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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, un client potentiel m'a approché avec ce qui semblait être le rêve de chaque chef de produit : ils avaient le budget, l'enthousiasme et souhaitaient "tester si leur idée fonctionne" en construisant une plateforme complète. Ils étaient prêts à mesurer tout - l'engagement des utilisateurs, l'adoption des fonctionnalités, les taux de conversion. Tous les indicateurs de prototype standard.
Je leur ai dit qu'ils mesuraient totalement les mauvais éléments.
Voici ce que j'ai appris après avoir vu d'innombrables fondateurs construire des produits qui obtiennent des retours polis mais aucune véritable traction : l'aimabilité n'est pas mesurable par des analyses traditionnelles. Elle se manifeste dans des comportements que la plupart des équipes ignorent complètement parce qu'elles sont trop occupées à suivre les clics et les conversions.
La percée est survenue lorsque j'ai commencé à observer ce qui se passe avant que les gens n'utilisent votre produit, et non après. Une véritable aimabilité crée une attraction gravitationnelle qui pousse les gens à défendre votre solution même s'ils ne l'ont pas encore entièrement expérimentée.
Dans ce manuel, vous découvrirez :
Pourquoi l'aimabilité du prototype n’a rien à voir avec vos fonctionnalités
Les 5 signaux comportementaux qui prédisent le succès à long terme
Comment mesurer la connexion émotionnelle avant de construire quoi que ce soit
Pourquoi les processus manuels révèlent davantage sur l'aimabilité que les systèmes automatisés
Le cadre qui m'a sauvé de la construction d'un produit à $XX,XXX que personne ne voulait
Cessez de mesurer ce que fait votre produit. Commencez à mesurer ce que les gens pensent du problème que vous résolvez.
Sagesse conventionnelle
Les métriques que tout le monde suit
Entrez dans n'importe quelle réunion d'équipe produit, et vous entendrez les mêmes mesures de la lovable discutées encore et encore :
Métriques de prototypes traditionnelles que tout le monde utilise :
Engagement utilisateur : Temps passé dans le produit, vues de page, adoption des fonctionnalités
Entonnoirs de conversion : Inscription à l'activation, essai à payant, completion de l'onboarding utilisateur
Scores de satisfaction : NPS, CSAT, évaluations étoilées, enquêtes de rétroaction des utilisateurs
Analytique comportementale : Taux de clics, durée des sessions, courbes de rétention
Résultats des tests A/B : Quelle version fonctionne mieux, améliorations des taux de conversion
Cette approche existe parce qu'elle est mesurable, rapportable et donne l'impression d'être scientifique. Les chefs de produit adorent ces métriques car elles fournissent des chiffres clairs pour les tableaux de bord exécutifs et les mises à jour des investisseurs.
Voici le problème : Ces métriques mesurent l'utilisation du produit, pas l'amour du produit. Elles vous disent ce que les gens font, pas pourquoi ils s'en soucient. Un utilisateur peut passer 30 minutes dans votre application (super engagement !) tout en étant frustré tout le temps. Ils peuvent parfaitement terminer votre processus d'onboarding tout en prévoyant de ne jamais revenir.
Les métriques traditionnelles mesurent l'efficacité de votre entonnoir, mais la lovable se produit dans les moments entre les interactions — dans la façon dont les gens parlent de votre solution, comment ils pensent à leur problème, et s'ils deviennent des défenseurs avant de devenir des clients.
L'industrie continue de s'appuyer sur ces approches parce qu'elles sont familières et faciles à évaluer. Mais elles manquent la couche émotionnelle qui sépare les produits que les gens utilisent des produits que les gens aiment.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Il y a quelques années, des entrepreneurs m'ont approché pour créer une plateforme de marché à deux faces. Ils avaient fait leurs devoirs - des personas utilisateurs détaillés, des recherches de marché, une analyse concurrentielle. Ils voulaient mesurer l'attrait du prototype à travers des tableaux de bord analytiques complets et des boucles de rétroaction des utilisateurs.
Mais en écoutant leur présentation, j'ai réalisé qu'ils manquaient quelque chose de fondamental. Ils avaient passé des mois à rechercher leur marché et à définir leur solution, mais ils n'avaient aucune audience existante, aucune base de clients validée, aucune preuve que les gens voulaient réellement ce qu'ils construisaient.
