Comment utiliser l’IA pour accélérer la croissance pilotée par le produit

Si nous devions classer les principaux changements de paradigme dans le domaine des produits au cours des dix dernières années, je dirais que l’IA et la croissance pilotée par le produit figureraient en tête de liste. Ces deux concepts consistent essentiellement à amplifier l’efficacité et à faire plus avec moins. Mais la véritable astuce consiste à les réunir et à utiliser le pouvoir de gain de temps des LLM pour renforcer votre stratégie de croissance pilotée par le produit.

Lors d’une table ronde récente, intitulée « Comment utiliser l’IA pour accélérer la croissance pilotée par le produit », nous avons réuni trois experts remarquables de la croissance pilotée par le produit — Ramli John, fondateur de Delight Path, Dani Grant, PDG de Jam.dev, et Anuj Adhiya, auteur de Growth Hacking for Dummies. Nous les avons invités à échanger sur les moyens dont disposent aujourd’hui les équipes produit pour tirer parti de la technologie de l’IA afin d’améliorer chaque étape du parcours utilisateur.

Points forts de l’entretien

• Les réflexions de Ramli John sur l’intégration des utilisateurs [01:16]
  • Ramli identifie le principal problème de l’intégration des utilisateurs : les frictions internes, et non les frictions liées au produit.
  • Les équipes produit, marketing et expérience client travaillent souvent en silos, sans collaborer.
  • Ramli explique que ce problème existait même chez Appcues, une entreprise spécialisée dans les logiciels d’adoption produit.
  • Sa solution : améliorer la communication entre les équipes et s’aligner sur ce que signifie la réussite des utilisateurs.
• Dani Grant sur l’équilibre entre croissance et engagement [02:12]
  • Jam.dev a atteint 150 000 utilisateurs dans 32 entreprises du classement Fortune 100.
  • Dani fait l’éloge du livre de Ramli, L’intégration des utilisateurs pilotée par le produit, qu’elle considère comme une lecture transformatrice et obligatoire pour son équipe produit dédiée à la croissance.
  • Le livre redéfinit l’intégration des utilisateurs comme un processus qui commence avant l’inscription et se poursuit bien au-delà, améliorant ainsi les résultats du produit.
  • Dani attribue la croissance de Jam au partage des enseignements tirés de la création de leur produit avec leur base d’utilisateurs composée de créateurs.
  • Elle souligne le privilège de contribuer à des événements et à des discussions comme celle-ci.
• L’approche originale d’Anuj Adhiya en matière de croissance pilotée par le produit [03:49]
  • Anuj prépare une tentative d’inscription au Guinness des records pour le plus grand rassemblement de personnes portant des chapeaux de fête à Boston.
  • L’événement est lié à son travail avec PartyClick, une application d’invitations à des fêtes pour laquelle il intervient comme consultant.
  • L’idée est née comme un moyen créatif de promouvoir l’application et de rester en accord avec sa marque.
  • Anuj est actuellement en train de déposer sa candidature auprès du Guinness et de coordonner la logistique pour accueillir 2 500 personnes à Boston Common.
  • Il partage publiquement son projet afin de rester responsable et motivé pour le mener à bien.
• À la croisée de l’IA et de la croissance pilotée par le produit [05:51]
  • Si la croissance pilotée par le produit signifie proposer un essai gratuit ou un modèle freemium, ce n’est pas toujours nécessaire, en particulier pour les startups.
  • Ramli conseille aux startups de commencer par des approches à forte implication afin de créer des relations étroites avec leurs clients.
  • Si la croissance pilotée par le produit signifie supprimer les frictions et créer d’excellentes expériences utilisateur, alors elle est essentielle.
  • Les attentes des utilisateurs en matière d’expériences fluides ont considérablement augmenté, ce qui a un impact sur la rétention et l’activation.
  • Ramli souligne que le rôle de l’IA dans l’amélioration de l’expérience produit sera essentiel à l’avenir.
  • Ramli fait remarquer que de nombreux fondateurs posent la mauvaise question, en se concentrant sur la reproduction du succès d’entreprises comme Slack.
  • Il conseille plutôt aux fondateurs de se demander comment ils peuvent mieux utiliser leur produit pour répondre aux besoins de leurs clients.
  • Cette approche mène à des stratégies pilotées par le produit plus efficaces et mieux adaptées, plutôt qu’à une copie aveugle des autres.

