5 conseils pour comprendre et définir une problématique produit

Cet article est un récapitulatif de l'interview MaestriX de Philippe Larroque.
🎙C'est quoi les Maestrix ? Ce sont les événements 100% gratuits en ligne organisés par Join Maestro pour rendre accessible tous les sujets du produit et de la tech. Vous souhaitez participer ? Jetez un œil aux prochains événements ici.

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Le replay de l'interview 👇

1/ Qui est Philippe Larroque ?

Aujourd'hui Product Strategist en Freelance, Philippe travaille dans des startups depuis une dizaine d'année et dans le produit depuis environ 7 ans. Diplômé d'une école de commerce, il rejoint joinly en 2014 au poste de commercial puis de CSM (customer success manager) et c'est pendant cette expérience qu'il découvre ce qu'est le Product Management !
Il s'est ensuite formé avec Le Wagon & The Product Crew et a travaillé pour les entreprises Captain Contrat et Artsper.

Aujourd'hui, il accompagne des petites structures en phase d'accélération de croissance, en recherche de Product Market fit ou d'amélioration d'un MVP.

🍐 Philippe a fondé la communauté Peerz, basée sur le savoir solidaire. Il organise des sessions de rencontre tous les mois pour accompagner les PM sur leurs problématiques du moment. C'est ouvert à tous : rejoignez la communauté peerz.

2/ Un défi produit, de quoi on parle ?

Un défi produit c'est une problématique ou une opportunité qui est illustrée de données dans un contexte avec un objectif.
⚠️ Quelques exemples de mauvais défis produit :

• "Améliorer votre funnel de conversion"
• "Nos utilisateurs ne comprennent pas X"
• "Ce bouton fait fuir nos prospects"

❌🚨 Parfois, vous pensez tenir votre problématique, mais elle est mal définie : il vous manque un contexte, un objectif ou de la donnée. C'est le cas des 3 exemples ci-dessus.
Philippe les appelle les départs de feu, les allumettes 👉 ce sont des opportunités de recherche qu'il faut creuser.

💪 Un bon défi :

• Comment pouvons-nous améliorer la conversion de nos utilisateurs VIP (+ de 5000€) de 5 points sur la page de sélection de nos produits ?

✅ Contexte ✅ Objectif ✅ Donnée

‍3/ Comment les identifier ?

Dans la phase 1 : on fouille et on découvre !

1. Comprendre quelles données analyser
2. Rechercher dans les données identifiées (quanti, quali, veille) ‍

Dans la phase 2 : on converge vers un problème défini.

1. Faire ressortir des tendances
2. Prioriser, puis définir des défis avec précision (how might we, jobs to be done...)

C'est partie pour la phase 1, on fouille !

3/a. Les données quantitatives : la première source

Ce sont toutes les données chiffrées venant de l’analyse de la performance de votre produit. C'est un indicateur "froid/pur" qui vous dit si votre produit fonctionne ou non : il n'y a pas à tergiverser, pas d'interprétation à faire.

💡 Exemples :

• Taux de conversion en page de paiement
• Taux de churn* en page de présentation d’offres
• Taux de clic sur un CTA d’accès au support

*churn, nombre de personnes qui quittent votre page.

📚 Retrouvez tous les mots de vocabulaire du Product Management comme le terme churn dans le Glossaire du Product Management.

Comment identifier ces données quantitatives ?
👉 En traçant vos utilisateurs (en étant RGPD friendly bien sûr 😉)

Quels outils pour le faire ?
👉  Google Analytics et Hotjar pour commencer
‍
Puis, vous exportez les informations dans un Google Sheet et faites des tableaux croisés dynamiques, vous n'avez pas besoin de plus pour commencer. 💪‍

3/b. Les données qualitatives

Elle est remontée par tout le monde ! Et peut donc être subjective. Cela peut venir de vos utilisateurs, de vos prospects, de vos collaborateurs en interne. Attention, tout n'est pas bon à prendre, c'est à vous de filtrer. 🎯

💡 Exemple :

• Retour d’un collaborateur en interne à la machine à café, "tel client m'a dit ça"
• Requêtes utilisateurs au support client
• Entretiens utilisateurs (exploratoire ou de scénario*)

*entretien utilisateur avec un scénario : vous avez une idée et vous cherchez à la confirmer, souvent muni d'un prototype.

🛠 Équipez-vous des méthodes et outils avec la boîte à outils du Product Manager.

Comment identifier ces données qualitatives ?
👉 Mettre en place des canaux d'écoute des retours utilisateurs : prospect, clients, collaborateurs. Créer de l'espace, de la communication pour récolter ces informations.

Quels outils pour le faire ?
👉  À la machine à café du bureau, dans le slack de votre entreprise ou avec des outils comme intercom.

Il faut institutionnaliser ces moments : bloquez un créneau pour échanger avec vos équipes terrain : le support, les sales. Récoltez les retours qu'ils entendent et prenez le temps de comprendre le problème de chaque utilisateur. Ce sont vos oreilles et vos yeux dans cette recherche 👂 Votre objectif est de faire ressortir une tendance.

