Quel rôle de data analyst est vraiment à l’abri de l’IA ?

Le product data analyst (PDA) est le seul analyste data dont le rôle demeure indispensable face à l’IA, avec un salaire souvent 100K$ supérieur aux analystes data traditionnels. Découvrez pourquoi ce profil est l’avenir du métier et comment y accéder.

3 principaux points à retenir.

• Le product data analyst se distingue par son impact direct sur les décisions produit et la génération de revenus.
• Maîtriser l’A/B testing, la définition de métriques produit et la collaboration interéquipes est essentiel pour devenir PDA.
• Les entreprises tech majeures et les startups à forte croissance recrutent massivement ces profils, avec des rémunérations nettement supérieures.

Qu’est-ce qu’un product data analyst et en quoi diffère-t-il d’un analyste traditionnel ?

Le product data analyst (PDA) est bien plus qu’un simple analyste de données. Il joue un rôle stratégique au cœur des équipes produit, influençant directement les décisions de développement et ainsi impactant la rentabilité. En comparaison, le data analyst traditionnel se limite souvent à extraire, gérer et présenter des données sans véritable lien avec les décisions business.

Pour mieux comprendre cette distinction, examinons une journée type de ces deux professionnels.

Une journée dans la vie d’un analyste traditionnel

• Matin : Brian, analyste traditionnel, commence sa journée en téléchargeant les chiffres de ventes de l’année précédente à l’aide de requêtes SQL pour créer des tableaux de bord sur Excel.
• Avant-midi : Il doit identifier des segments de clients ayant cessé de faire des transactions au cours des 3 derniers mois, une tâche certes utile, mais qui ne crée pas de valeur ajoutée directe pour le produit.
• Après-midi : En analysant les données provenant des systèmes CRM, il cherche à comprendre une chute de 15 % des taux de conversion. Bien que ce soit une tâche importante, elle ne l’aide pas à évoluer dans sa carrière.

En revanche, la journée de Sarah, product data analyst, est bien différente.

Une journée dans la vie d’un product data analyst

• Matin : Sarah collabore avec l’équipe produit pour analyser l’utilisation des nouvelles fonctionnalités. Par exemple, elle s’intéresse à pourquoi les créateurs dans certaines zones géographiques n’utilisent pas la fonction de « reels ».
• Avant-midi : Elle réalise un test A/B pour un nouveau « boost de créateur », mesurant si cette fonctionnalité augmente la rétention des créateurs sans nuire à l’engagement global des utilisateurs.
• Après-midi : Lors de réunions de revue produit, elle remet en question les hypothèses de direction. Par exemple, si un VP croit que les vidéos plus longues sont mieux reçues, elle démontre avec des données que l’attention des utilisateurs chute après 35 secondes.

Bien que Brian et Sarah possèdent des compétences techniques similaires, comme SQL et la visualisation des données, le rôle du PDA est plus collaboratif et orienté vers les résultats business. Les analyses réalisées par Sarah ne servent pas seulement à rapporter des chiffres, elles influencent directement les décisions stratégiques. Cela se traduit souvent par une meilleure rémunération et des opportunités de carrière plus intéressantes. En effet, aux États-Unis, les salaires des PDAs se situent entre 249K et 382K $, tandis que ceux des analystes traditionnels varient de 180K à 282K $.

En somme, le product data analyst est au centre de l’innovation produit, reliant données et décisions, alors que l’analyste traditionnel reste enfermé dans une boîte de traitement de données. Pour une compréhension plus détaillée des différences entre un analyste de données et un data scientist, jetez un œil à cet article ici.

Quelles compétences spécifiques faut-il maîtriser pour devenir product data analyst ?

Pour devenir un product data analyst (PDA), vous devez d’abord maîtriser les compétences fondamentales que l’on retrouve chez tous les data analysts traditionnels : Excel, SQL, une programmation basique (idéalement en Python), la data visualisation et les statistiques. Cependant, ce n’est pas suffisant. Pour exceller dans le rôle de PDA, il vous faut acquérir des compétences spécifiques qui vous démarqueront clairement dans un environnement dominé par l’IA.

