6 exemples d’adéquation produit-marché & enseignements clés
Les médias adorent mettre en avant les histoires de startups devenues des « licornes. » Cependant, peu s’intéressent aux histoires de ces entreprises qui franchissent une étape bien plus significative : celle de l’atteinte du product-market fit. Aujourd’hui, je souhaite que nous découvrions ensemble quelques exemples marquants de product-market fit et que nous tirions des enseignements de ces expériences.
Pourquoi le Product-Market Fit est-il important ?
Le product-market fit indique que le produit que vous avez conçu et promu a réussi à s’imposer sur le marché auprès d’une base d’utilisateurs qui apprécie votre offre et qui est prête à payer pour celle-ci. Atteindre le product-market fit signifie que :
- Vous répondez efficacement aux besoins de votre marché cible.
- Votre tarification est acceptée par votre cible démographique, et vous n’avez pas de problèmes de rentabilité future.
- Vous avez une bonne rétention client, un taux d’attrition maîtrisé et une forte satisfaction des clients (par exemple, un Net Promoter Score élevé).
- Votre stratégie marketing et vos canaux (bouche-à-oreille, email, etc.) parviennent à atteindre vos personas d’acheteurs et peuvent potentiellement vous apporter assez de clients pour obtenir une part de marché significative.
Atteindre le product-market fit est une étape clé pour toute startup et son équipe produit, car cela permet de rendre l’entreprise durable dans un marché très concurrentiel et ouvre la voie à sa croissance future.
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Commençons donc notre parcours avec probablement l’histoire de product-market fit la plus connue—celle d’Airbnb.
Exemple n°1 : L’approche peu conventionnelle d’Airbnb pour atteindre sa clientèle cible
Le service de réservation d’hébergements préféré de tous n’a pas toujours eu la belle apparence qu’on lui connaît aujourd’hui. En fait, voici à quoi ressemblait la première version d’Airbnb (appelé à l’époque AirBed&Breakfast).
Mais Airbnb a parcouru un long chemin depuis son lancement initial. En plus d’un site web attrayant, la plateforme arrive désormais en deuxième position sur le marché de la réservation en ligne avec 6 millions d’annonces de logements et 300 millions de réservations rien qu’en 2021.
Ce succès spectaculaire est le fruit du travail acharné et de l’approche créative de l’équipe Airbnb pour trouver le product-market fit et faire croître le service. Vous voulez savoir comment ils s’y sont pris ?
Comment Airbnb a atteint son product-market fit
Tout a commencé quand Joe Gebbia et Brian Chesky (les cofondateurs d’Airbnb) étaient en retard pour payer leur loyer à San Francisco et ont eu l’idée d’héberger chez eux quelques designers venus assister à une conférence pour couvrir leurs frais de loyer.
Ils savaient que les gens pourraient ne pas être à l’aise à l’idée de vivre chez un inconnu. Pour inspirer confiance, ils ont donc créé un site web basique où ils proposaient leurs services aux participants de l’IDSA (une célèbre conférence de design aux États-Unis).
Cela a été un succès, puisqu’ils ont hébergé quelques participants de l’événement.
Cela leur a donné l’idée de lancer un service permettant de mettre en relation les personnes recherchant un logement bon marché avec celles prêtes à accueillir des voyageurs dans leur appartement.
Mais ils n’étaient pas certains qu’il existait réellement des personnes prêtes à louer leur logement à des inconnus. Ils sont donc partis à la recherche d’hôtes potentiels à Denver quelques semaines avant la Convention nationale démocrate.
Ensuite, l’équipe a ajouté une fonctionnalité de carte sur leur site permettant aux utilisateurs de trouver des logements près de l’endroit qui les intéressait (dans ce cas, le centre de congrès où se tenait la Convention nationale démocrate).
Ce « hack » a porté ses fruits et Airbnb est rapidement devenu le service de référence pour de nombreux participants à la conférence souhaitant réserver des appartements près du lieu de l’événement.
Une fois l’équipe Airbnb certaine de disposer à la fois de la demande (voyageurs) et de l’offre (hôtes) pour son service, elle s’est concentrée sur la croissance.
