Les Erreurs Courantes et Biais à éviter lors de la phase de Discovery

La phase de discovery est un moment critique dans le cycle de vie d’un produit. C’est là que les Product Managers (PM) identifient les vrais problèmes des utilisateurs, valident des hypothèses, et explorent des opportunités. Cependant, cette phase peut facilement être biaisée ou mal menée, compromettant tout le processus de développement produit. Voici les erreurs courantes et les biais cognitifs à surveiller, ainsi que des conseils pratiques pour les éviter.

Erreur n°1 : Se précipiter pour valider ses hypothèses

Explication :

Lors de la discovery, il est tentant de chercher des réponses qui confirment ce que l’on pense déjà. Ce biais de confirmation peut conduire à des questions orientées ou à une interprétation biaisée des réponses.

Exemple :

Vous partez du principe que les utilisateurs veulent une nouvelle fonctionnalité, et vous posez des questions comme : « Trouveriez-vous utile d’avoir un tableau de bord supplémentaire ? » Cela pousse l’utilisateur à répondre « oui » sans explorer ses vrais besoins.

Comment éviter :

• Formulez des questions ouvertes et neutres, comme : « Quels sont vos plus grands défis au quotidien ? »
• Posez des questions exploratoires avant de tester des hypothèses.
• Impliquez un observateur externe pour repérer les biais dans vos entretiens.

Erreur n°2 : Interroger un échantillon non représentatif

Explication :

Limiter vos entretiens à un groupe restreint ou homogène d’utilisateurs peut fausser les résultats. Par exemple, interroger uniquement vos clients fidèles risque de masquer les besoins des nouveaux utilisateurs ou des prospects.

Exemple :

Vous parlez exclusivement à des utilisateurs premium pour améliorer une fonctionnalité, mais vous ignorez les besoins des utilisateurs gratuits qui pourraient représenter un marché important.

Comment éviter :

• Diversifiez vos interlocuteurs (clients fidèles, nouveaux, inactifs, prospects).
• Assurez-vous de couvrir plusieurs segments clés de votre base utilisateur.
• Complétez les retours qualitatifs par des données quantitatives (par exemple, analyse des comportements dans les analytics).

Erreur n°3 : Poser des questions suggestives ou orientées

Explication :

Les questions mal formulées influencent les réponses des utilisateurs. Cela peut mener à des insights superficiels ou à des conclusions erronées.

Exemple :

Demander : « Trouvez-vous que cette interface est intuitive ? » pousse l’utilisateur à répondre positivement, car la question suppose déjà un jugement favorable.

Comment éviter :

• Posez des questions descriptives : « Que faites-vous en premier sur cette interface ? »
• Privilégiez l’écoute active plutôt que de chercher à valider une idée spécifique.
• Testez vos guides d’entretien sur des collègues avant de les utiliser avec des utilisateurs réels.

Erreur n°4 : Confondre opinions et comportements réels

Explication :

Les utilisateurs peuvent exprimer des souhaits ou des idées qui ne reflètent pas leur comportement réel. Les gens disent souvent ce qu’ils pensent vouloir, mais leurs actions montrent autre chose.

Exemple :

Un utilisateur affirme qu’il utiliserait une fonctionnalité, mais les données montrent qu’il n’a jamais exploité les fonctionnalités similaires existantes.

Comment éviter :

• Combinez données déclaratives (ce que les utilisateurs disent) et données comportementales (ce qu’ils font réellement).
• Faites des tests utilisateurs pour observer comment les utilisateurs interagissent avec vos produits dans des scénarios réels.

Erreur n°5 : Sous-estimer l’impact des biais cognitifs

Explication :

Les biais cognitifs peuvent affecter aussi bien les utilisateurs que les PM. Par exemple, l’effet de halo peut amener les utilisateurs à donner des retours positifs simplement parce qu’ils apprécient la marque.

Exemples de biais à surveiller :

• Biais de désirabilité sociale : Les utilisateurs veulent vous donner des réponses qu’ils pensent acceptables ou attendues.
• Biais d’ancrage : Vous vous focalisez sur une première information donnée et négligez le reste.

Comment éviter :

• Rassurez les utilisateurs sur le fait qu’il n’y a pas de bonnes ou mauvaises réponses.
• Variez les méthodologies (entretiens, sondages, observation) pour compenser les biais possibles.
• Faites relire vos conclusions par un collègue pour détecter des interprétations biaisées.

Erreur n°6 : Ne pas hiérarchiser les problèmes identifiés

Explication :

Lors de la discovery, il est facile de s’éparpiller et de considérer tous les problèmes identifiés comme prioritaires. Cela peut diluer les efforts et rendre les résultats peu exploitables.

Exemple :

Vous terminez une série d’entretiens avec une liste de 20 problèmes sans prioriser lesquels méritent d’être adressés en premier.

Comment éviter :

• Utilisez des frameworks de priorisation comme RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort) pour évaluer les opportunités identifiées.
• Assurez-vous que chaque problème est aligné avec les objectifs stratégiques de votre produit.
• Impliquez les parties prenantes dans la priorisation pour assurer un consensus.

Erreur n°7 : Confondre vitesse et précipitation

Explication :

La pression pour livrer rapidement peut conduire à bâcler la phase de discovery. Une recherche insuffisante mène souvent à des solutions inadaptées ou à des pivots coûteux.

Exemple :

Vous réduisez le nombre d’entretiens pour gagner du temps, mais vous ratez des insights cruciaux sur des segments importants.

Comment éviter :

• Planifiez un temps dédié à la discovery dans votre roadmap.
• Insistez sur l’importance de cette phase auprès de vos parties prenantes pour qu’elles comprennent qu’un bon travail en amont accélère la livraison d’un produit pertinent.

Conclusion : Une discovery sans biais pour des produits plus pertinents

La phase de discovery est un exercice délicat, où chaque question, observation et interprétation peut influencer la direction de votre produit. En étant conscient des biais et des erreurs courantes, vous pouvez mener une recherche plus rigoureuse et éviter les pièges qui sapent la valeur des insights collectés.

Adoptez une approche méthodique, diversifiez vos sources de données, et challengez constamment vos propres hypothèses. Après tout, les produits les plus réussis sont ceux qui répondent vraiment aux besoins des utilisateurs, et non à des idées préconçues ou biaisées.

Et vous, quels biais ou erreurs avez-vous rencontrés dans vos phases de discovery ? Partagez vos expériences dans les commentaires !