« On mesure tout », c’est un peu la promesse des outils analytics modernes. Et c’est vrai: aujourd’hui on peut mesurer absolument tout, des impressions LinkedIn au temps passé sur une page de pricing à 2h du matin.

Le problème, c’est que mesurer tout ne veut pas dire comprendre quoi que ce soit. Et en product marketing, confondre « avoir des données » avec « avoir les bonnes métriques » est l’un des chemins les plus rapides vers les mauvaises décisions.

Une métrique, ou metric en anglais, terme qu’on utilise tel quel dans la profession, est une mesure quantifiable utilisée pour suivre et évaluer la performance d’une activité, d’un processus ou d’une stratégie.

C’est la brique de base de tout système de pilotage. Avant de parler de KPI, d’OKR ou de North Star Metric, tu as des métriques. Des nombres. Des ratios. Des taux.

Quelques exemples immédiats en product marketing: le taux de conversion d’une page de pricing, le nombre de démos réservées après un lancement, le taux d’adoption d’une nouvelle feature à J+30, la durée moyenne du cycle de vente, le NPS mesuré post-onboarding.

Une métrique, c’est n’importe quelle donnée à laquelle tu donnes une structure et une fréquence de suivi. Un KPI, c’est la métrique à laquelle tu donnes du poids stratégique.

Si tu veux approfondir cette distinction précisément, on a une page dédiée : → KPI : définition et exemples pour les PMM.

Pas toutes les métriques ne naissent égales, et cette distinction change comment tu les utilises.

Les métriques brutes sont des comptages directs. Le nombre de visiteurs uniques sur ta page de lancement. Le nombre de leads entrants cette semaine. Le nombre d’utilisateurs qui ont activé une feature. Ce sont des faits, sans interprétation.

Les métriques calculées sont dérivées de plusieurs mesures. Le taux de conversion (leads / visiteurs), le CAC (budget acquisiton / nouveaux clients), le win rate (deals gagnés / deals total). Elles nécessitent un calcul, mais c’est là qu’elles deviennent réellement utiles: elles mettent en relation deux réalités et révèlent une dynamique.

En pratique, les PMM travaillent quasi exclusivement avec des métriques calculées, parce que c’est en combinant les données qu’on fait apparaître les insights actionnables.

Le product marketing couvre l’ensemble du cycle client, et ses métriques en reflètent la diversité. Voici comment les classer pour y voir clair.

Métriques d’acquisition et de génération de demande: Elles mesurent la capacité à attirer des prospects qualifiés. Taux de conversion des pages de destination, volume de pipeline influencé par le marketing, nombre de démos réservées, coût par lead qualifié (CPL), taux de conversion MQL → SQL. Ce sont souvent les premières métriques demandées par le leadership parce qu’elles parlent en euros sonnant et trébuchant, ou presque.

Métriques d’adoption produit: C’est le terrain de jeu naturel du PMM, notamment après un lancement. Taux d’activation (proportion d’utilisateurs atteignant le premier « aha moment »), taux d’adoption d’une feature à J+7 / J+30, DAU/MAU ratio (ratio utilisateurs actifs quotidiens sur mensuels, indicateur de « stickiness »), rétention par cohorte, time-to-value (temps pour qu’un nouvel utilisateur réalise la première valeur du produit).

Métriques de revenus et d’expansion: Elles font le lien entre le travail du PMM et les résultats financiers. Win rate global et win rate sur deals compétitifs, taille moyenne des deals, durée du cycle de vente (deal velocity), NRR (Net Revenue Retention, qui mesure si la base client existante grandit ou se contracte).

Métriques de satisfaction et de perception: NPS (Net Promoter Score) global et par segment, CSAT (Customer Satisfaction Score), score de clarté du messaging mesuré via enquêtes internes auprès des Sales ou du Customer Success.

Métriques de performance des assets PMM: Taux d’utilisation des battlecards et one-pagers par les équipes commerciales, engagement sur les contenus de lancement, résultats des enquêtes de satisfaction internes auprès des Sales sur la qualité du support PMM.

C’est probablement la distinction la plus importante à maîtriser en tant que PMM, et celle qu’on enseigne le moins.

