Comment GenAI Peut Rendre les Analyses Plus Accessibles aux Équipes Produits ? (avec Mario Ciabarra)

Que vous préfériez le terme axé sur les données, informé par les données ou ébloui par les données, peu importe—la technologie d'aujourd'hui ne peut survivre sans des ensembles de données de haute qualité ET les outils pour les utiliser efficacement. Mais nous ne pouvons pas non plus nous permettre de penser aux données comme la responsabilité d'un ou deux départements seulement dans l'organisation—au lieu de cela, nous devons aborder 2025 avec un état d'esprit de démocratisation des données. En d'autres termes, notre entreprise, ce sont nos clients, donc ce que disent nos clients devrait concerner tout le monde. 

Mon invité aujourd'hui est Mario Ciabarra, fondateur et PDG de Quantum Metric. Quantum est une plateforme d'analyse alimentée par Gen-AI qui permet aux entreprises d'interpréter les données en informations utiles pour différents intervenants afin que tout le monde—du designer produit du premier jour au fondateur de l'entreprise—puisse intégrer l'empathie pour les clients dans chaque décision. Nous avons discuté de la façon dont cela fonctionne en pratique, des considérations autour de l'hygiène des données, et de certaines prédictions sur la façon dont Gen-AI va stimuler l'évolution de l'analyse cette année et au-delà.

Points Forts de l'Interview

• Rencontrez Mario Ciabarra [01:05]
  • Mario a toujours été entrepreneurial, montrant des signes précoces d'intérêt pour les affaires.
  • Sa passion pour les logiciels et l'ingénierie l'a conduit à se concentrer sur l'amélioration des expériences utilisateur.
  • Initialement, il s'est concentré sur la vitesse et la performance mais a réalisé que de grandes expériences comptent davantage.
  • Il vise à créer des expériences qui fonctionnent pour tous les utilisateurs, de sa fille de 13 ans à son père de 87 ans.
  • Son parcours dans l'entrepreneuriat et le développement de logiciels l'a amené à Quantum Metric.
• L'Importance de l'Empathie dans l'Analyse [02:00]
  • Le leadership de Mario a évolué d'un focus produit à un focus sur les personnes et l'empathie.
  • Chez Quantum Metric depuis près de 10 ans, il a commencé avec une passion pour la construction de produits.
  • Avec l'entreprise passant à plus de 400 employés, il a réalisé que le succès dépend d'une équipe solide.
  • Le leadership consiste à investir dans les personnes, pas seulement à créer de grands produits.
  • Les principales priorités de Quantum : des employés heureux, une culture saine et la satisfaction des clients.
  • Le succès financier suit lorsque les employés et les clients sont prioritaires.
  • De nombreuses entreprises se trompent en se concentrant d'abord sur les objectifs financiers.

Les entreprises prospères sont construites sur la force de leurs équipes. Vous pouvez avoir tous les grands produits que vous voulez, mais sans les bonnes personnes, cela ne fonctionnera pas. En fin de compte, créer le succès, c'est le leadership et l'investissement dans les gens.

Mario Ciabarra

• L'IA Générative : Transformer l'Analyse Produit [04:06]
  • L'analyse devient essentielle à mesure que le nombre d'utilisateurs passe de quelques-uns à des millions.
  • Les conversations directes fonctionnent pour de petites bases d'utilisateurs, mais pas à grande échelle.
  • L'analyse permet de "écouter avec des données" plutôt que de simplement interroger les utilisateurs.
  • Les graphiques traditionnels seuls ne créent pas d'empathie.
  • Connecter les données à de vrais utilisateurs favorise une véritable compréhension et action.
  • Quantum Metric se concentre sur la liaison des expériences avec des insights pour stimuler le changement.

Moins de questions et plus d'écoute—c'est ce qu'est l'analyse. Il s'agit vraiment d'écouter les données.

