Favoriser les décisions basées sur les données chez Criteo

La seule façon d'améliorer votre produit est de comprendre comment vos clients l'utilisent. Pour ce faire, vous devez collecter et analyser des données précises et des commentaires pertinents. La meilleure façon d'obtenir ces informations consiste à avoir des conversations honnêtes et ouvertes avec vos clients. Mais comment être sûr de poser les bonnes questions et d'obtenir les bonnes réponses en retour ?

Comme d'autres plateformes de publicité en ligne, Criteo s'appuie sur les commentaires des clients pour créer de meilleurs produits pour les spécialistes du marketing numérique. Nous offrons une suite holistique de solutions publicitaires aux détaillants, marques et éditeurs de toutes tailles. Notre plateforme analyse le comportement de 2,5 milliards d'acheteurs en ligne mensuels et utilise l'IA pour diffuser des publicités hyper pertinentes à des audiences uniques qui sont plus susceptibles de s'engager avec votre marque.

Dans un marché encombré, nous voulons donner à nos clients les moyens d'être des super-héros du marketing ; nous voulons qu'ils tirent parti de notre plateforme pour faciliter leur travail quotidien. Mais nous n'avions pas toujours un moyen d'évaluer leur expérience utilisateur avec un quelconque degré de certitude.

Passer des services gérés aux tableaux de bord en libre-service

Je suis data scientist et responsable de l'équipe Interfaces et Mesures de Criteo. Avant d'arriver chez Criteo, nous étions plutôt une société de services gérés. Nos clients nous appelaient et nous demandaient de nous occuper de divers aspects de leurs campagnes publicitaires. Cette approche a consommé notre temps et nos ressources et a rendu impossible l'innovation.

C'est pourquoi nous avons commencé à créer des tableaux de bord d'analyse en libre-service pour nos clients. En leur donnant plus de contrôle sur les données, ils pourraient assumer plus de responsabilité pour tout, de leurs campagnes de reciblage aux bannières publicitaires.

Nous suivons un processus en trois étapes lors de la création de tableaux de bord autogérés. Tout d'abord, nous déterminons quelles mesures sont les plus utiles pour nos utilisateurs en examinant comment ils interagissent avec notre plateforme. Ensuite, nous construisons un premier tableau de bord et le déployons auprès d'une douzaine de clients, qui testent le nouvel outil pendant un mois ou deux. Après la première série de commentaires, nous passons encore quelques semaines à peaufiner les tableaux de bord avant de les mettre à la disposition de tous nos utilisateurs.

Une nouvelle façon de peser les commentaires des clients

Lorsque nous avons commencé à créer ces tableaux de bord, nous avons suivi nos essais avec un module de formation à l'analyse et un appel téléphonique demandant aux utilisateurs de décrire leur expérience. Ils nous ont souvent dit qu'ils étaient confus et qu'ils ne comprenaient pas comment utiliser une nouvelle fonctionnalité, même s'ils avaient suivi une session de formation. Nous ne pouvions pas être sûrs que nos clients avaient même essayé les fonctionnalités qu'ils prétendaient trouver déroutantes. Parfois, il était évident qu'ils n'avaient passé que quelques minutes avec le produit juste avant l'appel.

Même si nous avons demandé des commentaires critiques sur les nouvelles fonctionnalités, nous avons constaté que certains testeurs avaient peur d'être trop négatifs s'ils partageaient autre chose que des commentaires favorables. Il était clair que nous devions suivre leur utilisation pendant qu'ils testaient un nouveau tableau de bord pour donner un contexte à leur évaluation.

À peu près au même moment où je suis arrivé chez Criteo, nous avons intégré Segment pour collecter, nettoyer et contrôler les données clients, et Amplitude pour analyser comment nos clients utilisent la plateforme. Amplitude nous a permis de nous éloigner des preuves anecdotiques et de commencer à utiliser les données pour prendre des décisions concernant les nouvelles fonctionnalités de la plateforme.

La première chose que notre nouveau système nous a aidé à faire a été de donner la priorité aux commentaires des clients. Nous pouvons maintenant voir quels clients ont fréquemment utilisé les tableaux de bord, nous savons donc que leurs commentaires et leurs préoccupations sont très précieux. Si nous constatons que quelqu'un n'a pas passé beaucoup de temps sur les tableaux de bord et qu'il nous dit qu'il n'aime pas son apparence ou qu'il ne trouve pas une fonctionnalité utile, nous ne pesons pas autant ces commentaires. Amplitude nous a aidés à identifier les retours les plus authentiques et à nous concentrer sur les vrais problèmes.

