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Download the e-BookDes métriques éprouvées pour favoriser le succès du produit — et de l'entreprise
Introduction : Les défis et opportunités modernes du leadership produit
Que signifie mesurer le succès de votre produit et de votre entreprise ?
Certes, quelques piliers restent incontournables — augmenter le nombre d'utilisateurs actifs, l'adoption et la rétention d'un produit sera toujours fondamental pour la réussite continue de l'entreprise.
Mais les choses sont légèrement différentes aujourd'hui. Par exemple, Gartner prédit que 75 % des entreprises auront opérationnalisé l'IA d'ici 2025. L'IA transforme rapidement les opérations des grandes entreprises modernes, et nombre d'entre elles s'efforcent en ce moment même de comprendre comment mesurer le succès. Dans le même temps, les pratiques de travail et de management évoluent — l'automatisation, le vibe coding et l'intelligence utilisateur ne sont que la partie émergée de l'iceberg.
Être un leader produit en 2025 exige un équilibre délicat entre maîtrise technique et vision stratégique, afin d'apporter de la clarté dans un environnement saturé d'informations. Avec l'émergence de nouvelles technologies et de nouvelles façons de faire, les leaders produit constatent que c'est une période incroyablement stimulante pour mener un produit vers le succès.
Dans ce guide, nous nous appuyons sur notre expérience auprès de plus de 14 000 clients au cours de l'année écoulée pour aborder les 10 KPI que tout leader produit doit connaître. Tout en mettant l'accent sur ce que nous considérons comme les KPI essentiels pour chaque équipe produit, nous examinons également comment l'IA modifie la donne.
Comprendre ce qui est essentiel pour mesurer le succès d'un produit
Prenons un peu de recul pour comprendre les différents types de KPI à un niveau général. Voici trois catégories à garder à l'esprit :
- Résultats commerciaux : Quels sont vos résultats commerciaux les plus cruciaux, et comment votre produit influence-t-il les résultats commerciaux et financiers clés à court et à long terme ? Ceux-ci peuvent être étroitement liés à la réduction du taux de désabonnement, à l'amélioration de la rétention des utilisateurs sur le long terme, ou à l'acquisition de nouveaux utilisateurs ou abonnés.
- Utilisation du produit : Ces KPI reflètent le comportement des utilisateurs au sein de votre produit. Quelles fonctionnalités utilisent-ils le plus ? Où se retrouvent-ils bloqués ? Ces métriques sont essentielles pour comprendre dans quelle mesure les utilisateurs trouvent, ou non, de la valeur dans votre logiciel.
- Performance du produit : Ces KPI mesurent la capacité de votre produit à remplir sa fonction prévue. Quel est le temps de réponse de votre produit ? Combien de temps d'indisponibilité avez-vous connu le mois dernier ? Il est souvent préférable de définir un benchmark interne pour les indicateurs de qualité et de vous évaluer par rapport à celui-ci chaque mois ou chaque trimestre.
Les 10 KPI essentiels pour 2025
Pour sélectionner nos principaux KPI, nous avons retenu des indicateurs permettant aux responsables produit de suivre les aspects cruciaux de leurs applications, tels que les coûts, l'adoption des fonctionnalités et le sentiment des utilisateurs. Ces métriques répondent aux doubles exigences d'innovation et de stabilité, en vous aidant à comprendre comment vos utilisateurs interagissent avec votre logiciel afin de réduire le taux de désabonnement tout en obtenant des informations clés sur ce qu'ils pourraient souhaiter à l'avenir.
1. Valeur vie client prédictive (CLTV)
Il est communément admis qu'acquérir de nouveaux clients coûte bien plus cher que de les fidéliser. C'est pourquoi il est essentiel de comprendre la valeur vie d'un client à long terme.
Les modèles CLTV traditionnels, qui reposent sur des moyennes historiques, peinent à prendre en compte des variables dynamiques telles que les évolutions comportementales induites par l'IA ou les perturbations des chaînes d'approvisionnement. Les entreprises les plus compétitives se tournent vers des modèles prédictifs pilotés par l'IA pour comprendre comment les décisions prises aujourd'hui peuvent influencer les revenus futurs.