Je vois de nombreux fondateurs poser la mauvaise question. La question qu’ils devraient se poser est la suivante : comment puis-je mieux utiliser mon produit pour répondre aux besoins fondamentaux de mes clients ou utilisateurs finaux ?

Ramli John

• Stratégies d’IA et de PLG [07:58]
  • Dani explique que, dans le PLG, la vente personnalisée est essentielle, et que l’IA peut considérablement l’améliorer en traitant de grandes quantités de données désorganisées afin d’optimiser la segmentation et la diffusion de contenu.
  • L’IA rend la personnalisation et l’hypersegmentation plus faciles que jamais, aidant les entreprises à améliorer leurs stratégies de PLG.
  • La meilleure stratégie de PLG consiste à avoir un produit exceptionnel qui génère du bouche-à-oreille, et l’IA peut contribuer à créer des fonctionnalités produit encore plus puissantes.
  • Dani est enthousiaste à l’idée d’explorer davantage les tactiques, l’IA jouant un rôle majeur dans l’amélioration de l’expérience utilisateur et des résultats.
• L’IA lors de la phase d’acquisition du PLG [09:11]
  • Dani explique comment Jam utilise l’IA lors de la phase d’acquisition du PLG.
    • L’IA aide au référencement naturel en générant des plans et en modifiant le contenu conformément aux bonnes pratiques du référencement naturel, ce qui améliore le classement.
    • L’IA aide à recueillir des données, comme les tarifs, afin d’améliorer l’exactitude et la pertinence du contenu.
    • Jam utilise l’IA pour créer une lettre d’information et un podcast JavaScript destinés à son public de développeurs, en fournissant chaque semaine un contenu rapide et attrayant.
    • L’utilisation de l’IA a entraîné un fort engagement, avec des taux d’ouverture supérieurs à 50 % pour les lettres d’information et une forte audience pour le podcast.
  • Ramli utilise l’IA pour réutiliser le contenu à des fins d’acquisition, par exemple en transformant des épisodes de podcast en articles de blog, publications Twitter, publications LinkedIn et contenu pour lettres d’information.
    • Il utilise des outils comme Castmagic pour générer des résumés et du contenu, ce qui nécessite quelques modifications.
    • L’IA aide à maximiser la valeur du contenu, permettant une diffusion et un engagement plus efficaces.
  • L’équipe de Dani estime qu’en 2024, les ventes menées par les fondateurs se déroulent en ligne, les fondateurs partageant passivement leur vision sur des plateformes comme LinkedIn.
    • Elle utilise l’IA pour réutiliser le contenu, par exemple en prenant les liens YouTube de podcasts et en utilisant des outils comme OpusClip pour générer des extraits vidéo ou mettre en évidence des « moments révélateurs ».
    • Ces extraits générés par l’IA fournissent un contenu précieux pour poursuivre les discussions et le partage, facilitant ainsi le processus d’acquisition.
• L’IA lors de la phase d’activation du PLG [12:48]
  • IA pour l’activation lors de l’intégration : une entreprise utilise l’IA pour analyser les enregistrements d’appels commerciaux et créer des documents personnalisés de réussite client.
  • L’IA aide à élaborer des séquences d’e-mails d’intégration basées sur les points de friction relevés lors des appels commerciaux et d’intégration.
  • ChatGPT est entraîné à partir des objections et des données des tickets d’assistance afin d’améliorer l’activation des clients.
  • Les outils d’IA comme Amplitude et June.so analysent les données des utilisateurs pour identifier les indicateurs de rétention, contribuant ainsi à prédire les comportements des utilisateurs et à améliorer l’engagement.
  • Le volume de données est important : les modèles d’IA fonctionnent mieux avec une base d’utilisateurs importante pour produire des informations précises.
  • Pour stimuler l’activation des utilisateurs, il faut encourager les actions clés (par exemple, créer quatre rapports de bogues dans Jam).
  • L’IA est utile pour réfléchir à de nombreuses idées, même si certaines sont mauvaises, afin d’inspirer de meilleures solutions.
