Il y a quelques années, pour comprendre pourquoi les utilisateurs abandonnaient à une étape spécifique, il fallait rassembler des informations éparses : analyses, notes d'entretien, rapports internes, et souvent attendre longtemps pour obtenir des données plus approfondies.
L'IA a changé la donne. Lors de la phase de découverte, les équipes peuvent mettre en évidence des tendances dans les données d'utilisation et les commentaires qualitatifs beaucoup plus rapidement. Vous pouvez poser une question ciblée, par exemple pourquoi les utilisateurs abandonnent un flux, et obtenir une vision plus claire de ce qui pourrait être à l'origine des frictions.
/IA peut aider à analyser les interactions des utilisateurs, à mettre en évidence les tendances comportementales et à faire ressortir des moments de révélation potentiels qui prendraient beaucoup plus de temps à identifier manuellement.
Dans ce guide, nous vous expliquons comment ces informations sont obtenues et comment les utiliser pour prendre des décisions plus pertinentes et plus rapides en matière de produits.
⭐ Modèle présenté
Si vous recherchez un endroit unique pour organiser vos objectifs, aligner vos équipes et hiérarchiser les fonctionnalités en fonction du parcours utilisateur, le modèle de stratégie produit ClickUp est un bon point de départ. Il offre aux chefs de produit un moyen de créer une connexion entre les besoins des utilisateurs et des décisions à fort impact.
Chaque fois que vos utilisateurs voient leurs besoins reflétés dans une nouvelle version, c'est un moment de révélation qui se produit !
Que sont les moments de révélation dans la gestion de produits ?
Le moment de révélation est un jalon important dans le parcours de l'utilisateur, lorsqu'il découvre la valeur fondamentale de votre produit. C'est à ce moment-là qu'il prend conscience de la valeur de votre produit.
🎯 Exemples de moments de révélation en action :
- Un nouvel utilisateur de ClickUp connecte son premier flux de travail et découvre comment les tâches, les documents, l'IA et les tableaux de bord sont regroupés en un seul endroit.
- Un utilisateur de Teams envoie des mises à jour sur un projet et se rend compte que la collaboration est plus fluide qu'avec les fils de discussion par e-mail.
- Un concepteur Figma partage un prototype et observe les commentaires de ses coéquipiers en temps réel, comprenant ainsi la puissance de la collaboration en direct.
Comment les chefs de produit découvrent et optimisent les moments de révélation
Voyons comment les chefs de produit identifient ces moments de révélation 👇
- Analyse des cohortes de fidélisation : recherchez la ou les deux actions qui distinguent les utilisateurs fidèles des utilisateurs perdus.
- Entretiens avec les utilisateurs et enregistrements de sessions : observez les moments où les utilisateurs s'illuminent et s'exclament : « Oh, maintenant je comprends ! »
- Sondages : demandez aux utilisateurs fidèles : « À quel moment avez-vous réalisé que vous ne pouviez plus vous passer de [produit] ? »
- Testez les flux d'intégration A/B : essayez différents parcours et mesurez le nombre d'utilisateurs qui ont vécu le moment de révélation attendu et l'impact que cela a eu sur la fidélisation.
- Repensez l'intégration : éliminez les frictions et guidez littéralement les nouveaux utilisateurs vers cette action clé (par exemple, le fichier tutoriel de Figma).
N'oubliez pas que les moments de révélation ne surviennent pas par hasard. Vous les découvrez en comparant systématiquement les utilisateurs réussis aux utilisateurs perdus et en identifiant les comportements qui font qu'un groupe commence à s'attacher tandis que l'autre se détourne.
Comment mesurer un moment de révélationUn moment de révélation n'est utile que si vous pouvez l'observer de manière cohérente. Définissez-le comme un comportement spécifique lié à la fidélisation, puis mesurez-le comme un jalon important du produit.
- Comportement : l'action qui signale une valeur (exemple : « création de la première automatisation »).
- Délai : dans quel délai cela doit-il se produire (exemple : « dans les 48 heures »)
- Taux d'activation : pourcentage d'utilisateurs qui l'atteignent.
- Augmentation de la fidélisation : les utilisateurs qui atteignent cet objectif sont-ils plus fidèles que ceux qui ne l'atteignent pas ?
- Analyse du cheminement : quelles étapes permettent d'atteindre cet objectif le plus rapidement possible ?
Cela permet de boucler la boucle entre « concept sympa » et « indicateur produit exploitable ».
👀 Le saviez-vous ? Lorsque les gens ont une révélation lors d'une tâche en laboratoire, certaines zones spécifiques du cerveau s'activent. Le cerveau stimule à la fois les centres logiques et émotionnels. Cette combinaison rend les révélations soudaines et les fait rester plus longtemps en mémoire.
Pourquoi l'IA change la donne en matière de découverte d'informations sur les produits
Le monde devrait générer environ 181 zettaoctets de données, ce qui est énorme quand on pense à la quantité de données qui finit sur le bureau d'un chef de produit.
