvent pas de valeur, et ne reviennent pas… tous les efforts en termes de lancement de produit et de go-to-market peuvent tomber à l’eau.

C’est exactement là qu’un autre framework devient utile : quand la croissance quantitative ne suffit pas et que l’expérience qualitative doit être mesurée.

HEART : L'évaluation de l'expérience utilisateur

Quand la croissance quantitative ne suffit pas, il faut aller chercher plus loin : dans l’expérience qualitative. C’est exactement la raison d’être du framework HEART, conçu par Google pour mesurer et améliorer l’expérience utilisateur.

Contrairement à l’entonnoir Pirate qui se concentre surtout sur le parcours utilisateur et la croissance, HEART met l’accent sur la satisfaction et la valeur perçue. En d’autres termes : il ne s’agit plus seulement de savoir combien d’utilisateurs passent par votre produit, mais surtout comment ils le vivent.

Ce framework repose sur 5 dimensions clés :

Ce cadre fournit une grille d’évaluation complète et équilibrée de l’expérience utilisateur et permet de se focaliser sur la valeur qu’apporte la solution numérique.

Dans le cadre d’une application mobile de réservation, grâce à ce framework il serait possible de mesurer :

• L’Adoption en suivant le nombre de nouveaux téléchargements sur une période donnée ;

• L’Engagement à travers la fréquence des réservations par utilisateur actif ;

• Le Task Success via le taux d’échec lors d’une réservation ;

• L’Happiness via les recommandations et l’utilisation des fonctionnalités de gamification.

  
  

Avec un tel framework, l’équipe ne se contente pas de savoir combien d’utilisateurs téléchargent l’app : elle sait aussi s’ils y trouvent une vraie valeur, si l’expérience est fluide et si elle génère de la satisfaction.

Attention tout de même à ne pas confondre l’engagement avec la satisfaction. Un utilisateur qui ouvre l’application tous les jours peut sembler très “engagé”. Mais s’il peste à chaque fois contre un bug ou un processus trop long, son Happiness est bas… et il finira par abandonner. C’est pourquoi il est essentiel de regarder les 5 dimensions en complémentarité, plutôt que d’isoler un indicateur.

L’expérience utilisateur est un équilibre que le framework HEART permet de bien cerner et d’optimiser. Mais ce cadre montre aussi ses limites : difficile de piloter toute une entreprise autour de ces cinq catégories d’indicateurs. C’est là qu’un troisième cadre devient utile : l’approche North Star Metric, qui cherche à focaliser toute une organisation sur un seul KPI central.

Seul un KPI compte : l’alignement derrière l’étoile polaire

L’approche North Star part d’une idée simple : au lieu de suivre une multitude de KPIs, toute l’organisation se focalise sur un seul indicateur central, représentant la valeur apportée aux utilisateurs. Elle est censée montrer la direction et aligner toutes les parties prenantes sur un objectif commun.

S’appuyer sur une North Star Metric paraît plutôt simple. Mais attention au piège de “l’effet constellation”.

Par une nuit étoilée, regardez vers le ciel et tentez de trouver l’étoile polaire.

Beaucoup seraient tentés de se dire qu’il s’agit de l’étoile qui brille le plus… Eh ben non…

Une North Star ne brille jamais seule. En réalité, derrière ce KPI central se cachent toujours de nombreux indicateurs de soutien, un peu comme les autres étoiles. Lorsqu’il s’agit de piloter un produit numérique par la donnée, ces métriques secondaires (souvent traduites en OKR; Objectives & Key Results) sont nécessaires pour faire progresser la North Star. Si on oublie ces données de contexte, on risque de ce perdre en chemin.

Typiquement, beaucoup d’entreprises commettent cette faute : prendre le revenu comme North Star Metric. C’est séduisant, car facile à mesurer et très parlant pour le business. Mais le chiffre d’affaires est surtout une conséquence. Il ne mesure pas vraiment la valeur perçue par l’utilisateur.

Une vraie North Star doit être liée à l’expérience utilisateur et à l’adoption du produit. Il ne s’agit pas seulement de monétisation.

Prenons l’exemple d’une scale-up dans la fintech. Plutôt que de choisir le “CA mensuel” comme North Star, il est plus judicieux de définir comme North Star Metric, le nombre de transactions financières réussies par mois. En plus de refléter directement la valeur du produit pour ses utilisateurs, ce KPI a la capacité d’aligner toutes les équipes :

• les devs travaillent à réduire les bugs de transaction

• le marketing attire des utilisateurs susceptibles de réaliser des transactions

• le support aide à fluidifier les parcours de paiement.

  
  

Et bien sûr, si le nombre de transactions réussies augmente, le chiffre d’affaires suit… sans être l’objectif premier.

L’approche North Star Metric doit donc être utilisée pour donner un cap clair et partagé. Mais elle exige rigueur et discernement : choisir le mauvais KPI, ou l’isoler de ses métriques de soutien, peut égarer toute une organisation et mener un produit à la ruine.

