1. Contexte
Un outil de Product Analytics permet d’analyser la manière dont les utilisateurs interagissent avec un produit numérique (ex. : application, logiciel SaaS, plateforme en ligne).
L’objectif principal est de comprendre ce que font les utilisateurs à l’intérieur du produit : comment ils naviguent, quelles fonctionnalités ils utilisent, où ils rencontrent des difficultés et comment évolue leur engagement dans le temps.
Il est quand même à noter que la tendance marché est que les outils, il y a quelques temps assez spécialisés, ont maintenant plus pour habitude de regrouper (ou essayer de regrouper) les 2 aspects :
- les outils de Product Analytics incluent des notions d'acquisition et gèrent mieux les gros volumes de données, avec des exports vers des data warehouse
- Les outils de Web Analytics ont tendance à s'orienter vers du event based, pour répondre à l'ultra spécialisation "produit" et la notion que chaque écosystème est unique
Dans cet article je vais vous détailler les différences entre Product Analytics et Web Analytics, ainsi qu’une petite checklist maison des critères de sélection de votre outil Analytics !
Bonne lecture 📖
2. Différence entre Web Analytics et Product Analytics
2.1 Différences dans le tracking
Web Analytics
Un outil de Web Analytics, pour simplifier, est conçu pour analyser le trafic et les performances d’un site web ou d’une application.
Quelques KPIs suivis :
- Le nombre de visiteurs et leur provenance
- Les pages les plus visitées et le temps passé
- Le taux de rebond
- Les conversions
Exemples d’outils : Google Analytics, Piano Analytics, Matomo, etc.
Product Analytics
Un outil de Product Analytics s’attache à comprendre l’utilisation d’un produit numérique et la valeur qu’en retirent les utilisateurs.
Quelques KPIs suivis :
- Interactions avec les fonctionnalités
- Parcours utilisateurs et points de friction
- Taux d’activation et de rétention
- Adoption et impact des nouvelles fonctionnalités
Exemples d’outils : Amplitude, Mixpanel, Content Square (Heap), etc.
Comparaison synthétique
- Objectif : le Web Analytics mesure l’acquisition et le trafic, le Product Analytics mesure l’usage et l’engagement produit.
- Type de données : sessions et pages vues vs. événements et actions produit.
- Vue utilisateur : agrégée vs. granulaire (comportement individuel).
- Mesures clés : acquisition et conversion vs. activation, rétention, churn, adoption.
👉 En résumé grosse maille : le Web Analytics éclaire principalement d’où viennent vos utilisateurs, le Product Analytics se concentre sur ce qu’ils font une fois dans votre produit.
🔎 Les deux types d’outils Web Analytics et Product Analytics sont complémentaires.
Donc si votre objectif principal est de mesurer l’acquisition, le SEO ou les performances globales d’un site web, un outil de Web Analytics sera plus adapté, mais rien n’empêche de combiner les deux !
2.2 Différences dans la data visualisation
Même si, encore une fois, il y a de moins en moins de distinction entre ces deux notions, dans la donnée en elle-même, c’est un peu moins le cas pour ce qui est de la visualisation.
Les types de graphiques qu’on va y retrouver sont accessibles dans la plupart des outils Analytics qu’ils soient orientés produit ou web, mais, les visualisations quant à elle vont plutôt être relatives au scope de la donnée analysée.
Par exemple : on peut visualiser des cohortes utilisateurs via des heatmaps mais ce n’est pas possible pour des conversions
D’un côté avec la Web Analytics, les graphiques principaux vont être ceux que nous avons l’habitude de voir comme des diagrammes circulaire, histogrammes ou des courbes de progression.
Ils vont être utilisés pour suivre des conversions, achats, nombre de visites ou de visiteurs
→ Ce sont des graphiques plutôt associés à des KPIs évolutifs, liés à des événements notamment
De l’autre côté avec le Product Analytics, les graphiques principaux vont être plus “chargés” et plus visuels. La plupart du temps on va donc retrouver des tunnels, des heatmaps ou des cercles imbriqués.
