6 stratégies de développement de nouveaux produits à explorer
N'importe quel chef de produit avec plus d'un an d'expérience vous dira que de nouvelles tactiques et stratégies de développement de produit apparaissent constamment. En tant qu'esprits innovants par nature, nous souhaitons évidemment adopter les plus récentes et les meilleures de ces nouvelles stratégies.
Mais cela vaut-il vraiment le temps et les efforts d'apprendre et d'adopter chacune de ces stratégies ?
En tant que chef de produit senior, j'ai beaucoup appris sur le développement de produit à travers de nombreux essais et erreurs.
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Voici donc ce que vous devez savoir
pour faire plus d'essais avec moins d'erreurs.
Qu'est-ce qu'une stratégie de développement de nouveau produit (NPD) ?
Si vous faites partie des chefs de produit chanceux qui peuvent créer un produit à partir de zéro, vous devez d'abord définir le plan d'action ou la stratégie de développement de nouveau produit.
La stratégie NPD est un ensemble d'étapes que vous et votre équipe entreprenez pour imaginer et construire votre produit (ainsi que les tactiques à adopter pour gérer chaque étape du plan).
À quoi ressemble le processus de développement de nouveaux produits en 2025
La façon dont on créait des produits numériques il y a 5 à 10 ans et celle dont on le fait aujourd'hui sont quelque peu différentes.
Je ne souhaite pas aborder ici la manière dont vous élaborez votre stratégie NPD ni à quoi ressemble sa version moderne (nous avons un guide dédié pour cela).
À la place, laissez-moi mettre en avant les changements clés dans la façon dont on conçoit de nouveaux produits aujourd'hui par rapport à il y a dix ans.
Idéation produit / Recherche de produits existants
Autrefois
Vous passiez beaucoup de temps à étudier vos concurrents, à analyser leurs retours clients, à définir vos avantages concurrentiels, à faire du brainstorming sur votre concept produit, à générer des idées, à développer de nouveaux concepts, et plus encore.
Aujourd'hui
Avec l'avènement de ChatGPT (en particulier GPT-4), toute une recherche qui aurait demandé des semaines de travail peut désormais être réalisée en quelques jours seulement.
Décider de la commercialisation, du tarif et des offres groupées
Autrefois
La plupart des utilisateurs achetaient un logiciel une fois et devaient ensuite télécharger et installer eux-mêmes les mises à jour lorsqu'elles étaient disponibles. Les logiciels d'entreprise étaient achetés et vendus par un service commercial (croissance menée par les ventes), qui collaborait avec l'organisation et le client pour développer des solutions et une tarification personnalisées.
Aujourd'hui
Pour déterminer comment fixer les prix et vendre vos produits, la tendance clé à prendre en compte est le PLG.
La stratégie de croissance pilotée par le produit moderne prévoit de réorganiser votre feuille de route produit de façon à vous concentrer sur les initiatives qui créent des expériences utilisateurs remarquables à l'intérieur de votre produit pour qu'il se « vende » tout seul.
De plus, les stratégies d'entreprise orientées PLG intègrent généralement une formule gratuite ou un essai gratuit afin de permettre à vos utilisateurs de découvrir la proposition de valeur et l'expérience client de votre produit avant de prendre la décision de l'acheter.
Élaborer sa stratégie marketing
Autrefois
Tout comme pour l’idéation, mener une étude de marché et bâtir sa stratégie relevait traditionnellement d’un processus très chronophage. Il comprenait un large éventail de tâches, telles que :
- Réaliser des études de marché et choisir une cible.
- Identifier des marchés nouveaux et existants
- Travailler avec des groupes de discussion représentant votre cible démographique et effectuer des tests de marché pour identifier les besoins des clients.
- Calculer la part de marché de produits similaires sur les marchés existants et nouveaux.
Aujourd'hui
Aujourd'hui, de nombreux outils émergents pilotés par l'IA (dont ChatGPT) permettent de réduire considérablement le temps nécessaire à la recherche et à la formulation de votre stratégie marketing. Il existe aussi Similarweb, Browse AI, Brandwatch, et bien d'autres que vous pouvez intégrer à votre écosystème pour vous y aider.
En résumé, la technologie basée sur l'IA facilite grandement l'élaboration d'une stratégie NPD, la construction d'un plan de croissance d'entreprise et sa mise en œuvre. Néanmoins, l'utilisation de l'IA dans la découverte produit et la recherche n'est pas la seule chose ayant évolué dans le processus de développement de produit.
