Quel growth hacker ne rêve pas de pouvoir identifier ses moteurs de croissance facilement ? De savoir que ses utilisateurs engagés le sont parce qu’ils réalisent au moins X fois l’action Y… ou que leurs parcours diffèrent des autres visiteurs ?
C’est ce qu’on tente d’apporter à la communauté avec notre plateforme de Behavioral Analytics. On a lancé l’ouverture officielle semaine dernière avec Betalist.com. Aujourd’hui je souhaite aussi vous en faire profiter
N’hésitez pas à remonter vos avis sur la plateforme sur ce thread, ainsi que la façon dont vous identifier vos Growth Engines actuellement (outils, méthodes, etc.) !
Behind the scenes
On utilise un algorithme de clustering innovant sur vos données issues de Google Analytics, Mixpanel ou autre. Une fois les groupes trouvés, vous avez un résumé du comportement par groupe et vous pouvez également les comparer.
Si vous vous demandez pourquoi certains utilisateurs sont actifs ou convertissent alors que d’autres pas, c’est fait pour vous !
C’est dingue comme les outils montent en niveau de complexité et d’automatisation, j’ai l’impression que vous avez franchi un nouveau cap ! Bravo à l’équipe, tentez tout pour aller jusqu’au bout, votre produit risque de révolutionner des usages dans le domaine, peut être aussi court circuiter quelques métiers qui s’occupaient de cela, mais c’est le jeu de l’innovation et de la technologie !
Je ne suis pas un GH pro, mais j’ai le mindset c’est certain, dans mon esprit d’entrepreneur cherchant d’ailleurs les moyens les plus efficients de changer la société, les causes et actions efficientes, non les pansements posé sur des hémorragies, des conséquences de conséquences de…
Bref, je garde précieusement votre outil de coté
Encore une fois bravo et courage à l’équipe.
Merci pour tes encouragements qui font chaud au coeur !
Oui ça monte en complexité et de plus en plus vite ! Par exemple l’app que je présente ici est la 1ère étape vers notre véritable but qui est de créer une plateforme de marketing automation prédictive. Le prédictif c’est à mon sens une des techno à surveiller et qui va rapidement devenir de plus en plus accessible aux PME.
Aujourd’hui on est capable d’identifier des comportements à partir des données mQment ou Google Analytics
Sous peu, on va multiplier les sources de données (Adwords, Mixpanel, Segment, Close.io, etc.) pour alimenter nos algorithmes en fonction des besoins de nos utilisateurs
À moyen terme on va affiner notre algorithme prédictif pour anticiper les comportements/évènements avec le plus de précision possible
Enfin on va plugger des services tiers pour pouvoir réagir en fonction des prédictions (envoi d’emails, SMS, retargeting, edition en temps réel du design du site, les possibilités sont larges !)
Bien sûr, c’est la vision de base et ce sont les utilisateurs qui auront le fin mot de l’histoire
Génial encore une fois !
Les étapes suivantes sont chacune plutôt révolutionnaire ce serait du gros « empowerment » des petits acteurs en effet, PME / indépendant / startup…
J’allais vous suggérer de s’intéresser aux canaux, comme en parle ce slide qui suggère 19 canaux de traction : http://fr.slideshare.net/jwmares/traction-trumps-everything
Mais ça me semble déjà le cas non ? En tout cas surement déjà dans vos idées de développement
Peu de retour des GH ? L’article a-t-il été posté au mauvais moment ? Ou met-il en danger une partie de la profession ? ^^
Le bouquin Traction dont sont tirés les slides est apparemment vraiment bien. Je vais le lire sous peu, une fois que mon associé en aura fait le tour.
Oui encore peu de retour des GH, il y en aura peut-être plus une fois que certains auront eu l’occasion de faire le test. En tout cas pas de risque pour la profession, c’est au contraire un outil pour faciliter le travail !
ce serait du gros « empowerment » des petits acteurs en effet, PME / indépendant / startup…
