Croissance & Stratégie
Personas
SaaS et Startup
ROI
Moyen terme (3-6 mois)
Le mois dernier, j'ai regardé un fondateur de startup me montrer fièrement ses "personas utilisateurs alimentés par l'IA" - en gros des profils générés par ChatGPT qui ressemblent à ceux des autres. "Voici Sarah, 32 ans, responsable marketing occupée qui aime l'efficacité." Ça vous semble familier ?
Voici la vérité inconfortable : la plupart des personas de produits IA sont des fictions complètes. Ils sont basés sur des hypothèses, des recherches sur la concurrence et des pensées illusoires plutôt que sur le comportement réel des utilisateurs avec des systèmes intelligents.
Après avoir créé des personas pour plusieurs lancements de produits IA, j'ai appris que le développement traditionnel de personas échoue de manière spectaculaire lorsqu'il est appliqué aux produits IA. Pourquoi ? Parce que l'IA modifie le comportement des utilisateurs de manière imprévisible, et la plupart des fondateurs pensent encore comme s'ils construisaient des logiciels traditionnels.
Dans ce playbook, vous découvrirez :
Pourquoi les modèles de personas conventionnels échouent pour les produits IA
Mon approche systématique pour identifier les comportements des utilisateurs spécifiques à l'IA
Comment construire des personas SaaS qui prédisent les tendances d'adoption de l'IA
La différence essentielle entre les premiers adopteurs de l'IA et les utilisateurs mainstream
Un cadre de validation qui fonctionne vraiment pour les produits intelligents
Réalité de l'industrie
Ce que le monde des startups prône sur les personas IA
Entrez dans n'importe quel accélérateur de startups ou lisez n'importe quel blog sur le développement de produits, et vous entendrez les mêmes conseils sur les personas de produits AI :
"Ajoutez simplement des cas d'utilisation AI à vos personas existants" - comme si l'IA n'était qu'une autre fonctionnalité
"Concentrez-vous sur les avantages de l'efficacité et de l'automatisation" - parce que c'est ce que les sondages disent que les gens veulent
"Ciblez d'abord les adopteurs précoces férus de technologie" - le même conseil pour chaque nouvelle technologie
"Utilisez la segmentation démographique et psychographique" - le manuel B2B traditionnel appliqué à l'IA
"Interrogez les utilisateurs sur leurs préférences en matière d'IA" - parce que les gens savent certainement ce qu'ils veulent de la technologie qu'ils n'ont jamais utilisée
Cette sagesse conventionnelle existe parce qu'elle a fonctionné pour les logiciels traditionnels. Vous pouviez prédire que "les professionnels occupés veulent des outils qui leur font gagner du temps" et construire en conséquence. Le marché était plus prévisible, et le comportement des utilisateurs suivait des modèles établis.
Mais voici où cela s'effondre : l'IA change fondamentalement la façon dont les gens interagissent avec les logiciels. Un responsable marketing qui n'a jamais utilisé de génération de contenu alimentée par l'IA ne sait pas qu'il passera 3 fois plus de temps sur l'ingénierie des demandes que sur la création de contenu réelle. Un représentant commercial ne peut pas prédire qu'il fera confiance aux informations générées par l'IA moins qu'à la recherche manuelle, même lorsque l'IA est plus précise.
Le résultat ? Les startups construisent pour des utilisateurs imaginaires et se demandent pourquoi leurs fonctionnalités AI magnifiquement conçues restent inutilisées. L'adéquation produit-marché devient impossible lorsque vos personas sont basés sur la fiction plutôt que sur la réalité.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Mon coup de réveil est venu lorsque j'ai travaillé avec une startup B2B construisant un outil de support client alimenté par l'IA. Nous avions tout fait "de manière "correcte" - personas d'acheteurs détaillés, cartographie du parcours utilisateur, priorisation des fonctionnalités en fonction des besoins des personas. Les personas avaient l'air professionnels, complétés par des photos de stock et des points de douleur soigneusement élaborés.
La startup ciblait deux personas principaux : "Sam le Responsable du Support Débordé" qui avait besoin de réduire le volume des tickets, et "Dana la Directrice des Opérations Axée sur l'Efficacité" qui voulait réduire les coûts de support. Selon nos recherches, les deux personas étaient "enthousiastes à propos de l'automatisation par IA" et "frustrés par les processus manuels actuels".
Nous avons lancé le produit avec confiance. Les résultats ont été... éducatifs.
