Comment l'analyse en libre-service crée un changement majeur dans l'état d'esprit du produit

Je suis récemment tombé sur une déclaration dans les médias selon laquelle le prochain niveau de valeur commerciale ne peut être généré qu'en faisant appel à des experts non spécialisés dans les données. Cela m'a amené à réfléchir à la démocratisation des données et à son rôle dans la libération de cette nouvelle valeur.

Je me suis assis (virtuellement) avec Amir Movafaghi , PDG de Mixpanel , pour mieux comprendre l'évolution et la consumérisation de l'analyse de données et ce que l'avenir lui réserve.

Avant de rejoindre Mixpanel, Amir a occupé le poste de directeur financier chez Spiceworks Inc., une communauté en ligne où les utilisateurs peuvent collaborer et demander conseil les uns aux autres, et également s'engager sur un marché pour acheter des services liés à l'informatique. Auparavant, il a occupé divers postes de direction chez Twitter Inc., où, selon TheOrg.Com , il a aidé à faire passer l'entreprise de 150 à plus de 4 000 employés et a également aidé à diriger l'entreprise lors de son introduction en bourse.

Au cours de notre entretien, nous avons expliqué pourquoi l'analyse en libre-service est là pour rester en tant que moteur de la croissance axée sur les produits (PLG), comment les entreprises SaaS de nouvelle génération font la différence et perturbent l'expérience utilisateur, comment les nouveaux entrants sur le marché peuvent survivre et prospérer dans un environnement hautement concurrentiel, si Twitter est toujours un produit incroyable, et d'autres choses qui suscitent la réflexion.

Bonne lecture ou écoute.

Amir, comment avons-nous atteint le niveau de démocratisation des données que nous avons actuellement ? Quelle a été l'évolution ?

Pendant très longtemps, ce monde a été rongé par les tableurs. Microsoft Excel étant dominant, vous auriez encore très peu de personnes dans une organisation qui comprendraient vraiment et pourraient modéliser des feuilles de calcul complexes.

Et au fur et à mesure que les choses progressaient, nous sommes passés de feuilles de calcul à différents stockages de données, outils et ensembles de bases de données. Nous avions besoin d'outils de BI et de SQL pour joindre ces ensembles de données dans diverses bases de données, puis déployer des tableaux de bord à partager avec la direction de l'entreprise.

Ainsi, en ce qui concerne l'analyse des données, elle est restée une prérogative des data scientists et des ingénieurs pendant un certain temps avant qu'un modèle de données très contraint pour l'analyse marketing ne soit construit et servi pendant un certain temps par Google Analytics et d'autres plates-formes.

Et puis, une très fine couche d'analyse fonctionnelle basée sur des outils SaaS a été ajoutée, qui a accaparé l'économie au cours des 10 dernières années.

Ce qui nous reste maintenant est le pire scénario possible, où nous avons un ensemble d'outils très complexes en BI, des outils auxquels la plupart des gens ne peuvent pas accéder s'ils veulent comprendre les données dans leur intégralité.

Et puis nous sommes arrivés au point où nous avions un niveau profond de silo, avec Salesforce au service des équipes de vente, Marketo au service des équipes marketing - plusieurs outils d'analyse fonctionnelle offrant un niveau incroyablement mince d'informations sur leurs fonctions respectives et ne fournissant pas le contexte complet du parcours client.

Ces choses sont des prophéties auto-réalisatrices lorsque vous forcez les gens à utiliser ces outils disparates qui ne communiquent pas entre eux. Les idées que les gens tirent et la façon dont ils peuvent voir leur impact sur la croissance de l'entreprise se limitent à cette vision étroite.

Et puis vous avez cette incroyable dynamique où vous vous rendez à une revue d'activité trimestrielle, et l'équipe marketing est en fête ; ils sont super contents parce que leurs métriques locales font des merveilles. L'équipe produit est en fête. Tout le monde est content, mais les revenus sont en baisse.

Et maintenant, grâce à la technologie émergente, nous entrons dans l'ère de l'analyse en libre-service basée sur les événements, capable de fournir une profondeur incroyable d'informations auxquelles les personnes sans expérience en ingénierie des données peuvent facilement accéder, exploiter et convertir en valeur.