En fait, il existe encore 6 nouvelles stratégies que vous pouvez envisager pour votre prochain produit.
Stratégie n°1 : L'IA au service de la prise de décision
Nous vivons à l'ère d’or de l’IA et cette technologie est omniprésente. En plus de l’utiliser pour améliorer les fonctionnalités de votre produit, vous pouvez également vous appuyer sur des algorithmes d’apprentissage automatique pour vous aider dans vos décisions produit.
La première application de l’IA dans la stratégie produit et dans le processus de prise de décision produit qui vous vient à l’esprit est, bien sûr, l’analyse avancée de données. Les meilleures équipes produit s’appuient sur la donnée et l’analytique pour suivre les performances de leurs produits/fonctionnalités, identifier les axes d’amélioration et extraire des enseignements précieux.
Vous faites généralement cela en utilisant un outil d’analyse basé sur les événements ou en recrutant une équipe d’analystes dédiée. Ces deux options permettront d’élever la gestion produit dans votre entreprise à un tout autre niveau. Toutefois, elles comportent plusieurs limitations, telles que :
- Lourdeur en temps et en ressources : Votre équipe de développement devra intégrer ces outils d’analyse et mettre en place tous les déclencheurs d’événements. L’équipe d’analyse dédiée, quant à elle, peut prendre des jours, voire des semaines pour réaliser des analyses complexes.
- Incapacité à réaliser des analyses complexes : Les outils d’analyse événementielle peuvent prendre en charge des tâches simples à intermédiaires pour vous. Votre équipe d’analyse, quant à elle, peut accomplir des tâches complexes. Cependant, il est impossible de couvrir les cas où la tâche à accomplir est très complexe et comporte de nombreuses inconnues.
Heureusement, les modèles et algorithmes d’IA modernes sont devenus suffisamment intelligents pour prendre en charge les tâches d’analyse à votre place. Leur capacité à gérer des tâches très complexes en quelques minutes est tout simplement époustouflante.
Exemple
Datarobot, par exemple, est capable d’analyser les données de performance de votre produit et de vous fournir une estimation de la valeur vie client (LTV).
La LTV fait partie des indicateurs les plus difficiles à mesurer pour les équipes produit, surtout si votre produit est relativement nouveau et que vous n’avez pas encore assez de données sur l’acquisition et la perte de clients pour le calculer. Le modèle d’IA de Datarobot peut, lui, extrapoler vos données existantes et prédire votre LTV, même lorsque vous disposez de très peu de données.
Stratégie n°2 : Prototypage AR/VR
L’un des grands avantages du développement logiciel est la possibilité de prototyper rapidement. Mon CTO a déjà conçu un prototype/MVP d’un de nos produits durant la nuit et l’a lancé au petit matin.
Le produit fut un échec et n’a pas passé la phase de validation de l’idée. Mais l’essentiel est que nous avons pu concevoir et lancer un prototype de produit en une seule journée.
Cela aurait été impossible de faire du prototypage rapide si nous avions développé un produit physique. Le problème, c’est que vous devez alors entrer dans un processus de fabrication et travailler avec plusieurs fournisseurs pour pouvoir créer ne serait-ce qu’une seule unité de votre produit.
Cela signifie que vous gaspillez beaucoup de temps et d’argent juste pour obtenir des échantillons de produit à distribuer à votre public cible pour qu’il puisse les utiliser et les critiquer.
La bonne nouvelle, c’est que les derniers développements en matière de technologies AR et VR permettent désormais à vos utilisateurs d’interagir numériquement avec vos prototypes, sans avoir à passer par la production physique de prototypes.
Exemple
L’un des exemples les plus emblématiques de cette pratique est la Ford Motor Company, qui conçoit et teste d’abord ses voitures dans un univers en réalité virtuelle avant de fabriquer la première version physique pour la mise à jour de leur gamme de produits.
Grâce à ce processus, les ingénieurs et les designers de Ford peuvent identifier et corriger les problèmes de leur prototype dès le début en voyant, « touchant » et interagissant avec la voiture.
Ce n’est qu’après plusieurs itérations virtuelles de test et d’amélioration du design que l’équipe produit donne son feu vert aux équipes de fabrication pour commencer à travailler sur le prototype physique du véhicule.
Stratégie n°3 : Des processus DevOps fantastiques
Je ne serais pas surpris si vous vous demandez ce que DevOps vient faire dans les stratégies de développement de produit.