  • L’objectif est de trouver des moyens efficaces d’inciter les utilisateurs à effectuer des actions spécifiques qui démontrent la valeur du produit.
  • Les humains ont du mal à créer des idées à partir de rien, mais excellent dans l’examen et la réaction à des idées existantes.
  • L’IA aide en fournissant une première ébauche ou une idée, ce qui stimule une réflexion créative supplémentaire.
  • Une fois qu’un point de départ est fourni, les humains sont plus aptes à affiner et à améliorer le concept.
  • Les grands modèles de langage peuvent être entraînés grâce aux retours afin d’améliorer leurs résultats.
  • Il faut considérer l’IA comme un stagiaire en début de parcours qui apprend grâce aux retours sur ce qui est bon ou mauvais.
  • Fournir des retours aide l’IA à générer de meilleures idées et de meilleurs résultats au fil du temps.
  • L’activation est liée à la rétention à court terme ; il ne s’agit pas d’une étape distincte.
  • Une fois que les utilisateurs sont dans le produit, l’objectif devient de les fidéliser plus longtemps et d’améliorer la monétisation.
  • L’activation et la rétention s’inscrivent dans un continuum continu, et non dans des étapes distinctes.
• L’IA lors de la phase de rétention du PLG [19:07]
  • La rétention est transformée par la combinaison des analyses traditionnelles et de l’analyse par l’IA.
  • L’IA aide à découvrir des micro-cohortes et des informations exploitables à partir des données d’utilisation du produit.
  • L’IA peut identifier des comportements clés, comme l’exportation de données et le partage avec des coéquipiers, qui conduisent à un engagement plus fort des utilisateurs.
  • L’IA permet de créer des parcours déclenchés par le comportement, qui adaptent le contenu et les expériences en fonction des actions des utilisateurs.
  • Les utilisateurs à fort potentiel peuvent être identifiés pour des programmes bêta ou des comités consultatifs en fonction de leurs habitudes d’utilisation.
  • La combinaison de données quantitatives et d’informations qualitatives offre une vision à 360 degrés du comportement et des besoins des utilisateurs.
  • La combinaison de l’IA et de l’analyse améliore la rapidité et la précision des informations sur les utilisateurs.
• Combiner les données quantitatives et qualitatives avec l’IA [22:52]
  • Les équipes disposent souvent de sources de données déconnectées, comme les enquêtes d’adéquation produit-marché, les tickets d’assistance et les échanges commerciaux.
  • La difficulté réside dans l’intégration de ces sources de données en raison d’une répartition floue des responsabilités.
  • L’IA peut agir comme un « employé » chargé de rassembler et de présenter ces données aux parties prenantes, éliminant ainsi l’indécision.
  • Même si une automatisation complète n’est pas possible, la combinaison de feuilles de calcul exportées peut contribuer à accélérer l’obtention d’informations et la prise de décision.
  • Le coût d’opportunité lié à l’attente des informations est élevé, ce qui rend essentielles une intégration et une action rapides.
• Briser les silos entre les services grâce à l’IA [25:05]
  • La croissance est un effort transversal qui nécessite une collaboration entre les équipes du contenu, de la formation, de la communauté, du produit et des ventes.
  • L’objectif d’une équipe de croissance est de réunir les parties prenantes pour comprendre l’état de la croissance, identifier les problèmes et saisir les opportunités.
  • Communiquer efficacement les informations entre les services est essentiel ; il ne suffit pas de présenter des données.
  • L’IA peut aider les dirigeants à formuler et à communiquer les données de manière à trouver un écho auprès des différentes équipes, en brisant les silos.
  • Le pouvoir de la narration et d’une communication claire est essentiel pour garantir l’alignement de tous les services.
  • Les chefs de produit (PM) sont responsables de la réussite du produit et doivent résoudre les problèmes, quelle que soit la difficulté.
  • Passer de données au niveau des feuilles de calcul à des informations au niveau des utilisateurs peut être difficile, mais les PM y parviennent.