C'est un monde entièrement nouveau où nous pouvons voir notre impact sur les choses qui comptent. Les choses qui comptent sont en fin de compte liées aux résultats de l'entreprise en matière de croissance et de monétisation.

Alors, est-il juste de dire que les progrès du cloud et de l'intelligence artificielle sont devenus les principaux moteurs de la démocratisation des données ?

Le passage au cloud s'est essentiellement déroulé en deux étapes.

La première étape était le SaaS qui copie simplement tout sur site et le place sur le cloud, c'est-à-dire Salesforce, par exemple, ou Workday. Les applications SaaS sont des copies miroir de leurs équivalents sur site servis sur un cloud.

Nous en sommes maintenant à la deuxième étape, avec des entreprises de croissance axées sur les produits comme Mixpanel, Slack, Notion ou Figma qui occupent le devant de la scène.

À la base, leurs produits innovent en matière d'expérience utilisateur, de productivité des flux de travail, de collaboration et de connectivité des données. Ces outils définissent et inaugurent désormais la nouvelle ère de la démocratisation des données et bouleversent les expériences utilisateur "traditionnelles".

Chez Mixpanel, nous fournissons de puissantes analyses de produits en libre-service, permettant à d'autres entreprises de créer de meilleurs produits en ayant une compréhension holistique de la façon dont les gens utilisent et interagissent avec leurs produits. Nous rendons les données accessibles à tous en générant des rapports interactifs, vous permettant d'interroger vos données en quelques clics, puis de voir des visualisations en quelques secondes.

La magie de notre produit réside vraiment dans le fait que nous avons une interface utilisateur très simple et directe qui est construite sur un modèle basé sur les événements, qui est la forme de données la plus pure et la plus brute.

Fait intéressant, vous et moi traitons le monde de la même manière. Nous traitons des choses qui se passent autour de nous ou un ensemble d'actions qui se produisent au fil du temps.

Et c'est exactement ce que l'analyse d'événements vous permet de façonner, d'analyser et de segmenter. Et c'est incroyablement générique ! Tout peut être modélisé de cette façon.

La simplicité et la puissance créées par l'analyse basée sur les événements sont l'accessibilité à l'UX et la capacité à tirer des informations et à créer des métriques incroyablement complexes qui sont très difficiles à composer en SQL et à représenter graphiquement dans Looker et Tableau.

Vous pouvez générer instantanément ces informations dans Mixpanel avec une petite courbe d'apprentissage de l'utilisateur. Vous apprenez quelques composants de ce qu'est un événement, ce qu'est une propriété d'événement et qui est l'utilisateur qui prend des mesures. Ensuite, vous pouvez créer des cohortes, vous pouvez examiner le comportement des utilisateurs au fil du temps, vous pouvez examiner le comportement de rétention, le comportement de conversion - vous pouvez tirer des informations profondément intuitives de la même manière que les utilisateurs pensent au traitement du monde réel.

C'est, à la base, l'avenir de l'analytique.

Bien que l'analyse en libre-service contribue à atténuer l'approche en silo, peut-elle également contribuer à promouvoir les meilleures pratiques en matière de confiance et de crédibilité ?

J'aime que tu évoques ça ! Vous pouvez certainement proposer quelque chose en libre-service, mais si ce n'est pas digne de confiance ou crédible, cela ne sert à rien et ne sert à rien. Je crois que l'histoire de la crédibilité sur la raison pour laquelle les données deviennent de plus en plus fiables et pourquoi nous sommes en mesure de donner aux gens la possibilité d'atteindre ce niveau de précision est en grande partie liée à cet incroyable écosystème qui a été construit au cours des dix dernières années. entreposage de données en nuage.

Tous les outils de gouvernance qui ont vu le jour ont transformé la façon dont vous pouvez gérer vos données, contribuant ainsi à accroître la confiance et la crédibilité.

Ce sont des choses que la plupart d'entre nous souhaiteraient avoir il y a très, très longtemps. Après une décennie d'apprentissage, nous sommes ici avec toutes les différentes entreprises qui ont permis cela.

Amir, comment définissez-vous la croissance axée sur les produits ?

Dans le monde de l'entreprise, vous avez eu cette vérité fondamentale pendant très longtemps qu'il était incroyablement difficile de se procurer et de mettre en œuvre des logiciels sur site. Vous signeriez des contrats de 5 à 10 ans en raison de la simple complexité de déployer quelque chose comme ça.