Ils ont émis l’hypothèse que de belles photos des logements généreraient plus de réservations. Ils ont donc engagé un photographe professionnel chargé de se rendre dans les logements proposés sur Airbnb et d’en prendre de superbes photos. Résultat : un triplement des réservations pour ces appartements et une croissance fulgurante d’Airbnb.
Finalement, l’équipe d’Airbnb a élaboré une tactique ingénieuse (et peut-être pas très éthique) permettant aux hôtes de republier automatiquement leur annonce sur Craigslist à l’aide de bots et de scripts. Cela permettait aux hôtes d’atteindre un public plus large de voyageurs intéressés par leurs appartements, tout en évitant la corvée d’une inscription et publication manuelle sur ce site d’annonces.
Grâce à toutes ces astuces et tactiques ingénieuses, Airbnb a rapidement pu démontrer une véritable adéquation produit-marché pour son service et son modèle économique.
Ce que nous pouvons apprendre d’Airbnb
Même si l’idée d’utiliser Craigslist ne plaît peut-être pas à tout le monde, nous pouvons tous reconnaître que l’équipe d’Airbnb a fait un excellent travail pour construire leur produit et qu’il vaut la peine de tirer des enseignements de leur expérience. À mon avis, il y a deux principales « leçons apprises » dans cette histoire :
Validation bon marché des hypothèses clés : Il y a une raison pour laquelle j’ai mis en avant trois phrases dans l’histoire ci-dessus — il s’agit de toutes des hypothèses clés pour Airbnb. Les deux premières concernaient l’offre et la demande pour le service, tandis que la troisième était un exemple d’hypothèse de croissance.
Gebbia et Chesky savaient que leur idée était risquée et qu’il y avait une possibilité qu’Airbnb ne soit pas jugé utile. Ils ont donc trouvé des moyens peu coûteux pour tester leurs hypothèses avant d’investir davantage de temps et d’argent dans leur service.
Utilisation intelligente du test « concierge » : Avant de créer quoi que ce soit, l’équipe a d’abord essayé de tout faire manuellement. Deux exemples marquants en sont la démarche de l'équipe pour recruter des hôtes avant l’évènement DNC, et lorsqu’ils ont embauché un photographe professionnel.
Faire les choses manuellement s’appelle aussi le test « concierge ». C’est l’une des méthodes reconnues pour valider vos hypothèses, car elle permet de réussir ou d’échouer avec votre idée avant d’investir dans la construction d’une fonctionnalité produit basée sur celle-ci.
Exemple n°2 : Le pivot produit de Segment après l’échec de son idée initiale d’adéquation produit-marché
Vous connaissez peut-être Segment comme l’un des acteurs majeurs dans le traitement des données clients. Mais saviez-vous qu’il a commencé comme un outil pour signaler à votre professeur que vous étiez perdu pendant le cours ?
C’est exact, son nom d’origine était ClassMetric, et il ressemblait à ça.
La capture d’écran ici résulte d’un cours à l’UC Berkeley, où la dernière partie fut difficile à comprendre pour les étudiants, comme le montre le pic du niveau de confusion (la ligne rouge du graphique).
Comment Segment a trouvé son adéquation produit-marché
Avant d’atteindre son adéquation produit-marché sous le nom Segment, ses fondateurs peinaient à survivre avec ClassMetric.
Leur idée semblait suffisamment bonne au départ. Ils avaient même réussi à obtenir un investissement de 600 000 $. Mais cela était avant qu’ils ne construisent un MVP (produit minimum viable) et ne le testent auprès des étudiants.
Lorsqu’ils ont eu un produit fonctionnel, ils l’ont distribué dans différentes universités et ont commencé à le tester avec les étudiants. Ce qu’ils ont constaté n’était pas encourageant. La majorité des étudiants communiquaient avec leurs pairs ou le professeur via les réseaux sociaux ou par email. Seuls 20 % des étudiants utilisaient ClassMetric lorsqu’ils en avaient la possibilité.
Cela signifiait que le besoin client que ClassMetric voulait satisfaire n’était pas assez fort pour inciter les étudiants à changer leurs habitudes et à adopter l’application.