Eh bien, la réponse courte est qu’un bon processus DevOps est réellement une stratégie de développement produit à part entière et c’est quelque chose que je vous recommande vivement de prendre en compte dans votre processus de NPD.
Voici maintenant la réponse détaillée :
Le DevOps dont je parle ici n’est pas le poste à la mode dans les équipes d’ingénierie, mais bien le processus et la philosophie qui vous permettent de créer, tester et déployer rapidement et sans accroc de nouvelles versions de votre application ou site web dans l’environnement de production grâce à l’intégration continue.
Nous pouvons rapidement identifier de nombreux avantages techniques et opérationnels à la mise en place de processus DevOps performants dans votre entreprise (tels qu'une meilleure stabilité du code, une gestion facilitée des processus de codage collaboratif, et bien d'autres).
Cependant, en tant que Product Managers, nous devons nous concentrer sur les bénéfices business d'une machine DevOps bien rodée au sein de votre entreprise, notamment :
- Un time-to-market plus rapide pour vos nouvelles fonctionnalités et versions de produit. J'ai observé des produits dont les processus de test et de déploiement prenaient 1 à 2 mois pour chaque version majeure ! C'est bien trop long ! Vous pourriez construire des MVP entiers et les valider dans le temps qu'il fallait pour publier ces produits !
- Une meilleure stabilité afin de ne pas introduire de nouveaux bugs à chaque mise en production. Vous ne voulez pas que votre produit soit complètement instable après chaque publication, ni que vos utilisateurs se fâchent et vous abandonnent pour une alternative plus stable.
- Une plus grande prévisibilité en ce qui concerne la capacité de votre équipe technique à respecter les délais. Je sais que les dates de sortie changent souvent. Mais avec un processus DevOps bien organisé, vous aurez beaucoup moins de problèmes imprévus de dernière minute et bien plus de chances de livrer à temps.
Exemple
Pour illustrer l'immense différence que le DevOps apporte en termes de fiabilité et de vitesse de déploiement, comparons les géants de la tech (qui excellent dans le DevOps) avec les entreprises classiques.
Ici, on peut voir qu'un mastodonte comme Amazon parvient à déployer 23 000 fois par jour avec un délai de mise en production de seulement quelques minutes, tandis que la fréquence pour une entreprise standard est (incroyable mais vrai !) d'une fois tous les 9 mois.
On constate cette amélioration du cycle de vie produit dans d'autres entreprises technologiques également, comme Apple, Uber ou des géants des réseaux sociaux tels que Facebook, entre autres.
Stratégie n°4 : Approche API-First
Parfois, le succès de votre produit ne vient pas de choix business ou produit, mais de la façon dont vos ingénieurs et les dirigeants techniques conçoivent votre architecture.
Par exemple, le produit que je pilote propose une annulation de bruit et une transcription directement sur l'appareil. Cette décision architecturale prise tôt nous a permis d’avoir des avantages significatifs sur nos concurrents. En l’occurrence, la transcription locale est essentiellement gratuite pour mon entreprise. Nous pouvons donc la tarifer à un niveau auquel nos concurrents (qui passent par le cloud, ce qui coûte cher) ne peuvent pas prétendre.
Une autre excellente décision architecturale à envisager pour maximiser les capacités futures de votre produit est de l'adopter selon une approche API-First.
La logique ici est la suivante : pour faire communiquer votre site web ou application mobile/desktop avec votre serveur, vous allez créer de nombreuses APIs. Généralement, ces API sont considérées comme internes et conçues de sorte à ne pouvoir les utiliser qu'entre vos propres applications.
L’approche API-First dicte que les API que vous créez pour vos propres besoins doivent être suffisamment robustes pour pouvoir également être proposées en tant qu’APIs publiques (avec la sécurité et la structure nécessaires).
De cette manière, lorsque vous déciderez d’ajouter des intégrations avec des outils tiers ou de proposer votre API comme service à part entière, vous n’aurez pas à investir un temps fou pour construire des API publiques depuis zéro.
Exemple
Mon exemple préféré d'une approche API-First parfaitement réalisée est Stripe.
L’API qu’ils mettent à disposition de leurs utilisateurs est fantastique. Elle est sécurisée, robuste, facile à utiliser, et inclut quasiment toutes les fonctionnalités offertes par Stripe.
Stratégie n°5 : Approche Edge Computing
La puissance de calcul coûte très cher. Vos coûts d’infrastructure et de calcul deviennent particulièrement significatifs lorsque vos traitements se font dans le cloud.