Comme je l'ai mentionné ci-dessus, nous avons eu une transition progressive vers le cloud. Au début, les entreprises SaaS ont décollé, ce qui a permis à quiconque de se mettre en place et de fonctionner instantanément.

Et alors qu'il a fallu du temps aux entreprises pour graviter lentement et réaliser qu'il existe une meilleure façon de faire des affaires, une nouvelle génération d'entreprises avec des produits innovants dans différentes catégories a émergé, permettant une dynamique complètement différente des coûts de changement et de déploiement.

L'obstacle est tombé, puis juste à côté, nous avons eu un autre changement culturel, passant d'une prise de décision très descendante à une prise de décision très plate.

Auparavant, toutes les décisions étaient prises par la C Suite. Et puis, il y a eu un moment où l'économie du savoir est devenue la force dominante. Alors que les talents sont devenus les atouts les plus précieux de toute organisation, les chefs d'entreprise se sont demandé : " Comment recruter et retenir les meilleurs talents de l'industrie ? " " Comment pouvons-nous leur donner de meilleurs outils pour qu'ils puissent faire leur travail encore mieux ? "

Saviez-vous que PwC utilisait Lotus Notes depuis très longtemps car IBM était un de ses gros clients ? Ainsi, ils ont utilisé le produit IBM jusqu'en 2010-2011 environ, lorsqu'ils ont ignoré Microsoft Office et sont allés directement à Google Docs. C'était comme sauter le bureau pour passer au mobile - un changement tellement fou. Le tout pour satisfaire les collaborateurs et leur donner des outils plus souples et plus robustes.

Le produit doit régner. Le produit doit basculer. Sinon, vous n'avez aucune chance.

Supposons que vous essayez d'entrer sur un nouveau marché incroyablement concurrentiel. Dans ce cas, la seule façon de gagner est d'avoir un excellent produit.

Ainsi, dans l'entreprise, nous nous sommes mentalement éloignés de cette façon de penser super héritée et avons proposé une croissance axée sur les produits. C'est comme le commerce de consommation.

En fin de compte, les utilisateurs décideront si votre produit vaut la peine d'être acheté ou conservé. Et dans le nouveau monde SaaS, il n'y a pas d'autre moyen de vivre et de survivre que d'avoir un produit incroyable.

Vous pouvez appeler cela une croissance axée sur les produits ; vous pouvez appeler cela la consumérisation de l'entreprise ; Tu peux appeler ça comme tu le veux. Vous devriez avoir un produit phénoménal avec des utilisateurs finaux vraiment satisfaits. Période.

Et qu'est-ce qui vous rend sûr que Mixpanel est un produit incroyable ? Quelle est votre métrique clé ?

Comment savons-nous que nous construisons un produit incroyable ?

Chez Mixpanel, nous avons atteint le point où nous nous sommes dit que nous allions utiliser le Net Promoter Score comme indicateur clé pour l'entreprise. Nous allons examiner ce que nos utilisateurs finaux nous disent sur la façon dont nous nous débrouillons, et si nous n'obtenons pas l'amour, alors nous avons des problèmes. Nous devions continuer et moudre, n'est-ce pas?

Et nous l'avons fait et sommes passés d'un chiffre à deux chiffres à l'endroit où nous en sommes maintenant avec un Net Promoter Score de qualité grand public pour la façon dont nos utilisateurs finaux aiment utiliser le produit. Et cela est devenu le catalyseur du changement de produit en fonction de ce que nos utilisateurs voulaient.

En analysant les commentaires des utilisateurs, nous avons fait de nombreuses découvertes. L'un d'eux est que personne ne veut de contenu sécurisé; personne ne veut remplir un formulaire pour lire un document. Il en va de même pour les prix. Après avoir réalisé que les utilisateurs aimaient les prix transparents, nous nous sommes lancés dans un voyage de deux ans pour rendre nos prix de plus en plus transparents .

Avez-vous déjà rêvé d'entrer dans un Apple Store et de négocier le prix de l'iPhone avec le vendeur ? Pourquoi devriez-vous placer des demandes personnalisées et passer par plusieurs séries d'appels et de réunions pour déterminer le prix final du produit ?