Sam s'est avéré terrifié à l'idée que l'IA remplace son équipe, pas excité par l'automatisation. Bien qu'il ait déclaré vouloir de l'efficacité dans les enquêtes, il évitait activement les fonctionnalités qui pourraient éliminer des emplois. Dana, quant à elle, était enthousiaste à propos de l'IA en principe mais n'avait aucune patience pour la configuration nécessaire pour que cela fonctionne efficacement.
Voici ce qui a vraiment brisé mon esprit : nos utilisateurs avec le plus d'engagement n'étaient pas du tout des responsables support ou des directeurs des opérations. Ce étaient des responsables de la réussite client utilisant notre outil à des fins complètement différentes - analysant les tendances de retour client pour prédire le désabonnement. Ce cas d'utilisation n'est jamais apparu dans aucune de nos recherches sur les personas.
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé que nous construisions des personas pour un monde qui n'existe pas. L'IA ne résout pas simplement les problèmes existants différemment - elle crée entièrement de nouveaux comportements et cas d'utilisation. L'approche traditionnelle consistant à interroger les gens sur leurs flux de travail actuels et à ajouter "la magie de l'IA" était fondamentalement erronée.
Cette expérience m'a forcé à repenser complètement le développement des personas pour les produits d'IA. Au lieu de demander aux gens ce qu'ils attendaient de l'IA, je devais observer comment ils se comportaient réellement lorsque l'IA était introduite dans leur flux de travail.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après cette expérience humiliante, j'ai développé une approche complètement différente pour construire des personas pour les produits d'IA. Au lieu de commencer par des données démographiques et des enquêtes, je commence par l'observation comportementale et les schémas d'interaction spécifiques à l'IA.
Phase 1 : Cartographie du comportement de l'IA
Je commence par identifier comment les gens interagissent réellement avec les outils d'IA dans le monde réel, et non comment ils disent vouloir interagir avec eux. Cela signifie :
Analyser les données d'utilisation des outils d'IA existants dans le domaine
Observer les sessions des utilisateurs avec des prototypes d'IA ou des concurrents
Suivre les schémas de demandes et les comportements d'itération
Mesurer les indicateurs de confiance (quand les utilisateurs acceptent vs. modifient les résultats de l'IA)
Pour cette startup de support client, cela a révélé trois schémas d'interaction avec l'IA distincts : Validateurs (des personnes qui vérifient tout), Délégateurs (des personnes qui veulent que l'IA gère des flux de travail entiers) et Collaborateurs (des personnes qui considèrent l'IA comme un partenaire de réflexion).
Phase 2 : Le spectre de confort avec l'IA
Les personas traditionnels se concentrent sur les titres de poste et la taille de l'entreprise. Pour les produits d'IA, je cartographie les utilisateurs à travers un "spectre de confort avec l'IA" à la place :
Natifs de l'IA : Utilisent déjà plusieurs outils d'IA, comprennent les limitations
Curieux de l'IA : Intéressés mais ont besoin d'un accompagnement significatif
Sceptiques de l'IA : Utiliseront l'IA si elle est invisible ou si elle offre une valeur indéniable
Résistants à l'IA : Évitent activement l'IA en raison de la sécurité de l'emploi ou de préoccupations éthiques
Ce spectre traverse les démographies traditionnelles. J'ai vu des coordinateurs marketing de 25 ans qui sont des résistants à l'IA et des directeurs financiers de 55 ans qui sont des natifs de l'IA. Le titre de poste ne vous dit presque rien sur le comportement d'adoption de l'IA.
Phase 3 : Points d'intégration des flux de travail
Au lieu de cartographier des "parcours utilisateurs" génériques, j'identifie des moments spécifiques où l'IA peut s'intégrer dans des flux de travail existants sans disruption. Cela implique :
Des sessions d'observation avec des utilisateurs cibles dans leur environnement de travail réel
Identifier les "moments prêts pour l'IA" - des tâches qui sont répétitives, lourdes en données ou créatives
Cartographier les points de décision où les utilisateurs ont besoin d'input ou de validation externe
Comprendre les points de transfert entre le travail humain et l'IA
Phase 4 : Le test de réalité
La dernière étape est ce que j'appelle le "test de réalité" - construire des prototypes minimaux et observer le comportement réel plutôt que de s'appuyer sur des préférences déclarées. Cela révèle généralement que :
Les gens utilisent l'IA différemment de ce qu'ils disent qu'ils feront
Les cas d'utilisation les plus précieux ne sont souvent pas les plus évidents
Les points de résistance sont différents de ce que les enquêtes suggèrent
La perception de la valeur change radicalement après une expérience pratique
Pour la startup de support client, ce processus a révélé que notre véritable persona n'était pas du tout "Responsable support" - c'était "Responsable de la réussite client axé sur les données qui utilise l'IA pour identifier des schémas dans les retours clients." Cette vision a complètement changé notre feuille de route produit et notre message, menant à un meilleur ajustement sur le marché.