• A/B testing et expérimentation : Vous devez comprendre comment concevoir et analyser des expériences. Par exemple, si vous devez déterminer si une nouvelle fonctionnalité améliorera la rétention des utilisateurs, vous devez définir correctement vos groupes de test, vous assurer que leur distribution est homogène, et garantir que votre test a une puissance statistique suffisante. Pour apprendre ces principes, vous pouvez consulter diverses ressources en ligne, notamment les cours dédiés sur des plateformes comme Udacity.
• Définition des métriques de succès produit : Un PDA doit savoir établir des critères mesurables pour le succès d’un produit. Par exemple, pour évaluer le succès d’un outil de « boost » pour les créateurs, vous pourriez définir des métriques comme le taux de rétention à court et long terme, ainsi que le taux d’engagement des utilisateurs. La capacité à justifier pourquoi vous choisissez ces métriques est essentielle lors des entretiens.
• Gestion de l’event tracking : En collaboration avec les équipes techniques, il est crucial de déterminer quels événements doivent être capturés pour évaluer correctement les performances de votre produit. Par exemple, sans le suivi des événements d’ »upload », comment pouvez-vous évaluer le impact sur la rétention des créateurs ?
• Statistiques appliquées : Au-delà des concepts de base, vous devrez appliquer des notions avancées comme les tests d’hypothèses, la causalité, et les biais statistiques dans vos analyses. Khan Academy est une bonne plateforme pour se familiariser avec ces sujets.

Ma propre évolution vers le rôle de PDA m’a montré l’importance de ces compétences. Par exemple, lors d’une mission, j’ai dû établir un test A/B pour évaluer une nouvelle fonctionnalité. En apprenant à appliquer ces compétences, j’ai pu prouver à mes superviseurs la valeur ajoutée de mes analyses, ce qui a conduit à des opportunités de promotions.

Pour résumer, développer vos compétences dans ces cinq domaines cruciaux vous positionnera en tant que PDA recherché dans un marché de l’emploi où l’IA continue de redéfinir le paysage analytique.

Où trouver des opportunités d’emploi en product data analyst et pourquoi ce rôle est-il mieux rémunéré ?

Dans le paysage technologique moderne, les opportunités d’emploi pour les analystes de données de produit (PDA) fleurissent, surtout dans des secteurs porteurs comme les géants de la tech (FAANG), les startups en hypercroissance, et des domaines tels que l’e-commerce, la fintech ou la santé tech. C’est simple : si vous cherchez un job en tant que PDA, ces entreprises sont parmi les premiers recruteurs. Il faut savoir que le titre de votre poste peut varier : au lieu de simplement « data analyst », vous pourriez vous retrouver avec des intitulés comme « product analyst », « product data scientist », ou « growth analyst ». C’est là où ça devient intéressant, car comprendre les subtilités des intitulés et les mots-clés des offres d’emploi est crucial.

Regardez attentivement les descriptions d’emploi : des expressions comme « collaboration avec product managers », « A/B testing », et « analyse de métriques produit » sont des bons indicateurs que vous êtes en face d’un vrai rôle de PDA. Ces compétences ne concernent pas seulement les chiffres, mais aussi la prise de décision stratégique, une compétence essentielle et difficile à automatiser. Cela fait partie de la raison pour laquelle ce rôle est moins menacé par l’IA — vous n’automatiserez pas le raisonnement tactique et humain derrière ces analyses.

Mais parlons chiffres. Les salaires d’un PDA chez des entreprises comme Facebook ou Amazon peuvent osciller entre 250K et 380K$, un écart impressionnant par rapport aux analystes traditionnels dont les salaires tournent autour de 180K à 280K$. Selon une étude menée par Glassdoor, cela souligne non seulement la demande pour ces postes, mais aussi la valeur ajoutée directe qu’un PDA apporte à une entreprise. En ajoutant à cela la capacité à influencer les décisions de produit, il n’est pas surprenant que les entreprises soient prêtes à investir autant dans leurs PDA.

Si vous êtes en quête d’opportunités, pensez à explorer des offres ici : Offres Data Analyst. L’écosystème évolue, et les PDA vont jouer un rôle encore plus crucial à l’avenir.

Alors, êtes-vous prêt à devenir product data analyst et dominer l’ère de l’IA ?

La révolution IA bouleverse le paysage des métiers de la data, éliminant peu à peu les tâches à faible valeur ajoutée. Seuls les profils capables d’intégrer la donnée au cœur des décisions produit, de maîtriser les expérimentations complexes, et de collaborer transversalement, comme le product data analyst, tirent leur épingle du jeu. Passer du rôle classique d’analyste à celui de PDA, c’est non seulement faire le choix de la pérennité professionnelle mais aussi accéder à de meilleures rémunérations et opportunités. En affinant vos compétences vers ce rôle, vous vous positionnez en acteur clé, incontournable dans l’écosystème data et business actuel.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera, consultant et formateur spécialiste en Analytics, Data, Automatisation IA, accompagne depuis plus de dix ans les entreprises à valoriser leur data. Fondateur de l’agence webAnalyste et de l’organisme de formation ‘Formations Analytics’, il partage son expertise pratique sur l’intégration de l’IA dans les workflows métier, la montée en compétences des analystes, et les nouveaux défis liés aux métiers data à l’ère de l’automatisation.