3. Points forts :
Données stockées au format Json (style MongoDB),
immédiatement et intégralement accessibles
Une API d'écriture et une API de lecture/analyse, avec
une interface de visualisation rapide en complément
Gratuité jusqu'à 50 000 hits/mois
Facilité à conduire des analyses centrées sur les
actions des utilisateurs ou de leur cohorte :
engagement, conversion, rétention, LTV…
5. Cas d’usage #1
Analyse de données déclaratives - type formulaire (en
complément d’une solution d’analytics plus traditionnelle)
Exemple : résultats de la page configurateur d’un fabricant de
véhicules automobile.
Au hasard sur Opel.fr : http://www.opel.fr/vehicules/showroom/vehicules-particuliers/new-corsa-
3-door/configurator.html
Principaux avantages :
- S’affranchir de la BI et des problématiques d’accès à la BDD
- Permettre une analyse ludique et visuelles des résultats (en se
passant d’un taggage à dormir debout, sensé faire remonter toutes
les combinaisons possible dans son outil d’analytics, mais que
personne n’exploitera jamais)
6.
7. Cas d’usage #2
Suivi des KPIs d'un service SaaS web ou/et mobile
Exemple : événements clés d’un service freemium avec abonnements.
Par exemple LinkedIn (Inscription > validation > engagement > abonnement > résiliation)
Principaux avantages :
- Facilité de déploiement cross-plateform
- Souplesse dans la nomenclature et l’ajout d’événements (comme
dans MongoDB)
- Exploration par cohortes et obtention aisées des KPIs de
conversion, rétention, engagement, ARPU, LTV, etc…
11. Bonus#2
Facilité à exporter et réutiliser les données (Spreadsheet,
Excel, Tableau de bords HTML…)
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1r0ekhTKQH8nO
XtmabeH_xxf_tZobRyEo9CcdxbaNhs8/edit#gid=0