  • Une tactique utile consiste à échanger régulièrement avec les clients : les 100 principaux utilisateurs de la semaine précédente reçoivent un e-mail des fondateurs leur demandant leur avis.
  • Des réponses réfléchies permettent d’organiser des appels de suivi, garantissant ainsi une boucle de rétroaction continue.
  • Cette tactique permet aux PM d’accéder facilement aux informations sur les utilisateurs sans devoir mettre en place un nouveau processus d’appels clients.
• Se développer grâce à l’IA : exemples pratiques [29:20]
  • L’expansion est considérée comme faisant partie d’un processus continu reliant les différentes étapes.
  • Les stratégies d’expansion traditionnelles reposent souvent sur l’attente de signaux d’utilisation ou d’examens trimestriels.
  • Exemple : une entreprise SaaS utilise Gong pour analyser les interactions avec les clients (appels commerciaux, tickets d’assistance) afin de détecter des indicateurs d’expansion.
  • Le système identifie des signes subtils comme les discussions sur des cas d’utilisation connexes, l’arrivée de nouveaux membres dans l’équipe ou les points de friction.
  • En combinant les données conversationnelles avec les analyses de l’utilisation du produit, l’entreprise crée des « scores d’intention d’expansion ».
  • Des signaux d’expansion clairs sont déclenchés lorsque les utilisateurs atteignent certains seuils d’utilisation, par exemple lorsqu’ils approchent des limites de l’API ou explorent des fonctionnalités premium.
  • L’objectif est d’identifier les opportunités d’expansion tout en faisant en sorte que le processus paraisse naturel et axé sur la valeur pour les clients.
  • Le produit doit effectuer l’essentiel du travail, mais un changement de comportement nécessite un interlocuteur de confiance.
  • L’étape d’expansion est souvent menée par des humains, avec de nombreux appels successifs pour aider les équipes à élargir leur utilisation.
  • Après les appels, les suivis doivent être réfléchis, mais repartir de zéro peut être difficile.
  • L’utilisation d’outils d’IA comme Claude peut aider en résumant les points clés des transcriptions d’appels afin de rédiger rapidement des messages de suivi.
  • Cette approche est particulièrement utile après plusieurs appels, lorsque l’énergie est faible ou que les détails sont difficiles à se remémorer.
• Élaborer une stratégie de PLG enrichie par l’IA [32:20]
  • La qualité des résultats de l’IA dépend de la qualité des données d’entrée ; de mauvaises données produisent de mauvais résultats.
  • Évitez de partir de zéro : fournissez à l’IA des données pertinentes et exactes.
  • Entraînez l’IA avec vos meilleures expériences client et vos documents clés.
  • Donnez à l’IA un contexte clair et des instructions précises sur ce que vous recherchez.
  • Considérez l’IA comme un nouveau stagiaire : soyez précis et explicite quant à vos attentes.
  • Utilisez des instructions précises, par exemple en demandant à l’IA de générer des puces à partir des interactions avec les clients et des informations sur l’entreprise.
  • Les membres juniors de l’équipe peuvent considérer que « terminé » signifie simplement « achevé », sans comprendre l’impact.
  • Les membres seniors de l’équipe identifient les prochaines étapes ou les erreurs dans le travail généré par l’IA.
  • Un écueil de l’utilisation de l’IA consiste à supposer que l’achèvement suffit, sans analyse approfondie.
  • Pour éviter cela, discutez de ce que signifie « terminé » au sein de votre équipe et de votre entreprise, avec ou sans IA.
  • La formulation adéquate des instructions est essentielle pour les systèmes d’IA ; tester de simples recherches Google peut révéler la capacité d’une personne à formuler efficacement des instructions.
  • Les membres de l’équipe doivent comprendre l’indicateur principal de l’étoile polaire du produit afin de garantir que toutes les tâches contribuent à accroître la valeur pour les utilisateurs.
  • La définition du contexte et la compréhension de la perspective globale de l’utilisateur sont essentielles avant d’interagir avec les systèmes d’IA.