Ils vont plutôt être utilisés pour suivre des progressions de parcours, des groupes de visiteurs ou des rétentions d’utilisateurs
→ Ce sont des graphiques plutôt associés à des KPIs comportementaux et liés à des utilisateurs
3. La checklist du Product Analytics
Vous vous demandez si le Product Analytics est fait pour vous ? Pas besoin de grandes théories : il suffit parfois de se poser les bonnes questions.
Jetez un œil à cette checklist — si vous cochez plus de deux ou trois cases, il y a de fortes chances que le Product Analytics vous soit vraiment utile. ⬇
Vous cherchez à repérer les points de friction dans vos parcours utilisateurs.
Vous voulez savoir quelles fonctionnalités sont réellement utilisées… et lesquelles passent inaperçues.
Vous avez besoin de mesurer l’impact de vos évolutions ou mises à jour.
Vous vous demandez pourquoi certains utilisateurs restent actifs alors que d’autres partent.
Vous souhaitez améliorer la rétention et réduire le churn.
Vous avez du mal à prioriser votre roadmap produit sans données factuelles.
Vous voulez comprendre les parcours types de vos clients les plus engagés.
Vous aimeriez identifier les actions qui déclenchent une conversion… ou un abandon.
Vous voulez appuyer vos décisions sur des données plutôt que sur des intuitions.
Vous craignez de manquer des opportunités d’optimisation faute de visibilité.
4. Points de vigilance
Le Product Analytics, étant tout de même un outil de tracking des utilisateurs à l’image du Web Analytics, il reste essentiel de garder en tête des grands principes dont on a l’habitude.
Il ne faut pas oublier que, même si la finalité est différente, le principe de fonctionnement reste relativement similaire et nous recommandons donc de toujours prendre en compte des éléments comme :
- Structuration des événements → définir en amont les actions à suivre pour éviter une collecte trop dispersée.
- Conformité RGPD et CNIL → recueillir le consentement et assurer l’anonymisation des données sensibles.
- Formation des équipes → un outil peut importe sa “catégorisation” n’aura de valeur que si les équipes (produit, data ou encore marketing) savent l’utiliser.
5. Conclusion
Choisir entre Web Analytics et Product Analytics n’est pas une question de remplacement, mais d’adéquation avec vos besoins.
- Vous cherchez à optimiser vos canaux d’acquisition ? → Orientez-vous plutôt vers le Web Analytics.
- Vous voulez comprendre et améliorer l’expérience à l’intérieur de votre produit ? → Le Product Analytics est plus adapté.
- Vous avez des besoins forts dans tous ces éléments d’analyse de data ? → Peut-être que l’utilisation d’un outil Web Analytics et d’un outil Product Analytics est idéal
On peut tout de même noter quelques éléments de prédilection pour les deux types d’outils :
Contexte | Product Analytics | Web Analytics |
Type d’environnement | Applications mobiles, logiciels SaaS, plateformes en ligne | Sites web et mobile (site vitrine, e-commerce, éditorial) |
Type d’analyse | Parcours utilisateurs, rétention, engagement, cohortes, activation | Sources de visites, conversion, tunnels de vente, campagnes marketing |
Type d’équipes métiers | Équipes produit, UX/UI, data analysts, développeurs, growth product managers | Équipes marketing digital, acquisition, SEO/SEA, e-commerce managers |
Objectif principal | Optimiser l’usage et la valeur du produit | Optimiser l’acquisition et la performance marketing |
Méthodes de mesure | Cohortes, funnels, A/B testing, analyses de rétention | Taux de conversion, attribution marketing, analyse du trafic |
KPI typiques | Rétention, Daily Active Users (DAU), activation, churn | Sessions, taux de conversion, taux de rebond, coût d’acquisition |
Bien que Web Analytics et Product Analytics soient tout à fait complémentaires et peuvent être utilisés ensembles, les outils évoluent et intègrent progressivement des fonctionnalités de “l’autre catégorie”, rendant la distinction entre les deux moins marquée.