Business intelligence (ou BI) vs. Analytics produit – et pourquoi les deux sont nécessaires | Mixpanel
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Business intelligence (ou BI) vs. Analytics produit – et pourquoi les deux sont nécessaires

Adam Kinney Principal Product Manager @ Mixpanel

En 2019, les outils de Business Intelligence (BI) leaders du marché, Looker et Tableau, ont été achetés par Google et Salesforce pour plus de 18 milliards de dollars combinés. Plus récemment, en 2020, Snowflake, le data warehouse basé sur le cloud, est entré en bourse avec une capitalisation boursière impressionnante de 70 milliards de dollars. Ces transactions massives montrent que les outils de BI et les data warehouses constituent une combinaison puissante que les entreprises du monde entier intègrent dans leurs piles technologiques. Cependant, ils ne répondent pas aux besoins de tout le monde en matière de données, en particulier des « équipes produits ».

Les outils de BI sont excellents pour visualiser les données qui peuvent être interrogées depuis un data warehouse. Cela signifie que l’analyse et les visualisations de BI peuvent couvrir un large éventail de données sur n’importe quel aspect de votre entreprise, qu’il s’agisse de la finance, du marketing, des ressources humaines ou des produits. Ils sont parfaits pour condenser l’énorme quantité de données de votre organisation en quelques indicateurs clés ou KPI afin que tout le monde dispose des mêmes faits de base sur votre activité. Mais la BI présente deux inconvénients majeurs:

  1. Parce que la BI est si flexible dans les types de données qui peuvent être visualisées, elle ne peut pas aller aussi loin que les outils spécialement conçus pour un domaine d’analyse particulier.
  2. Il faut un investissement initial en données, coûteux en temps et en argent, pour profiter des avantages de la BI.

Les forces et faiblesses relatives peuvent être résumées comme suit :

Examinons chacun de ces points tour à tour, et comparons-les avec un outil d’analytics produit comme Mixpanel.

Profondeur contre ampleur de l’analyse

Mixpanel est conçu dès le départ pour être un outil d’analytics en libre-service permettant aux responsables, ingénieurs et concepteurs produits d’obtenir des réponses à leurs questions sur le comportement des utilisateurs vis-à vis des produits. Nous utilisons un modèle de données simple et standardisé qui saisit les aspects importants des événements, des utilisateurs et d’autres dimensions. Cette standardisation nous permet de disposer d’un moteur d’interrogation puissant et finement réglé, capable de répondre à des questions beaucoup plus efficacement qu’un outil de BI plus général, ainsi que d’une interface utilisateur spécialement conçue qui permet d’obtenir facilement des réponses à des questions même très complexes en quelques secondes. Il en résulte que les équipes produits peuvent s’engager dans un processus rapide, exploratoire et créatif de développement de produits avec une analyse du comportement des utilisateurs, sans intermédiaires ni goulots d’étranglement.

Pour vous donner un exemple de la puissance de l’approche de Mixpanel, envisagez une analyse de tunnel qui vous permette de voir comment les utilisateurs progressent dans votre flux d’inscription. Une analyse de tunnel à plusieurs étapes peut nécessiter des centaines de lignes de SQL, mais vous pouvez faire une telle analyse dans Mixpanel en 10 clics environ. Maintenant, disons que vous voulez en savoir plus sur les raisons pour lesquelles certains utilisateurs abandonnent à un stade particulier du flux d’inscription. Dans Mixpanel, vous pouvez enregistrer ce groupe comme une cohorte et voir ensuite s’il augmente ou diminue avec le temps, le segmenter selon les propriétés utilisateurs que vous suivez, ou voir les autres façons dont il diffère des autres utilisateurs.

Tout ceci est à l’opposé d’un outil de BI, où chacune de ces étapes nécessiterait un nouveau flux de travail pour l’équipe d’ingénierie des données afin de transformer les données dans un format correct pour pouvoir répondre à cette question. Plutôt que d’obtenir des réponses à de nouvelles questions en quelques secondes, il est plus courant d’attendre des semaines. De nombreuses entreprises tentent de combler cette lacune en engageant des analystes de données ou des scientifiques spécialisés pour aider les équipes produits à interroger directement le data warehouse afin d’obtenir des réponses. Mais comme cette expertise se fait rare de nos jours, il faut parfois attendre des jours pour obtenir une réponse qui aurait pu être apportée en quelques secondes.

