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Moyen terme (3-6 mois)
L'année dernière, je travaillais avec un client B2B SaaS qui est venu me voir avec une feuille de route AI qui semblait impressionnante sur le papier. Ils avaient sondé leurs clients, collecté des demandes de fonctionnalités et construit un backlog priorisé en fonction de ce que les utilisateurs disaient vouloir. Le problème ? Après avoir passé six mois à mettre en œuvre les trois principales fonctionnalités d'IA, leurs métriques d'utilisation étaient terribles.
Cette expérience m'a appris quelque chose de crucial : il y a un écart énorme entre ce que les gens disent vouloir de l'IA et ce qu'ils utiliseront réellement. La plupart des fondateurs construisent des fonctionnalités d'IA comme ils construisent des fonctionnalités de produit ordinaires, mais l'IA ne fonctionne pas de cette manière.
Voici ce que vous apprendrez de mon cadre qui a émergé de cette leçon douloureuse mais précieuse :
Pourquoi la priorisation traditionnelle des fonctionnalités échoue spectaculairement pour l'IA
Le cadre de priorisation spécifique à l'IA que j'ai développé après plusieurs échecs clients
Comment valider les fonctionnalités d'IA avant de les construire (indice : ce ne sont pas des enquêtes)
L'approche en trois couches qui prédit réellement le succès des fonctionnalités d'IA
Exemples réels de fonctionnalités d'IA qui semblaient évidentes mais ont échoué
Si vous prévoyez d'ajouter de l'IA à votre produit, ce cadre vous fera économiser des mois de temps de développement perdu et des milliers en coûts irrécupérables.
Le Problème
Ce que tout le monde se trompe sur la priorisation de l'IA
Entrez dans n'importe quelle réunion de produit aujourd'hui et vous entendrez les mêmes conseils de priorisation de l'IA partout : "Construisez ce que vos clients demandent." Les chefs de produit traitent les fonctionnalités d'IA comme n'importe quelle autre demande de fonctionnalité, suivant le playbook traditionnel des interviews clients, des votes de fonctionnalités et de la planification de la feuille de route.
Voici ce que l'industrie recommande typiquement pour la priorisation des fonctionnalités d'IA :
Interrogez vos clients sur les fonctionnalités d'IA qu'ils souhaitent
Analysez les fonctionnalités d'IA des concurrents et construisez-en des similaires
Priorisez en fonction de l'effort de développement par rapport à l'impact attendu
Commencez par des "gains faciles" comme les chatbots ou l'automatisation de base
Utilisez des métriques de produit traditionnelles pour mesurer le succès
Cette approche existe parce que c'est ainsi que nous avons toujours construit des produits. Les équipes produit sont à l'aise avec les histoires utilisateur, la planification des sprints et les backlogs de fonctionnalités. Cela semble sûr et familier.
Mais voici où cela tombe à l'eau : les fonctionnalités d'IA ne se comportent pas comme des fonctionnalités normales. Lorsque vous interrogez les clients sur ce qu'ils veulent en matière d'IA, ils vous donneront des réponses basées sur ce qu'ils ont vu dans des démonstrations ou lu dans des documents marketing. Ils n'ont aucune idée de ce que l'IA peut réellement faire pour leur flux de travail spécifique jusqu'à ce qu'ils l'expérimentent directement.
Le résultat ? Vous finissez par construire des fonctionnalités d'IA qui semblent excellentes en théorie mais créent de la confusion, de la frustration et de l'abandon en pratique. Vos clients voulaient "IA pour automatiser mes rapports", mais ce dont ils avaient réellement besoin était "IA pour m'aider à comprendre quels points de données comptent le plus." Ce sont des problèmes complètement différents nécessitant des solutions complètement différentes.
La priorisation traditionnelle suppose que vous savez ce que la fonctionnalité devrait faire. La priorisation de l'IA exige que vous découvriez ce que la fonctionnalité devrait faire par l'expérimentation, et non par la planification.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le signal de réveil est venu lorsque je travaillais avec une startup B2B SaaS qui avait levé leur Série A en partie sur la promesse d'une automatisation alimentée par l'IA. Ils sont venus me voir après six mois de lancements de fonctionnalités IA décevants, frustrés que leurs "clients ne comprenaient tout simplement pas."
Leur approche avait été une gestion de produit classique. Ils avaient sondé plus de 200 clients sur les fonctionnalités IA souhaitées. Les trois demandes principales étaient : génération automatique de rapports, tableaux de bord d'analytique prédictive et suggestions de contenu alimentées par l'IA. Des choix logiques qui semblaient être des victoires évidentes.
L'équipe de développement a passé trois mois à construire un générateur de rapports IA qui pouvait automatiquement créer des résumés de performance hebdomadaires. C'était techniquement impressionnant - il pouvait extraire des données de plusieurs sources, générer des insights et même créer de belles visualisations. Les démos pour les clients se sont très bien passées. Tout le monde était excité.