L’équipe a alors décidé d’abandonner ClassMetric et de travailler sur un autre produit qu’ils ont appelé Segment.io. Il s’agissait d’un outil d’analyse produit spécialisé dans la segmentation. Mais cette idée a aussi échoué, car ils n’ont acquis aucun client après un an de travail dessus.
Mais il y avait un autre outil développé pendant cette période pour soutenir Segment.io. Il s’agissait d’une solution de base de données capable de collecter, organiser et distribuer les données utilisateurs. Contrairement au produit principal, cette solution a trouvé un véritable écho et est vite devenue le produit phare de l’équipe Segment. Le succès de cet outil fut tel que les fondateurs l’ont finalement vendu à Twilio pour 3,2 milliards de dollars.
Ce que nous pouvons apprendre de Segment
L’expérience de Segment est assez unique et nous pouvons clairement en tirer des leçons. Voici les deux principaux enseignements que je souhaite relever dans leur histoire :
Testez vos hypothèses clés avant de créer un MVP : Oui, la fonction principale d’un MVP est aussi de tester des hypothèses, mais il existe bien des méthodes moins coûteuses permettant d’avoir rapidement une indication sur la viabilité de votre idée avant même d’entamer le développement. Nous avons un guide complet sur la validation d’une idée de startup que vous pouvez consulter pour en savoir plus à ce sujet.
Il est tout à fait normal de pivoter : Si votre idée échoue, ne pensez pas tout de suite à abandonner. Vous pouvez toujours changer la direction de votre produit et essayer autre chose. Le pivot est courant et parfaitement accepté dans le monde des startups. Parfois, vous découvrirez que l’un de vos outils secondaires est ce dont les utilisateurs ont vraiment besoin.
Savez-vous que Gmail et Google Ads étaient tous deux des outils internes chez Google avant de devenir extrêmement populaires ? Je pense que tout est dit.
Exemple n°3 : L’approche axée sur la proposition de valeur de Trilogy pour offrir une meilleure « magie » à ses utilisateurs
Trilogy Education était un service de bootcamp technologique lancé à New York en 2015. Son objectif était de fournir une éducation technologique à ses clients potentiels dans un format non traditionnel et de combler le fossé entre les étudiants et leur métier ou profession de rêve.
Alors qu’au départ la moitié de ses cours échouaient (les étudiants étaient insatisfaits, en colère et demandaient des remboursements), l’équipe derrière le projet a rapidement réussi à remettre le service sur les rails et à décrocher un contrat d’acquisition de 750 millions de dollars.
Voyons maintenant comment ils ont surmonté leurs défis et atteint leur PMF.
Comment Trilogy a atteint son PMF
Pour augmenter le taux de satisfaction de leurs cours et permettre la montée en échelle du service (il était impossible de se développer avec 50% d’échec), l’équipe a décidé de créer une expérience « magique » pour leurs étudiants et de concentrer ses efforts sur l’augmentation de cette « magie ».
L’expérience magique comprenait les cinq composantes suivantes :
L’équipe de Trilogy a commencé à réviser les méthodes d’enseignement, les programmes des cours, les styles pédagogiques des intervenants, et d’autres aspects de leur service afin d’atteindre l’excellence dans ces cinq domaines.
Pour mesurer les résultats de leurs efforts, l’équipe a élaboré une série de KPI, notamment le NPS des cours et le pourcentage d’étudiants qui se sentaient « non accompagnés » et a commencé à les mesurer après chaque cours.
Grâce à ces données, ils ont commencé à identifier les points faibles de leurs processus et à itérer pour leur apporter des solutions.
Le résultat de tous ces efforts a été un véritable adéquation produit-marché et une offre d’acquisition par 2U—l’un des géants de l’industrie EdTech.
Ce que nous pouvons apprendre de Trilogy
L’équipe derrière Trilogy a fait un excellent travail pour résoudre les problèmes de leur service et voici ce que nous pouvons en retenir :
Définir des KPI et les mesurer systématiquement : Si vous voulez améliorer un aspect de votre produit, vous devez d’abord le mesurer. Trilogy a su définir sa propre « magie » et mesurer de façon systématique les KPI qui la représentaient. Ce processus leur a permis d’avoir une vision claire de leurs performances et d’identifier les points faibles.