La CLTV prédictive intègre le machine learning pour analyser des flux de données en temps réel, notamment les schémas d'interaction des utilisateurs, les tendances macroéconomiques et les événements géopolitiques. Elle peut exploiter des données transactionnelles, des métriques de comportement utilisateur ainsi que des préférences en matière de fonctionnalités ou de produits.
Par exemple, un éditeur de logiciels B2B pourrait utiliser la CLTV prédictive pour allouer des ressources à des secteurs à fort potentiel, tels que la santé ou les énergies renouvelables, où les évolutions réglementaires créent des opportunités de croissance.
Pourquoi la CLTV est-elle importante ?
La CLTV prédictive est essentielle pour mieux comprendre la valeur générée par vos produits et s'appuie sur le machine learning pour fournir des estimations de valeur plus précises. De plus, elle peut vous aider à mieux comprendre comment les utilisateurs sont susceptibles d'adopter de nouvelles fonctionnalités, notamment celles reposant sur l'IA.
Comment mesurer la CLTV
La CLTV est simple à calculer : prenez la valeur annuelle d'un client, multipliez-la par la durée de vie moyenne de ce client (en années d'abonnement ou de licence), puis soustrayez les coûts d'acquisition ou de maintenance (tels que les coûts généraux d'acquisition client, les coûts liés au délai de rentabilisation ou d'autres indicateurs).
2. Taux d'adoption des fonctionnalités IA
L'adoption des fonctionnalités est essentiellement un indicateur d'activation des utilisateurs, et l'adoption des fonctionnalités d'un produit IA témoigne clairement de la valeur immédiate et continue que vos produits IA apportent aux utilisateurs.
Cet indicateur clé de performance mesure le degré d'engagement des utilisateurs avec les fonctionnalités IA telles que les chatbots, les rapports automatisés ou l'analyse prédictive. Un faible taux d'adoption peut signaler un décalage entre les besoins des utilisateurs et la conception des fonctionnalités. Par exemple, une plateforme CRM pourrait découvrir que ses prévisions de ventes pilotées par l'IA sont sous-utilisées en raison d'un manque de formation, ce qui l'amènerait à repenser l'expérience d'onboarding in-app.
Si votre équipe comprend comment votre base d'utilisateurs interagit avec les fonctionnalités d'IA, elle peut mieux accompagner les utilisateurs et encourager une adoption continue.
Pourquoi le taux d'adoption des fonctionnalités d'IA est-il important ?
Le suivi de l'adoption de l'IA garantit le retour sur investissement. Un faible taux d'adoption signale une conception de fonctionnalité inadaptée ou un onboarding insuffisant, tandis qu'un taux élevé est corrélé à la rétention et à la croissance des revenus. Mesurer l'engagement avec les chatbots ou l'analyse prédictive aide les équipes à affiner l'expérience utilisateur et à justifier les coûts de développement de l'IA.
Comment mesurer le taux d'adoption des fonctionnalités d'IA
Le taux d'adoption est exprimé en pourcentage de l'ensemble de votre base d'utilisateurs ayant accès à la fonctionnalité :
Comment augmenter l'adoption des fonctionnalités
L'un des principaux avantages de la mesure de l'adoption est de comprendre comment orienter les clients vers les fonctionnalités qui leur seraient bénéfiques, les rendant ainsi plus susceptibles de rester engagés avec votre produit. En ce qui concerne l'adoption des fonctionnalités clés, il est plus efficace de le faire au sein même du produit. Les tactiques in-app pour stimuler l'adoption des fonctionnalités comprennent :
- Utiliser la messagerie in-app pour annoncer les nouvelles fonctionnalités.
- Utiliser des guides interactifs in-app pour orienter les utilisateurs vers des fonctionnalités spécifiques et faciliter l'onboarding.
- Utiliser la segmentation pour cibler les communications vers les clients qui trouveraient de la valeur dans la fonctionnalité.
Exemple concret : Okta
Mesurer l'expérience utilisateur implique de comprendre votre base d'utilisateurs à un niveau granulaire. Okta a constaté que Pendo l'a aidée à comprendre l'expérience de ses clients existants et à identifier des opportunités d'amélioration.
