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À court terme (< 3 mois)
Le mois dernier, j'ai eu une conversation avec un client potentiel qui a complètement transformé ma façon de penser le développement d'un MVP. Ils sont venus vers moi, enthousiastes à propos de la révolution sans code et des outils d'IA comme Lovable, voulant créer une plateforme de marché à deux facettes "belle".
Voici le problème - ils n'avaient aucun client validé, pas de preuve de demande, et juste une idée avec de l'enthousiasme. Ça vous semble familier ?
La plupart des fondateurs aujourd'hui se retrouvent coincés dans le même piège : construire des prototypes "aimables" qui ont l'air incroyables mais ne testent rien. Ils utilisent des plugins AI de Bubble.io pour créer de magnifiques interfaces tout en manquant complètement la raison d'être d'un MVP.
Après avoir observé ce schéma se répéter chez plusieurs clients potentiels, j'ai réalisé quelque chose de fondamental : la contrainte n'est plus de construire - c'est de savoir quoi construire et pour qui.
Dans ce guide, vous apprendrez :
Pourquoi les prototypes "aimables" sont en réalité dangereux pour les startups en phase de démarrage
Comment utiliser les plugins AI de Bubble.io pour la validation, pas seulement pour de belles interfaces
Mon cadre pour construire des MVP qui testent réellement des hypothèses
Quand se concentrer sur la fonction plutôt que sur la forme (et quand ne pas le faire)
Des exemples réels de flux de validation alimentés par l'IA dans le SaaS
Les fondateurs les plus réussis avec lesquels je travaille ne sont pas ceux qui ont les prototypes les plus jolis - ce sont ceux qui valident le plus rapidement et itèrent en fonction du comportement réel des utilisateurs.
Réalité de l'industrie
Ce que la communauté no-code prêche sur le prototypage IA
Entrez dans n'importe quelle communauté no-code ou accélérateur de startup, et vous entendrez le même conseil concernant le prototypage alimenté par l'IA :
"Construisez-le rapidement, rendez-le adorable, obtenez des retours d'utilisateurs." La logique semble solide - utilisez Bubble.io avec des plugins IA pour créer rapidement de belles interfaces avec lesquelles les utilisateurs aimeront interagir.
Voici ce que chaque fondateur entend :
La vitesse est essentielle - l'IA peut vous aider à construire en quelques jours ce qui prenait auparavant des mois
L'expérience utilisateur compte dès le premier jour - si ce n'est pas "adorable", les utilisateurs ne s'engageront pas
Les plugins IA de Bubble.io rendent tout possible - des chatbots aux moteurs de recommandation
De beaux prototypes attirent l'attention des investisseurs - le polish équivaut au professionnalisme
L'IA gère la complexité - concentrez-vous sur le design pendant que l'IA gère la logique
Ce conseil existe parce qu'il démontre une certaine productivité. Vous construisez quelque chose de tangible. Vous pouvez montrer des progrès aux investisseurs, co-fondateurs ou à vous-même. L'interface de Bubble.io donne l'impression que vous faites des progrès réels vers un produit.
Mais voici où cette sagesse conventionnelle échoue dans la pratique : la plupart des prototypes "adorables" ne sont que des hypothèses coûteuses enveloppées dans une belle interface utilisateur.
Vous vous retrouvez avec quelque chose qui ressemble à un produit mais qui ne vous apprend rien sur le fait que quelqu'un le veuille réellement. Les plugins IA gèrent la complexité technique, mais ils ne peuvent pas gérer la complexité du marché - ce qui tue en réalité la plupart des startups.
Le résultat ? Les fondateurs passent des semaines à construire de beaux prototypes qui ne valident rien, puis se demandent pourquoi personne ne s'inscrit lors de leur lancement. Le problème n'est pas le prototype - c'est toute l'approche.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Il y a trois mois, j'ai eu un réveil qui a tout changé dans ma façon d'aborder le développement du MVP avec les clients.
Une startup fintech a pris contact, souhaitant créer une "plateforme complète de planification financière" utilisant Bubble.io avec des fonctionnalités de recommandation alimentées par l'IA. Leur vision était ambitieuse : la finance personnelle rencontre l'IA rencontre une belle UX.
Le fondateur avait déjà passé deux semaines sur Bubble.io, intégrant les API de ChatGPT, construisant des tableaux de bord élégants et créant ce qui ressemblait à une plateforme SaaS légitime. C'était vraiment impressionnant - le travail sur le plugin IA était solide, l'interface était claire, et le parcours utilisateur semblait fluide.
Mais voici ce qui manquait : ils n'avaient aucun utilisateur avec qui tester.