Leur plan était de construire d'abord, puis de mesurer l'attrait en second.
Je leur ai dit quelque chose qui les a d'abord choqués : "Si vous testez vraiment la demande du marché, votre MVP devrait prendre un jour à construire - pas trois mois."
Au lieu de construire leur plateforme, je leur ai recommandé de commencer par des processus manuels. Créez une simple page d'atterrissage expliquant la proposition de valeur. Commencez un contact manuel avec des utilisateurs potentiels des deux côtés de leur marché. Appariez manuellement l'offre et la demande par email et WhatsApp pendant quelques semaines.
Ils pensaient que cette approche était trop simple, trop manuelle, pas assez sophistiquée. Ils voulaient mesurer les métriques d'engagement et les flux d'utilisateurs, pas les conversions sur tableur et les réponses par email.
Mais voici ce que j'avais appris de projets précédents : votre MVP devrait être votre processus de marketing et de vente, pas votre produit. La distribution et la validation viennent avant le développement. Si les gens ne se soucient pas assez de votre solution pour s'engager dans un processus manuel, ils ne se soucieront pas de votre plateforme automatisée non plus.
La véritable mesure de l'attrait d'un prototype n'est pas ce qui se passe dans votre application - c'est ce qui se passe lorsque votre application n'existe pas encore.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après avoir réalisé que les métriques traditionnelles manquent de la couche émotionnelle du développement de produits, j'ai développé un cadre pour mesurer l'attrait des prototypes avant de construire quoi que ce soit. Cette approche se concentre sur les comportements humains qui prédisent le succès à long terme.
Étape 1 : Le test de gravité du problème
Avant de mesurer les interactions avec le produit, je mesure à quel point les gens se soucient du problème lui-même. Le véritable attrait commence par l'obsession du problème, et non par l'obsession de la solution.
Je crée un contenu simple décrivant le problème (pas ma solution) et j'observe :
Combien de personnes enregistrent, partagent ou commentent du contenu centré sur le problème
Si les gens taguent des amis ou des collègues lorsqu'ils voient le problème décrit
Si les gens partagent leurs propres histoires et expériences concernant le problème
À quelle fréquence les gens évoquent le problème dans des conversations sans rapport
Étape 2 : Le test de solution manuelle
Au lieu de créer des fonctionnalités pour mesurer, je crée des processus manuels qui livrent la proposition de valeur fondamentale. Cela révèle l'attrait par la volonté de s'engager avec des solutions imparfaites.
Mesures clés :
Vitesse de réponse : À quelle vitesse les gens répondent aux sollicitations manuelles
Tolérance aux processus : Vont-ils travailler avec des tableurs et des workflows par email
Comportement de recommandation : Recommandent-ils naturellement le service à d'autres
Volonté de paiement : Paieraient-ils pour la version manuelle
Étape 3 : La fenêtre d'advocacy
Le véritable attrait du prototype crée des défenseurs avant des clients. Je mesure ce qui se passe dans le fossé entre la sensibilisation et l'achat :
Les gens posent-ils des questions de suivi au-delà des informations de base sur le produit
Partagent-ils votre concept de solution avec leurs réseaux
Offrent-ils leur aide pour le développement ou les tests
Suivent-ils activement vos mises à jour de progrès
Étape 4 : Le signal d'investissement de temps
Le signal d'attrait le plus fort n'est pas le temps passé dans votre produit, mais le temps investi dans votre domaine de problème. Je suis si les gens :
Recherchent indépendamment des outils et des solutions connexes
Rejoignent des communautés ou des discussions sur le domaine du problème
Changent leurs workflows actuels en prévision de votre solution
Investissent leurs propres ressources (temps, argent, attention) avant que votre produit n'existe
Ce cadre mesure la connexion émotionnelle et l'engagement comportemental—les véritables indicateurs du succès à long terme du produit.
Problem Gravity
Mesurez combien les gens se soucient du problème, pas de votre solution
Tolérance Manuelle
Suivre la volonté de travailler avec des processus imparfaits pilotés par l'homme.
Timing de plaidoyer
Surveillez quand les gens deviennent des défenseurs (avant ou après avoir utilisé votre produit)
Signaux d'investissement
Cherchez le temps, l'attention et l'investissement des ressources dans votre domaine de problèmes.