« Nous pouvons segmenter, cibler et recibler les utilisateurs sur différents canaux en fonction des données dont nous disposons afin de pouvoir les accompagner, les guider ou les inciter efficacement à franchir les étapes essentielles de la configuration d'Okta. »
Tom Witczak, Directeur de l'expérience digitale, Okta
3. Croissance des utilisateurs
La croissance est peut-être la mesure la plus importante pour la santé de votre organisation. Considérez la croissance comme le reflet des efforts de rayonnement de votre marque : dans quelle mesure attirez-vous de nouveaux utilisateurs ? Dans quelle mesure vos efforts contribuent-ils à élargir l'utilisation au sein de votre base d'utilisateurs existante ?
Pourquoi la croissance des utilisateurs est-elle importante ?
Comme le dit le vieux dicton, si vous ne grandissez pas, vous mourez. Les variations des indicateurs de croissance peuvent aider les équipes à identifier des problèmes liés à la portée, à l'expérience utilisateur et à d'autres préoccupations. La « croissance » elle-même peut varier en tant que catégorie, mais pour les plateformes logicielles, elle sera directement liée à l'expansion de la base d'utilisateurs et, par conséquent, à l'augmentation des revenus.
Cela dit, vous pouvez également mesurer la croissance en fonction d'autres facteurs, comme le temps que ces utilisateurs passent sur votre plateforme ou à utiliser certaines fonctionnalités.
Mesurer la croissance des utilisateurs dans le temps
Pour mesurer la croissance des utilisateurs, il est essentiel de comprendre les mesures de temps fondamentales. Les périodes les plus importantes pour la plupart des plateformes logicielles par abonnement sont le mois et l'année. Plus précisément, il s'agit de mesurer la croissance des utilisateurs de mois en mois et d'année en année.
La formule permettant de mesurer la croissance des utilisateurs actifs mensuels (MAU) peut varier selon la période. Par exemple, pour mesurer la croissance d'un mois à l'autre, il convient de calculer le pourcentage de croissance sur cette période :
Cela exprime cette croissance sous forme de pourcentage. Pour mesurer une période plus longue, il suffit d'étendre cette formule. Par exemple, pour mesurer la croissance du début à la fin d'une année, la formule se présenterait comme suit :
4. Score d'engagement produit (PES)
Le PES est un indicateur général de la santé globale de votre produit. Il combine des métriques qui mesurent la stickiness, l'adoption et la croissance. Le PES est conçu pour fournir un bilan rapide en un coup d'œil, mais vous pouvez approfondir les métriques qu'il englobe pour identifier et résoudre les points problématiques.
Pourquoi le PES est-il important ?
Le PES est un guide pour comprendre comment les utilisateurs adoptent et continuent d'utiliser un produit ou une fonctionnalité au fil du temps. C'est également une excellente façon d'avoir une vue d'ensemble des performances d'un produit ou d'une fonctionnalité, vous donnant une idée de l'endroit où vous pourriez commencer à approfondir votre analyse pour mieux comprendre les KPI individuels.
Comment mesurer le PES
Le PES est une combinaison de la fidélisation, de l'adoption et de la croissance. Une fois que vous avez calculé les valeurs d'adoption, de fidélisation et de croissance, vous pouvez calculer votre PES en prenant simplement la moyenne des trois chiffres et en la multipliant par 100 :
Vous pouvez choisir de mesurer votre PES en fonction des visiteurs ou des comptes. Si votre produit est uniquement utilisé par des individus (et non par des équipes), vous souhaiterez probablement mesurer chaque composante du PES uniquement au niveau des visiteurs. Si votre entreprise est axée sur l'acquisition de nouveaux clients, mesurer la croissance (et le PES global) au niveau des comptes reflétera mieux ces efforts. En cas de doute, essayez d'aligner votre configuration PES sur les priorités globales actuelles de votre organisation.
Un meilleur PES = de meilleurs résultats commerciaux
L'équipe de data science de Pendo s'est lancé le défi de prédire le taux de désabonnement, l'utilisation et les taux de croissance des clients en utilisant uniquement le PES. Elle a constaté que les comptes affichant un PES plus élevé dans les mois précédant la fin d'un contrat étaient plus susceptibles de renouveler, tandis que des scores plus faibles étaient corrélés au désabonnement. Six mois seulement de scores PES ont suffi à créer un indicateur fiable de renouvellement.