Mais quand ils ont lancé, l'utilisation était abominable. Seulement 12 % des utilisateurs ont essayé la fonctionnalité plus d'une fois. La plupart des retours étaient des variations de "c'est intéressant mais ce n'est pas ce dont j'ai réellement besoin" ou "c'est trop générique pour être utile."
J'ai commencé à plonger dans les données de comportement des utilisateurs et j'ai découvert quelque chose de fascinant : les utilisateurs qui ont demandé des rapports automatisés passaient en réalité 80 % de leur "temps de rapport" non pas à générer des rapports, mais à essayer de comprendre ce que signifiait les données et quelles actions entreprendre. La génération de rapports était la partie facile - l'extraction des insights était la partie difficile.
Nous avions construit une solution pour le symptôme (temps passé sur les rapports) au lieu du problème racine (difficulté à extraire des insights exploitables à partir des données). Cela m'a appris que les demandes de fonctionnalités IA concernent rarement ce dont les clients ont réellement besoin - elles concernent ce que les clients pensent que la technologie devrait faire en fonction de leurs modèles mentaux actuels.
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé que nous avions besoin d'une approche complètement différente pour prioriser les fonctionnalités IA.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après cette leçon douloureuse, j'ai développé ce que j'appelle le Cadre d'Adoption des Capacités dans le Contexte (CCA) pour la priorisation des fonctionnalités de l'IA. Au lieu de demander "quelles fonctionnalités d'IA les clients souhaitent," ce cadre pose trois questions différentes qui prédisent réellement le succès des fonctionnalités d'IA.
couche 1 : Analyse du Contexte
Tout d'abord, je cartographie le contexte de flux de travail réel de l'utilisateur, pas ses demandes de fonctionnalités. Je consacre du temps à observer comment ils résolvent actuellement manuellement le problème. Pour le client SaaS, j'ai observé les utilisateurs créer des rapports et j'ai découvert qu'ils changeaient constamment de sources de données, copiant des chiffres dans des feuilles de calcul, puis fixant les données en essayant de comprendre ce qu'elles signifiaient.
L'aperçu clé : l'IA fonctionne mieux lorsqu'elle élimine le changement de contexte, pas lorsqu'elle automatise l'intégralité des flux de travail. Les utilisateurs n'avaient pas besoin d'un robot pour créer des rapports - ils avaient besoin d'un assistant pour les aider à comprendre les données sans quitter leur espace de travail actuel.
couche 2 : Cartographie des Capacités
Ensuite, j'évalue ce que l'IA peut raisonnablement bien faire par rapport à ce que les utilisateurs pensent qu'elle peut faire. La plupart des gens surestiment la capacité de l'IA à comprendre le contexte et sous-estiment ses capacités de reconnaissance de motifs.
J'ai créé un cadre simple :
Zone Verte : Reconnaissance de motifs, classification des données, détection des anomalies
Zone Jaune : Génération de contenu, modélisation prédictive, systèmes de recommandation
Zone Rouge : Prise de décision complexe, jugements nuancés, stratégie créative
Pour notre client SaaS, la génération d'insights automatisée se situait dans la Zone Jaune - possible mais nécessitant une mise en œuvre prudente. Nous avons pivoté vers la création d'un assistant IA qui pouvait signaler des modèles inhabituels dans les données et suggérer quelles métriques méritaient une attention particulière (capacité de la zone verte).
couche 3 : Prédiction de l'Adoption
Enfin, je prédis la probabilité d'adoption en fonction de la friction d'intégration, et non de la complexité des fonctionnalités. Les meilleures fonctionnalités d'IA ressemblent à des améliorations du comportement existant, pas à de nouveaux comportements à apprendre.
J'évalue trois facteurs de friction :
Disruption du Flux de Travail : Cela nécessite-t-il des utilisateurs de changer leur routine ?
Création de Confiance : À quelle vitesse les utilisateurs peuvent-ils vérifier la sortie de l'IA ?
Reconnaissance de la Valeur : À quel point le bénéfice est-il évident lors de la première utilisation ?
En utilisant ce cadre, nous avons reconstruit la fonctionnalité d'IA sous forme d'annotations contextuelles au sein de leur tableau de bord existant. Au lieu de générer des rapports séparés, l'IA mettrait en évidence les anomalies et suggérerait des explications directement dans l'interface de confiance des utilisateurs. L'utilisation a grimpé à 78 % au cours du premier mois car elle améliorait leur flux de travail existant au lieu de le remplacer.
Contexte de Workflow
Mapper le comportement réel des utilisateurs, et non pas leurs préférences déclarées. L'IA doit éliminer les frictions dans les flux de travail existants.
Réalité des capacités
faites correspondre les forces de l'IA aux problèmes réels. La reconnaissance des motifs bat l'automatisation des décisions à chaque fois.
