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Analytique Customer Success : Comment Loom pourrait utiliser les données produit pour croître encore plus

Un exemple pratique de comment utiliser les données d'analyse produit pour sauver les comptes en déclin, nourrir les power users, et planifier les offres d'upsell parfaitement.

Analytique Customer Success : Comment Loom pourrait utiliser les données produit pour croître encore plus
Simon Herd
Simon Herd
16 Jun 2025 · 4 min read

Pourquoi les bonnes données analytiques comptent et ce que vous pouvez en faire

Si vous travailliez chez Loom, les données ci-dessous vous permettraient de faire ce qui suit :

  • Sauver les comptes en déclin avant la surprise du QBR
  • Transformer les power users en champions (et en stars d'études de cas)
  • Planifier les offres d'upsell lorsque l'engagement est au plus haut
  • Scorer les essais pour que les Ventes arrêtent de deviner qui est prêt à acheter
  • Éliminer les tickets de support ponctuels avec des données qui montrent l'histoire complète

Plus important encore, vous pouvez répondre à cette question :

"Ce client tire-t-il réellement de la valeur de Loom ?"

Cette liste n'est pas théorique. C'est ce que les équipes CS, ventes, marketing et support de Loom pourraient faire demain avec les bons événements alimentant Accoil.

Étape 1 : Définir la valeur fondamentale de Loom

Loom n'est pas juste un enregistreur vidéo. Loom vend de la clarté asynchrone pour les équipes.

Donc la grande question est simple :

"Ce compte utilise-t-il Loom comme une partie régulière de son flux de travail ?"

Tout le reste, de l'adhérence à l'expansion et aux recommandations, découle de cette réponse. Gardez la question collée à votre bureau ; cela maintient le plan de données concis et ciblé.

Étape 2 : À quoi ressemble une utilisation saine de Loom

Pour un outil comme Loom, un compte sain ressemble à :

  • Plusieurs voix qui enregistrent (pas un seul utilisateur héros)
  • Partages fréquents entre rôles et départements
  • Visionnage élevé – les gens regardent réellement les vidéos
  • Réponses et réactions qui prouvent un dialogue asynchrone, pas des diffusions à sens unique
  • Cadence hebdomadaire – Loom apparaît dans les rituels (mises à jour du fondateur le vendredi, boucles de démo, stand-ups)

Ce type d'activité mène à la rétention et à l'expansion. Par exemple, si les scores d'engagement chutent deux semaines d'affilée, vous pourriez déclencher une action "sauver le compte".

Voyez-vous qu'il vaut la peine de suivre plus que simplement "nombre de vidéos enregistrées" ?

Étape 3 : Que devrait suivre Loom ?

Loom n'a pas besoin d'un flux de 100 événements. Dix-huit événements bien nommés peuvent raconter toute l'histoire.

Qu'est-ce qu'un schéma d'événement produit ?

Un schéma d'événement produit est l'ensemble des labels qui sont appliqués de manière cohérente aux actions que vos utilisateurs effectuent dans vos produits.

Voici notre vision d'environ 20 événements analytiques ou signaux qui montreraient à l'équipe Loom ce qui se passe réellement dans leur application :

Activation (première semaine)

  • comment_left
  • video_shared
  • video_created
  • video_first_replied_to
  • video_viewed_by_team_member

Métriques (en continu)

  • videos_created_per_user_per_week
  • videos_viewed_per_user
  • view_completion_rate
  • internal_share_count
  • time_to_first_view
  • comment_count
  • video_emoji_reaction_added

Signaux de Compte

  • engagement_dropoff (vs. les 4 semaines précédentes)
  • account_growth_rate (nouveaux utilisateurs ajoutés qui s'engagent aussi)
  • power_user_dependency (ex. 80% des vidéos d'une seule personne)
  • num_active_creators_per_week
  • new team members who activate within X days
  • % of invited users who've created/viewed a video

Étape 4 : Comment nous utiliserions ces données

Armée de ces événements, l'équipe Loom pourrait construire un modèle de santé de compte et d'utilisateur qui regroupe ces métriques :

MétriqueCe qu'elle prouveExemples de prochaines étapes
Couverture (% de l'équipe créant ou visionnant)Adoption large > utilisateur hérosÉlevé → demander une histoire / Faible → email "qui d'autre devrait voir la valeur ?"
Interaction (partages, vues, commentaires)Loom est une rue à double sensBaisse → envoyer vidéo de meilleures pratiques asynchrones
Cadence (vidéos par semaine)Partie du flux de travail vs. nouveautéTendance plate → offrir template "Loom dans le stand-up quotidien"
Diffusion (créateurs vs. consommateurs)Co-création bat consommationDéséquilibré → lancer défi "enregistrez votre premier Loom"
Tendance (changements sur 4 semaines)Momentum, meilleur prédicteur des renouvellementsBaisse de 15% → déclencher action de sauvetage

Cela vous donne des signaux de santé de compte clairs et quantifiés. Pas de conjectures. Et ce ne sont qu'un échantillon des métriques et prochaines étapes que Loom pourrait suivre et actionner.

Réflexion Finale

L'analyse produit ne consiste pas à compter les clics ; il s'agit de prouver la valeur. Lorsque vos données :

  • Signalent les clients qui obtiennent de la valeur, vous pouvez les célébrer et les développer
  • Mettent en évidence les clients qui n'obtiennent pas de valeur, vous pouvez intervenir pendant qu'il est encore temps

Pour Loom, cela signifie se concentrer sur la collaboration, l'engagement, le momentum et la diffusion ; les signaux exacts qu'Accoil a été conçu pour faire ressortir.

Branchez les événements ci-dessus, laissez Accoil calculer le score, et donnez à votre équipe CS le super-pouvoir qu'on leur a promis.

Créateur Gratuit de Schéma d'Événements Produit

Vous ne savez pas comment commencer à suivre les événements produit ? Pas de souci.

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