5. Délai de rentabilisation (TTV)
Dans les marchés concurrentiels, les utilisateurs attendent un retour sur investissement immédiat. Le TTV mesure la rapidité avec laquelle les utilisateurs atteignent leur premier « événement clé » — une action déterminante démontrant la valeur, comme l'achèvement d'une analyse de données dans un outil de BI ou le déploiement de code via une plateforme DevOps. Un TTV lent est souvent corrélé à des taux d'abandon élevés. Par exemple, une plateforme de conception web sans code pourrait réduire le TTV en guidant les utilisateurs à travers des flux de travail basés sur des modèles, leur permettant de lancer une page d'atterrissage en quelques minutes.
Parmi les éléments clés à prendre en compte lors de l'analyse du TTV, on peut citer :
- Efficacité de l'intégration des utilisateurs : Dans quel délai les utilisateurs peuvent-ils naviguer efficacement dans le produit ?
- Premier résultat significatif (FMO) : Quand l'utilisateur accomplit-il sa première tâche fondamentale (créer un rapport, planifier une réunion, etc.) ?
- Réalisation de la valeur totale: Quel processus un utilisateur suit-il pour réaliser pleinement un projet, un livrable ou un résultat avec votre produit ?
Pourquoi le délai de rentabilisation est-il important ?
Les utilisateurs exigent un accès à la valeur le plus rapidement possible. Réduire le TTV grâce à une intégration simplifiée diminue le taux d'abandon et favorise la différenciation concurrentielle, notamment sur les marchés SaaS très concurrentiels.
Comment mesurer le TTV
Il n'existe pas de formule générale pour calculer le TTV — comprendre cette métrique implique de définir clairement ce qu'est la proposition de « valeur » (utilisation d'une fonctionnalité, déploiement d'un processus ou d'une pratique particulière, etc.) ainsi que le point de départ de votre mesure (à partir de la première inscription, de la première connexion ou d'une autre étape clé). En fonction de ces critères, le TTV peut être mieux exprimé en jours, en minutes, voire en secondes.
6. Performance du produit
La tolérance des utilisateurs face aux problèmes de performance a considérablement diminué, et des délais d'une seule seconde peuvent éroder la confiance. Ce KPI quantifie la disponibilité et la réactivité à l'aide de références telles qu'une disponibilité de 99,9 % et des temps de chargement inférieurs à 2 secondes pour les actions critiques. Par exemple, une plateforme e-commerce confrontée à des délais lors du passage en caisse aux heures de pointe risque d'enregistrer des abandons de panier et des atteintes à sa réputation.
Parmi les métriques de performance critiques à prendre en compte, on trouve notamment :
- Disponibilité moyenne du système
- Temps de chargement des pages
- Temps de réponse aux tickets utilisateurs
- Scores de satisfaction des utilisateurs
Pourquoi la performance produit est-elle importante ?
Les indicateurs de performance (disponibilité, temps de réponse) seront non négociables en 2025. Un délai d'une seconde peut réduire les conversions de 7 %, ce qui rend les temps de chargement quasi instantanés et une disponibilité de 99,9 % indispensables pour fidéliser les utilisateurs. C'est particulièrement vrai dans des secteurs comme l'e-commerce ou la fintech.
Comment votre produit se positionne-t-il ?
Les benchmarks de performance produit n'existent pas dans le vide. Ils prennent tout leur sens lorsqu'ils sont comparés à d'autres indicateurs internes ou aux données de vos pairs dans votre secteur. Dans cette optique, Pendo a compilé des données issues de plus de 6 800 applications auprès de 2 500 de ses clients pour aider les équipes à évaluer leurs produits en fonction de la région, de la taille de l'entreprise et du secteur d'activité. Découvrez comment votre produit se positionne grâce aux benchmarks interactifs.
7. Hausse des revenus grâce à la personnalisation
Cet indicateur clé de performance mesure la hausse des revenus générée par des expériences personnalisées, telles que la tarification dynamique ou les recommandations de contenu sur mesure. Par exemple, une plateforme d'e-learning alimentée par l'IA qui personnalise les suggestions de cours peut enregistrer des taux de complétion et des renouvellements d'abonnement plus élevés.
