#05 : Data + Growth Hacking = La formule gagnante
Le Growth Hacking vu par les lunettes de la data
Vous avez loupé ma dernière newsletter sur le marketing ?
Pas de panique, voici un flash-back express pour vous :
Marketing 2.0 ? C'est ringard.
Marketing 3.0 ? Dépassé.
On parle maintenant de marketing data-driven, mes amis !
En 5 minutes chrono, on a fait le tour de :
• La segmentation client (fini le "one size fits all" !)
• Le marketing automation (parce que dormir, c'est pour les faibles)
• L'analyse de données (pour enfin comprendre pourquoi vos clients font ce qu'ils font)
Aujourd'hui, on passe à la vitesse supérieure. On plonge dans le monde fou du growth hacking.
D'ailleurs, qu'est-ce que c'est ? Un cocktail explosif de marketing, data science et développement produit.
Le résultat ? Une croissance qui décoiffe !
Alors, let's growth hack this !
Le growth hacking démystifié
Ce qui est sûr, c'est que le growth hacking, c'est comme la data science :
tout le monde en parle, peu le maîtrisent vraiment.
Alors, commençons par briser un mythe : le growth hacking n'est pas de la magie noire du marketing. C'est une approche scientifique qui combine data, créativité et expérimentation.
Comme data pros, vous avez déjà une longueur d'avance vu que le growth hacking, c'est l'art de :
Passer au crible les données avec précision
Formuler des hypothèses créatives
Tester rapidement et itérer
Vous reconnaissez ce processus ? C'est exactement ce que vous faites déjà dans vos projets de data science !
Histoire du Growth Hacking
Inventé en 2010 par Sean Ellis, le growth hacking désigne les tactiques "non conventionnelles" utilisées par les startups pour surmonter les défis de croissance rapide avec des budgets limités.
Ces méthodes ont depuis été adoptées par de grandes entreprises, prouvant leur efficacité au-delà du monde des startups.
Le Modèle AARRR
Un modèle central en growth hacking est la matrice AARRR, qui décrit le parcours client à travers cinq étapes clés :
1. Acquisition : Attirer des visiteurs.
2. Activation : Convertir les visiteurs en utilisateurs actifs.
3. Rétention : Inciter les utilisateurs à revenir.
4. Revenu : Générer des revenus à partir des utilisateurs.
5. Référence : Encourager les utilisateurs à recommander votre produit.
Case study
Pour mieux saisir l'efficacité du growth hacking, analysons ces trois cas : Netflix, Airbnb, et Dropbox.
Ces géants ont chacun mis en œuvre des stratégies de growth hacking innovantes qui ont non seulement accéléré leur croissance, mais aussi révolutionné leurs secteurs d'activité.
Comment Netflix utilise la data pour hacker sa croissance
Vous pensiez que leurs recommandations étaient basées uniquement sur vos goûts ?
Surprise : C'est aussi du pur growth hacking.
Netflix utilise la data pour :
• Optimiser l'engagement des utilisateurs
• Réduire le churn
• Personnaliser le marketing
Résultat ? 231 millions d'abonnés en 2023.
Pas mal pour une boîte qui louait des DVD par courrier, hein ?
Comment Airbnb a hacké sa croissance
Airbnb utilise la data et des techniques innovantes pour :
• Exploiter les plateformes existantes
• Améliorer la qualité des annonces
• Optimiser chaque étape du parcours utilisateur
Résultat ? Plus de 4 millions d'hôtes et 1,5 milliard de nuits réservées en 2022.
Voici quelques-unes de leurs techniques les plus efficaces :
1. L'intégration avec Craigslist : Airbnb a créé un outil permettant aux hôtes de publier automatiquement leurs annonces sur Craigslist, exploitant ainsi la base d'utilisateurs massive de la plateforme.
2. La photographie professionnelle : offrir des séances photo professionnelles gratuites aux hôtes, Airbnb a considérablement amélioré la qualité des annonces et augmenté les réservations.
Comment Dropbox a explosé son nombre d'utilisateurs
Dropbox utilise des techniques ingénieuses pour :
• Acquérir de nouveaux utilisateurs à moindre coût
→ Le programme de parrainage : Dropbox offre de l'espace de stockage gratuit supplémentaire aux utilisateurs qui invitent leurs amis, créant ainsi un puissant effet viral.
• Maximiser la rétention des utilisateurs
→ Le modèle freemium : avec un service de base gratuit, Dropbox a pu attirer un grand nombre d'utilisateurs, dont certains se sont ensuite convertis en clients payants.
Résultat ? Plus de 700 millions d'utilisateurs enregistrés en 2023.
Le growth hacking c'est donc penser out of the box, embrasser l'échec pour mieux rebondir et être obsédé par les métriques sont les piliers de cette méthodologie innovante.
Pour en savoir plus, je vous recommande ce cours gratuit (certification payante) sur OpenClassrooms : Accélérez la croissance de votre activité avec le growth hacking
Scénario de growth hacking pour data pro
Disclaimer : Ce qui suit est un scénario hypothétique, mais représente exactement l'approche que j'adopterai si j'étais recrutée comme data scientist pour soutenir une stratégie de growth marketing.