Modèles de comportement
Concentrez-vous sur la façon dont les utilisateurs interagissent réellement avec les outils d'IA plutôt que sur leurs préférences déclarées ou leurs descriptions de poste.
Indicateurs de confiance
Cartographier lorsque les utilisateurs acceptent les résultats de l'IA par rapport à lorsqu'ils les modifient ou les rejettent - cela révèle les niveaux de confort.
Moments de flux de travail
Identifier des points spécifiques où l'IA s'intègre naturellement dans les flux de travail existants sans perturber significativement.
Test de réalité
Construisez des prototypes et observez le comportement réel plutôt que de vous fier à des enquêtes sur l'utilisation hypothétique de l'IA.
L'approche d'observation comportementale a conduit à un ajustement produit-marché nettement meilleur. Au lieu de construire pour des utilisateurs "enthousiastes de l'IA" imaginaires, nous avons construit pour de véritables comportements que nous pouvions observer et mesurer.
La startup de support client a pivoté sur la base de ces idées et a constaté une adoption des fonctionnalités 3x plus élevée lorsque nous avons ciblé les personnes comportementales réelles plutôt que les démographiques. Plus important encore, la rétention des utilisateurs s'est améliorée de manière significative car nous résolvions les problèmes que les gens rencontraient réellement avec les outils d'IA.
Ce qui m'a le plus surpris, c'est à quel point nos hypothèses étaient fausses sur l'adoption de l'IA. Les personnes qui affirmaient être "excitées par l'IA" dans les enquêtes étaient souvent les plus résistantes dans la pratique, tandis que les sceptiques devenaient des utilisateurs assidus une fois qu'ils voyaient une valeur concrète dans leurs flux de travail.
Cette approche est maintenant devenue mon cadre standard pour tout lancement de produit d'IA. Au lieu de demander "Qui voudrait de l'IA ?", je demande "Qui démontre déjà des comportements compatibles ?" La différence en précision est remarquable.
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 développant des personas pour des produits d'IA :
Le comportement prime toujours sur la démographie. Le style d'interaction d'une personne avec l'IA compte plus que son titre de poste ou la taille de son entreprise.
L'IA crée de nouvelles catégories d'utilisateurs qui n'existent pas dans les logiciels traditionnels. Vous ne pouvez pas simplement ajouter des fonctionnalités d'IA aux personas existants.
Les schémas de confiance sont l'indicateur le plus important du succès d'un produit d'IA. Tracez quand les gens acceptent ou rejettent les résultats de l'IA.
Les utilisateurs les plus précieux ne sont souvent pas les cibles évidentes. L'utilisation cachée révèle des applications et des types d'utilisateurs inattendus.
La résistance à l'IA n'est pas toujours liée au confort technologique. Souvent, cela concerne la sécurité de l'emploi, le contrôle créatif ou la disruption des flux de travail.
Prototyper tôt et observer le comportement réel. Ce que les gens disent qu'ils feront avec l'IA diffère considérablement de ce qu'ils font réellement.
Les points d'intégration comptent plus que les fonctionnalités. Trouvez où l'IA s'intègre naturellement dans les flux de travail existants plutôt que de forcer de nouveaux processus.
Ce que je ferais différemment : commencer par l'observation comportementale dès le premier jour au lieu de faire des recherches de marché traditionnelles. Le temps passé sur les enquêtes et l'analyse démographique serait mieux investi dans la création de prototypes simples et l'observation des véritables interactions des utilisateurs avec ceux-ci.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS qui développent des fonctionnalités d'IA :
Cartographiez les habitudes d'utilisation des outils d'IA de vos utilisateurs
Identifiez les "moments prêts pour l'IA" dans les workflows existants
Créez des personas comportementaux, et non démographiques
Testez les points d'intégration de l'IA avec des prototypes minimaux d'abord
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les entreprises de commerce électronique intégrant l'IA :
Observez comment les clients interagissent avec les moteurs de recommandation
Cartographiez les niveaux de confort avec l'IA parmi différents segments de clients
Concentrez-vous sur l'IA invisible qui améliore plutôt que de remplacer la prise de décision humaine
Testez l'acceptation de la personnalisation dans différentes catégories de produits