Les erreurs à éviter avec les KPIs dans sa gestion produit

Utiliser les données pour piloter un produit numérique ne se résume pas à choisir un framework. Lorsqu’il s’agit de synchroniser équipes produit et parties prenantes, un mauvais usage des KPIs peut vite créer désalignements, incompréhensions, voire tensions. Voici quelques-unes des erreurs les plus fréquentes à éviter :

Se focaliser sur des vanity metrics

Une vanity metric, c’est une métrique qui flatte… mais qui n’aide pas vraiment à prendre des décisions. À titre d’exemples : le nombre de followers sur les réseaux sociaux, le volume de téléchargements d’une app, le nombre de visites sur un site. Ces chiffres sont beaux sur un tableau de bord, mais ils n’apportent aucune information sur l’expérience utilisateur ou la valeur de votre solution numérique.

• Ils donnent une impression de succès mais n’ont pas d’impact direct sur la stratégie produit.

• On peut difficilement agir dessus pour améliorer la valeur utilisateur.

  
  

Ces données servent surtout à communiquer vers l’extérieur, plus qu’à piloter en interne.

Changer de KPIs trop souvent

Autre travers courant : vouloir modifier en permanence ses indicateurs.

C’est normal de vouloir s’adapter, mais changer de KPIs toutes les deux semaines empêche de voir une trajectoire claire. Au final, les équipes ne savent plus où regarder, et les décisions deviennent incohérentes.

Un bon KPI doit être stable dans le temps, tout en restant révisable si la stratégie ou le contexte évoluent.

L’absence d’alignement entre équipes

Les KPIs doivent être un langage commun qui aligne toutes les équipes autour d’un cap partagé. Un KPI n’a donc de sens que s’il est compris et partagé par tout le monde.

Si chaque équipe se concentre sur son propre tableau de bord sans lien avec les autres (marketing sur l’acquisition, produit sur l’activation, support sur les tickets…), chacun optimise “son” indicateur… mais l’organisation perd de vue l’objectif global.

Le KPI isolé : un chiffre sans contexte

Un KPI tout seul n’explique rien. Il doit toujours être relié à des données de soutien, surtout lorsqu’il s’agit de le replacer dans un contexte. À titre d’exemple : “le taux de rétention a baissé de 15 % ce trimestre”. Très bien… mais pourquoi ? Sans croiser cette donnée avec d’autres indicateurs (engagement, satisfaction, performance technique, cycle de marché…), impossible de comprendre la cause réelle.

Ces erreurs sont courantes, et elles expliquent pourquoi tant d’entreprises se disant data-driven… finissent par piloter à vue. Elles peuvent être évitées si l’on choisit le bon cadre de pilotage en fonction de son contexte produit.

Comment choisir le bon cadre pour faire évoluer une solution numérique avec impact

Choisir un framework, ce n’est pas choisir “le meilleur”. La vraie question est : lequel est le plus pertinent à l'instant "t" pour votre produit, votre maturité et vos enjeux ?

Mal choisir, c’est ajouter du bruit à une salle déjà trop bruyante. Bien choisir, c’est offrir un langage commun aux équipes et transformer la donnée en décisions.

Pour un MVP, l’entonnoir pirate s’impose souvent comme boussole. En révélant les goulets d’étranglement d’un parcours utilisateur, il permet de focaliser les efforts d’une équipe produit au bon endroit et au bon moment.

Cette logique par “maillons” transforme l’apprentissage en itérations concrètes : une amélioration à la fois, mesurée, et un tunnel qui s’éclaire au fur et à mesure.

Dès qu’il s’agit de traiter l’expérience utilisateur et les aspects émotionnels d’un produit, c’est le framework HEART qui prend le relais. Il peut paraître technique pour ceux qui n’ont pas l’habitude des postures user-centric. Un glossaire visuel, des exemples concrets, ainsi qu’un lien explicite entre chaque métrique HEART et une décision produit facilitent l’alignement transversal avec les autres parties prenantes (marketing, support, vente…).

L’approche North Star Metric apporte une simplicité qui permet de fédérer toute une organisation. Mais elle doit être accompagnée de métriques de soutien — souvent incarnées en OKR — qui permettent d’agir au quotidien.

Une fois le cadre choisi, voici trois questions simples pour vous aiguiller dans le choix de vos KPIs produit pertinents :

• Quel KPI suivez-vous aujourd’hui… qui ne mène à aucune décision ?

• Votre cadre actuel reflète-t-il la valeur pour vos utilisateurs, ou surtout votre performance interne ?

• Quelle est votre étoile polaire — et au milieu de quelle “constellation” a-t-elle vraiment du sens ?

  
  

Si ces questions font bouger des lignes en interne, c’est que le moment est venu d’implanter le bon cadre, pas seulement de l’afficher. Et c’est précisément là que tout se joue : passer du concept à l’exécution, sans se perdre en route.

Une recette pour piloter une solution numérique avec la donnée

Jusqu’ici, vous avez compris pourquoi certains KPIs comptent plus que d’autres, vous avez vu trois cadres complémentaires (AAARRR, HEART, North Star) et vous avez repéré les pièges à éviter. Reste à savoir comment passer de la théorie à la pratique sans se perdre.