Déterminer le ROI en fonction de la personnalisation implique de relier directement les bénéfices incrémentaux de la personnalisation aux gains de revenus et aux gains d'efficacité en termes de coûts. Les approches peuvent inclure :
- Identifier les indicateurs clés liés à l'adoption et à la rétention des utilisateurs, tels que l'adoption des fonctionnalités, la valeur vie client et le taux de désabonnement. Il est essentiel d'établir une référence à partir de ces critères.
- Associer les approches de personnalisation aux indicateurs, par exemple en utilisant l'IA générative pour créer des messages in-app ou en suivant l'analytique comportementale afin d'apporter un soutien opportun aux utilisateurs interagissant avec les fonctionnalités clés.
- Expérimenter des tests A/B pour aider à associer des tâches de personnalisation spécifiques à des résultats commerciaux positifs.
Pourquoi le ROI de la personnalisation est-il important ?
L'hyper-personnalisation pilotée par l'IA stimule l'engagement, mais nécessite une mesure pour justifier les dépenses associées. Mesurer la hausse des revenus générée par des expériences sur mesure (par ex., la tarification dynamique) garantit que les efforts s'alignent sur les résultats commerciaux.
Cas concret : Alarm.com
Alarm.com souhaitait s'assurer que ses représentants du service client pouvaient répondre aux besoins des utilisateurs grâce à des guides personnalisés et des fonctionnalités d'assistance. Grâce à Pendo Analytics, l'entreprise a utilisé les parcours et les entonnoirs pour mieux comprendre ce que pensaient et ressentaient ses clients, afin d'adapter le contenu à leurs besoins spécifiques.
« Cela a eu un tel impact sur les opérations des agents et sur le sentiment général lors du lancement du centre d'assistance. Et tout aussi important, cela nous permet de croître à grande échelle parce que nous passons beaucoup moins de temps à développer des formations asynchrones en créant des ressources sur le terrain. »
Mary Kidd, Responsable des systèmes, Opérations client chez Alarm.com
8. Taux de désabonnement prédictif
Le taux de désabonnement reste un indicateur clé, mais les modèles prédictifs permettent désormais d'identifier les utilisateurs à risque avant qu'ils ne partent. Les modèles de ML attribuent des scores de risque de désabonnement (0–100) en analysant les baisses d'engagement, les historiques de paiement et les tendances de sentiment. Par exemple, un service de streaming peut signaler les utilisateurs qui réduisent leur temps de visionnage après une hausse de prix, déclenchant ainsi des offres de fidélisation ciblées.
Pourquoi le taux de désabonnement prédictif est-il important ?
Les modèles prédictifs identifient les utilisateurs à risque avant qu'ils ne partent, en analysant les baisses d'engagement et les tendances de paiement. Des stratégies de fidélisation proactives (p. ex., offres ciblées) réduisent l'attrition et protègent les revenus dans les modèles par abonnement.
Comment mesurer le taux de désabonnement prédictif
Traditionnellement, le taux de désabonnement peut être exprimé par la formule suivante :
Cependant, le taux de désabonnement prédictif est davantage tourné vers l'avenir. Il s'agit d'utiliser des analyses et des tendances mensuelles pour déterminer le désabonnement potentiel au cours des mois à venir. Le machine learning et l'IA peuvent fournir une analyse plus approfondie.
9. Net Promoter Score (NPS)
Vos utilisateurs recommanderaient-ils votre marque ? Si ce n'est pas le cas, vous pouvez utiliser le NPS pour comprendre leurs sentiments concernant leur expérience avec vos produits.
Généralement, un NPS est recueilli en interrogeant les utilisateurs et les clients, en séparant les « promoteurs » des « détracteurs » en fonction de leurs réponses, puis en exprimant cette relation sous forme de ratio entre les deux.
Ces scores offrent un excellent aperçu des pensées et des ressentis des utilisateurs, en particulier lorsqu'ils sont collectés directement dans le logiciel. Les réponses sont contextuelles et opportunes, offrant des moyens de traiter les problèmes de manière proactive plutôt que réactive. Cela rend le NPS particulièrement utile en tant que système d'alerte précoce pour l'insatisfaction et les expériences des clients.
Pourquoi le NPS dans les boucles de rétroaction est-il important ?
