KPIs: Dites Adieux aux Métriques Incohérentes

KPIs: Dites Adieux aux Métriques Incohérentes

Nous avons tous vécu cette situation lors d’une réunion :

Manager : ‘Combien d’utilisateurs actifs avons-nous ce mois-ci ?’

Data analyst: ‘J’ai 35 000 utilisateurs actifs mensuels d’après le tableau de bord marketing’.

Data scientist : ‘Hum, eh bien je viens de lancer une requête rapide et j’ai constaté qu’il n'y a que 15 000 utilisateurs actifs mensuels…’

Manager : ‘Mais donc, à qui devrais-je faire confiance’ ?

Aussi pénible qu’elle soit, cette situation est très courante.  Avoir plusieurs définitions commerciales/ techniques pour le même KPI (indicateur clé de performance en français) arrive à toutes les entreprises.

Les KPIs sont des chiffres puissants, utilisés comme des outils de gestion pour faciliter la prise de décision. Ils permettent de comprendre si les objectifs de l’entreprise sont atteints, s’il y a de la progression au fil du temps et aident à prévoir une croissance future.

Les KPIs doivent être parfaitement clairs pour l'ensemble de l'entreprise. Ils doivent être définis de manière unique à la fois sur le plan technique (requête) et commercial (définition classique).

Plus la complexité (opérationnelle) et la taille de votre entreprise augmentent, plus le nombre d'indicateurs clés et de dimensions suivies par les équipes grandit. Les informations cruciales partagées de manière informelle au sein de petits groupes ne sont pas appropriées pour les grandes équipes. Toutes les équipes ne disposent pas nécessairement des compétences en data engineering requises pour construire et maintenir des pipelines de données.

Les indicateurs de performance clés et les métriques commerciales peuvent être difficiles à élaborer, à maintenir et à utiliser :

  • Les définitions des KPI et des métriques sont souvent difficiles à trouver au sein de l'entreprise. Personne n'a jamais la même définition.
  • Pour être utilisés, les ICP et les métriques nécessitent une maîtrise du langage SQL ou une visualisation de données préparée.
  • Les ICP et les métriques sont difficiles à utiliser dans un environnement de production ou à travers d'autres outils.

C’est en travaillant en tant que data scientist chez Ubisoft que j'ai réalisé que la plupart des métriques sont au final des coupes dimensionnelles de "Master Metrics". Prenons l'exemple d'Uber. Les indicateurs principaux peuvent être les "courses" ou le "temps d'attente". Ces données de base peuvent être ensuite découpées en dimensions :

  1. Géographique: courses en Europe, en Asie, etc.
  2. Économique: montant d'une course, bon d'achat,
  3. Segments d'activité: courses effectués par Uber X, Jump, Pool, etc.
  4. Croissance: nouveaux utilisateurs

Pour assurer une bonne gestion des KPIs, il est essentiel de fournir des définitions claires des ‘’Master Metrics’’ et des Dimensions. Ces définitions doivent être à la fois techniques et commerciales. Elles doivent être exploitables : vous devez être capable de copier/coller la requête dans l'éditeur SQL pour obtenir les résultats.

Voilà pourquoi nous avons développé CastorDoc, un produit qui permet justement de faire cela (parmi d’autres fonctionnalités). CastorDoc vous permet de référencer votre propre ensemble de Master Metrics et d'y attacher les dimensions fréquemment utilisées. Nous recommandons toujours d'ajouter le code utilisé pour construire la métrique. CastorDoc permet également aux experts en données d'attacher des définitions de métriques à des tables ou à des dashboards spécifiques.

À propos de nous

Nous écrivons sur tous les processus impliqués dans l'exploitation des actifs de données : de ladata stack moderne à la composition des équipes data, en passant par la gouvernance des données. Notre blog couvre les aspects techniques et moins techniques de la création de valeur tangible à partir des données.

Chez CastorDoc, nous développons un outil de documentation des données pour la génération Notion, Figma, Slack.

Ou, pour les adeptes de Fivetran, Looker, Snowflake et DBT, une solution axée sur les données. Nous avons conçu notre logiciel de catalogue pour qu'il soit facile à utiliser, plaisant et collaboratif.

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« J'aime l'interface facile à utiliser et la rapidité avec laquelle vous trouvez les actifs pertinents que vous recherchez dans votre base de données. J'apprécie également beaucoup le score attribué à chaque tableau, qui vous permet de hiérarchiser les résultats de vos requêtes en fonction de la fréquence d'utilisation de certaines données. » - Michal P., Head of Data.