Bref, personne ne veut négocier. La négociation est un moyen d'arriver à une fin très amère. Et cela signifie qu'en fin de compte, même si vous avez obtenu le meilleur prix, vous ne savez toujours pas si vous avez obtenu le meilleur prix.

Tu t'en vas en te disant, mec, peut-être qu'on aurait pu en avoir plus. Vous partez en vous sentant blessé parce que vous réalisez que vous subventionnez la bonne ou la mauvaise affaire que d'autres personnes ont obtenue, ce qui est insensé.

Alors nous sommes sortis et avons dit – pas plus. Nous allons donner le meilleur prix qui a la meilleure intégrité de marge à tout le monde. Nous n'essayons pas de marchander ou de facturer ce client plus que ce client. Nous allons simplement en faire un parcours d'achat incroyable, et nous allons nous débarrasser de cette friction dans le processus d'achat.

Si vous essayez simplement d'acheter l'outil et de vous lancer, la dernière chose que vous voulez, c'est cette asymétrie d'information. Vous ne savez même pas si vous allez pouvoir utiliser cette chose. Mais les entreprises ne vous donneront pas le prix. Comme, oh, non, nous ne pouvons pas parler de prix avant notre quatrième réunion. Et quelle est la chose la plus précieuse dans votre vie ? C'est ton heure. Donnez-moi quatre heures de plus, et je vous dirai combien ça coûte.

Nous ne sommes pas d'accord.

Donc, après avoir mis en place ce système de tarification transparent, comment cela a-t-il affecté vos inscriptions et vos résultats en général ?

Il est encore tôt pour tirer des conclusions car nous sommes à peine sortis de la porte avec cela. Pourtant, l'hypothèse que nous avions en faisant ce changement concernant à quel point une meilleure conversion cela aurait pour la monétisation est bien validée jusqu'à présent dans nos données limitées.

Merci, Amir. Parlons maintenant de la façon dont les clients utilisent les outils d'analyse en libre-service comme Mixpanel ? Quels sont les cas d'utilisation typiques ?

Il y a quelques années, cela aurait été une conversation très ciblée sur le développement de produits comme, oh, le client Mixpanel XYZ l'a fait, puis a changé l'UX et amélioré la version d'une manière folle, n'est-ce pas ? Cela aurait été l'étude de cas que j'aurais partagée avec vous.

Mais la vérité est qu'aujourd'hui, les gens l'utilisent pour toutes sortes de choses. Nous avons un entonnoir de recrutement fonctionnant dans Mixpanel. Les entreprises de BI utilisent nos analyses en libre-service dans leurs activités de vente PLG. L'une des plus grandes entreprises de vente au détail de café nous utilise pour son cycle de vie marketing, pour obtenir des promoteurs et améliorer l'adoption de la fidélité. De plus, nous avons ces énormes entreprises technologiques où les fondateurs utilisent Mixpanel tous les jours pour comprendre leurs mesures d'adoption et d'engagement des applications.

Je parlais l'autre jour au directeur financier d'un de nos clients qui m'a dit qu'il utilisait les indicateurs avancés dans les données produit pour mieux prévoir les finances et pour fournir ces indicateurs avancés à ses investisseurs pour la prise de décision. Cela étant dit, les cas d'utilisation de l'analyse en libre-service sont illimités.

C'est puissant et ça commence juste à trouver cette fondation. Et ce qui rend Mixpanel puissant, c'est l'ordre de grandeur.

Avec l'essor de l'entreposage de données dans le cloud, l'adoption devient plus massive.

Au fait, quelle est la taille de votre équipe d'ingénierie sociale ? Est-il distribué ?

Environ 100 spécialistes aujourd'hui. Nous sommes assez répartis, mais surtout aux États-Unis en ce moment.

Et quels sont vos projets pour l'avenir ? Où aimeriez-vous voir Mixpanel d'ici deux à quatre ans ?

Ma mission a toujours été d'aider d'autres entreprises à se développer et à réussir, peu importe où j'ai travaillé.

Une chose est vraie : dès que vous atteignez un certain niveau de complexité, la plupart des gens ne savent tout simplement pas ce qui se passe.

Supposons que l'entreprise a un produit à succès et qu'il décolle. Et puis vous faites un tas de nouveaux paris. Vous déployez de nouveaux produits, vous lancez de nouvelles fonctionnalités, puis vous sortez et demandez s'ils font une différence. Profitons-nous simplement de la même vague qui nous a fait décoller en premier lieu ? Les nouveautés font-elles une différence pour nous ou non ?