Une minute, vous lisez les commentaires des utilisateurs, la minute d'après, vous consultez un tableau de bord, puis soudain, vous vous retrouvez submergé de tickets d'assistance, vous demandant quel signal est le plus important.
Nous comprenons, cela fait beaucoup.
Mais l'IA change complètement l'expérience ! Comment cela ?
Au lieu d'assembler manuellement les informations issues des entretiens, des analyses utilisateur et des tickets, l'IA aide les chefs de produit à compresser les signaux bruts en modèles. Une tendance déterminante dans la gestion de produit, alors que les équipes peinent à suivre le rythme de la complexité croissante des données.
Examinons cela plus en détail 👇
Fait ressortir les modèles comportementaux
L'IA identifie les points de friction, les parcours récurrents des utilisateurs, les micro-comportements et les modèles dans différents segments d'utilisateurs en corrélant en quelques secondes les signaux provenant d'évènements, de sessions et de cohortes. Cela aide les équipes produit à comprendre comment les utilisateurs évoluent dans les premiers flux et où la dynamique est créée ou perdue.
📚 À lire également : Comment les chefs de produit et les ingénieurs peuvent-ils travailler ensemble?
Offre l'assistance pour les décisions grâce à des signaux prédictifs.
Les modèles d'IA peuvent estimer la probabilité de résultats tels que le taux de désabonnement, l'adoption de fonctionnalités ou la réponse à un pari stratégique. Ces signaux prédictifs aident les chefs de produit à tester leurs décisions avant la validation.
Transforme les données qualitatives en informations exploitables
Alimentez l'IA avec les commentaires des utilisateurs, les entretiens ou les tickets d'assistance, et elle les organisera rapidement par thèmes, changements de sentiment et opportunités émergentes. Les chefs de produit y gagnent en clarté sans passer des heures à apposer des étiquettes, trier et relire les mêmes informations.
⚡ Archive de modèles : modèles gratuits de gestion de produits pour créer des feuilles de route stratégiques.
Unifie les sources de données déconnectées
L'IA rassemble les analyses de produits, les flux de commentaires, les profils clients et les résultats d'expérimentation dans une seule couche d'informations. Le contexte n'étant plus fragmenté entre différents outils, les chefs de produit peuvent relier les points plus rapidement, valider leurs hypothèses plus tôt et vivre plusieurs moments de révélation au lieu d'attendre une seule grande révélation.
📮 Insight ClickUp : 13 % des personnes interrogées dans le cadre de notre sondage souhaitent utiliser l'IA pour prendre des décisions difficiles et résoudre des problèmes complexes. Cependant, seules 28 % d'entre elles déclarent utiliser régulièrement l'IA dans leur travail.
Une raison possible : les préoccupations en matière de sécurité ! Les utilisateurs peuvent ne pas vouloir partager des données sensibles relatives à la prise de décision avec une IA externe. ClickUp résout ce problème en intégrant une solution de résolution de problèmes basée sur l'IA directement dans votre environnement de travail sécurisé. ClickUp fait état de certifications, notamment SOC 2 Type II et ISO 27001, parmi ses normes de sécurité.
5 façons dont l'IA permet de découvrir des informations cachées sur les produits
Selon une étude récente, 92 % des chefs de produit estiment que l'IA aura un impact durable sur la gestion des produits.
Avec un tel niveau d'attente, il n'est pas étonnant que l'IA soit devenue un élément essentiel de la stratégie moderne de gestion de produits.
1. Repérer des tendances que les humains ont tendance à manquer
Une personne seule ne peut examiner qu'une quantité limitée de données. L'IA, en revanche, peut analyser des millions d'interactions et mettre en évidence des tendances qui passent facilement inaperçues.
ClickUp Brain peut vous montrer ⭐
- Quelles actions mènent systématiquement à des conversions ou à des abandons (les utilisateurs abandonnent-ils juste après un certain clic ou un certain écran ?)
- Quelles fonctionnalités essentielles influencent certains comportements (Existe-t-il une relation cachée entre la fonctionnalité A et la fidélisation à long terme ?)
- Lorsque de petits problèmes d'expérience utilisateur s'accumulent discrètement et entraînent une perte de clientèle (Un petit point de friction cause-t-il plus de dégâts que prévu ?)
🚀 Avantage ClickUp : ci-dessous, nous vous montrons comment rédiger un excellent PRD (documentation des exigences produit), et ce, depuis votre environnement de travail ClickUp.
2. Prédire ce que les utilisateurs pourraient faire ensuite
Au-delà de vous dire ce qui s'est déjà produit, l'IA peut prédire de manière générale ce qui est susceptible de se produire ensuite.
Elle aide à la prévision :
- Quels sont les utilisateurs susceptibles de se désabonner ?
- Quelles fonctionnalités essentielles certains segments pourraient-ils adopter ?
- Comment un changement de produit peut affecter l'engagement ou les revenus
Ce type de visibilité prospective donne aux chefs de produit le temps d'agir rapidement (mieux vaut prévenir que guérir) !
