Contentsquare

Dans l’épisode #14 de Hands-On, Gabriel Szanto, SVP Product chez Contentsquare, partage une vision rare et concrète du ROI produit dans un environnement où la data est à la fois la matière première… et la preuve attendue par les clients.
L’occasion de comprendre comment une plateforme analytics mondiale articule données, impact business, IA et stratégie produit pour générer de la valeur réelle.

Le paradoxe Contentsquare : vendre la data, mais devoir prouver sa propre valeur

Contentsquare ne commercialise pas “de la data”.
L’entreprise commercialise la capacité à prendre des décisions informées.

Cette nuance structure toute la stratégie produit.
Chaque fonctionnalité doit démontrer :

• son impact mesurable (engagement, adoption, revenu),
• sa rapidité d’accès à l’insight,
• sa contribution à l’ACV, à la rétention et à la croissance MRR.

Ce positionnement conduit à éliminer rapidement les fonctionnalités “spectaculaires” mais incapables de générer un retour business concret.

Comment Contentsquare mesure l’impact d’une feature ?

1. L’actionnabilité comme critère central

La data n’a de valeur que lorsqu’elle devient compréhensible et exploitable.
Contentsquare combine plusieurs couches :

• analytics quantitatifs,
• mesures expérientielles (zoning, heatmaps, parcours),
• données techniques,
• insights qualitatifs (VoC, études).

La valeur réside dans la capacité à transformer cette masse d’informations en décisions opérationnelles immédiates.

2. Des PM guidés par les indicateurs business

Les équipes Produit fonctionnent comme de véritables portefeuilles d’investissements :

• Quel effet sur l’ACV ou l’expansion ?
• Quel impact sur la rétention ?
• Quelle projection de croissance ?
• Quel niveau de risque associé ?

Chaque chantier produit doit contribuer à un objectif chiffré et mesurable.

3. Adoption accélérée grâce à l'intégration produit

Deux réussites récentes montrent l’impact de cette approche :

• l’intégration des briques Product Analytics (ex-IP) aux modules historiques : adoption exceptionnelle en quelques semaines,
• l’agent IA “SenseChat”, qui compresse le time-to-insight et supprime la complexité d’apprentissage.

La corrélation est claire :
moins la plateforme demande d’effort cognitif, plus l’adoption explose.

IA : raccourcir la distance entre la question… et l’action

Pour Contentsquare, l’IA n’est pas un ajout cosmétique.
Elle constitue un accélérateur de valeur.

L’IA permet notamment de :

• transformer une question simple en insight structuré,
• réduire l’apprentissage nécessaire pour naviguer dans la plateforme,
• détecter des patterns invisibles dans la donnée brute,
• proposer des actions concrètes et contextualisées,
• agréger données techniques, expérience et analytics,
• amorcer des logiques prédictives (scénarios de conversion, impact business probable).

La vision :
l’utilisateur ne doit plus naviguer dans l’outil pour obtenir une réponse.
L’outil doit lui donner la bonne réponse sans friction.

Unifier trois produits, trois cultures et trois UX : l’enjeu majeur de rétention

Contentsquare poursuit un chantier stratégique complexe :
l’unification de trois plateformes héritées :

• la plateforme historique (Visual Analytics),
• IP (Product Analytics),
• Hotjar / VOC (qualitatif + feedback + études).

L’objectif :
offrir un produit cohérent, simple et utilisable par des profils variés (Enterprise, Midmarket, SMB).

Cette consolidation influence directement :

• la perception de valeur,
• le pricing,
• la simplicité de prise en main,
• la capacité à éviter le churn,
• la montée en gamme (upsell, cross-sell).

La priorité affichée : maximiser la rétention, véritable juge de paix d’un SaaS B2B.

Le rôle du Produit dans la croissance (MRR, ACV, upsell)

Contentsquare place le Produit au centre de sa machine de croissance.

Les équipes Produit collaborent étroitement avec :

• les ventes,
• le customer success,
• les avant-ventes,
• les advisory boards clients.

Leur rôle dépasse la simple exécution de roadmap :
ils contribuent directement à l’expansion, à la construction des packages, à l’identification des leviers de revenu et aux scénarios de croissance.

Vers un Product Manager beaucoup plus orienté business

Le métier évolue rapidement :

Le PM de 2025 ne peut plus se limiter à :

❌ organiser des rituels,
❌ produire des user stories,
❌ optimiser des détails UX,
❌ maintenir un backlog.

Le PM doit désormais comprendre :

✔ le modèle économique de son entreprise,
✔ les marges, le pricing, les coûts et les leviers d’expansion,
✔ les dynamiques concurrentielles,
✔ les sources de différenciation produit,
✔ la logique d’investissement (risque ↔ impact).

La montée en puissance de l’IA réduit le « temps pour faire »
et augmente la valeur attendue dans le « temps pour comprendre ».

Le Product Manager devient un stratège business, pas uniquement un garant du process.

Conclusion : le ROI produit est une culture, pas un KPI

Les enseignements de cet épisode montrent une tendance forte dans les SaaS B2B :

• Le ROI produit n’est pas un tableau de bord, c’est une discipline globale.
• La rétention reste l’indicateur ultime.
• La data n’a de valeur que lorsqu’elle est actionnable.
• L’IA devient un levier incontournable pour réduire la friction et augmenter la valeur.
• Le Product est un acteur clé de la croissance, pas une fonction d’exécution.

Dans un marché où les outils se ressemblent de plus en plus, la différenciation passe par :
la vitesse, la clarté, et la capacité à transformer la donnée en impact business.

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