Les vanity metrics (métriques de vanité) sont des données qui font bien dans un slide mais ne permettent aucune décision. 50 000 impressions sur le post d’annonce du lancement. 10 000 visiteurs sur la landing page. 300 téléchargements du PDF. Ces chiffres peuvent être impressionnants, et ne rien dire du tout sur l’impact réel de ton travail.

Le test est simple: si la métrique monte ou descend, est-ce que tu sais quoi faire? Si la réponse est non, c’est probablement une vanity metric.

Les métriques actionnables ont une relation causale claire avec un résultat business. Le taux de conversion des essais gratuits en clients payants te dit directement si ton messaging d’onboarding est efficace. Le win rate sur deals où la battlecard a été utilisée vs. sans battlecard te dit si ton asset crée réellement de la valeur commerciale. Le taux d’activation à J+7 te dit si le positionnement de la feature et l’onboarding sont alignés sur la promesse faite en amont.

Un exemple concret : une équipe PMM célèbre 25 mentions presse et un pic de trafic après un lancement. Six semaines plus tard, l’adoption de la feature est à 4%. Les métriques étaient flatteuses — la métrique qui comptait, l’adoption, était en échec. Les vanity metrics avaient masqué le signal.

Le bon réflexe: pour chaque métrique que tu suis, définis à l’avance ce que tu feras si elle monte, et ce que tu feras si elle descend. Si tu n’as pas de réponse à cette question, cette métrique n’a pas sa place dans ton dashboard.

Dans certaines organisations, souvent les plus matures sur le sujet, on entend parler de North Star Metric (NSM). C’est la métrique unique qui capte le mieux la valeur délivrée aux clients et qui prédit la croissance long terme de l’entreprise.

Elle n’est pas propre au PMM, c’est souvent une métrique d’entreprise ou de produit, mais elle structure tous les choix de pilotage.

Quelques exemples pour fixer l’idée: Slack mesure le nombre de messages envoyés par équipe sur 30 jours. Airbnb a longtemps utilisé le nombre de nuits réservées. Une solution SaaS B2B pourrait choisir le nombre d’utilisateurs actifs ayant généré au moins un export dans les 7 derniers jours.

La North Star Metric est toujours une métrique calculée, rarement une métrique brute. Elle repose sur la compréhension du « aha moment » client, le moment où l’utilisateur réalise concrètement la valeur du produit.

Pour le PMM, elle est utile comme boussole: tous tes lancements, tes séquences d’onboarding, tes contenus de sales enablement devraient in fine contribuer à faire bouger cette métrique.

La tentation est grande de vouloir tout mesurer. L’erreur est de ne rien choisir.

Voici une approche simple pour sélectionner les bonnes métriques:

Pars de l’objectif, pas de la donnée disponible. Quel est le résultat business que tu cherches à produire? Augmenter le win rate? Accélérer l’adoption d’une nouvelle feature? Réduire le churn sur un segment? La métrique doit découler de l’objectif, pas de ce que l’outil analytics te présente par défaut.

Privilégie les métriques que tu peux influencer. Si le chiffre peut monter ou descendre sans que rien de ce que tu fais n’y soit lié, ce n’est pas une bonne métrique pour toi. Une métrique PMM doit être dans ton périmètre d’action, au moins partiellement.

Combine amont et aval. Pour chaque métrique de résultat (lagging), identifie une métrique de signal avancé (leading) qui te permet d’agir avant que le problème ne soit acté. → Voir la distinction leading/lagging dans la page KPI.

Limite-toi. 5 à 8 métriques bien choisies valent infiniment mieux qu’un dashboard de 30 chiffres que personne ne regarde vraiment.

Une metric (ou métrique) est une mesure quantifiable utilisée pour suivre la performance d’une activité ou d’une stratégie. En product marketing, les métriques se répartissent en cinq familles: acquisition, adoption produit, revenus, satisfaction client, et performance des assets. La distinction essentielle à maîtriser est celle entre vanity metrics, qui semblent positives mais ne permettent aucune décision, et métriques actionnables, directement liées à un résultat business et influençables. Toutes les métriques ne sont pas des KPI : un KPI est une métrique à laquelle on donne un poids stratégique explicite.