À ce propos, voici quelques outils sans code dont vous aurez besoin dans votre vie de chef de produit.
3. Comprendre le sentiment des utilisateurs à partir d'un volume considérable de commentaires
Les études sur les utilisateurs sont précieuses, mais il est difficile de les étendre à des milliers de commentaires, d'avis ou de tickets. Cependant, c'est l'IA qui a rendu cela possible d'une manière que nous ne pouvons imaginer !
Grâce au traitement du langage naturel, l'IA peut rapidement analyser :
- Assistance pour les discussions
- Commentaires NPS ou CSAT
- Avis sur l'App Store pour applications
- Commentaires sur les réseaux sociaux
- Transcriptions des entretiens
Elle peut identifier les thèmes et les frustrations communs, ainsi que l'humeur générale de votre base d'utilisateurs.
4. Trouver des segments d'utilisateurs petits mais importants
/IA vous aide à découvrir des micro-groupes présentant des schémas uniques que vous ne remarqueriez probablement pas manuellement.
Il peut s'agir notamment :
- Les utilisateurs expérimentés qui adorent une fonctionnalité mais en évitent une autre
- Les utilisateurs qui sont toujours bloqués lors de l'intégration
- Les personnes qui ne se convertissent que lorsqu'elles suivent un certain cheminement.
5. Repérer les tendances inhabituelles avant qu'elles ne deviennent des problèmes
Certaines des informations les plus précieuses apparaissent lorsque quelque chose d'inattendu se produit. L'IA est très efficace pour repérer tout ce qui semble sortir de l'ordinaire.
Cela peut inclure :
- Baisse soudaine de l'engagement
- Pics dans une fonctionnalité spécifique
- Nouvelles tendances dans un segment d'utilisateurs particulier
- Problèmes de performance qui frustrent discrètement les utilisateurs
📮 ClickUp Insight : Plus de la moitié des personnes interrogées utilisent quotidiennement trois applications ou plus, luttant contre la « prolifération des applications » et la dispersion des flux de travail.
Même si vous avez l'impression d'être productif et occupé, votre contexte se perd simplement entre les différentes applications, sans parler de l'énergie que vous dépensez à taper au clavier. Brain MAX rassemble tout cela : il suffit de parler une seule fois pour que vos mises à jour, vos tâches et vos notes se retrouvent exactement là où elles doivent être dans ClickUp. Plus besoin d'activer/désactiver des applications, plus de chaos, juste une productivité centralisée et fluide.
👀 Le saviez-vous ? Le tout premier roman généré par l'IA a été écrit en 1984 par un programme nommé Racter. Le livre s'intitulait « The Policeman's Beard Is Half Constructed » (La barbe du policier est à moitié construite) et n'avait absolument aucun sens... mais les gens l'ont quand même acheté.
Transformer les informations en actions : IA + intégration du flux de travail produit
Selon le rapport State of Product Management, plus de la moitié des équipes produit ont déjà identifié leur premier cas d'utilisation de l'IA. Près d'une sur cinq utilise l'IA dans plusieurs étapes de son flux de travail.
Malgré cet élan, les décisions fondamentales en matière de développement de produits restent largement manuelles pour de nombreuses équipes.
🚨 Retour à la réalité : Productboard a constaté que 49 % des professionnels du produit déclarent ne pas savoir comment hiérarchiser les nouvelles fonctionnalités sans commentaires solides des utilisateurs. Et lorsque le signal n'est pas clair, les équipes se rabattent sur des feuilles de route basées sur l'instinct, des débats circulaires sur les priorités et des retards qui s'accumulent plus vite qu'ils ne sont rattrapés.
Les informations fournies par l'IA peuvent faire toute la différence dans ce domaine.
Mais les informations seules ne suffisent pas. Elles doivent être intégrées à un outil de gestion de produits où les découvertes ont une connexion directe avec la planification, l'exécution et la mesure.
Pour cela, ClickUp est le meilleur candidat. Il s'agit du premier environnement de travail convergent basé sur l'IA au monde qui unifie vos outils et vos flux de travail au sein d'une plateforme centralisée.
Approfondissons le sujet.
Par exemple, ClickUp for Product Teams vous offre un espace unique pour gérer les feuilles de route, les Sprints et les lancements (sans multiplier les outils 😮💨).
Dans l'environnement de travail, vous pouvez cartographier l'ensemble du cycle de vie du produit, connecter les documents, les Tableaux blancs, les tâches et les tableaux de bord, et regrouper vos travaux de développement, de conception et de commercialisation dans une vue unique.
Écoutez le témoignage de Nick Foster, directeur de la gestion des produits chez Lulu Press.
Nos ingénieurs et chefs de produit étaient submergés par les mises à jour manuelles entre Jira et d'autres outils. Grâce à ClickUp, nous avons récupéré des heures perdues en tâches redondantes. Mieux encore, nous avons accéléré les lancements de produits en améliorant la transmission des tâches entre les équipes d'assurance qualité, de rédaction technique et de marketing.