Lorsque j'ai demandé à propos de leur marché cible, j'ai obtenu des réponses génériques : "des professionnels occupés qui veulent une meilleure planification financière." Lorsque j'ai poussé plus loin - où ces personnes se retrouvent-elles ? Qu'est-ce qu'elles utilisent actuellement ? Combien seraient-elles prêtes à payer ? - les réponses étaient toutes hypothétiques.
C'est alors que j'ai réalisé le problème fondamental avec l'approche "créer quelque chose de beau, puis trouver des utilisateurs". Ils avaient créé quelque chose qui semblait résoudre un problème, mais ils n'avaient aucune preuve que ce problème existait de la manière dont ils pensaient qu'il existait.
J'ai pris une décision qui les a surpris : j'ai recommandé qu'ils cessent complètement de construire.
Au lieu de cela, j'ai suggéré qu'ils passent une semaine à contacter manuellement 50 personnes de leur marché cible avec une question simple : "Comment gérez-vous actuellement la planification financière, et quel est le plus gros point de douleur ?"
Le fondateur était réticent. "Mais nous pouvons construire cela si rapidement avec des plugins IA," ont-ils dit. "Pourquoi irions-nous vers le manuel ?"
Cette résistance m'a appris tout ce que j'avais besoin de savoir sur les raisons pour lesquelles la plupart des approches MVP échouent. Les fondateurs tombent amoureux du processus de construction au lieu du processus d'apprentissage.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après cette expérience fintech, j'ai complètement restructuré la façon dont j'aide les clients à aborder le développement de MVP alimentés par l'IA. Voici le cadre que j'utilise maintenant :
Phase 1 : Validation Manuelle Avant Toute Ligne de Code (Semaine 1)
Avant de toucher à Bubble.io ou à des plugins d'IA, nous commençons par ce que j'appelle « validation pré-MVP ». Il ne s'agit pas de construire - il s'agit de prouver des hypothèses.
Pour le client fintech, nous avons créé une simple page de destination (pas même une application Bubble) qui décrivait leur service de planification financière « à venir ». Mais au lieu de collecter des e-mails, nous avons offert quelque chose de plus précieux : une consultation gratuite de 15 minutes en planification financière.
Dans les 48 heures suivant la publication de cela sur quelques groupes de finance LinkedIn, ils ont reçu 30 demandes de consultation. Plus important encore, ils ont appris que leur marché cible n'était pas « des professionnels occupés » - c'était des freelances en difficulté avec des revenus irréguliers.
Phase 2 : Validation des Flux de Travail Avec Bubble.io (Semaine 2-3)
Nous avions maintenant de vraies personnes avec de vrais problèmes. Au lieu de construire une plateforme complète, nous avons utilisé Bubble.io pour créer une simple automatisation de flux de travail qui correspondait à ce que nous avions appris lors des consultations.
Le travail sur le plugin IA se concentrait sur une tâche spécifique : analyser les relevés bancaires téléchargés pour catégoriser les modèles de revenus irréguliers. Pas un tableau de bord financier complet - juste une fonction fondamentale que nous savions que les gens voulaient sur la base de nos conversations.
Ce mini-MVP a coûté peut-être 20 % du temps de développement mais nous a appris 80 % de ce que nous devions savoir sur le comportement des utilisateurs.
Phase 3 : Priorisation des Fonctionnalités Basée sur l'Utilisation Réelle
C'est à ce stade que la plupart des fondateurs se trompent avec les plugins IA : ils ajoutent des fonctionnalités parce qu'ils le peuvent, pas parce que les utilisateurs le demandent. L'intégration de ChatGPT peut donner des conseils d'investissement, des prévisions budgétaires, la définition d'objectifs - pourquoi ne pas tout ajouter ?
Au lieu de cela, nous avons suivi quels flux de travail les utilisateurs avaient réellement terminés et lesquels ils avaient abandonnés. Il s'est avéré que les gens aimaient la catégorisation des revenus mais ignoraient tout le reste. Nous nous sommes donc concentrés sur cette seule fonctionnalité et l'avons rendue infaillible.
Phase 4 : Échelle Ce Qui Fonctionne, Pas Ce Qui A L'Air Bien
Au bout de deux mois, nous avions 150 utilisateurs utilisant activement l'outil de catégorisation des revenus. Les fonctionnalités « adorables » du tableau de bord ? Personne ne s'en souciait. Mais la simple IA qui aidait les freelances à comprendre leurs modèles de flux de trésorerie ? C'est ce pour quoi ils étaient prêts à payer.
Cela m'a appris la leçon la plus importante sur les MVP alimentés par l'IA : l'objectif n'est pas de montrer ce que l'IA peut faire - c'est de résoudre ce dont les humains ont réellement besoin.
