Data Product Manager

Objectif :
Comprendre comment la donnée circule dans une organisation produit et identifier les interlocuteurs clés.

Points principaux :

• Comprendre le parcours de la data, du tracking à l’analyse
• Identifier les rôles et responsabilités des équipes data, produit et tech
• Distinguer l’infrastructure des usages métier

Contenu du module :

• Chaîne de valeur data
• Acteurs et interactions
• Vue systémique : collecte, stockage et exploitation

Objectif :
Identifier les types de données utiles selon la maturité du produit et les décisions associées.

Points principaux :

• Comprendre quelles données servent à quels moments
• Relier les données, les outils et les décisions produit
• Adopter une approche transverse et orientée valeur

Contenu du module :

• Typologies de données
• Le produit Data Informed
• Les données dans le cycle de vie produit

Objectif :
Choisir des indicateurs pertinents, utiles et actionnables pour mesurer la performance produit.

Points principaux :

• Comprendre les grandes familles de métriques
• Savoir choisir les bons KPIs en fonction d’un produit ou d’une fonctionnalité
• Créer un ensemble de KPIs orienté valeur, actionnable et partageable

Contenu du module :

• KPIs de performance, d’engagement et de valeur
• Choix et cadrage des métriques
• NSM, OMTM et Vanity Metrics

Objectif :
Savoir définir ce qu’il faut mesurer, comment le mesurer et collaborer avec les équipes tech et data.

Points principaux :

• Comprendre les notions de tracking, d’événements et de propriétés
• Savoir à quoi sert un plan de taggage
• Être capable de construire un plan simple, utile et actionnable
• Savoir collaborer avec les équipes dev, data et analytics

Contenu du module :

• Concepts : événement, propriété…
• Structure d’un plan de taggage
• Priorisation et bonnes pratiques
• Partir des besoins produit

Objectif :
Lire et construire des visualisations compréhensibles, utiles et exploitables pour la prise de décision.

Points principaux :

• Comprendre ce qu’est une bonne data visualisation
• Savoir interpréter un graphique ou un dashboard
• Apprendre à construire des visualisations utiles au produit
• Identifier les biais d’interprétation courants

Contenu du module :

• Pourquoi la visualisation est essentielle
• Les types de visualisation
• Les biais d’interprétation

Objectif :
Décoder et manipuler des requêtes simples pour explorer une base de données.

Points principaux :

• Comprendre à quoi sert SQL dans un rôle produit
• Décoder une requête simple
• Connaître la structure d’une requête SQL
• Identifier les types de données d’une base

Contenu du module :

• Se familiariser avec les mots-clés fondamentaux : SELECT, FROM, WHERE, AND, OR…
• Requêtes simples et cas d’usage

Objectif :
Utiliser le framework AARRR pour prioriser, définir des hypothèses et mesurer la performance.

Points principaux :

• Comprendre la logique du framework AARRR
• Identifier les métriques clés à chaque étape
• Savoir poser des hypothèses et choisir les bons KPIs
• Appliquer le framework à différents produits

Contenu du module :

• Comprendre les différentes étapes d’AARRR
• Choix des KPIs par étape
• Exemples par type de produit