Découvrir notre véritable proposition de valeur : doubler la fidélisation des utilisateurs et créer une meilleure application avec Amplitude Analytics

J'ai toujours voulu travailler sur la prochaine grande chose.

J'ai commencé ma carrière en tant que chef de produit et j'ai aimé gérer le cycle de vie de diverses plates-formes et applications, de la rédaction des spécifications initiales à la collaboration avec les ingénieurs pour créer de nouvelles fonctionnalités basées sur les commentaires des utilisateurs. Au fur et à mesure que j'ai acquis de l'expérience, j'ai recherché de nouveaux défis, et la tendance la plus excitante en matière de développement et de croissance de produits était la recherche et les données sur les utilisateurs.

Au lieu de m'occuper d'enquêtes sur les commentaires des clients, je voulais appliquer des analyses pour approfondir le comportement des utilisateurs individuels et trouver des moyens d'améliorer leurs parcours lorsqu'ils utilisaient un produit, et non après coup. J'ai fait des recherches sur l'application de l'analyse aux applications SaaS et aux entreprises B2B, mais les livres et les blogs que j'ai lus étaient principalement américains. Je voulais appliquer ces concepts à une entreprise française.

Le talkie-walkie se développait, mais la rétention était faible

En septembre 2021, j'ai rejoint Picslo Corp en tant que responsable de la croissance des produits pour le talkie-walkie, une application audio sociale destinée aux utilisateurs de la génération Z. Nous avons eu 16 millions d'installations et un million d'utilisateurs actifs par mois. Ma tâche consistait à aider l'entreprise à développer un état d'esprit axé sur les données et à résoudre notre problème numéro un : la faible rétention des utilisateurs.

Le talkie-walkie est super simple à utiliser et notre base d'utilisateurs grandissait comme une folle. Mais même si les gens affluaient vers la plate-forme, nous ne retenions pas les utilisateurs et les gens n'ajoutaient pas leur liste de contacts à l'application après s'être inscrits comme nous l'espérions. Notre taux de rétention était inférieur à 8 % après 30 jours, mais nous ne savions pas pourquoi car nous n'avions pas de plateforme d'analyse de données et nous ne pouvions pas établir pourquoi les utilisateurs n'effectuaient pas les actions menant aux résultats attendus.

Sans analyse de données, les équipes ne peuvent pas déterminer pourquoi les utilisateurs n'effectuent pas les actions qui conduisent aux résultats attendus.

À l'époque, nous utilisions Google Analytics et Firebase pour collecter des données utilisateur limitées. Nous pouvions rassembler quelques mesures de haut niveau, comme la rétention globale des utilisateurs, mais nous ne pouvions pas examiner les événements des utilisateurs pour voir quelles fonctionnalités stimulaient la rétention individuelle.

Dans mes rôles précédents en tant que responsable de la croissance, j'ai utilisé Amplitude Analytics pour suivre le comportement des utilisateurs afin de stimuler la croissance des produits. Sur la base de notre succès précédent, j'ai recommandé Amplitude à la direction de Walkie-talkie. Notre équipe d'ingénieurs a également examiné l'API Amplitude pour déterminer les intégrations appropriées avec le talkie-walkie. Cela a aidé Amplitude à proposer un package de démarrage gratuit qui permet aux clients d'analyser jusqu'à 10 millions d'événements utilisateur par mois. Tout le monde était d'accord pour avancer.

Je ne taris pas d'éloges sur l'équipe française d'assistance et de réussite client d'Amplitude. Ils nous ont aidés à choisir les bons paramètres et à déployer la plateforme en un rien de temps.

L'importance de la segmentation et de la visualisation

Nous utilisons Analytics pour voir comment nos utilisateurs interagissent avec le talkie-walkie, quelles fonctionnalités ils utilisent le plus et combien de temps ils passent sur la plateforme. Nous utilisons ensuite ces informations pour trouver les meilleurs moyens de les conserver.

Analytics me permet de suivre les comportements et les événements spécifiques des utilisateurs en segmentant les clients en cohortes. Par exemple, je peux regarder les utilisateurs qui utilisent une fonction particulière et voir comment cela se traduit par des rétentions. Je peux également examiner le comportement des utilisateurs en fonction du moment où ils ont téléchargé l'application. Je peux suivre les fonctionnalités que les gens utilisent, le temps qu'ils passent sur l'application et le nombre d'amis qu'ils ont après certaines périodes. Plus important encore, nous pouvons voir si les modèles d'utilisation au cours des 72 premières heures prédisent combien de temps les gens continueront à utiliser l'application.

Le partage de représentations visuelles des forces et des faiblesses de votre entonnoir de vente est à des années-lumière de l'utilisation de feuilles de calcul et d'enquêtes auprès des clients.

Les outils de visualisation d'Amplitude me permettent de générer des tableaux et des graphiques basés sur les événements, les comportements et les cohortes des utilisateurs en quelques clics. Je peux segmenter les informations de dizaines de façons et les présenter sous forme de tableaux de bord et de rapports faciles à comprendre qui offrent bien plus de détails que des lignes et des colonnes de chiffres. Je peux également utiliser Analytics pour identifier les forces et les faiblesses à des points spécifiques de notre entonnoir de vente, ce qui est à des années-lumière de l'utilisation de feuilles de calcul et d'enquêtes auprès des clients.

Découvrir notre véritable proposition de valeur

Analytics nous a aidés à obtenir des informations surprenantes sur notre produit.