Assurez-vous que tous les membres de l’équipe comprennent la mesure phare du produit. C’est essentiel, car cela aide chacun à comprendre comment nous apportons de la valeur à nos utilisateurs et à nos clients. Tout ce que nous faisons vise à accroître cette valeur.

Anuj Adhiya

• Atténuer les biais de l’IA dans les stratégies PLG [38:22]
  • L’IA est un outil, mais le jugement humain est essentiel pour éviter les biais et les conclusions trompeuses.
  • Il faut adopter un état d’esprit sceptique lors de l’utilisation de l’IA afin de préserver votre esprit critique et votre vigilance.
  • Le simple fait d’obtenir une réponse de l’IA ne résout pas nécessairement le problème ; une analyse réfléchie est nécessaire.
  • L’IA doit être utilisée comme une source parmi d’autres dans la prise de décision, au même titre que les données qualitatives et les autres sources.
  • L’intervention humaine est nécessaire pour détecter les biais et prendre les décisions finales.
  • L’IA peut formuler des suggestions, mais les humains doivent en définitive décider de l’orientation à suivre en fonction de toutes les données disponibles.
  • La prudence est de mise pour éviter de laisser l’IA prendre des décisions de manière autonome.
  • Il est important de se souvenir des méthodes utilisées par le passé afin de les comparer et de détecter les erreurs de l’IA.
  • Adoptez une approche par triangulation : vérifiez les résultats de l’IA à l’aide des données brutes, des retours et des informations fournies par l’équipe chargée de la réussite client.
  • Veillez à ce que les systèmes d’IA disposent de données d’entraînement diversifiées, tenant compte des différentes tailles d’entreprises, des secteurs d’activité et des cas d’utilisation.
  • Certains outils, comme Heap Analytics, sont conçus pour lutter contre les biais dans les modèles d’IA.
  • Vérifiez toujours manuellement les résultats de l’IA afin de conserver votre confiance dans le système.

Le problème avec l’IA, c’est qu’elle ne résout pas les problèmes humains : vous devez toujours faire appel à votre jugement. C’est un excellent outil, mais vous devez conserver un état d’esprit sceptique.