Nos ingénieurs et chefs de produit étaient submergés par les mises à jour manuelles entre Jira et d'autres outils. Grâce à ClickUp, nous avons récupéré des heures perdues en tâches redondantes. Mieux encore, nous avons accéléré les lancements de produits en améliorant la transmission des tâches entre l'assurance qualité, la rédaction technique et le marketing.
Et l'un des points forts est ClickUp Brain, une IA contextuelle.
Comment ClickUp Brain aide les chefs de produit à trouver des moments « eurêka ».
Il existe plusieurs instances. Pour n'en citer que quelques-unes 👇
Résumez les entretiens avec les utilisateurs, les tickets d'assistance ou les données de sondage.
Vous connaissez ce moment où quelqu'un, lors d'une réunion, demande : « Que disent réellement les utilisateurs à ce sujet ? »... et vous avez la réponse quelque part. Mais elle est dispersée dans 400 tickets d'assistance et un export de sondage désordonné. Ce n'est pas le cas avec Brain !
Réalisez des entretiens avec les utilisateurs. Vous stockez les transcriptions et les notes récupérées lors des appels, condensées à partir de ClickUp AI Notetaker.
Demandez ensuite à ClickUp Brain de résumer les principaux points faibles, de les regrouper par persona ou par segment, et de sélectionner quelques citations représentatives pour chaque thème.
Que révèlent ces tendances sur le processus d'intégration ? Elles montrent à quel moment les utilisateurs reconnaissent pour la première fois la valeur fondamentale d'un produit, ce qui correspond étroitement au concept plus large de moment de révélation dans l'adoption d'un produit.
Pour les tickets d'assistance, ClickUp Brain peut 👇
- Regroupez les tickets par type de problème (intégration, facturation, performances, etc.).
- Mettez en évidence les pics ou les régressions après une version spécifique.
- Signalez les catégories à haut niveau de gravité ou à fort impact.
Générez des documents sur les exigences produit à partir de groupes d'informations.
Il n'y a rien de tel que le moment où vous synthétisez toutes vos recherches en un ensemble clair de thèmes... pour vous rendre compte que le vrai travail ne fait que commencer. Vous devez maintenant transformer ces groupes en un PRD, et tout le monde en a besoin pour hier !
Avec ClickUp Brain comme assistant dans votre environnement de travail, vous n'avez plus besoin de réexpliquer le contexte à chaque fois. Il peut puiser dans les tâches, les documents et les commentaires déjà présents dans votre environnement de travail. Il suffit de demander : « Sur la base de tout ce que nous savons sur les frictions liées à l'intégration, générez une première ébauche de PRD. »
À partir de là, vous pouvez remplir ClickUp Docs avec le brouillon achevé, comprenant :
- Une problématique claire et étayée par des preuves
- Personnalité ou segment concerné
- Tâches pertinentes à faire
- Rédigez des récits d'utilisateurs et des critères d'acceptation.
- Indicateurs de réussite suggérés basés sur vos objectifs existants.
- Tous les risques, hypothèses ou dépendances mentionnés dans votre environnement de travail.
⭐ Bonus : imaginez que vous disposiez d'un assistant de bureau alimenté par l'IA, assis juste à côté de vous pendant que vous travaillez et qui sait sur quoi vous travaillez. C'est ClickUp Brain MAX.
Brain MAX peut instantanément faire apparaître toutes les tâches, documents, notes de réunion ou fichiers liés à votre thème afin que votre PRD repose sur une vision globale. Et comme il comprend déjà le contexte de votre environnement de travail, vous n'avez rien à copier-coller (il vous suffit de demander une version améliorée et il récupère les détails pour vous).
Mais la magie ne s'arrête pas là. Si vous avez des questions qui dépassent l'environnement de travail (comme des recherches sur la concurrence, les bonnes pratiques du secteur ou des exemples extérieurs à votre équipe), Brain MAX peut effectuer des recherches sur le Web ou dans vos outils connectés et vous apporter directement les réponses.
Sans oublier que si vous réfléchissez plus vite en parlant, exprimez vos idées à moitié formées et Brain MAX les transformera en ajouts clairs qui s'intègreront parfaitement dans votre PRD.
Détectez les obstacles ou les dépendances à partir des notes de réunion.
Tout le monde jure avoir discuté d'une dépendance critique « lors de la dernière synchronisation », mais personne ne se souvient de ce qui a été décidé, qui en était responsable ou si cela a été transformé en tâche.
ClickUp AI Notetaker résout la première partie de ce problème en capturant la réunion pour vous. Il se connecte à vos appels Zoom, Teams ou Google Meet et crée automatiquement un document privé contenant le titre et la date de la réunion, les participants, un aperçu, les points clés à retenir, une checklist des prochaines étapes, les sujets clés, ainsi qu'une transcription et un enregistrement complets.
ClickUp Brain s'attaque ensuite à la seconde partie en identifiant les risques, les obstacles et les dépendances cachés dans tous ces brouillons désordonnés.