Mon rôle
J'ai un objectif fondamental :
la croissance de l'entreprise à travers une approche data-driven du growth hacking.
Soit :
1. Optimiser l'acquisition de nouveaux clients en identifiant les canaux les plus performants et en améliorant les taux de conversion.
2. Augmenter la rétention des clients existants en prédisant et prévenant le churn.
3. Maximiser la valeur client en mettant en place des stratégies de cross-selling et d'upselling basées sur les données.
4. Améliorer l'efficacité marketing en développant une compréhension approfondie du parcours client et en optimisant chaque point de contact.
5. Créer une culture data-driven au sein de l'entreprise, en fournissant des insights actionnables à toutes les équipes.
6. Identifier de nouvelles opportunités de croissance en analysant les données de manière holistique.
7. Augmenter le ROI des initiatives marketing en utilisant des modèles prédictifs et l'automatisation.
Mon planning
Mois 1-2 : Onboarding
En parallèle de plonger dans les données, je consacrerai le premier mois à rencontrer chaque équipe :
Marketing : je discuterai avec le CMO et les chefs de produit pour comprendre nos objectifs de croissance, nos canaux d'acquisition actuels, et nos principaux défis.
Ventes et support client : je passerai une journée avec les commerciaux pour comprendre notre processus de vente, les objections courantes des clients, identifier les problèmes récurrents et les demandes des utilisateurs.
Produit et tech : je rencontrerai les PM pour comprendre notre roadmap et les fonctionnalités à venir et discuterai avec les devs pour comprendre notre architecture technique et nos capacités de collecte de données.
→ Ces discussions me permettront de :
Identifier les silos de données entre les départements
Comprendre les KPIs prioritaires pour chaque équipe
Repérer les opportunités d'optimisation cross-fonctionnelles
À la fin de ces premiers mois, je serais armée d'une compréhension 360° de notre business. Pas de jargon obscur, pas de rapports poussiéreux - juste une vision crystal clear de nos défis et de nos leviers de croissance.
Mois 2-4 : Analyse approfondie et modélisation prédictive
Segmentation client :
Utilisation de scikit-learn pour implémenter des algorithmes de clustering (K-means, DBSCAN)
Visualisation des segments avec t-SNE et UMAP dans Plotly
Modélisation prédictive :
Développement d'un modèle de prédiction du churn avec XGBoost
Utilisation de SHAP pour l'interprétabilité du modèle
Analyse du parcours utilisateur :
Implémentation d'un modèle de chaînes de Markov pour analyser les séquences d'actions utilisateurs
Création de diagrammes de flux avec Sankey dans Plotly
Tests A/B :
Configuration de Google Optimize pour les tests A/B sur le site web
Utilisation de statsmodels pour l'analyse statistique des résultats des tests
Mois 5-6 : Optimisation et reporting
Recommandations d'optimisation :
Utilisation de Python pour calculer l'impact potentiel des optimisations proposées
Création de simulations Monte Carlo pour estimer les résultats des changements
Tableaux de bord :
Développement de dashboards interactifs avec Tableau ou Power BI
Mise en place d'alertes automatiques basées sur des seuils statistiques (z-score, CUSUM)
Attribution marketing :
Implémentation d'un modèle d'attribution probabiliste avec PyMC3
Intégration des résultats dans Google Analytics pour un suivi en temps réel
Reporting :
Automatisation des rapports mensuels avec Quarto
Création de présentations dynamiques avec Streamlit pour les réunions d'équipe
Amélioration continue :
Mise en place de tests unitaires pour nos scripts d'analyse avec pytest
Utilisation de MLflow pour le versioning des modèles et le suivi des expériences
La théorie, c'est bien. La pratique, c'est mieux !
Je viens de vous présenter un plan d'action ambitieux, bourré de techniques pointues et d'outils dernier cri.
C'est excitant, n'est-ce pas ? Mais ne vous y trompez pas : le vrai défi commence maintenant.
En pratique, vous allez probablement :
Jongler avec des données imparfaites
Faire face à des collègues sceptiques
Devoir expliquer (encore et encore) pourquoi les données sont importantes
Passer des nuits blanches à debugger vos scripts
Et vous savez quoi ? C'est normal. C'est même là que ça devient intéressant !
Votre arme secrète ? L'adaptabilité.
Le growth hacking, c'est comme le jazz : il faut savoir improviser.
Mon planning de 6 mois ?
Considérez-le comme une partition de base. À vous de jouer les bonnes notes au bon moment. Votre meilleur plan peut devenir obsolète en un clin d'œil. Soyez prêt à pivoter.
Communiquez, communiquez, communiquez. Les meilleures idées du monde ne valent rien si personne ne les comprend.
Montrez des résultats rapidement. Rien ne vaut une petite victoire pour convaincre les sceptiques.
Le mot de la fin
Rappelez-vous :
Vous avez les compétences. Vous avez les outils. La seule chose qui vous manque ? L'action.
Alors, qu'attendez-vous ?
Go hack some growth !
Ményssa