Comprendre le sentiment des clients est toujours utile, et suivre le NPS de manière régulière vous permet de voir comment vos clients vous recommanderont aujourd'hui et à l'avenir. Cependant, le NPS est une mesure qualitative, ce qui signifie qu'il fonctionne mieux en association avec des données quantitatives—comme l'utilisation du produit—pour l'étayer.
Exemple concret : Cision
Cision souhaitait savoir ce que les nouveaux clients pensaient de la marque et, plus précisément, comment des scores NPS plus élevés découlaient de différents comportements clients. Grâce à Pendo, ils ont utilisé des enquêtes NPS ciblées pour découvrir quels indicateurs rendaient les clients plus enclins à promouvoir la marque.
« La capacité à regrouper les données au niveau du compte est un grand facteur de différenciation pour nous. Aucun de nos autres outils d'analyse ne peut faire cela. »
Becky Banasik, Vice-présidente de la réussite client, Cision
10. Vélocité du feedback à la fonctionnalité
Cet indicateur clé de performance mesure la rapidité avec laquelle les équipes traduisent les retours des utilisateurs en améliorations produit. Par exemple, un outil de gestion de projet peut prioriser les demandes de fonctionnalités des utilisateurs avancés et publier des mises à jour lors de sprints trimestriels.
Pourquoi la vélocité du feedback à la fonctionnalité est-elle importante ?
Votre plateforme ou produit est développé en continu selon un modèle de développement SaaS. Cela signifie que les retours des utilisateurs seront essentiels pour remédier aux limitations du logiciel et proposer un produit qui répond aux besoins d'une base d'utilisateurs établie (et, idéalement, fidèle).
Comment mesurer la vélocité du feedback à la fonctionnalité
Cette métrique est exprimée sous la forme d'une période moyenne entre les premiers retours des utilisateurs ou les revues alpha et la mise en œuvre des fonctionnalités liées à ces retours. Vous pouvez vous appuyer sur vos plateformes de commentaires et de feedback pour observer comment les boucles de retour génèrent des changements progressifs, et documenter le nombre de fonctionnalités en production qui résultent de retours utilisateurs directs ou indirects.
Exemple concret : Filevine
La plateforme juridique Filevine avait établi en interne qu'elle devait intégrer des mises à jour de fonctionnalités continues dans son cycle de développement. Elle devait maintenir le logiciel en développement tout en conservant une feuille de route à long terme fondée sur les retours clients, reflétant les exigences du secteur tout en garantissant la conformité réglementaire. Elle a utilisé Pendo Feedback pour recueillir les réponses des utilisateurs grâce à des demandes de feedback ciblées et contextuelles.
« L'utilisation des analyses comportementales et des guides in-app de Pendo en conjonction avec Pendo Feedback en a fait un ensemble parfait. La possibilité d'avoir tous les contextes d'utilisation, directement aux côtés des retours, a été déterminante. »
Mary Lyon, Directrice du feedback produit, Filevine
KPI pérennes
Pendant que vous commencez à mesurer, analyser et améliorer les KPI augmentés par l'IA que nous avons présentés ci-dessus, ne négligez pas les KPI bien établis (et toujours pertinents). En voici trois qui ne se démodera jamais :
Rétention nette du chiffre d'affaires (NRR)
La rétention nette du chiffre d'affaires (NRR) reste un indicateur clé pour les entreprises à abonnement, notamment parce qu'elle soutient la fidélisation continue des revenus. Selon McKinsey, les entreprises affichant un NRR d'au moins 120 % pourraient espérer une croissance annuelle de 20 % sans acquérir de nouveaux clients.
Le NRR est la différence entre l'expansion et le churn. On s'attend généralement à ce que le NRR soit supérieur à 100 %, en supposant que vous perdrez certains clients, mais que vous trouverez également des moyens d'accroître la valeur des clients que vous conservez.
Comment mesurer le NRR
Comme la définition le suggère, vous pouvez mesurer le NRR en soustrayant le churn de l'expansion, ce qui nécessite quatre valeurs :
- Revenu récurrent mensuel du mois précédent
- Revenus générés par les ventes incitatives et croisées
- Revenus perdus en raison des rétrogradations
- Revenus perdus en raison du churn
Les entreprises suivent généralement le NRR mensuellement ou annuellement, mais nous vous conseillons d'examiner votre rétention nette des revenus mensuelle afin de prendre des mesures rapides en cas de fluctuations.