Comme ces notes sont liées à votre environnement de travail, vous pouvez transformer la checklist « Étapes suivantes » ou les obstacles identifiés par l'IA en tâches directement à partir du document, avec les personnes assignées, les dates d'échéance et les dépendances associées.
Hiérarchisez les tâches de la feuille de route en fonction de leur impact basé sur les données.
ClickUp Brain analyse votre environnement de travail ClickUp et en extrait des signaux réels. Il peut prendre en compte :
- Combien de personnes demandent « X » dans les entretiens, les tickets d'assistance, les formulaires et les commentaires ?
- À quel point la frustration est forte en identifiant les tendances sentimentales au fil du temps
- Quels sont les clients ou segments concernés, y compris les comptes à forte valeur ajoutée ou à risque ?
- Le degré de difficulté de la livraison, sur la base des notes d'ingénierie, des tâches passées et des travaux similaires.
- Le degré d'urgence, en fonction des obstacles, des demandes internes ou des risques croissants de perte de clientèle.
Tout cela est ensuite converti en tâches ClickUp avec :
- Définir clairement les problèmes
- Notes de priorité ou d'impact suggérées automatiquement
- Contexte lié à partir des commentaires des utilisateurs et des documents
- Critères d'acceptation utiles que vous pouvez modifier
Pour prendre du recul, les tableaux de bord ClickUp vous offrent une vue d'ensemble. Vous pouvez voir les thèmes sur lesquels votre équipe se concentre, le nombre de tâches à fort impact en cours, les problèmes clients qui retiennent l'attention et les domaines où les efforts sont consacrés à des tâches de faible valeur.
⭐ Bonus : associez les tableaux de bord aux cartes IA pour transformer les données brutes en résumés prêts à être utilisés pour la prise de décision. Voici comment utiliser cette combinaison 👇
🚀 Avantage ClickUp : gardez une longueur d'avance sur le comportement des utilisateurs en temps réel grâce aux Super Agents. Considérez-les comme vos coéquipiers IA qui travaillent de manière proactive en arrière-plan. Ils observent la manière dont les informations se forment dans votre environnement de travail et agissent automatiquement en conséquence.
Ce que cela signifie pour les chefs de produit :
- Surveillez automatiquement les commentaires des utilisateurs, les tickets et les documents pour identifier les thèmes émergents.
- Détectez les points de friction récurrents avant qu'ils n'apparaissent dans les rapports sur le taux de désabonnement.
- Déclenchez des résumés, la création de tâches ou des alertes lorsque les seuils d'informations sont dépassés.
- Alignez en permanence les feuilles de route, les PRD et les priorités sur les signaux réels des utilisateurs.
Créez votre premier Super Agent avec ClickUp 👇
Créez votre prochain moment de révélation grâce aux modèles ClickUp.
Voici les modèles prédéfinis de ClickUp qui peuvent vous aider à transformer vos informations en actions 👇
1. Modèle de carte du parcours client ClickUp
Le modèle de carte du parcours client ClickUp est un tableau visuel qui vous aide à comprendre ce que font, pensent et ressentent les clients à chaque étape de leur expérience. Il présente chaque phase sous forme de colonnes, afin que votre équipe puisse suivre les actions, les points de contact, les émotions, les points faibles et la propriété en un seul endroit.
Voici comment elle vous aide à transformer les informations sur les clients en actions concrètes :
- Décomposez le parcours en étapes telles que la sensibilisation, la réflexion, la conversion et la fidélisation.
- Capturez les actions, les motivations et les moments clés des clients.
- Enregistrez les points de contact sur tous les canaux afin que votre équipe sache où se produisent les interactions.
- Suivez les hauts et les bas émotionnels pour comprendre la satisfaction des clients.
2. Modèle de flux d'utilisateur ClickUp
Le modèle de flux utilisateur ClickUp vous aide à cartographier la manière dont les utilisateurs naviguent dans votre produit, du point de départ aux actions et résultats clés. Basé sur les Tableaux blancs ClickUp, il vous permet de faire glisser, connecter et réorganiser les étapes pour visualiser l'expérience dans son ensemble en un coup d'œil.
Grâce à ses formes de flux prêtes à l'emploi, ses maquettes d'écran et ses connecteurs directionnels, vous pouvez rapidement illustrer les parcours d'inscription, les parcours liés aux fonctionnalités, les flux d'intégration ou tout autre processus en plusieurs étapes que vos utilisateurs suivent.
Ce modèle vous aidera à :
- Visualisez chaque étape du parcours de l'utilisateur sur un Tableau blanc partagé.
- Glissez-déposez des étapes, des décisions et des écrans pour affiner les flux en temps réel.
- Joignez des captures d'écran, des notes et des fichiers directement à chaque étape pour plus de contexte.
- Collaborez en direct avec vos collègues, laissez des commentaires ou ajoutez des étiquettes pour identifier les propriétaires.
- Réutilisez la structure pour mapper de nouveaux flux sans repartir de zéro.