3/c. La veille de marché

Qu'est-ce qu'on cherche à identifier ?
👉 Les opportunités ou menaces, prévues ou imprévues qui créent une occasion d'amélioration de votre produit. C'est votre secteur, vos concurrents, ce que vous entendez dire à des événements par exemple.

💡 Exemple :

• une nouvelle réglementation de marché
• l'acquisition par une société tierce
• l'arrivée sur le marché d'un nouvel outil, comme chatGPT

⚠️ La question à garder en tête : Comment votre produit se positionne par rapport à ces mouvements de son marché ?

👇 Maintenant que vous avez collecté de l'information, il faut 👇

4/ Cadrer votre défi produit

Nous voilà arrivés au pic de la découverte, nous entrons dans la phase de convergence pour se recentrer et définir notre problématique. 👀


Vous devez prioriser les sources. Pour cela ayez ces 3 réflexes :

1. Évaluez vos données pour conclure sur des grandes idées, soit : qu'est-ce que vous apprend cette donnée ? Attention à ne pas tomber dans le piège de penser solution ! Nous sommes encore dans la partie problème.
2. Évaluez les par rapport à votre objectif : quelle donnée va vous permettre d'avoir le plus d'impact ?
3. Deux critères :‍

• ‍L'accès à la donnée : si vous avez 2 heures d'exports, croisement, nettoyage, avant de pouvoir sortir l'information, votre donnée n'est pas accessible.‍
• La confiance statistique : à quel point votre donnée est pertinente ? Est-ce qu'elle vous parle tout de suite ? Si vous devez l'interpréter, si elle génère du débat, alors ce n'est pas l'idéal, car elle n'est pas fiable.

Zoom pour converger sur la donnée quantitative :

• Avoir un esprit plancher/plafond : c'est quoi le plancher de référence sur votre marché ?
• Comparer à vos référentiels : comparer à la data interne, par rapport à la semaine dernière, le mois dernier, l'an dernier ?

Zoom pour converger sur la donnée qualitative :

• Comptez les retours par occurrence : combien de fois un utilisateur s'est plaint du problème A ? Combien de fois a-t-il cliqué sur le bouton de support ?
• Faites ressortir des tendances : regrouper les occurrences et définir les tendances dans une logique de raffinement de l'information.

5/ Les bonnes pratiques de Philippe à adopter

➡️ Attention à l'infobésité, on est bombardé partout de veille : on dit souvent qu'il faut écouter ce podcast, lire telle Newsletter... 🤯
Mais voici 3 conseils pour s'en sortir :

• Limiter votre temps, car la veille, c'est très chronophage
• Concentrez-vous sur les tendances de marché, sur vos concurrents
• Suivez des leaders d'opinion

Choisissez 2 leaders d'opinion, 3 sources (podcast, NL) et 2 concurrents à suivre de près et timez votre temps de veille. ⏰


➡️ Quand faire de la Discovery ? Tout le temps !
Utilisez un outil quotidien pour gérer vos retours utilisateurs et organisez des entretiens utilisateurs tous les mois.
C'est essentiel pour rester en éveil et continuer de générer de nouvelles idées et repérer de nouvelles opportunités.

Pour cela, Philippe vous recommande d'organiser des “Discovery Sprints” pour vous bloquer des sessions mensuelles ou trimestrielles dans lesquelles vous plongez dans votre set de données.


➡️ Construire des boucles itératives

L'objectif de cette méthode est de construire une logique de boucles itératives pour voir rapidement ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas, ce qui mérite d'être creusé, ce qui ne le mérite pas.
Le Double Diamant vous permet, à chaque pic de convergence, de valider un "péage" avec vos stakeholders et confirmer : est-ce qu'on est bien en lien avec notre objectif ? Est-ce que nous sommes alignés ?

Le gros pain point que vous éviterez alors, c'est d'arriver à une étape du processus et que les différents stakeholders découvrent tout le travail que vous avez fait et qu'ils ne soient pas alignés avec vos conclusions. Dans ce cas, vous devrez faire marche arrière. 😳

👉 Plus vite vous mettez ces boucles itératives en place, plus vite votre produit sera pertinent sur son marché, puisque il sera agile dans son développement. 🚀


➡️ Construire un Notion pour regrouper la donnée qualitative
Ajoutez votre problématique, vos données brutes, et avec Notion, vous allez pouvoir classifier chaque feedback dans des catégories : sujet A, sujet B, C, etc.
- Rendez-vous à 52 min du replay pour l'explication de Philippe -‍

En conclusion, les 5 étapes à retenir

1. Gardez en tête la méthodologie Double Diamant
2. 3 sources de données de problèmes Produit : quantitatives, qualitatives et veille de marché. Vous n'êtes pas obligé de tout prendre : c'est pour cela que la partie audit de la qualité de la donnée est incontournable.
3. Pensez bien à identifier, évaluer et valider vos défis produit.
4. Formalisez vos défis Produit avec des méthodologies ("how might we" par exemple)
5. On ne peut pas tout faire. Priorisez vos chantiers, dosez vos efforts et communiquez sur pourquoi vous faites A et pas B. Apprenez à dire non ! 😉