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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, un client potentiel m'a approché avec ce qui semblait être une opportunité en or : construire une plateforme complexe de marché à double sens alimentée par l'IA. Le budget était substantiel, le défi technique était enthousiasmant, et cela aurait été l'un de mes plus grands projets à ce jour.
J'ai dit non.
Non pas parce que je ne pouvais pas le construire—avec l'IA et les outils sans code d'aujourd'hui, techniquement vous pouvez construire presque n'importe quoi. Le drapeau rouge était caché dans leur déclaration fondamentale : "Nous voulons voir si notre idée vaut la peine d'être poursuivie."
Ils n'avaient pas d'audience existante, pas de base de clients validée, pas de preuve de demande. Juste une idée et de l'enthousiasme. Ça vous semble familier ?
Cette expérience m'a appris qu'à l'ère de l'IA, la contrainte n'est pas de construire—c'est de savoir quoi construire et pour qui. Les entretiens avec les clients ne sont plus simplement une recherche agréable à avoir ; ils sont votre première ligne de défense contre la construction de quelque chose que personne ne veut.
Voici ce que vous apprendrez grâce à mon approche de la découverte client en IA :
Pourquoi les cadres d'entretiens traditionnels échouent pour les produits d'IA
Le processus de validation en 3 étapes que j'utilise avant tout projet d'IA
Comment identifier les véritables cas d'utilisation de l'IA par rapport aux solutions "lavées à l'IA"
Les questions spécifiques qui révèlent une demande réelle
Quand s'éloigner des projets d'IA apparemment rentables
Permettez-moi de partager ce qui s'est passé lorsque j'ai choisi la validation client plutôt que le revenu immédiat—et pourquoi cette décision a sauvé à la fois mon client et moi d'un échec spectaculaire.
Vérifier la réalité
Ce que le cycle de l'engouement de l'IA nous enseigne sur la découverte client
L'industrie de l'IA a créé une tempête parfaite de recherches clients mal orientées. Chaque accélérateur de startups, blog d'affaires et consultant prêche le même évangile : « Trouver des points de douleur, construire des solutions IA, se développer rapidement. »
Voici ce que la sagesse conventionnelle vous dit sur les entretiens clients en IA :
Concentrez-vous sur les gains d'efficacité - Demandez comment l'IA peut rendre les processus existants plus rapides
Identifiez les opportunités d'automatisation - Cherchez des tâches répétitives à remplacer
Soulignez les économies de coûts - Calculez le ROI basé sur le temps économisé
Démo de la technologie d'abord - Montrez les capacités de l'IA pour inspirer des cas d'utilisation
Ciblez les premiers adopteurs - Trouvez des clients férus de technologie prêts à expérimenter
Cette approche existe car elle reflète comment d'autres catégories de logiciels ont été validées. Cela a fonctionné pour les SaaS, les applications mobiles et les plateformes cloud. Le problème ? l'IA est fondamentalement différente.
Contrairement aux logiciels traditionnels où les fonctionnalités résolvent des problèmes spécifiques, l'IA crée souvent des solutions à la recherche de problèmes. Les clients ne peuvent pas exprimer des besoins pour des capacités qu'ils ne comprennent pas. Ils disent vouloir « des insights alimentés par l'IA » sans savoir quels insights ils ont réellement besoin.
Le résultat ? Un cimetière de produits IA techniquement impressionnants que personne n'utilise après la démo initiale. Les entreprises passent des mois à construire des modèles sophistiqués pour des problèmes qui n'existent pas réellement ou qui ne sont pas assez douloureux à résoudre.
J'ai appris cette leçon à mes dépens, mais pas en construisant la mauvaise chose—en disant presque oui à la construction de celle-ci.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque ce client du marché a d'abord présenté son idée, tout semblait prometteur sur le papier. Ils avaient fait leurs devoirs : une étude de marché montrant la demande pour leur catégorie, une analyse concurrentielle prouvant que l'espace n'était pas saturé, même des spécifications techniques préliminaires pour l'algorithme d'appariement IA.
Mais quelque chose semblait décalé pendant nos appels de découverte. Ils parlaient constamment de fonctionnalités : le moteur de recommandations IA, le système d'appariement intelligent, le tableau de bord d'analytique prédictive. Quand j'ai demandé qui étaient leurs utilisateurs cibles, ils avaient des personas. Quand j'ai demandé quelle était leur stratégie de mise sur le marché, ils avaient un plan.
Ce qu'ils n'avaient pas, c'était une seule conversation avec quelqu'un qui utiliserait réellement leur produit.
