Non, pas spécialement, l’idée c’est surtout de voir si je ne suis pas passé à côté de quelque chose sur la page en elle même (est-ce que vous comprenez facilement ce qu’on fait, est-ce que c’est clair, propre, etc.)…
Après on peut toujours discuter du projet en lui même si ça vous intéresse !
Pour la « magique sauce », je pensais que c’était assez clair avec le schéma « How does it work? » mais manifestement non…
Ce sera un produit Saas, clairement comme Mixpanel et consors, mais au tout début nous fonctionnerons en mode consulting (tant que nous n’aurons pas ce produit en tout cas).
Pour faire très simplement concernant le mode de fonctionnement, dans l’immédiat nous allons étudier le « mode de consommation » de ton application (reconnaissance comportementale) et t’alerter dès que nous détecterons un changement de comportement à la baisse.
Ok. Ce que j’entendais par « magique sauce » c’était en quoi pour êtes différents (Si vous l’êtes, pas forcément besoin) des autres produits qui font cela? (Framed.io ou Totango pour de l’enterprise)
Je découvre Framed pour le coup, merci, ils ont l’air bien puissants :-).
Totango va avoir un positionnement bien plus large (un CSM complet) alors que nous ne nous focalisons que sur cette question de churn pour l’instant.
En ce qui concerne Framed, de ce que j’en ai compris, nous allons nous différencier sur certains points, typiquement la façon dont eux définissent le « Sucess ».
L’ADN, de notre projet vient de l’idée que tes utilisateurs n’utilisent pas tous de la même façon ton application, ni dans le même but. Donc là où eux semblent t’imposer un modèle retention+1/+3/+7, nous allons préférer nous adapter au « mode de consommation » de tes utilisateurs.
Exemple avec le marketing automation (la finalité de ce type d’application). Tu peux décider d’automatiquement envoyer un mail à toute personne qui ne s’est pas connectée depuis 7 jours. C’est très bien pour certains modèles, mais complètement inadapté pour le Saas. Imagine que ton utilisateur ne se connecte qu’une fois toutes les deux semaines, tu vas le flooder de mails qui pourront ruiner ton UX.
Vous utilisez une des deux solutions chez Algolia ?
Je ne voudrais pas trop vous embêter mais je vous avoue que pour moi qui ne suis pas du milieu, je n’ai pas tout à fait compris le principe du service proposé. Pour qui ? Pour quoi?
Pour ma culture perso, vous pouvez m’en dire plus brièvement. Peut être que je pourrais vous apporter quelques suggestions et/ou critiques par ailleurs
C’est vrai que pour des personnes qui ne sont pas familières avec l’environnement Saas, le churn peut ne pas trop parler.
Pour faire très simple, pour tous les modèles de revenus récurrents (exemple type de l’abonnement), le nombre de clients qui se désabonnent (le churn) au bout d’une certaine période peut devenir réellement handicapant dans le futur.
Nous proposons donc de prévenir les intéressés dès qu’un de leur utilisateur adopte un comportement de churn afin qu’il puisse être réengagé avant qu’il ne soit trop tard.
N’hésite pas à me dire si tu souhaites que je rentre plus dans le détail !
On peut peut-être se tutoyer ? Nous sommes entre entrepreneurs ici
C’est exactement ça
Pas sûr de comprendre les questions, tu peux la refaire ?
De façon générale, concernant les prévisions, je ne suis pas sûr d’emprunter ce chemin, pour de multiples raisons, la principale étant le fait que je n’ai pas envie de vendre de faux négatif à mes clients…
Nous sommes entre entrepreneurs ici mais si vous le voulez bien, je vais continuer à vous vouvoyez, question d’habitude
Pour tout vous dire, moi aussi je n’ai pas compris ma question ! :)…
Ok, on oublie « taux variation / mois précédents » mais pour les prévisions, je pensais que cela permettait d’avoir une vue globale à un instant T et permettre des actions en amont… Un peu comme une alerte pour la société cliente et un argument de vente supplémentaire, ajouté au système …
Que les données se remettaient à jour au fur et à mesure pour dresser un tableau global prévisionniste et que la société cliente l’utilisait pour décider d’actions ou pas (investissement, campagne publicitaire, etc)
L’objectif de l’alerte est bien sûr de déclencher une action de la part de la société cliente auprès de son utilisateur. Ces actions ainsi que leurs résultats sont enregistrés afin de pouvoir affiner au fur et à mesure quel type d’interaction déclencher pour quel type d’utilisateur.
L’idée dans notre cas est de permettre à nos clients de paramétrer en amont ces interactions (qu’ils pourront faire évoluer en fonction de leurs résultats) de façon à ce qu’elles puissent être déclenchées automatiquement. Cela permettra à nos clients de gagner un temps considérable ;-).
C’est pas que les prévisions sont trop aléatoires, c’est simplement qu’il est très facile de mal les interpréter
Exemple connu de (je pense) tout statisticien: J’ai deux enfants, l’un d’eux est une fille. Combien de chances pour que l’autre enfant soit un garçon ?
Franchement, vous me posez une colle !
Je dirais 1 chance / 2 … sauf si on considère que le gosse peut être asexué ou hermaphrodite !.. ça changerait la donne ça dépend du bon sens et de la pratique en intra après tout, ça peut se rationnaliser je pense
En tout cas, si réponse il existe, une conclusion est possible pour chaque prévision non ?!?
Après la réponse à cette question, je vous demanderais de me laisser tranquil. Merci