Concentrez vos efforts sur l’amélioration des KPI que vous avez définis : En vous focalisant sur la résolution des points faibles que vous aurez identifiés grâce au suivi des KPI, vous pourrez améliorer progressivement l’expérience client et finir par découvrir votre propre zone de « magie ».
Exemple n°4 : L’approche Lean classique de PaintBerri pour « échouer avec succès »
PaintBerri est un logiciel de peinture en ligne et une communauté où les artistes peuvent créer et collaborer ensemble.
Contrairement aux autres startups présentées ici qui ont atteint avec succès leur PMF, celle-ci est l’histoire d’un « échec réussi à atteindre un PMF ». C’est exact, je n’ai pas fait de faute en écrivant « avec succès » car c’est bien une histoire sur comment échouer correctement (échouer, tout comme pivoter, est parfaitement envisageable !).
Comment PaintBerri a tenté de trouver son PMF
Le terme « échouer » est peut-être un peu dur pour Katherine Tung, qui a fondé PaintBerri en 2014 avec une base active d’utilisateurs passionnés du produit.
Le produit lui-même a été un véritable succès, mais c’est l’aspect monétisation qui a arrêté l’équipe dans le développement actif de PaintBerri. Bien qu’ils aient eu de nombreux utilisateurs actifs et enthousiastes sur la plateforme, les besoins que le produit couvrait n’étaient pas suffisamment forts pour que ces utilisateurs acceptent de payer pour en profiter.
La raison pour laquelle je considère cela comme un « échec réussi » est que l’équipe de PaintBerri a employé des méthodes Lean dans le développement et la validation de leur produit. Ils ont su mettre en pause le projet dans ses débuts, sans gaspiller leur argent (ni celui de potentiels investisseurs).
L’équipe PaintBerri a lu divers ouvrages sur le développement Lean, tels que Lean Product Playbook de Dan Olsen (je vous le conseille aussi) et a suivi le principe construire-mesurer-apprendre. Ils ont construit un petit MVP qu’ils ont partagé avec une communauté bêta fermée de 500 personnes. Ensuite, ils ont développé leur version bêta publique qui ressemblait à ceci :
La bêta publique a rassemblé environ 6 000 artistes et peintres sur la plateforme et l’équipe a commencé à valider et à apprendre.
En recueillant à la fois des retours clients quantitatifs et qualitatifs via des questionnaires et des entretiens, Katherine a pu identifier l'ensemble des fonctionnalités clés du produit qui apportaient le plus de valeur à leurs utilisateurs (il s'agissait de leur suite sociale/de collaboration) et se concentrer davantage sur son amélioration.
En plus de cela, ils ont également commencé à expérimenter différentes techniques de monétisation et à mesurer leur performance. C’est à ce moment-là que l’équipe a découvert qu’elle avait trouvé un bon adéquation problème-solution (car les gens adoraient le produit), mais pas un PMF puisqu’il n’y avait pas de volonté réelle de payer.
Ce que nous pouvons apprendre de PaintBerri
Recueillir les leçons tirées des histoires à succès est excellent, mais apprendre des échecs est bien plus précieux. Dans le cas de PaintBerri, leur « échec réussi » nous enseigne que :
Suivre toutes les meilleures pratiques lean ne vous garantira pas de réussir : La méthodologie Lean Startup n’est pas une formule magique. Elle ne garantit pas un succès à 100 % avec vos idées. En revanche, elle vous permet d’échouer plus tôt sans dépenser trop de temps ni de ressources sur une idée.
Échouer est tout à fait normal : Avant de réussir une startup, les fondateurs échouent généralement plusieurs fois et apprennent de leurs erreurs. L’échec n’est pas quelque chose à éviter ou dont il faut avoir honte. La seule chose à retenir est de veiller à échouer rapidement pour ne pas perdre de temps ni d'argent.