3. Modèle d'intégration des nouveaux utilisateurs ClickUp
Une expérience d'intégration bien conçue est souvent le lieu où se produit le premier moment de révélation. Le modèle d'intégration des nouveaux utilisateurs de ClickUp vous aide à créer un parcours guidé qui transforme les nouveaux utilisateurs en clients réussis sans les bombarder (ou les clients) d'informations superflues.
En bref :
- Offrez aux nouveaux utilisateurs un parcours d'intégration clair et concis qu'ils peuvent achever à leur propre rythme.
- Ajoutez vos propres liens, vidéos, documents ou supports de formation à chaque étape.
- Suivez les progrès grâce aux statuts personnalisés, aux dates d'échéance ou aux estimations de durée de ClickUp.
- Standardisez l'intégration au sein des équipes afin que tout le monde apprenne les mêmes principes fondamentaux.
⭐ Bonus : Découvrez ces stratégies de gestion de produits pour améliorer votre processus de planification et rendre chaque lancement plus intentionnel.
Exemples concrets : l'IA dans la découverte de produits
L'IA influence déjà la manière dont les équipes modernes trouvent des informations et créent de meilleures expériences utilisateur.
Voici quelques exemples illustrant comment des entreprises de premier plan utilisent l'IA pour créer des moments de révélation autour d'un produit👇
1. Spotify
Spotify a placé la barre très haut en matière de découverte de produits basée sur l'IA avec des fonctionnalités telles que Discover Weekly, Release Radar et le tout nouveau AI DJ. En coulisses, Spotify utilise l'apprentissage automatique pour étudier ce que vous écoutez, la fréquence à laquelle vous réécoutez, ce que vous ignorez et ce que les personnes ayant des goûts similaires apprécient. Il crée ensuite des listes de lecture qui semblent étrangement pertinentes, incluant souvent des artistes ou des genres que vous n'avez jamais recherchés.
Du point de vue de la découverte de produits, c'est une mine d'or. Spotify teste en permanence de nouvelles chansons qui correspondent à vos goûts et observe celles qui ont du succès. Le résultat est un produit qui aide les utilisateurs à « découvrir » chaque semaine de nouvelles valeurs, tout en fournissant aux équipes des données sur les tendances émergentes, les micro-segments et les habitudes d'écoute qu'elles peuvent utiliser pour façonner les fonctionnalités futures.
2. Amazon
La page d'accueil d'Amazon est un gigantesque moteur de découverte alimenté par l'IA. À l'aide de modèles de filtrage collaboratif et de recommandation, Amazon analyse votre historique de navigation, vos achats passés et le comportement des acheteurs ayant des habitudes similaires. Elle remplit ensuite votre flux d'éléments que vous êtes statistiquement susceptible de vouloir. Les sections « Inspiré par votre historique de navigation » et « Les clients qui ont acheté cet élément ont également acheté » ? Ce sont toutes des prédictions de l'IA !
Pour les acheteurs, cela signifie moins de recherches et des décisions plus rapides. Pour l'équipe produit d'Amazon, il s'agit d'une boucle de rétroaction continue qui montre quelles recommandations convertissent, quelles combinaisons de produits fonctionnent et comment les clients réagissent à des emplacements spécifiques. Le moment de révélation du produit survient lorsqu'un utilisateur se rend compte qu'Amazon savait d'une manière ou d'une autre qu'il avait besoin de quelque chose avant même qu'il ne le recherche.
3. Grammarly
Grammarly utilise des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour analyser la façon dont les gens écrivent dans leurs e-mails, leurs documents et leurs outils de chat. Il examine la structure des phrases, les modifications hésitantes, les taux d'acceptation des corrections et les types de suggestions que les utilisateurs ignorent régulièrement. Cela aide Grammarly à affiner sa détection du ton, ses réécritures pour plus de clarté et ses suggestions en temps réel afin qu'elles semblent naturelles.
Du point de vue de la découverte des produits, Grammarly teste en permanence de nouveaux styles d'astuces, des options de réécriture et des suggestions contextuelles auprès de petits groupes. Il mesure le temps passé sur les suggestions, la fréquence à laquelle les utilisateurs développent le panneau de réécriture de l'IA et les types de corrections qui conduisent à des taux d'achèvement plus élevés.
4. YouTube
YouTube utilise des modèles d'apprentissage profond qui analysent le temps de visionnage, le comportement de relecture, la vitesse de saut et la façon dont les spectateurs réagissent à des sujets ou des chaînes similaires. Ces modèles alimentent la page d'accueil, la file d'attente « À suivre » et les « Playlist Mixes », qui vous font souvent découvrir des créateurs dont vous ignoriez l'existence.
Du point de vue de la découverte de produits, YouTube continue d'insérer de nouveaux sujets ou types de contenu expérimentaux dans ses recommandations et observe le comportement des utilisateurs. Des indicateurs tels que le temps passé sur le site, les abandons précoces et les clics lui permettent de repérer les niches en plein essor ou la lassitude vis-à-vis d'un format. Ces informations ont également eu une influence majeure sur des fonctionnalités telles que les Shorts et les publications communautaires.