Un outil d’analytics produit comme Mixpanel fournit non seulement les réponses dont les équipes produits ont besoin, mais il facilite également la vie de l’équipe de données et des analystes de données en leur permettant de se décharger d’une énorme quantité de travail manuel et de se concentrer sur des priorités stratégiques plus importantes. Nous voyons beaucoup de nos clients réussir en utilisant la BI pour couvrir des indicateurs plus amples de l’entreprise, et Mixpanel pour permettre à l’équipe produit d’aller en profondeur.

Implémentation : construire votre stack de données

Un investissement initial important dans les données est nécessaire pour tirer parti d’un outil de BI. La plupart des entreprises qui utilisent des outils de BI ont une équipe d’ingénierie des données dédiée dont le travail consiste à collecter des données, à garantir leur qualité, à transformer les données en tableaux qui peuvent être interrogés efficacement par l’outil de BI, et à charger les données dans un data warehouse.

La plupart des entreprises finissent par se rendre compte qu’elles doivent faire cet investissement pour construire leur propre pile de données. C’est pour elles le seul moyen d’obtenir un contrôle total de leurs données et de s’assurer que toutes les fonctions de l’entreprise utilisent des données de haute qualité et fiables pour répondre à leurs besoins variés. Mais il n’est pas pratique de faire un tel investissement plus tôt dans le cycle de vie d’une entreprise, et cela n’est pas vraiment nécessaire. Par ailleurs, l’analytics produit est essentielle tout au long du cycle de vie d’une entreprise.

Toutes les entreprises, depuis les startups qui débutent aux sociétés du Fortune 500, s’engagent dans le développement de produits. Un retour d’information rapide sur la manière dont les utilisateurs s’intéressent à votre produit est d’une part essentiel pour trouver une adéquation entre le produit et le marché, d’autre part pour améliorer encore des produits déjà performants. Il serait effectivement formidable d’exploiter la BI dans les premiers temps, mais pour la plupart cela n’est tout simplement pas possible. Mixpanel peut être implémenté bien avant que vous ne soyez prêt à vous lancer dans la construction d’une pile de données complète, mais il peut également être intégré à votre pile de données lorsque vous franchirez le pas.

Pour les entreprises qui ne disposent pas de leur propre pile de données, Mixpanel peut être implémenté rapidement en utilisant nos propres SDK ou une plateforme de données clients (CDP) comme Segment ou mParticle. De cette manière, dès le premier jour, vos équipes produits ont accès à des analyses de produits super puissantes pour une itération et une croissance rapides.

Collecte de données par Mixpanel
Implémentation avec des données transmises directement à Mixpanel

Mais lorsque vous faites cet investissement dans votre propre pile de données, ou si vous l’avez déjà fait, alors Cloud Import est le moyen idéal d’intégrer Mixpanel. Cela signifie que les données qui entrent dans Mixpanel sont identiques aux données interrogées par les outils de BI et d’autres applications de données qui proviennent de votre data warehouse. La façon la plus simple d’importer des données de votre data warehouse vers Mixpanel est d’utiliser un outil Reverse ETL comme Census. Vous pouvez également utiliser l’API d’importation de Mixpanel.

L’intégration de Mixpanel à votre data warehouse permet d’éviter les problèmes qui surviennent parfois lorsque les clients transmettent des données d’événements directement à Mixpanel et ont également un data warehouse comme source de vérité. Par exemple, disons que vous cherchez à obtenir un ensemble de données cohérents. Si un événement est suivi côté client avec les SDK de Mixpanel, mais que votre équipe de données suit cet événement côté serveur, vous pouvez obtenir des réponses différentes entre Mixpanel et votre outil de BI. De plus, tout le travail effectué par votre équipe de données pour améliorer la qualité des données et enrichir les événements avec des données provenant d’autres sources rendra Mixpanel encore meilleur.

Mixpanel intégré dans une stack de données

S’il est correctement implémenté, Mixpanel peut répondre aux besoins de vos équipes produits dès le départ et évoluer avec votre entreprise. En fin de compte, la question n’est pas tant de décider d’utiliser soit BI soit Mixpanel, mais juste de savoir quand vous êtes prêt à ajouter BI en plus de Mixpanel. Vous aurez besoin d’analytics produit de toute façon, et Mixpanel fonctionne très bien en combinaison avec un outil de BI lorsque vous êtes prêt à faire un investissement en données.

Êtes-vous prêt à commencer ? Parlez à un spécialiste dès aujourd’hui.

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