Tester et améliorer les flux de travail des clients

Nous avons ensuite travaillé pour créer et affiner les sept flux de travail automatisés qui forment le cœur de notre plate-forme en libre-service, y compris la création de campagnes, de coupons et de contenu.

Nous avons utilisé Amplitude pour déterminer si nos clients pouvaient effectuer un flux de travail donné, comme la création d'une bannière publicitaire ou l'assemblage d'une campagne de reciblage.

Amplitude nous montre le pourcentage de clients qui suivent un flux de travail jusqu'à la fin, et nous pouvons surveiller où les gens se bloquent en cours de route. Si nous constatons que 90 % de nos utilisateurs effectuent un workflow, nous savons que cela fonctionne plutôt bien. D'autre part, si un flux de travail individuel n'a que 30 % d'achèvements, nous savons que nous devons apporter des modifications importantes.

Les analyses détaillées d'Amplitude nous permettent d'identifier les points faibles de nos clients et de réorganiser nos flux de travail en conséquence. En quelques mois seulement, le taux d'achèvement de notre workflow de création de campagne a plus que triplé. Bien que nous ayons encore du chemin à parcourir, nous savons que nous serions toujours dans l'ignorance de ce qui n'allait pas si nous avions continué à nous fier à des preuves anecdotiques.

Amplitude a également contribué à améliorer la manière dont nous déployons les modifications apportées à notre produit. Nos scientifiques des données produit peuvent ajouter et soustraire des caractéristiques et des fonctionnalités, puis exécuter des tests avant/après pour évaluer les réactions de nos utilisateurs. Si nos clients adoptent une fonctionnalité, nous la gardons. Mais si nous constatons que l'adoption est faible, il est facile d'essayer autre chose. Nous pouvons également hiérarchiser les flux de travail qui doivent être améliorés et prévoir les futurs ajouts à notre plateforme en fonction du comportement actuel des clients.

Transformer la gouvernance interne des données de Criteo

Jusqu'à présent, nous avons expliqué comment les informations détaillées d'Amplitude ont conduit à des modifications externes de notre plate-forme et des flux de travail de nos clients. Mais l'utilisation d'Amplitude a également entraîné une transformation des pratiques internes de gouvernance des données de Criteo.

Notre équipe s'est agrandie au fil des années. Au début, nous avions un analyste et un développeur utilisant Amplitude, et maintenant nous avons 60 utilisateurs internes, y compris les nouvelles recrues et les chefs de produit. Au fur et à mesure de notre croissance, nous avons dû changer la façon dont nous accédions aux données et en parlions.

Nous n'avions pas de documentation appropriée, alors mes collègues, les analystes Eve-Anne Pagani et Myriam Klikel se sont appropriés le problème et ont créé des guides d'utilisation complets. Nous avons également ouvert un canal Slack où les utilisateurs peuvent poser des questions, demander de l'aide et participer à nos discussions ouvertes d'une heure toutes les deux semaines.

Nous avons maintenant rassemblé notre taxonomie, notre suivi des données et nos conventions d'événements dans un référentiel central accessible à tous les utilisateurs d'Amplitude de nos équipes de développement, de projet et d'analyse. Tout le monde suit les mêmes directives, il n'y a donc pas de confusion ou d'inconnues sur la façon dont les différentes équipes utilisent Amplitude et sur ce que nous voulons dire lorsque nous parlons des données.

Une culture d'autonomie et d'innovation

Amplitude rend les données accessibles aux personnes qui ne sont pas des data scientists. Ses graphiques et visualisations présentent des informations complexes dans un format facile à comprendre. Nos chefs de produit peuvent générer des rapports qui suivent leurs objectifs sans demander à nos analystes de données de fournir et d'interpréter leurs résultats. Nos chefs de produit sont libres de se concentrer sur les campagnes de nos clients tandis que nos analystes de données peuvent continuer à fournir une assistance et à créer de nouvelles fonctionnalités.

Amplitude a créé une culture d'autonomie chez Criteo. Cela nous a permis de passer d'un modèle commercial de services gérés à un modèle qui offre des outils de marketing en ligne en libre-service à nos clients, tout en offrant le soutien de nos chefs de produit au besoin. Il a également renforcé nos équipes et processus internes en nous donnant les outils pour suivre nos progrès, créer de meilleurs flux de travail et collaborer.

Nous avons commencé à utiliser Amplitude pour recueillir des informations en temps réel qui nous aideraient à apporter des améliorations significatives à nos produits. Aujourd'hui, Criteo permet à nos collaborateurs de prendre des décisions basées sur les données, ouvrant la voie à la croissance et à l'innovation futures.