5. Netflix
Netflix utilise l'apprentissage automatique pour comprendre chacune de vos actions, comme ce que vous regardez, où vous mettez en pause, sur quels titres vous passez votre souris et combien de temps vous passez à réfléchir. Toutes ces informations alimentent des modèles d'apprentissage profond qui donnent la forme à vos lignes personnalisées telles que « Nos meilleurs choix pour vous » ou « Nous pensons que vous allez adorer ces titres ». C'est pourquoi votre page d'accueil semble connaître votre humeur.
En d'autres termes, Netflix mène en permanence de petites expériences sur vous. Il vous propose des genres inconnus, des nouveautés ou des miniatures alternatives et observe votre réaction. Ces signaux aident l'équipe à repérer de nouveaux modèles de visionnage, à comprendre ce qui motive le temps passé sur le site et même à influencer les décisions concernant les types de programmes ou de fonctionnalités dans lesquels investir à l'avenir.
👀 Le saviez-vous ? Le système de recommandation de Netflix permet à l'entreprise d'économiser plus d'un milliard de dollars par an en réduisant le taux de désabonnement grâce à une personnalisation plus intelligente !
Les défis liés à la mise en œuvre de l'IA pour l'analyse des produits
L'IA élargit les connaissances des équipes produit, mais elle modifie également la nature des problèmes auxquels elles sont confrontées. La complexité réside dans la manière dont l'IA interprète vos données, dont les équipes comprennent ces modèles et dans les processus mis en place pour appliquer efficacement ces informations.
Voyons ce qui freine les équipes 👇
1. Résistance au changement
Les nouvelles technologies modifient toujours la façon dont les équipes travaillent. Certaines personnes craignent que l'IA automatise certaines parties de leur rôle. D'autres ne savent pas comment l'intégrer dans leur flux de travail existant ou ne voient tout simplement pas la valeur d'alterner leurs habitudes. Même lorsque la technologie fonctionne bien, son adoption est ralentie si l'équipe n'est pas à l'aise avec cette nouvelle façon de travailler.
✅ Solution : présentez l'IA comme un outil qui amplifie ce que votre équipe fait déjà bien, et non comme un substitut. Montrez à votre équipe comment elle facilite son travail ou le rend plus efficace, et proposez-lui une formation pratique afin qu'elle se sente à l'aise pour l'utiliser.
2. Confidentialité et conformité
L'analyse IA repose sur des données détaillées relatives au comportement des utilisateurs. Cela implique certaines obligations en matière de collecte, de stockage et d'accès aux données. Les réglementations telles que le RGPD et le CCPA ajoutent des contraintes dont les équipes doivent tenir compte, et toute erreur peut affecter la confiance des utilisateurs et exposer l'organisation à des risques juridiques.
✅ Solution : utilisez des contrôles d'accès rigoureux, cryptez les données sensibles et examinez régulièrement les flux de travail avec les équipes juridiques ou chargées de la confidentialité. Expliquez clairement aux utilisateurs vos pratiques en matière d'utilisation des données.
3. Qualité et intégration des données
Des études montrent que si 77 % des professionnels des données visent à prendre des décisions basées sur les données, seuls 46 % font réellement confiance aux données qu'ils utilisent. L'IA n'est utile que si elle fonctionne avec des données propres et cohérentes. Lorsque le suivi des évènements est dispersé, que les ensembles de données sont contradictoires ou que des informations clés manquent, les modèles ne peuvent pas tirer de conclusions fiables.
✅ Solution : commencez par améliorer la qualité de vos données. Définissez des normes de suivi claires, validez régulièrement les données entrantes et mettez en place des processus de nettoyage et de rapprochement des ensembles de données. Lorsque vous intégrez des données provenant de plusieurs sources de données, assurez-vous que les formats sont cohérents.
4. Préoccupations liées aux coûts et au retour sur investissement
L'IA nécessite des investissements en outils, en formation et en assistance. Pour de nombreuses équipes, le coût initial semble déconnecté des résultats à court terme qu'elles peuvent mesurer. Les petites équipes ou les produits en phase de démarrage le ressentent encore plus, car leurs ressources sont limitées et leurs attentes élevées.
✅ Solution : commencez modestement avec un projet pilote ciblé qui résout un problème spécifique et prouve rapidement sa valeur. Utilisez cette réussite pour justifier un investissement plus important. Recherchez des plateformes qui proposent des tarifs flexibles ou des solutions groupées qui réduisent les frais généraux liés à l'infrastructure.
👀 Le saviez-vous ? 80 % des projets d'IA ne dépassent jamais l'étape pilote, principalement parce que les équipes ne disposent pas des bases et de l'infrastructure nécessaires pour exploiter les informations qu'ils génèrent.
Indicateurs clés de performance et indicateurs de réussite
Les KPI sont les signes vitaux de votre produit. Ils indiquent la santé de votre produit, ses points forts et les domaines qui nécessitent une attention particulière.