Vérification réelle
Commencez par des processus manuels pour prouver que la demande existe avant de construire une solution automatisée.
Fonctionnalités ciblées
Utilisez des plugins d'IA pour un flux de travail spécifique, pas des plateformes complètes.
Itération Basée sur l'Usage
Construisez des fonctionnalités basées sur ce que les utilisateurs utilisent réellement, pas sur ce qui a l'air impressionnant.
Automatisation manuelle d'abord
Validez manuellement d'abord, puis automatisez uniquement les flux de travail dont les utilisateurs ont réellement besoin.
Les résultats ont complètement changé ma façon de penser le développement de produits à un stade précoce :
Temps jusqu'au premier client payant : 3 semaines au lieu des 3 mois prévus
Réduction des coûts de développement : 70 % de temps en moins consacré à des fonctionnalités non utilisées
Fidélisation des utilisateurs : 65 % des utilisateurs qui ont essayé l'outil de catégorisation des revenus l'ont utilisé chaque semaine
Vitesse de pivot : Lorsque nous avons appris que le marché était constitué de freelances, et non de professionnels généraux, nous avons pu nous adapter en quelques jours au lieu de tout reconstruire
Mais le résultat le plus important n'était pas une métrique - c'était un changement d'état d'esprit. Le fondateur a cessé de penser comme un constructeur et a commencé à penser comme un chercheur. Au lieu de « que pouvons-nous construire avec l'IA ? », la question est devenue « de quoi les gens ont-ils réellement besoin que l'IA puisse résoudre ? »
Cette approche a maintenant fonctionné sur plusieurs projets clients. Nous l'avons utilisée pour tout, des outils d'intégration SaaS aux moteurs de recommandation de commerce électronique.
Le schéma est toujours le même : valider manuellement, automatiser ce qui fonctionne, ignorer ce qui semble impressionnant mais ne génère pas de comportement réel.
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 apprises en passant à un développement de l'IA basé sur la validation :
Les plugins IA sont des outils, pas des solutions. La technologie peut faire des choses étonnantes, mais si vous résolvez le mauvais problème, peu importe la sophistication de votre configuration Bubble.io.
"Aimable" signifie souvent "complexe." Les utilisateurs ne veulent pas d'interfaces aimables - ils veulent que leurs problèmes spécifiques soient résolus rapidement.
Les processus manuels révèlent de véritables flux de travail. Vous ne pouvez pas optimiser ce que vous ne comprenez pas, et vous ne pouvez pas le comprendre sans le faire manuellement d'abord.
Le développement excessif de fonctionnalités tue les MVP plus rapidement que les problèmes techniques. Il est tentant d'ajouter chaque capacité d'IA disponible, mais se concentrer réduit la complexité.
Les vrais utilisateurs se comportent différemment des utilisateurs imaginés. Vos suppositions sur le comportement des utilisateurs sont probablement fausses, et c'est totalement normal.
La vitesse d'apprentissage dépasse la vitesse de construction. Vous pouvez construire rapidement avec l'IA, mais apprendre à connaître votre marché nécessite une véritable interaction humaine.
La plupart des échecs de MVP sont des échecs de marché, pas des échecs de produit. Construire la mauvaise chose parfaitement, c'est toujours construire la mauvaise chose.
Si je devais le refaire, je passerais encore plus de temps sur la phase de validation manuelle. Le client fintech aurait pu économiser une semaine de développement en parlant à 100 utilisateurs potentiels au lieu de 50.
L'objectif n'est pas d'éviter de construire - c'est de ne construire que ce qui compte. Et vous ne pouvez pas savoir ce qui compte tant que vous ne l'avez pas prouvé manuellement d'abord.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les fondateurs de SaaS spécifiquement :
Utilisez les plugins d'IA de Bubble.io pour automatiser les workflows que vous avez d'abord validés manuellement
Concentrez-vous sur une action utilisateur principale plutôt que sur la construction de plateformes complètes
Suivez l'utilisation des fonctionnalités de manière impitoyable - ignorez les indicateurs de vanité comme "temps dans l'application"
Considérez votre prototype Bubble comme un outil d'apprentissage, pas comme une destination produit
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les entreprises de commerce électronique :
Utilisez des plugins d'IA pour résoudre des points de douleur spécifiques des clients, pas pour afficher des capacités techniques
Testez manuellement les moteurs de recommandation avant d'automatiser avec l'IA
Concentrez-vous sur les caractéristiques qui augmentent la conversion plutôt que sur celles axées sur l'engagement
Utilisez Bubble.io pour des tests A/B rapides des fonctionnalités alimentées par l'IA