Friction d'adoption
Les améliorations à faible frottement l'emportent sur les remplacements à forte valeur. L'intégration prime sur l'innovation.
Méthode de validation
Testez avec des simulations manuelles avant de construire. Les prototypes de Wizard of Oz révèlent les véritables besoins des utilisateurs.
Les résultats de l'application de ce cadre ont été immédiats et mesurables. En six semaines suivant le lancement des annotations d'IA contextuelles au lieu du générateur de rapports :
L'adoption des fonctionnalités est passée de 12 % à 78 % des utilisateurs actifs
L'utilisation quotidienne des fonctionnalités d'IA a augmenté de 400 % par rapport aux anciens rapports automatisés
Les scores de satisfaction des clients pour les fonctionnalités d'IA sont passés de 2,1/5 à 4,3/5
Le délai de valorisation est passé de "jamais" à moins de 30 secondes pour les nouveaux utilisateurs
Mais la métrique la plus révélatrice était comportementale : les utilisateurs ont commencé à demander plus d'améliorations d'IA pour d'autres parties de leur flux de travail. Lorsque l'IA semble utile plutôt qu'intrusive, les utilisateurs en veulent davantage.
Le cadre a également empêché trois autres désastres de fonctionnalités. Nous avons identifié que les suggestions de contenu alimentées par l'IA (demandées par 45 % des utilisateurs) échoueraient au test d'adoption car cela nécessitait trop de changements de contexte. Le tableau de bord d'analytique prédictive a échoué au test de capacité car les utilisateurs ne pouvaient pas vérifier les prédictions suffisamment facilement pour leur faire confiance.
Au lieu de cela, nous avons construit des fonctionnalités d'IA qui semblaient presque invisibles : validation automatique des données, paramètres par défaut intelligents et détection proactive des erreurs. Ces fonctionnalités d'IA "ennuyantes" avaient des taux d'adoption de plus de 85 % car elles résolvaient de réels problèmes sans nécessiter de changement de comportement.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les leçons clés que j'ai tirées de l'application de ce cadre à plusieurs projets de développement de fonctionnalités d'IA :
Les demandes des utilisateurs sont des solutions fonctionnelles, pas des définitions de problèmes. Quand quelqu'un demande "l'automatisation par l'IA", il demande en réalité "moins de travail ennuyeux." Creusez plus profondément.
L'adoption de l'IA suit le chemin de la moindre résistance. Les fonctionnalités d'IA les plus réussies que j'ai vues améliorent les habitudes existantes plutôt que d'en créer de nouvelles.
La simulation manuelle bat les prototypes techniques. Testez les fonctionnalités d'IA avec des humains prétendant être de l'IA avant d'écrire du code. Vous découvrirez des problèmes d'expérience utilisateur qui mettraient des mois à se manifester autrement.
La transparence construit la confiance plus rapidement que l'exactitude. Les utilisateurs préfèrent une IA qui explique clairement son raisonnement à une IA qui est parfois plus précise mais opaque.
Le contexte est roi. Les fonctionnalités d'IA qui nécessitent que les utilisateurs fournissent le contexte manuellement échoueront. Les fonctionnalités d'IA qui infèrent le contexte à partir du comportement existant des utilisateurs réussiront.
Commencez par l'assistance, pas l'autonomie. L'IA qui aide les utilisateurs à prendre de meilleures décisions est adoptée plus rapidement que celle qui prend des décisions pour les utilisateurs.
Mesurez l'engagement, pas la satisfaction. Les utilisateurs diront qu'ils aiment les fonctionnalités d'IA qu'ils n'utilisent jamais. Regardez le comportement, pas les sondages.
La plus grande erreur que je vois les équipes commettre est de traiter l'IA comme une fonctionnalité "superflue" au lieu d'une philosophie produit fondamentale. Lorsque vous priorisez les fonctionnalités d'IA en utilisant ce cadre, vous optimiser pour l'amélioration du flux de travail des utilisateurs, et non pas pour l'adoption technologique.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS développant des fonctionnalités d'IA :
Commencez par de l'IA qui améliore votre flux de travail principal, pas par des "fonctionnalités d'IA" séparées
Utilisez le cadre CCA pour évaluer chaque idée d'IA avant le développement
Testez les concepts d'IA avec des simulations manuelles d'abord
Concentrez-vous sur l'IA assistive qui améliore la prise de décision des utilisateurs
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique mettant en œuvre l'IA :
Priorisez l'IA qui réduit l'effort des clients plutôt que celle qui "éblouit" les clients
Appliquez le cadre CCA aux moteurs de recommandation et aux fonctionnalités de recherche
Testez d'abord les fonctionnalités d'IA sur des segments de clients à fort engagement
Assurez-vous que les améliorations de l'IA s'intègrent parfaitement au comportement d'achat existant