Adoption
Les indicateurs d'adoption valident l'adéquation produit-marché, mais nécessitent désormais une plus grande granularité pour distinguer l'utilisation générale du produit de l'engagement avec les fonctionnalités basées sur l'IA. En 2025, les produits s'appuieront de plus en plus sur des outils d'IA intégrés — tels que des workflows automatisés ou des analyses prédictives — pour se différencier, et (selon Accenture) 97 % des dirigeants considèrent cette évolution comme transformatrice pour leur secteur.
Les responsables doivent suivre les taux d'adoption globaux et la manière dont les utilisateurs interagissent avec les différentes fonctionnalités. Par exemple, une plateforme de gestion de projet pourrait surveiller les utilisateurs actifs hebdomadaires (WAU) de sa fonctionnalité de priorisation des tâches basée sur l'IA, en corrélant ces données avec les taux d'upsell vers des niveaux premium.
Comment mesurer l'adoption
L'adoption d'un produit peut être exprimée dans le temps par le nombre d'utilisateurs actifs mensuels (MAU), d'utilisateurs actifs hebdomadaires (WAU) ou d'utilisateurs actifs quotidiens (DAU). Vous pouvez également mesurer l'adoption d'un produit sous forme de taux relatif aux nouvelles inscriptions d'utilisateurs sur une période donnée. La façon dont vous mesurez l'adoption d'un produit dépendra en grande partie de ce que signifie être un utilisateur actif du produit. Si votre logiciel est un logiciel auquel les clients doivent accéder quotidiennement, un indicateur DAU sera probablement le plus pertinent.
Stickiness
La stickiness — mesure de l'utilisation habituelle d'un produit — a évolué au-delà du simple suivi des connexions quotidiennes. Les fonctionnalités d'IA, telles que les recommandations personnalisées ou les insights prédictifs, approfondissent désormais l'engagement des utilisateurs au sein d'une application. Par exemple, une application fintech utilisant l'IA pour anticiper les habitudes de dépenses peut inciter les utilisateurs à revenir chaque jour consulter leurs prévisions budgétaires (avec un impact direct sur la rétention).
Les métriques de stickiness modernes doivent isoler l'engagement généré par l'IA, en comparant les taux de rétention entre les utilisateurs qui adoptent ces fonctionnalités et ceux qui s'appuient sur les fonctionnalités traditionnelles.
Comment mesurer la stickiness
La stickiness se reflète dans le ratio d'utilisateurs actifs à un moment précis par rapport aux utilisateurs actifs sur une période donnée. Par exemple, vous pouvez évaluer la stickiness de votre logiciel sur une journée donnée à l'aide des DAU et MAU :
Des KPI essentiels, enrichis
L'IA transforme la façon dont les responsables produit suivent et interprètent les KPI, rendant le succès produit plus mesurable, prédictif et actionnable que jamais. Des insights utilisateurs en temps réel à l'analyse automatisée des tendances, les analyses pilotées par l'IA permettent aux product managers de dépasser les tableaux de bord statiques pour adopter une prise de décision dynamique et adaptative.
À mesure que l'IA continue d'évoluer, ceux qui intègrent ses capacités dans leurs cadres de KPI acquerront un avantage concurrentiel significatif, garantissant que leurs produits répondent aux exigences actuelles du marché tout en anticipant les tendances futures.
Pendo aide les entreprises à mesurer et à améliorer les KPI abordés tout au long de ce guide. Utilisez les analyses produit et les données de rejeu pour comprendre le comportement des utilisateurs et identifier les points de friction, et l'analyse basée sur l'IA pour repérer les tendances. En combinant ces données quantitatives avec des retours qualitatifs, les équipes obtiennent une vue complète de l'expérience client. Elles peuvent ensuite agir facilement grâce à des guides in-app sans code qui augmentent l'adoption du produit, stimulent l'engagement des utilisateurs et font croître les revenus.
Prêt à voir comment Pendo peut vous aider à mesurer les KPI produits clés et à agir en conséquence ? Obtenez une démo personnalisée dès aujourd'hui.