Le premier signal d'alarme : Quand j'ai demandé "Avec qui avez-vous spécifiquement parlé de ce problème ?" leur réponse a été "Nous avons mené une recherche de marché approfondie." La recherche de marché n'est pas des entretiens avec des clients. C'est des données sur les marchés, pas des conversations avec des êtres humains.
Le deuxième signal d'alarme : Leur calendrier était à l'envers. Ils voulaient construire d'abord, puis trouver des clients pendant la phase beta. C'est la classique idée fausse "si vous le construisez, ils viendront" qui tue la plupart des startups—IA ou autres.
Le troisième signal d'alarme : Chaque cas d'utilisation qu'ils ont décrit était hypothétique. "Les utilisateurs pourront..." "Le système les aidera à..." "Notre IA fera automatiquement..." Aucun comportement actuel. Aucune procédure existante. Aucun processus manuel qu'ils faisaient déjà.
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé qu'ils ne cherchaient pas à résoudre un problème client—ils cherchaient à valider une solution technologique. Complètement à l'envers.
Au lieu de prendre leur argent et de construire ce qu'ils pensaient vouloir, j'ai proposé quelque chose de différent : passer une semaine à mener de véritables entretiens avec des clients avant d'écrire une seule ligne de code. Si nous ne pouvions pas trouver dix personnes luttant actuellement avec le problème qu'ils prétendaient résoudre, nous ne devrions pas construire la solution.
Ils ont d'abord résisté. "Mais nous savons déjà qu'il y a de la demande." "Nous avons vu les données du marché." "Ne pouvons-nous pas simplement commencer par un MVP ?"
Je leur ai dit quelque chose qui les a initialement choqués : "Si vous testez vraiment la demande du marché, votre MVP devrait prendre un jour à construire—pas trois mois."
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après avoir presque commis l'erreur coûteuse avec ce projet de marketplace, j'ai développé une approche systématique des interviews clients sur l'IA qui se concentre sur le comportement actuel plutôt que sur les possibilités futures. Voici le processus exact que j'utilise maintenant :
Étape 1 : Le Cadre de Validation de la Réalité
Avant tout projet d'IA, j'effectue ce que j'appelle une "validation de la réalité"—prouver que le problème existe dans le monde réel, et pas seulement dans les rapports de recherche de marché. Cela commence par identifier des personnes qui rencontrent actuellement le problème de manière manuelle.
L'intuition clé : Si les gens ne luttent pas déjà suffisamment avec quelque chose pour avoir créé des solutions de contournement, l'IA ne les fera pas miraculeusement s'en soucier.
Je cherche trois indicateurs comportementaux spécifiques :
Processus manuels qu'ils détestent mais ne peuvent pas éviter - Ils font quelque chose de fastidieux mais nécessaire
Solutions de contournement qu'ils ont développées - Tableurs, scripts ou processus pour gérer le problème
Budget déjà alloué - Ils dépensent de l'argent (temps, outils ou personnes) sur la solution actuelle
Étape 2 : La Structure de l'Interview "Montre-moi"
Les interviews clients traditionnelles posent des questions hypothétiques : "Utiliseriez-vous un outil qui..." "Combien paieriez-vous pour..." "Quelles fonctionnalités importent le plus ?"
Les interviews clients sur l'IA doivent se concentrer sur la réalité actuelle. Mon script d'interview suit cette structure :
Introduction (5 minutes) : "Je fais des recherches sur la façon dont [rôle spécifique] gère actuellement [tâche spécifique]. Pouvez-vous me parler de la dernière fois que vous avez géré cela ?"
Formation approfondie du processus (15 minutes) : "Montrez-moi exactement ce que vous avez fait. Quels outils avez-vous utilisés ? Combien de temps cela a-t-il pris ? Qu'est-ce qui était frustrant ?"
Quantification de la douleur (10 minutes) : "À quelle fréquence cela se produit-il ? Quel est le coût quand cela tourne mal ? Avez-vous cherché des solutions ?"
Test de validation (5 minutes) : "Si je pouvais résoudre cette partie spécifique [décrire un aspect étroit], cela vaudrait-il la peine d'être payé ?"
Remarquez ce qui manque : toute mention de l'IA, de l'automatisation ou des capacités futures. Je me concentre entièrement sur la compréhension de leur monde actuel.
Étape 3 : Le Protocole de Preuve de la Demande
La dernière étape sépare les réelles opportunités des problèmes intéressants. J'utilise un test simple : puis-je les amener à s'engager sur quelque chose avant de construire quoi que ce soit ?
Cela ne signifie pas préventes (bien que ce soit idéal). Cela signifie preuve qu'ils vont s'engager :
Inscription par e-mail pour des mises à jour concernant la solution
Engagement pour le test bêta avec un temps spécifique alloué
Référence à des collègues ayant le même problème
Partage de solution actuelle - me montrant leurs solutions de contournement existantes
Si dix personnes ne veulent pas me donner leur adresse e-mail pour des mises à jour concernant la résolution de leur "problème urgent", ce n'est pas réellement urgent.