En utilisant cette approche avec plusieurs projets clients, j'ai découvert que les métriques de convivialité traditionnelles donnent souvent de faux positifs tout en manquant de véritable connexion émotionnelle.
Ce que les métriques conventionnelles ont montré : Un projet avait d'excellents taux d'engagement (plus de 8 minutes de temps moyen de session) et des scores de feedback positifs (4,2/5 étoiles), mais avait du mal avec la rétention et les références.
Ce que mon cadre a révélé : Les utilisateurs passaient du temps dans le produit parce qu'il était déroutant, pas engageant. Ils attribuaient des notes positives par politesse, mais n'étaient pas émotionnellement investis dans le domaine du problème.
Le véritable signal : Lorsque j'ai mesuré la gravité du problème et le timing des recommandations, j'ai découvert que les utilisateurs discutaient rarement du problème central en dehors des interactions avec le produit. Ils ne recherchaient pas d'alternatives, ne rejoignaient pas de communautés connexes et ne changeaient pas leurs flux de travail. Le manque d'obsession pour le problème prédisait le retour inévitable.
Comparer avec un autre projet : Un autre client a montré des métriques d'engagement traditionnelles plus faibles (3 minutes de session moyenne) mais a obtenu de bons résultats dans mon cadre. Les utilisateurs partageaient activement du contenu sur le domaine du problème, investissaient du temps dans des recherches connexes et devenaient des défenseurs avant de devenir des clients.
Résultat : Le second projet a atteint une croissance durable et une véritable fidélité des utilisateurs, tandis que le premier a eu des difficultés malgré des métriques "meilleures". La différence n'était pas la qualité du produit, mais la connexion émotionnelle au problème résolu.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
La plus grande leçon de cette approche : l'aimabilité n'est pas quelque chose que vous construisez dans votre produit — c'est quelque chose qui existe dans la relation entre les utilisateurs et leurs problèmes.
Aperçus clés que j'aurais souhaité connaître plus tôt :
La passion pour le problème l'emporte sur l'optimisation de la solution : Les personnes qui aiment votre prototype l'aiment à cause du problème qu'il résout, pas des fonctionnalités qu'il inclut
Les processus manuels révèlent plus que les systèmes automatisés : La façon dont les gens interagissent avec des solutions imparfaites et alimentées par des humains prédit mieux l'adéquation produit-marché que des prototypes poli
Le timing de l'engagement est essentiel : Si les gens ne deviennent pas des défenseurs avant de devenir clients, ils ne deviendront pas des défenseurs après non plus
Les signaux d'investissement temporel sont plus forts que les signaux de temps passé : Mesurer ce que les gens font en dehors de votre produit est plus précieux que de mesurer ce qu'ils font à l'intérieur
La connexion émotionnelle ne peut pas être testée A/B : Les cadres de test traditionnels optimisent l'efficacité, et non la résonance émotionnelle
Ce que je ferais différemment : Commencer à mesurer la gravité du problème avant de construire quoi que ce soit. Je me concentrais sur la validation de la solution alors que j'aurais dû me concentrer d'abord sur la validation du problème.
Lorsque cette approche fonctionne le mieux : Pour des produits résolvant des problèmes complexes, émotionnels ou changeant les flux de travail où l'engagement des utilisateurs compte plus que la commodité des utilisateurs. Moins efficace pour des outils utilitaires simples où la connexion émotionnelle n'est pas un facteur.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS mettant en œuvre ce cadre de mesure de la convivialité :
Suivez l'engagement de la communauté autour de votre domaine de problème avant de créer des fonctionnalités
Mesurez la tolérance aux solutions manuelles pendant les périodes d'essai
Surveillez le timing de l'engagement des utilisateurs (avant l'achat contre après l'achat)
Concentrez-vous sur les métriques d'obsession du problème plutôt que sur les métriques d'utilisation du produit
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique mesurant l'attrait des produits :
Suivez le partage social de contenu axé sur les problèmes, pas seulement le contenu produit
Mesurez les recommandations de bouche à oreille et les mentions organiques
Surveillez la formation de communautés autour de votre catégorie de produit
Concentrez-vous sur le comportement d'achat répété et la valeur à vie du client