La réponse tient en trois mouvements qui s’enchaînent naturellement, en vérifiant chaque étape avant de passer à la suivante.

Étape 1 — Diagnostic : comprendre avant de mesurer

On commence par éclaircir le terrain.

Posez d’abord le contexte :

• votre objectif à court terme.

• la phase du cycle de vie produit de votre solution numérique (MVP, croissance, consolidation).

• les décisions que vous devrez prendre dans les prochains mois.

  
  

Ensuite, faites l’état des lieux de vos données utiles (analytics, CRM, paiements, tickets, NPS) et reliez-les au parcours réel de vos utilisateurs. Le but est de lister vos points de contact, de définir les instants d’activation, de comprendre pourquoi ils reviennent — ou pourraient revenir. Pour y parvenir, je vous conseil de vous appuyer sur un service blueprint.

Profitez de ce tour d’horizon pour vérifier la qualité des données.

Puis, formulez trois questions business auxquelles la donnée doit répondre maintenant — pas plus. Par exemple :

• “Qu’est-ce qui bloque l’activation cette semaine ?”

• “Pourquoi la rétention du mois 2 décroche ?”

• “Quelle fonctionnalité alimente réellement l’adoption ?”

  
  

À ce stade, matérialisez un petit arbre de métriques :

• En haut, votre résultat visé (votre North Star)

• En dessous, ses KPIs moteurs (ex. activation, rétention, succès de tâche)

• Plus bas, les OKRs de soutien.

Votre diagnostic est abouti lorsque chaque chiffre a une raison d’exister et qu’il éclaire une décision précise. Si un indicateur n’éclaire rien, il sort — on allège pour voir clair.

Étape 2 — Cadrage : choisir le bon cadre et définir les KPIs qui comptent

Une fois que vous avez une meilleure compréhension du terrain, choisissez le framework qui colle à votre contexte.

• En lancement de feature/MVP, AAARRR sert de colonne vertébrale : identifiez l’étape goulot et focalisez-vous dessus.

• Quand il est question de rétention ou d’expérience utilisateur, faites parler HEART .

• S’il s’agit de trouver un cap fédérateur, formulez une North Star qui exprime la valeur utilisateur, puis définissez sa constellation d’OKR qui la font bouger au quotidien.

  
  

Dans tous les cas, transformez vos indicateurs en objets opérationnels avec tous les éléments suivants :

• une définition claire (formule, périmètre, source)

• une baseline (la donnée à M-1)

• un objectif à atteindre

• des seuils d’alerte 

• des cadences de lecture 

• un responsable.

  
  

Reliez enfin chaque KPI à des actions possibles (vos options) : si la valeur augmente ou baisse, qui fait quoi, quand, et où le décide-t-on ? Ce lien décisionnel est le cœur du cadrage : il évite que votre tableau de bord devienne un mur de chiffres. Si ce champ reste vide, votre KPI n’est pas encore une donnée actionnable.

Étape 3 — Suivi : ancrer les KPIs dans vos rituels agiles pour qu’ils vivent

Un cadre ne tient que s’il est vécu.

Installez un rythme simple afin qu'il devienne une habitude :

• un point court et régulier pour décider “quoi faire maintenant” (les indicateurs guident le prochain pas) ;

• un moment plus approfondi à intervalles réguliers pour comprendre “pourquoi ça bouge” et ajuster ;

• une review stratégique périodique pour réaligner objectifs, KPIs et roadmap.

  
  

Adaptez la datavisualisation aux différentes audiences. À titre d’exemple, pour des réunions type Codir, un Head of Product peut se contenter de diffuser un tableau de bord avec l’éventuelle North Star Metric et deux ou trois OKR drivers. Pour une équipe produit, il devrait être davantage orienté action (funnel, métriques HEART par fonctionnalité).

Surveillez la santé de la donnée (alertes d’anomalies, contrôles de qualité) et faites vivre l’ensemble : on retire les métriques qui n’aident plus et on en introduit de nouvelles uniquement lorsque la stratégie bouge.

L’objectif n’est pas la perfection, mais la cohérence dans la durée : même histoire, au même moment, lue par produit, marketing, tech et support.

Vous avez maintenant une marche à suivre claire : clarifier, cadrer, ancrer. Vous pouvez tester cette méthode dès aujourd’hui.

Commencez par identifier le cycle dans lequel se trouve votre solution numérique. Essayez de la définir en une phrase et identifiez la donnée qui la mesure réellement. Une fois cela fait, vous verrez qu’il est déjà plus facile de décider de la prochaine action.

En quelques sprints, la donnée cesse d’être un bruit de fond : elle devient un langage commun qui fluidifie les choix et accélère l’apprentissage.

le bruit baisse et les décisions s’alignent:

• plus de clarté

• moins d’arbitraire

• des débats plus courts 

• des impacts plus visibles sur votre produit comme sur vos résultats

À vous de jouer et très bientôt !