Mario Ciabarra

• Applications Réelles de Gen-AI dans l'Analyse [05:41]
  • De nombreux chefs de produit se sentent coupables de ne pas utiliser suffisamment les données en raison de leur complexité.
  • Les données sont souvent dispersées sur plusieurs outils, ce qui les rend difficiles d'accès et d'utilisation.
  • Quantum Metric vise à simplifier l'analyse pour diverses équipes.
  • L'IA générative peut analyser les parcours utilisateurs plus rapidement que les replays de sessions manuelles.
  • Felix AI, lancé début 2024, aide à résumer le comportement des utilisateurs à grande échelle.
  • L'IA permet aux équipes d'identifier rapidement les schémas et les difficultés parmi des millions d'utilisateurs.
  • L'objectif est de rendre les données plus accessibles et exploitables pour une meilleure prise de décision.
• Le Rôle de Gen-AI dans la Gestion de Produit & l'Expérience Client [09:14]
  • Les utilisateurs essaient souvent de se débrouiller seuls avant d'appeler le support client.
  • Les entreprises collectent des données utilisateur mais ont du mal à les activer en temps réel.
  • L'IA générative peut résumer instantanément les parcours utilisateurs, améliorant les interactions de service.
  • L'IA peut aider les centres d'appels à diriger les utilisateurs directement vers le bon expert.
  • Les chefs de produit peuvent utiliser l'IA pour comprendre rapidement pourquoi les utilisateurs abandonnent ou rencontrent des difficultés.
  • L'IA simplifie l'analyse des replays de sessions, des fichiers journaux et des analyses.
  • L'objectif est de passer de la gestion de produit traditionnelle à la gestion de produit opérationnelle.
  • Les données en temps réel aident les chefs de produit à valider les changements, optimiser les décisions et avoir un impact.
  • La prise de décision basée sur les données peut améliorer l'expérience client et démontrer la valeur au leadership.
• Utiliser Gen-AI et les Données pour de Meilleures Décisions Produit [13:54]
  • Les chefs de produit subissent la pression de prendre des décisions basées sur les données malgré le fait de ne pas être des scientifiques des données.
  • Gen-AI peut aider à réduire les hypothèses incorrectes mais n'élimine pas le besoin d'une interprétation minutieuse.
  • Le problème clé est de choisir les bonnes sources de données, pas seulement d'utiliser l'IA.
  • Le biais de confirmation est un problème—n'importe qui peut trouver des données pour soutenir sa décision.
  • Les décisions doivent être validées en utilisant des métriques commerciales et l'impact client, pas seulement la performance technique.
  • Les clients expriment leur frustration en termes simples, pas en détails techniques comme des échecs d'API.
  • Les organisations devraient prioriser la compréhension des données du point de vue du client.
  • Gen-AI rend les insights clients plus accessibles mais doit être utilisé correctement.
  • Écouter les clients (pas seulement des enquêtes ou des données backend) mène à de meilleures décisions.
• Démocratiser les Données pour de Meilleures Décisions [17:27]
  • Démocratiser les données signifie les rendre accessibles à travers les départements d'une manière qui convient à différents rôles.
  • L'analyse des données a évolué des insights marketing à DevOps, UX et l'analyse produit.
  • Le défi n'est pas seulement de savoir "ce qui" s'est passé mais de comprendre "pourquoi" les utilisateurs se comportent d'une certaine manière.
  • Différents rôles (UX, propriétaires de produit, DevOps, marketeurs) ont besoin des mêmes données dans différents formats.
  • Une dépendance excessive à de multiples outils d'analyse conduit à des inefficacités et des conflits sur de petites divergences de données.
  • Un système de données unifié réduit la confusion et concentre les équipes sur l'amélioration de l'expérience utilisateur.
  • Gen-AI peut personnaliser les insights de données pour différents rôles, rendant l'information plus facile d'accès et d'action.
• Le Rôle de l'Hygiène des Données dans une Analyse Efficace [22:23]
  • De nombreuses entreprises ont du mal avec des données incomplètes ou inexactes pour la prise de décision.
  • Le marquage automatique traditionnel n'a pas entièrement résolu le problème de l'extraction des bonnes données.
  • Les équipes produit priorisent souvent la correction des bugs plutôt que le marquage des données, ce qui entraîne des analyses manquantes.
  • Gen-AI peut automatiser l'extraction des données sans que les ingénieurs aient à les marquer manuellement.
  • Le nouveau produit piloté par l'IA trouve et organise les données pertinentes pour les décisions commerciales.
  • Les premières démonstrations ont reçu des réactions très positives de la part des analystes de l'industrie.
• Tendances Futures dans l'Analyse Produit et Expérience [24:41]
  • L'analyse produit évolue vers l'analyse client et expérience.
  • Les entreprises collectent déjà des données précieuses mais ont du mal à les connecter.
  • Les enquêtes aident mais ne capturent pas l'expérience client complète.
  • D'autres sources de données comme les avis, les appels interrompus et les problèmes de livraison fournissent des insights clés.
  • Une vue à 360 degrés combine les expériences en ligne et hors ligne.
  • L'objectif est de mesurer le bonheur, la loyauté et les moments clés qui comptent pour les clients.

Rencontrez Notre Invité

Mario Ciabarra est le fondateur et PDG de Quantum Metric, une plateforme d'analyse numérique de premier plan qui aide les entreprises à optimiser les expériences clients en temps réel. Entrepreneur passionné et technologue, Mario a un parcours de création de solutions innovantes qui stimulent la croissance des entreprises. Sous sa direction, Quantum Metric a transformé la façon dont les organisations exploitent les données pour améliorer les produits numériques, améliorer l'engagement et accélérer la prise de décision. Son engagement envers l'innovation continue a positionné l'entreprise comme un acteur clé dans le domaine de l'analyse de l'expérience numérique.

Comprendre et écouter le client implique plus que de simples analyses numériques.

Mario Ciabarra

Ressources de Cet Épisode :

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