Mon rôle

En tant que cheffe de produit, j’ai dirigé cette initiative de la phase de découverte du problème jusqu’à l’exécution, en collaborant avec les dirigeants, designers et ingénieurs pour :

• Définir le problème central et aligner les parties prenantes sur les objectifs clés.

• Mener des recherches utilisateurs pour valider le besoin d’un support piloté par l’IA.

• Définir et prioriser les fonctionnalités de manière à maximiser leur impact pour l’entreprise.

• Coordonner l’intégration du chatbot IA et du centre de connaissances à la plateforme.

• Collaborer avec l’équipe design pour optimiser le parcours et l’expérience utilisateur.

Les problèmes

Grâce à nos discussions internes et à nos recherches utilisateurs, nous avons identifié deux défis majeurs :

1. Des dirigeants surchargés

   • Les utilisateurs envoyaient fréquemment des e-mails aux dirigeants avec des questions répétitives sur le logiciel et la méthodologie.

   • Cela perturbait leur concentration et entraînait des inefficacités dans le partage des connaissances.

2. L'Absence d’un centre de connaissances centralisé

   • Les utilisateurs n’avaient pas accès à un espace unique et dynamique pour consulter du matériel de formation, des outils de gestion d’équipe ou des instructions sur les fonctionnalités.

   • Cela entraînait une perte de temps à chercher des informations et une baisse de l’engagement sur des fonctionnalités clés.

Les solutions

Nous avons mis en place une approche multifacette pour renforcer l’autonomie et l’engagement des utilisateurs :

1. Un chatbot IA pour une assistance instantanée

   • Entraîné sur les connaissances du produit pour fournir des réponses en temps réel.

   • Réduction de la charge sur les dirigeants en gérant de manière autonome les demandes répétitives.

2. Un coaching IA sur la méthodologie de l’entreprise

   • Utilisation de l’IA pour non seulement répondre aux questions, mais aussi guider les utilisateurs sur les meilleures pratiques.

   • Aide les équipes à appliquer efficacement les cadres stratégiques.

3. Création d’un centre de connaissances intégré

   • Une base de connaissances centralisée avec documentation structurée, FAQ et guides.

   • Permet aux utilisateurs d’accéder rapidement aux informations sans solliciter le support direct.

Recherche utilisateur & principales conclusions

Pour garantir une prise de décision basée sur les données, j’ai dirigé la conception et l’analyse d’une enquête ciblant à la fois les utilisateurs existants et les prospects. Cela comprenait :

• Enquêtes utilisateurs → Pour identifier les points de friction liés à la complexité du logiciel et au manque de support.

• Analyse d’usage → Pour repérer les zones de blocage et comprendre où les utilisateurs avaient le plus de difficultés.

• Étude de marché → Pour évaluer la demande et valider l’adéquation produit-marché auprès des potentiels utilisateurs.

Principaux enseignements

• 80 % des utilisateurs privilégiaient la version desktop, ce qui nous a poussés à prioriser cette plateforme pour le déploiement.

• 45 % des utilisateurs trouvaient le système confus, notamment à cause d’un manque de formation claire et d’un support en temps réel insuffisant.

• 70 % des utilisateurs potentiels interrogés étaient prêts à payer, ce qui a confirmé l’intérêt du marché et la nécessité d’un support basé sur l’IA.

Ces insights ont guidé nos priorités produit en confirmant le besoin d’un onboarding plus clair et d’une assistance en temps réel, ce qui a mené au développement du chatbot IA et du centre de connaissances.

Exécution & Itération

Nous avons structuré le projet en trois phases :

1. Stratégie & planification

• Alignement des parties prenantes : J’ai travaillé en étroite collaboration avec le CEO et les ingénieurs pour définir le périmètre et les objectifs.

• Analyse concurrentielle : Nous avons étudié des solutions basées sur l’IA comme ChatGPT, Gemini et Perplexity pour identifier les meilleures pratiques.

• Priorisation des fonctionnalités : J’ai équilibré impact et faisabilité pour définir le périmètre du MVP.

2. Prototypage & développement

• Identification et création de la documentation manquante à intégrer au centre de connaissances.

• Élaboration des flux utilisateurs pour définir les interactions avec le chatbot.

• Sessions de validation avec les parties prenantes avant le développement à grande échelle.

• Coordination avec les ingénieurs pour garantir le respect des exigences techniques de l’IA.

3. Tests & optimisation

• Tests bêta avec des utilisateurs réels pour affiner les réponses du chatbot et la structure du centre de connaissances.

• Ajustement des modèles d’IA en fonction des retours utilisateurs pour améliorer la précision.

• Suivi des indicateurs d’adoption après le lancement pour mesurer l’impact et identifier les axes d’amélioration.

Impact & résultats

Trois mois après le lancement, les résultats étaient clairs :

• 60 % de réduction des e-mails de questions répétitives aux dirigeants → Plus de temps libéré pour la stratégie.

• 35 % d’augmentation de l’usage des fonctionnalités clés du logiciel → Utilisateurs plus engagés et autonomes.

En combinant IA et gestion structurée des connaissances, nous avons non seulement renforcé l’autonomie des utilisateurs, mais aussi optimisé le temps des dirigeants, leur permettant de se concentrer sur des initiatives stratégiques à forte valeur ajoutée.

Conclusion

Ce projet a souligné l’importance d’un support utilisateur proactif et de solutions évolutives pour le partage des connaissances en product management. En résolvant les causes profondes des problèmes des utilisateurs, nous avons transformé un défi en opportunité d’engagement et d’efficacité.