Exemple n°5 : Novos mise sur une communauté existante pour atteindre le PMF
Novos était autrefois un outil d’analyse destiné aux gamers afin de visualiser leurs performances de jeu et de s’améliorer. Ce produit s’est avéré trop difficile à monétiser ; aussi, ils se sont rapidement réorientés vers la fourniture de programmes d'entraînement personnalisés pour les joueurs.
Contrairement à l'idée d'origine, la seconde a réussi et a permis à Novos d’atteindre son PMF. Voyons maintenant comment ils y sont parvenus et ce que nous pouvons apprendre de l’équipe Novos.
Comment Novos a atteint son PMF
Avant même de développer le produit, l'équipe Novos avait déjà rassemblé une communauté importante de joueurs et d’amateurs sur Discord et Overwolf.
Ils ont tiré parti de cette communauté pour tester leur produit et recueillir des retours à la fois sur les principaux cas d’usage et le potentiel de monétisation. Tout comme PaintBerri, ils ont constaté que la proposition de valeur n’était pas assez forte pour que les joueurs paient pour un outil d’analyse.
Ils ont donc parlé à plusieurs milliers (!!!) de membres de leur communauté et ont découvert que beaucoup partageaient des guides d’entraînement entre eux sous format PDF via la communauté. C'est là qu’est née l’idée des programmes d’entraînement sur mesure.
La communauté l’a rapidement adopté et a commencé à payer pour ce service. Cet engouement a indiqué à Novos qu’ils pouvaient s’étendre au-delà de la communauté et atteindre un PMF.
Ce que nous pouvons apprendre de Novos
La principale leçon à retenir de l’histoire de Novos est sans doute évidente. Vous devriez exploiter les communautés en ligne (et hors ligne) de votre public cible, car elles vous fourniront des retours précieux et deviendront vos premiers utilisateurs.
Exemple n°6 : L’atteinte du PMF par Superhuman grâce au focus sur un indicateur avancé
Notre dernier exemple d'adéquation produit-marché concerne Superhuman, un client email qui vous aide à devenir extrêmement productif dans votre gestion des emails.
Ils ont connu de nombreuses difficultés au départ (notamment un lancement trop tardif), mais ont fini par résoudre la plupart de leurs problèmes puis créer un cadre méthodologique pour atteindre le PMF — ce qu’ils ont réussi !
Comment Superhuman a atteint son PMF
Ce cadre visait à rendre le PMF mesurable en définissant un KPI spécifique puis en concevant un processus pour améliorer ce KPI jusqu’à atteindre l’adéquation produit-marché.
Rahul Vohra, le fondateur de Superhuman, a choisi le test Sean Ellis comme KPI clé. Après avoir fait passer le test à des premiers utilisateurs, l’équipe a découvert que la proportion d’utilisateurs qui seraient « très déçus » si Superhuman n’existait plus était de 22 % (en dessous du seuil de référence requis de 40 %).
L’équipe a donc choisi de se concentrer sur les points de douleur des utilisateurs « plutôt déçus », d’identifier leurs besoins non satisfaits et de les couvrir avec de nouvelles fonctionnalités.
L’approche consistant à mesurer un indicateur avancé et à l'améliorer fut un succès, puisque l’équipe a rapidement atteint un taux de 58 % et a trouvé son PMF.
Ce que nous pouvons apprendre de Superhuman
L’histoire de Superhuman prouve qu’il est possible de mesurer efficacement votre PMF à l’aide d’indicateurs avancés. D’ailleurs, nous avons un guide complet sur l’analyse de l’adéquation produit-marché où vous apprendrez à procéder.
Il y a une adéquation à trouver !
Atteindre l'adéquation produit-marché est sans doute le plus grand défi auquel une startup doit faire face. Heureusement, de nombreux autres ont déjà traversé cette étape et accumulé des connaissances considérables que vous pouvez utiliser pour éviter les pièges sur votre chemin.
J'espère que les leçons tirées de ces histoires vous aideront à trouver un jour votre propre adéquation produit-marché. Mais avant cela, je vous recommande également de lire quelques autres guides pertinents que mes collègues ont préparés pour vous. En particulier, vous pouvez consulter nos tutoriels sur :
- Onboarding produit
- Stratégie d'adéquation produit-marché
- Gestion des parties prenantes
- Et rédiger des PRD.
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