Dani Grant

• L’IA face à l’assistance traditionnelle en 2024 [41:47]
  • En 2024, l’expérience utilisateur est la priorité absolue en raison de l’intensification de la concurrence et de la facilité avec laquelle les utilisateurs peuvent changer d’outil.
  • Les outils d’IA peuvent être utiles pour l’assistance client s’ils améliorent l’expérience utilisateur, par exemple en facilitant l’accès à la documentation.
  • La décision d’utiliser l’IA doit être fondée sur l’expérience utilisateur souhaitée : s’agit-il d’une assistance automatisée ou d’une interaction humaine personnalisée, disponible 24 h/24 et 7 j/7 ?
  • Pour certains publics, comme les développeurs, des outils permettant d’obtenir rapidement des réponses peuvent suffire, tandis que les utilisateurs en entreprise peuvent avoir besoin d’une assistance plus personnalisée.
  • À mesure que l’automatisation par l’IA progresse, les gens recherchent davantage de contact humain.
  • Les clients apprécient les interactions humaines, en particulier dans l’assistance et la réussite client.
  • Le contact direct ou humain dans les produits B2B peut créer des liens et apporter une valeur plus importante.
  • Malgré les progrès de l’IA, l’implication humaine reste essentielle pour instaurer la confiance et la fidélité des clients.
  • La qualité des expériences reposant sur l’IA devient de plus en plus importante.
  • Des fonctionnalités d’IA ou une assistance par chat de mauvaise qualité peuvent frustrer les utilisateurs davantage qu’une assistance traditionnelle.
  • Si l’IA est introduite, notamment pour l’assistance client, elle doit être de grande qualité.
  • Le niveau d’exigence pour les fonctionnalités d’IA est plus élevé que pour les fonctionnalités traditionnelles, en raison des attentes des clients.
• Concilier personnalisation par l’IA et confidentialité des utilisateurs [45:17]
  • Respectez votre politique de confidentialité lorsque vous utilisez l’IA à des fins de personnalisation.
  • Utilisez uniquement les données autorisées par votre politique de confidentialité.
  • Si les données des utilisateurs ne sont pas couvertes, ne les utilisez pas.
  • Placez la confiance des utilisateurs au-dessus de toute autre considération.
  • Une assistance personnalisée peut être précieuse lorsque les utilisateurs sont bloqués.
  • Des préoccupations en matière de confidentialité apparaissent si les utilisateurs ont l’impression d’être observés.
  • Les utilisateurs peuvent s’attendre à un certain niveau de suivi au sein d’un produit.
  • La « personnalisation respectueuse » implique de faire preuve de transparence quant à l’échange de valeur.
  • Les utilisateurs s’attendent à une personnalisation pilotée par l’IA, mais exigent des avantages clairement définis.
  • Veillez à ce que la collecte de données procure un avantage démontrable aux utilisateurs.

Découvrez nos invités

Fondateur de Delight Path, Ramli John est un expert de premier plan de l’intégration des utilisateurs pilotée par le produit pour les entreprises B2B SaaS. En tant qu’auteur à succès de Onboarding piloté par le produit, vendu à plus de 35 000 exemplaires, Ramli aide les équipes produit à concevoir des expériences d’intégration qui favorisent l’activation et la fidélisation des clients. Fort d’une expérience en marketing, en conception UX et en développement logiciel, il a conseillé des entreprises telles que Zapier, Appcues et Mixpanel, en créant des stratégies concrètes qui stimulent le MRR et la réussite client.

Si je pouvais agiter une baguette magique, je ferais en sorte que les équipes communiquent davantage et se mettent d’accord sur ce à quoi ressemble la réussite pour l’utilisateur. C’est un problème complexe, mais c’est par là que je commencerais.

Ramli John

Dani Grant est le cofondateur et PDG de Jam.dev, un outil destiné aux développeurs qui permet d’accélérer la communication entre les équipes produit et les équipes d’ingénierie au sujet des bugs et de leurs corrections. Aujourd’hui, Jam a conquis de grandes entreprises comme Unilever, Staples, T-Mobile et Dell.

La meilleure stratégie PLG consiste à créer un produit tellement excellent que les utilisateurs ne peuvent s’empêcher d’en parler autour d’eux.

Dani Grant

Anuj Adhiya est un expert de la croissance et l’auteur de Growth Hacking pour les Nuls, qui possède une solide expérience dans l’accompagnement des entreprises SaaS lors de la mise en œuvre de stratégies de croissance axées sur le produit. Réputé pour son approche fondée sur les données, Anuj a aidé des start-up à se développer en créant des cadres de croissance qui favorisent l’acquisition, la fidélisation et l’engagement des utilisateurs à long terme. Il intervient régulièrement sur la croissance et le PLG, et ses analyses aident les équipes produit à libérer une croissance durable en alignant les données, l’expérimentation et la stratégie.

La croissance est, de manière générale, un travail d’équipe. Elle est par définition transversale, et cela est particulièrement vrai dans le monde axé sur le produit. Vous réunissez les équipes chargées du contenu, de la formation, de la communauté, du produit, des ventes et bien d’autres, qui doivent travailler en harmonie.

Anuj Adhiya

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