L'IA facilite le suivi en temps réel des indicateurs clés de performance (KPI) liés à la gestion des produits en reliant les données d'utilisation des produits, les commentaires des clients et les signaux de revenus. Cela vous aide à comprendre combien d'utilisateurs ont une révélation et où les utilisateurs perdus ont besoin d'assistance.
La plupart des indicateurs clés de performance (KPI) des produits se répartissent en cinq catégories. Voyons cela de plus près 👇
| Catégorie | Focus | Exemples |
| Chiffre d'affaires | Croissance | Revenus mensuels récurrents, revenu moyen par utilisateur et montant dépensé par les utilisateurs au cours de leur cycle de vie. |
| Client | Satisfaction | Dans quelle mesure vos clients sont-ils susceptibles de vous recommander, quel est leur niveau de satisfaction, combien restent fidèles et combien vous quittent ? |
| Processus | Efficacité | Combien de temps faut-il pour livrer une fonctionnalité, à quelle fréquence l'équipe peut-elle publier des mises à jour et à quelle vitesse les expériences passent-elles de l'idée au lancement ? |
| Performances | Fiabilité | La vitesse de chargement du produit, la fréquence des erreurs et la stabilité du système pendant les pics d'utilisation. |
| Engagement | Utilisation | Combien d'utilisateurs ont des moments de révélation, à quelle fréquence reviennent-ils, combien de temps durent leurs sessions et quelles fonctionnalités adoptent-ils réellement ? |
Créez des produits révolutionnaires à partir d'informations révolutionnaires avec ClickUp.
Les bons chefs de produit sont doués pour établir des connexions. Ils savent repérer les indices cachés dans les commentaires des utilisateurs. Ils transforment un mélange confus d'idées, de nombres et d'intuitions en une direction unique derrière laquelle l'équipe peut se rallier.
ClickUp vous aide à atteindre cet objectif.
Par exemple, ClickUp Brain transforme les données brutes en informations claires que votre équipe peut utiliser pour améliorer la gestion des produits.
Et une fois ces informations recueillies, ClickUp for Product Teams vous aide à maintenir votre élan. Les idées sont consignées dans des documents, les documents se transforment en tâches et les tâches deviennent des feuilles de route. Et grâce aux modèles ClickUp prédéfinis, vous partez toujours du bon pied !
Inscrivez-vous dès aujourd'hui à ClickUp et découvrez comment cette plateforme transforme ces moments de révélation en progression tangible.
Foire aux questions (FAQ)
ClickUp Brain est l'un des outils d'IA les mieux évalués pour les chefs de produit. Il fonctionne directement dans votre environnement de travail. Il extrait le contexte des tâches, des documents, des commentaires et des pièces jointes, puis transforme ces informations en résumés et en thèmes sur lesquels vous pouvez agir. Si votre équipe gère déjà des recherches, des tickets ou des notes d'entretien dans ClickUp, cela vous permet de disposer d'un seul endroit pour collecter et comprendre les commentaires sans ajouter un autre outil à la pile.
L'IA identifie les corrélations entre les caractéristiques des produits et leurs résultats en analysant les données historiques. Elle examine les courbes d'adoption des fonctionnalités, les indicateurs d'engagement des utilisateurs, l'impact sur les revenus et les modèles d'utilisation des lancements passés. Lorsqu'elle évalue de nouvelles fonctionnalités, l'IA les compare à des fonctionnalités historiques similaires et prédit leurs performances probables.
Non. L'IA gère l'analyse des données et la reconnaissance des modèles, mais la gestion de produits nécessite une réflexion stratégique, la gestion des parties prenantes et une résolution créative des problèmes que l'IA ne peut reproduire. L'IA vous indique quels modèles existent dans vos données. C'est toujours vous qui décidez pourquoi ces modèles sont importants et comment les traiter.
Pour intégrer les informations issues de l'IA dans votre feuille de route produit, créez une boucle répétitive dans laquelle l'IA analyse le comportement des utilisateurs, les signaux du marché et les performances des produits afin de mettre en évidence des tendances ou des opportunités. Intégrez directement ces informations dans votre processus de hiérarchisation (par exemple, évaluation de l'impact, estimation de l'opportunité) et utilisez-les pour valider ou remettre en question les hypothèses de la feuille de route. Enfin, mesurez l'impact des décisions fondées sur l'IA sur l'adoption, la fidélisation et les revenus, et affinez la boucle au fil du temps.
Vous avez besoin de trois types de données : les données comportementales (ce que font les utilisateurs), les commentaires qualitatifs (ce que disent les utilisateurs) et les indicateurs commerciaux (ce qui génère de la valeur). Les données comportementales proviennent du suivi des produits qui suit les actions des utilisateurs. Les commentaires qualitatifs proviennent des tickets d'assistance, des entretiens et des sondages. Les indicateurs commerciaux comprennent les revenus, la fidélisation et les taux d'activation. L'IA fonctionne mieux lorsqu'elle peut corréler ces trois éléments et les relier à l'impact commercial.