Notre application utilise des « fréquences » publiques et privées, qui sont essentiellement des canaux d'utilisateurs. Les utilisateurs peuvent se connecter avec des inconnus sur des fréquences publiques et avec leurs amis sur des fréquences privées. Nous avons récemment lancé un nouveau processus d'intégration où nous poussons les nouveaux utilisateurs à s'inscrire avec leurs numéros de téléphone et leur demandons de télécharger leurs listes d'amis et de contacts. Cela les a incités à utiliser les fréquences privées en premier. Nous pensions qu'ils voudraient se connecter avec des personnes qu'ils connaissaient déjà, créant une boucle de croissance et augmentant la rétention, mais l'inverse s'est avéré vrai.

Analytics a révélé que le taux de rétention le plus élevé après 30 jours concernait les utilisateurs qui communiquaient avec des inconnus. C'était une découverte surprenante parce que c'était tellement contre-intuitif. Nous n'aurions jamais imaginé que les utilisateurs téléchargeant Walkie-talkie préféraient se faire de nouveaux amis plutôt que de communiquer avec des personnes qu'ils connaissaient.

Les analyses ont révélé que le taux de rétention le plus élevé après 30 jours concernait les utilisateurs des fréquences publiques. C'était une découverte surprenante parce que c'était tellement contre-intuitif. Nous n'aurions jamais imaginé que les utilisateurs téléchargeant Walkie-talkie préféraient se faire de nouveaux amis plutôt que de communiquer avec des personnes qu'ils connaissaient. Mais cela a du sens car ils parlent déjà à leurs amis actuels sur d'autres applications de messagerie, telles que WhatsApp et Messenger.

À la suite de cet apprentissage, nous avons réalisé que la découverte est notre principale caractéristique souhaitée et notre véritable proposition de valeur. Nous avons donc déplacé l'accent sur l'intégration pour pousser l'activité sur les fréquences publiques. Nous permettons désormais aux utilisateurs de découvrir l'application en créant et en ajoutant trois nouveaux amis au cours des trois premiers jours. Après avoir terminé ce défi et compris les avantages du talkie-walkie, nous leur demandons de partager leurs contacts et d'inviter leurs amis actuels à rejoindre la plateforme.

Un saut dans la rétention et les utilisateurs actifs

Changer notre entonnoir d'intégration pour se concentrer sur les fréquences publiques au lieu des contacts existants a eu un impact énorme. Notre taux de rétention à 30 jours est passé de moins de 8 % à plus de 20 %. Plus de 50 % des utilisateurs de talkie-walkie ont désormais trois amis ou plus, et nous retenons 80 % des utilisateurs ayant plus de 10 amis après 30 jours.

Nos utilisateurs actifs quotidiens ont plus que quadruplé, passant de 70 000 à plus de 300 000. Nos utilisateurs actifs mensuels sont passés de 1 million à 4 millions depuis que nous avons commencé à utiliser Analytics, et nous avons enregistré 12 millions d'installations supplémentaires. Nous savions que nous avions une application gagnante, mais Analytics nous a permis de voir ce qui fonctionnait du point de vue de nos utilisateurs.

Se rattraper rapidement

Talkie-walkie est une petite entreprise. Notre application a été créée en tant que projet parallèle pour deux ingénieurs qui ont formé une équipe de dix personnes pour gérer la conception, l'ingénierie et le marketing des produits.

L'un de mes plus grands défis a été de rejoindre l'équipe du talkie-walkie deux ans après le lancement de l'application. En l'absence d'outils d'analyse, nous disposions de mesures limitées, d'aucune donnée historique, de nombreux angles morts et nous manquions d'informations pour faire face à nos faibles taux de rétention. Analytics a fourni les éléments de base pour résoudre ces problèmes.

Aujourd'hui, la moitié de l'entreprise utilise Amplitude, y compris notre équipe produit, les spécialistes du marketing et le PDG. Mon équipe a commencé à suivre les événements des utilisateurs et à trouver les propriétés et les charges utiles qui ont fourni les informations les plus exploitables, en se concentrant sur les points faibles de notre expérience utilisateur, du processus d'intégration et de l'entonnoir de rétention.

Aujourd'hui, la moitié de l'entreprise utilise Amplitude, y compris notre équipe produit, les spécialistes du marketing et le PDG.

Je suis fier d'utiliser Analytics pour réorganiser notre expérience utilisateur et augmenter nos taux de rétention, et je ne peux qu'imaginer à quel point le talkie-walkie pourrait être plus avancé si nous avions intégré l'analyse dès le départ. Comme beaucoup de startups, nous n'avons commencé à penser aux données qu'après nous être retrouvés bloqués, et tant d'informations des premiers jours ont été perdues. Lorsque vous disposez d'analyses et d'informations dès le premier jour, vous savez que vous prenez toujours les meilleures décisions sur la base de données précises.

Nous ne travaillons plus avec les hypothèses d'hier

En utilisant Amplitude Analytics, nous avons commencé à développer une culture de données chez Walkie-talkie, en intégrant l'analyse dans tout ce que nous faisons. Nous nous sommes attaqués à l'énigme de la rétention des utilisateurs avec Amplitude Analytics et avons vu comment de meilleures données conduisent à de meilleurs résultats. Au fur et à mesure que nous créons de nouvelles fonctionnalités et améliorons l'expérience utilisateur, nous étayons tout par des faits au lieu de nous fier à des suppositions et à la sagesse conventionnelle.

Vous ne pouvez pas construire la prochaine grande chose avec les hypothèses d'hier. Nous avons utilisé Analytics pour exploiter les besoins inconnus des utilisateurs et fournir les produits et services dont les gens ont besoin.