Ce processus a sauvé ce client potentiel de la construction d'un marketplace à deux faces sans demande de chaque côté. Au lieu d'un projet de développement de trois mois, nous avons passé une semaine à découvrir que leurs utilisateurs cibles étaient déjà satisfaits avec les solutions existantes.
Découverte de problème
Concentrez-vous sur la douleur actuelle, pas sur les possibilités futures. Recherchez les processus manuels qu'ils détestent déjà faire.
Cartographie des comportements
Documenter leur flux de travail exact avant de suggérer des améliorations par IA.
Test de l'engagement
Obtenez de petits engagements avant de construire. Les inscriptions par e-mail prouvent plus que les réponses aux enquêtes.
Filtrage de la réalité
Éloignez-vous des projets où les clients ne s'engagent pas dans la découverte—ils ne s'engageront pas non plus avec votre produit.
Utiliser ce processus de découverte client a fondamentalement changé ma façon d'aborder les projets d'IA. Au lieu de construire des solutions à la recherche de problèmes, je ne travaille désormais que sur des applications d'IA où la demande est prouvée avant le début du développement.
Les résultats spécifiques de la mise en œuvre de cette approche :
Taux de réussite des projets : Avant d'utiliser des interviews clients systématiques, environ 30 % de mes projets d'IA obtenaient une adoption utilisateur significative. Maintenant, c'est plus proche de 80 %—tout simplement parce que je ne construis que des choses que les gens veulent réellement.
Temps de développement : Les interviews clients ajoutent 1 à 2 semaines au départ mais permettent d'économiser 2 à 3 mois de changements d'orientation et de reconstruction. Le temps global de mise sur le marché est en fait plus rapide.
Satisfaction client : Les clients sont initialement réticents à "ralentir" pour des interviews, mais ils sont beaucoup plus heureux lorsque leur produit est effectivement utilisé.
Ce client du marché ? Ils m'ont remercié six mois plus tard. Au lieu de construire une plateforme que personne ne voulait, ils ont utilisé les idées des clients pour pivoter vers une solution beaucoup plus simple qui génère maintenant des revenus.
Le résultat le plus surprenant a été de voir combien de "projets d'IA" se sont avérés ne pas nécessiter du tout d'IA. Lorsque vous comprenez le véritable problème, la solution est souvent beaucoup plus simple que l'intelligence artificielle.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les sept leçons les plus importantes tirées de centaines d'entretiens avec des clients sur l'IA :
Le comportement actuel prédit l'adoption future - S'ils ne font pas quelque chose manuellement, ils ne le feront pas avec l'IA
La recherche de marché n'est pas une validation client - Les données sur les marchés ne remplacent pas les conversations avec des humains
Les démonstrations technologiques créent une demande illusoire - Les gens s'excitent des capacités de l'IA mais ne paieront pas pour des solutions à des problèmes qu'ils n'ont pas
Les petits engagements révèlent un réel intérêt - Les inscriptions par e-mail comptent plus que les déclarations du type "Je l'utiliserais certainement"
Les solutions de contournement sont des mines d'or - S'ils ont mis en place des processus manuels, une demande prouvée pour l'automatisation existe
L'allocation budgétaire l'emporte sur les demandes de fonctionnalités - Ce sur quoi ils dépensent actuellement de l'argent montre les véritables priorités
Abandonner est souvent le bon choix - Rejeter des projets sans demande prouvée fait gagner du temps et de l'argent à tout le monde
La plus grande leçon : Votre premier MVP ne devrait pas être votre produit - il devrait être votre processus de découverte client. Si vous ne pouvez pas valider la demande en une semaine, vous ne pourrez probablement pas créer une demande durable en un an.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS construisant des fonctionnalités IA :
Interviewez les clients existants sur les processus manuels actuels avant de construire des fonctionnalités IA
Testez la demande avec des captures d'emails avant les sprints de développement
Concentrez-vous sur l'intégration des workflows plutôt que sur des outils IA autonomes
Mesurez l'engagement avec les fonctionnalités actuelles avant d'ajouter de la complexité IA
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les entreprises de commerce électronique envisageant la mise en œuvre de l'IA :
Interrogez les clients sur leur comportement d'achat, pas sur leurs préférences en matière d'IA
Cherchez les tâches manuelles dans vos opérations qui nécessitent une automatisation
Testez la personnalisation manuellement avant de créer des moteurs de recommandation IA
Concentrez-vous sur les problèmes d'inventaire et de logistique plutôt que sur les fonctionnalités IA orientées vers le client