LinkedIn, par exemple, était réputé pour consacrer la majeure partie de ses revenus à l'informatique en nuage avant son rachat par Microsoft. Ils auraient même déclaré un coût de 72 millions de dollars sur l’un des trimestres du début des années 2010.
De tels coûts du cloud influencent directement la façon dont vous concevez, tarifez et positionnez vos produits sur le marché.
Je reviens au produit que je gère et à la brillante architecture conçue par nos responsables techniques. Comme je l’ai mentionné, au lieu de faire tourner les modèles d’IA dans le cloud, nous avons choisi de les exécuter localement sur les appareils de nos utilisateurs, réduisant ainsi le coût unitaire de ces modèles à zéro.
L'approche adoptée ici par nos responsables techniques porte un nom – l’edge computing. Il s’agit d’une architecture où tout ou partie du calcul est délégué aux appareils de vos clients.
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Exemple
Un exemple assez célèbre d'entreprise ayant adopté cette approche est Tesla. Je peux affirmer que leurs voitures sont davantage des logiciels et du matériel informatique que des voitures à proprement parler. Avez-vous vu les ordinateurs de bord dans une Tesla ?
Ces deux puces disposent d'une puissance de calcul comparable à celle d'un superordinateur et sont capables d'exécuter localement la plupart des modèles d'IA de Tesla. Cela permet de réaliser d'importantes économies sur les coûts d'infrastructure et la bande passante, par rapport à ce que Tesla aurait dépensé s'ils exécutaient ces modèles dans le cloud.
Le saviez-vous ? Un ami expert en sécurité a récemment piraté l'ordinateur de sa Tesla. Apparemment, il tourne sous Linux (évidemment, tout fonctionne sous Linux) et il y a Dropbox d'installé dessus.
Stratégie n°6 : la super-personnalisation
Si vous demandez à n'importe quel expert du marketing digital quelles sont les tendances les plus importantes dans leur discipline, la majorité vous répondra la même chose : la personnalisation.
Cette même logique s'applique également à la gestion de produit. N'oublions pas que tous vos utilisateurs ne sont pas des copies conformes de votre persona client idéal. Votre persona n'est que la « moyenne mathématique » de tous les différents profils que vous souhaitez cibler.
Remarque : Les personas font partie des livrables les plus importants à créer et à gérer pour les chefs de produit. Consultez notre liste de logiciels de développement produit qui peuvent vous aider dans cette tâche.
En réalité, pratiquement personne ne correspond exactement à votre persona, et chaque utilisateur réel aura au moins une caractéristique ou une préférence différente. Cela signifie que le produit que vous concevez à partir de votre persona ne pourra pas satisfaire entièrement tous les points de douleur de vos utilisateurs réels, et chacun aura au moins quelque chose à redire.
Heureusement, nous vivons à l'ère du big data et de l'IA. Vous pouvez exploiter les données comportementales dont vous disposez sur vos utilisateurs et leur offrir ce que l'on appelle des expériences « super-personnalisées », où vos fonctionnalités et contenus correspondent précisément à leurs besoins individuels.
Exemple
Netflix et Spotify font partie des entreprises qui maîtrisent le mieux la super-personnalisation au monde. Il vous suffit d'utiliser ces produits pendant quelques semaines pour qu'ils commencent à vous suggérer des chansons ou des films parfaitement adaptés à vos goûts.
Le monde du produit évolue—restez à la page !
La manière dont votre start-up passe d'une idée à un produit à succès a considérablement changé. Les nouvelles technologies telles que la réalité augmentée/virtuelle et l'IA peuvent vous aider à concevoir de meilleurs produits et à atteindre votre marché plus rapidement.
Que vous travailliez déjà sur un produit existant ou que vous vous apprêtiez à développer un produit minimum viable, je vous recommande vivement de tirer parti de ces approches innovantes pour donner une toute nouvelle dimension à votre projet de développement produit.
Adopter une stratégie de développement produit adaptée vous aidera sans aucun doute à atteindre vos objectifs, mais il vous faudra également utiliser les bons outils pour exécuter cette stratégie. Consultez notre liste sélectionnée d'outils produits pour vous accompagner dans cette démarche.
Enfin, les meilleurs chefs de produit restent en permanence à l'affût des dernières tendances du monde de la gestion de produit. Nous pouvons également vous y aider ! N'hésitez pas à vous abonner à notre newsletter pour recevoir davantage de ressources et de guides sur la gestion de produit : vous y trouverez aussi les derniers podcasts, interviews et d'autres analyses d'experts et de leaders du secteur.
