Aligner les OKR avec la donnée

Les OKR fonctionnent quand ils sont reliés à des métriques que tout le monde comprend. Pas besoin de sophistication: un objectif clair, 2 à 3 résultats clés mesurables, et un rituel de suivi régulier. Le but n’est pas de scorer, mais d’aider l’équipe à prioriser et à apprendre.

prérequis

Un outil de suivi partagé (tableur, dashboard, doc).
Accès aux métriques sources et à leur définition.
Un sponsor qui arbitre les conflits d’objectifs.

aperçu rapide

Formuler un objectif lisible sans jargon.
Limiter à 2 ou 3 KRs, chacun rattaché à une métrique fiable.
Geler les KRs en cours de trimestre.
Mettre à jour à date fixe et commenter les écarts.
Lier chaque action à un owner et une échéance.
Clore par un retour d’expérience court.

carte mentale des principes

tutoriel pas-à-pas

étape 1: poser l’objectif et les KRs

Une phrase pour l’objectif, 3 KRs au plus, tous mesurables et actionnables.

O: améliorer la rétention des nouveaux clients
KR1: +3 points de rétention à 30 jours
KR2: -10% de tickets liés à l'onboarding
KR3: 80% des tutoriels consultés par les nouveaux utilisateurs

étape 2: relier les KRs aux données

Pour chaque KR, préciser source, requête, owner et alerte. Le chemin de la donnée doit être auditable.

-- rétention J30
SELECT cohort_date,
       ROUND(100*COUNT(DISTINCT user_id_retained)/COUNT(DISTINCT user_id),1) AS r30
FROM retention
GROUP BY cohort_date
ORDER BY cohort_date DESC;

source: warehouse.analytics.retention
owner: data
alerte: r30 < 62% pendant 3 jours -> ouvrir incident "RET-OKR"

étape 3: cadencer le suivi

Un rituel court (15 min) avec le même ordre du jour. La boucle de feedback doit être rapide.

cat > rituel_okr.md <<'EOF'
- écarts notables (1 slide ou 1 tableau)
- hypothèses et causes
- décisions et tests
- actions assignées et délais
EOF

étape 4: historiser les valeurs et décider

Enregistrer les mesures, commenter les écarts, décider des actions.

echo "$(date +%F),KR1,66.2" >> kr_history.csv
tail -n 5 kr_history.csv

étape 5: visualiser la progression

Un graphe simple replace tout le monde sur les mêmes faits.

# graphe rapide de progression
import pandas as pd, matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("kr_history.csv", names=["date","kr","val"])
df[df["kr"]=="KR1"].set_index("date")["val"].plot(title="KR1 - rétention J30")
plt.show()

exemples

cas: réduire le délai de première valeur

O: accélérer le time-to-value après inscription
KR1: médiane "inscription -> première action clé" < 24h
KR2: -20% de tickets "je ne trouve pas X"
Actions:
- simplifier le parcours d'onboarding (owner: produit) - fin S2
- améliorer la recherche interne (owner: eng) - fin S3
- tutoriel interactif (owner: contenu) - fin S4

-- médiane de délai entre inscription et première action clé
SELECT PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY EXTRACT(EPOCH FROM first_action - signup))/3600 AS p50_h
FROM (
  SELECT user_id,
         MIN(CASE WHEN event='signup' THEN ts END) AS signup,
         MIN(CASE WHEN event='core_action' THEN ts END) AS first_action
  FROM events
  WHERE ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '90 day'
  GROUP BY user_id
) t
WHERE first_action IS NOT NULL;

erreurs courantes et solutions

trop de KRs -> dispersion -> 2 à 3 KRs suffisent pour garder le cap
métriques instables -> débats sans fin -> figer la définition pendant le trimestre, documenter les changements
commentaires absents -> dérives -> consigner en 3 lignes le pourquoi de l’écart et l’action décidée
pivots en plein cycle -> démotivation -> ne pas changer les KRs en cours, préparer le prochain cycle
KRs non actionnables -> inertie -> rattacher chaque KR à des leviers concrets et à un owner identifié

faq

doit-on tout automatiser ? Commencez simple, automatisez les étapes douloureuses ensuite.
qui est owner d’un KR ? La personne qui peut agir concrètement dessus et en rendre compte au rituel.
peut-on avoir des KRs qualitatifs ? Oui, mais rattachez-les à un indicateur observable (sondage, délai, taux d’usage).

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