86 lines
2.8 KiB
Markdown
86 lines
2.8 KiB
Markdown
# Métriques Engagement & Croissance Virale
|
||
|
||
Les métriques qui mesurent comment les utilisateurs interagissent avec le produit et le propagent.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### DAU / MAU
|
||
|
||
**DAU** (Daily Active Users) et **MAU** (Monthly Active Users) mesurent **l'engagement réel** de tes utilisateurs.
|
||
|
||
- **DAU** : nombre d'utilisateurs uniques actifs sur 1 jour
|
||
- **MAU** : nombre d'utilisateurs uniques actifs sur 30 jours
|
||
|
||
**Le ratio DAU/MAU** = stickiness (adhérence du produit)
|
||
> DAU/MAU × 100 = % des utilisateurs mensuels qui reviennent chaque jour
|
||
|
||
**Benchmarks** :
|
||
- < 10% : produit peu engageant
|
||
- 20% : correct
|
||
- > 50% : produit très addictif (Facebook ~65%, WhatsApp ~85%)
|
||
|
||
> "Active" doit être défini précisément : ouvrir l'app ne suffit pas, il faut une action à valeur.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Retention
|
||
|
||
La **Retention** (rétention) mesure **la proportion d'utilisateurs qui reviennent** utiliser ton produit après leur première visite.
|
||
|
||
**Courbe de rétention** : on trace le % d'utilisateurs encore actifs à J+1, J+7, J+30, J+90...
|
||
|
||
**Trois types** :
|
||
- **D1 retention** : % qui revient le lendemain (onboarding)
|
||
- **D7 retention** : % encore actif après 1 semaine (habitude naissante)
|
||
- **D30 retention** : % encore actif après 1 mois (rétention long terme)
|
||
|
||
**Signal PMF via la rétention** :
|
||
- Courbe qui s'aplatit (plateau) → tu as un core d'utilisateurs fidèles → signal PMF
|
||
- Courbe qui tombe à zéro → pas de PMF
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### NPS
|
||
|
||
Le **NPS** (Net Promoter Score) mesure **la probabilité que tes clients te recommandent** à quelqu'un d'autre.
|
||
|
||
**Question unique** : "Sur une échelle de 0 à 10, quelle est la probabilité que vous recommandiez [produit] à un ami ou collègue ?"
|
||
|
||
**Calcul** :
|
||
- 9-10 → **Promoteurs**
|
||
- 7-8 → Passifs (neutres)
|
||
- 0-6 → **Détracteurs**
|
||
> NPS = % Promoteurs - % Détracteurs (score entre -100 et +100)
|
||
|
||
**Benchmarks** :
|
||
- < 0 : problème sérieux
|
||
- 0-30 : correct
|
||
- 30-70 : bon
|
||
- > 70 : excellent (Apple, Tesla gravitent autour de 70+)
|
||
|
||
> Un NPS élevé est souvent corrélé à un fort bouche-à-oreille et un churn faible.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### K-Factor (Viral Coefficient)
|
||
|
||
Le **K-Factor** mesure **le coefficient de viralité d'un produit** : combien de nouveaux utilisateurs chaque utilisateur existant génère.
|
||
|
||
**Calcul** :
|
||
> K = nombre d'invitations envoyées × taux de conversion des invitations
|
||
|
||
**Exemple** :
|
||
- Chaque utilisateur invite en moyenne 5 personnes
|
||
- 20% des invités s'inscrivent
|
||
- **K = 5 × 0.2 = 1.0**
|
||
|
||
**Lecture** :
|
||
- K < 1 : croissance organique possible mais limitée
|
||
- K = 1 : chaque user en recrute un → croissance linéaire
|
||
- K > 1 : croissance exponentielle (viralité) → rare et précieux
|
||
|
||
> Dropbox (referral +500MB de stockage) a atteint K > 1, multipliant sa base par 60 en 15 mois.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**Tags** : #product #metrics #engagement #retention #nps #growth #viral
|