Et vous seriez choqué de voir à quel point il y a un écart entre la prise de conscience de ce qui fait réellement une différence et l'impact réel.

L'analytique basée sur les événements, dans la façon dont nous poursuivons ce sur quoi nous innovons, est une puissance essentielle. C'est cette attribution même qui peut lier les événements et les résultats fondamentaux qui façonnent votre entreprise et lier cela à ce qui a fait la différence. Était-ce votre campagne de marketing ? Était-ce le changement de produit ? Était-ce un nouveau positionnement que vous avez lancé ? Était-ce une nouvelle géographie que vous avez tenté de pénétrer ?

Ces facteurs et nuances entrent généralement dans la monétisation et la croissance d'une entreprise. Et jusqu'à présent, toutes les limitations dont nous avons parlé au début de cet appel empêchent réellement les entreprises de prendre des décisions intelligentes et éclairées sur les investissements à poursuivre, les investissements à arrêter ou les nouvelles choses qu'elles devraient rechercher en fonction sur une compréhension de leur entonnoir de revenus réels.

Et c'est là que nous allons être. Espérons que notre vision se réalisera et que Mixpanel sera en mesure d'avoir un impact réel sur la façon dont le travail des gens est directement lié à un résultat qui fait avancer l'entreprise.

Amir, je suis également curieux d'en savoir plus sur votre passage sur Twitter. Ainsi, vous aviez passé plusieurs années chez Twitter dans différents rôles. Pouvez-vous imaginer qu'à l'époque, Twitter deviendrait ce qu'il est aujourd'hui ?

Twitter est vraiment compliqué, et une partie de la complication a beaucoup à voir avec sa nature publique. C'était une boucle fermée parce que Twitter était une plate-forme sociale en direct, tournée vers le public, générant beaucoup plus d'opinions et d'intérêt public que même Facebook, qui était beaucoup plus grand et plus largement adopté. À bien des égards, le pouvoir de Twitter était indiscutable en termes de ce qu'il a fait, comment il a façonné le monde et comment il a progressé pour avoir l'impact qu'il a encore de nos jours.

Au début, nous avions deux voies principales que nous allions emprunter pour créer Twitter. L'un était un protocole - le pipeline qui alimente toutes les différentes applications qui tirent parti de cette technologie un-à-plusieurs.

Et la deuxième façon était pour nous de sortir et de posséder l'expérience de l'utilisateur final. Et le moment où nous avons pris la décision de posséder l'expérience de l'utilisateur final a eu des conséquences réelles d'une manière que nous devions maintenant gérer cette expérience. Nous devions avoir toutes les différentes politiques et fonctionnalités qui sont devenues de plus en plus pertinentes pour le public à mesure que le climat politique a changé.

À partir de ce moment, Twitter n'était plus seulement une entreprise technologique.

C'est maintenant au cœur de la façon dont les informations sont échangées, de la façon dont les tendances sont définies et de la façon dont les gens façonnent leurs opinions sur différents sujets. Au début, la mise à l'échelle de quelque chose comme ça était un problème d'infrastructure.

Aujourd'hui, c'est autant un problème de gouvernance et un problème humain qu'un problème technologique. Mon point de vue est que je n'ai pas particulièrement d'opinion que j'aimerais partager sur le cycle de changements que Twitter a traversé du point de vue de la propriété au cours des dernières années.

Mais tant que nous restons fidèles à l'impact réel que non seulement Twitter, mais toutes les entreprises de médias sociaux ont sur les gens et la société dans son ensemble, ces produits peuvent être incroyablement utiles et précieux si nous prenons ces choses au sérieux.

Toute technologie puissante doit également réfléchir à la manière dont elle doit évoluer et se façonner pour aider à construire une société meilleure. Comment y arriver est plus d'une voie. Facebook a pris un chemin très différent pour y arriver que Twitter.

Et c'est normal qu'il y ait différentes manières parce qu'alors nous verrons si l'une fonctionne et nous pouvons la reproduire sur l'autre. Je suis content qu'ils ne se copient pas sur cette route.

Vous avez aimé l'entretien ? S'il vous plaît partagez-le pour aider plus de gens à le lire.