IA en Product Management : comment gagner en efficacité ?

Préambule 

Avant d’explorer les multiples usages de l’IA en Product Management, il est essentiel de maîtriser l’art de rédiger des prompts efficaces. Un bon prompt est la clé pour obtenir des réponses pertinentes et utiles de la part des outils d’IA comme ChatGPT. 

Voici quelques conseils pratiques pour vous aider à formuler des prompts qui maximisent la qualité des résultats. 

• Soyez précis : Incluez tous les détails pertinents (nom de l'application, dates, canaux, etc.). Plus votre demande est précise, plus la réponse de l'IA sera adaptée. 
• Définissez le résultat attendu : Indiquez clairement le format du résultat souhaité (rapport, liste, graphique, tableau, etc.). Cela permet d'orienter la réponse de l'IA. 
• Utilisez des mots-clés : Employez des termes techniques spécifiques à votre domaine (KPI, taux de conversion, wireframes, etc.) pour que l'IA comprenne le contexte. 
• Itérez : Si le résultat initial n'est pas parfait, affinez votre prompt en ajoutant ou en modifiant des instructions. L'itération est la clé pour obtenir des résultats optimaux. 

Dans cet article, nous utilisons le framework RACE (Rôle, Action, Contexte, Exemple) pour structurer les prompts et obtenir des réponses précises et actionnables de l'IA.  

Cette méthode clarifie vos intentions, guide l'IA vers des résultats pertinents, et facilite l'itération pour des résultats optimaux. 

Cas d’usage 1 : Analyse de tendances 

Les LLM analysent les données sectorielles pour identifier les lacunes dans l’offre concurrente, comme des fonctionnalités manquantes dans les apps de bien-être.

Ils génèrent des rapports clairs qui révèlent des opportunités d’innovation, aidant les Product Managers à créer des produits différenciants et alignés sur les attentes utilisateurs. 

Prompt : 

• Rôle : En tant que Product Manager, 
• Action : Je dois identifier les gaps dans l’offre concurrente pour positionner notre produit. 
• Contexte : Nous développons une nouvelle app de bien-être et voulons comprendre les attentes non comblées. 
• Exemple : "Scrape les données des 5 principales apps de bien-être, identifie les fonctionnalités manquantes ou sous-optimales, et génère un rapport détaillé avec des recommandations pour notre produit." 

Cas d’usage 2 : Synthèse de feedback 

Les LLM peuvent catégoriser automatiquement des milliers d’avis clients pour identifier et prioriser les problèmes récurrents, comme une ergonomie complexe ou des lenteurs.

Ces insights aident à concentrer les efforts sur les axes d’amélioration les plus critiques pour l’expérience utilisateur. 

• Rôle : En tant que Product Manager, 
• Action : Je dois analyser les retours clients pour prioriser les améliorations. 
• Contexte : Nous avons reçu des milliers d’avis sur notre app, mais ils sont dispersés et difficiles à synthétiser manuellement. 
• Exemple : "Catégorise les 10 000 avis de l’App Store en thématiques (ergonomie, performance, fonctionnalités), identifie les 3 problèmes les plus fréquents, et propose des solutions concrètes pour chaque axe." 

Cas d’usage 3 : Création de personas 

Les LLM sont capables de générer des profils utilisateurs réalistes à partir de données démographiques et comportementales, offrant une représentation claire des besoins et frustrations des segments cibles.

Ces personas guident la conception de produits alignés sur les attentes réelles des utilisateurs.`

• Rôle : En tant que Product Manager,

• Action : Je dois créer des personas pour mieux comprendre les besoins et comportements de nos utilisateurs cibles.

• Contexte : Nous disposons de données démographiques et comportementales, mais elles sont brutes et difficiles à interpréter sans synthèse.

• Exemple : "À partir des données démographiques (âge, genre, localisation) et comportementales (fréquence d’utilisation, préférences, points de friction), génère 3 personas réalistes pour notre application. Pour chaque persona, décris leurs objectifs, frustrations, et propose des recommandations pour améliorer leur expérience utilisateur."

Cas d’usage 1 : Automatisation des tests 

Les LLM jouent un rôle crucial dans la génération de scénarios de test et de cas d’utilisation pour valider les fonctionnalités. Par exemple, un LLM peut proposer des cas de test pour une nouvelle fonctionnalité de recherche, en couvrant divers scénarios tels que la gestion des erreurs et les recherches vides. Cela permet d'assurer une couverture de test plus complète, tout en réduisant les risques de régression. 

• Rôle : En tant que Product Manager, 
• Action : Je dois générer des scénarios de test pour valider une nouvelle fonctionnalité. 
• Contexte : Nous développons une fonctionnalité de recherche avancée et devons nous assurer qu’elle fonctionne dans tous les cas d’utilisation. 
• Exemple : "Propose des cas de test pour la nouvelle fonctionnalité de recherche, en incluant des scénarios comme la gestion des erreurs, les recherches vides, et les requêtes complexes avec plusieurs filtres." 

Cas d’usage 2 : Gestion des tickets et des bugs 

Les LLM catégorisent et priorisent les tickets de support ou les bugs en fonction de leur criticité et de leur impact. Par exemple, un LLM analyse les tickets entrants, identifie les bugs critiques (comme un crash de l’application) et les assigne automatiquement aux équipes concernées. Cet usage améliore la réactivité et accélère la résolution des problèmes, tout en optimisant l’allocation des ressources.  

• Rôle : En tant que Product Manager, 
• Action : Je dois prioriser et assigner les tickets de support pour résoudre les problèmes critiques. 
• Contexte : Notre application rencontre des bugs critiques signalés par les utilisateurs, comme des crashes fréquents. 
• Exemple : "Analyse les 50 derniers tickets de support, identifie les bugs critiques (ex. : crash de l’app), et assigne-les automatiquement aux équipes concernées avec un niveau de priorité élevé." 

Cas d’usage 3 : Génération de release notes 

Les LLM rédigent des notes de version claires et concises pour informer les utilisateurs des nouvelles fonctionnalités et des correctifs. Par exemple, un LLM peut générer des release notes pour une mise à jour majeure, soulignant les améliorations de performance et les nouvelles intégrations. Cela permet une communication transparente avec les utilisateurs et valorise les efforts de l’équipe. 

• Rôle : En tant que Product Manager, 
• Action : Je dois informer les utilisateurs des nouvelles fonctionnalités et correctifs dans une mise à jour. 
• Contexte : Nous lançons une mise à jour majeure avec des améliorations de performance et de nouvelles intégrations. 
• Exemple : "Génère des release notes pour la version 2.0 de notre app, en mettant en avant les améliorations de performance, les nouvelles intégrations d’API, et les correctifs de bugs majeurs, dans un ton clair et engageant." 

Cas d’usage 1 : Analyse SWOT dynamique 

Les LLM sont capables d’analyser les forces, faiblesses, opportunités et menaces face aux mouvements des concurrents, alertant par exemple sur une opportunité liée à l’adoption croissante de l’IA générative dans un secteur. 

• Rôle : En tant que Product Manager, 
• Action : Je dois réaliser une analyse SWOT dynamique pour identifier les opportunités et menaces dans notre secteur. 
• Contexte : Nous voulons comprendre comment l’adoption croissante de l’IA générative impacte notre position concurrentielle. 
• Exemple : "Analyse les forces, faiblesses, opportunités et menaces de notre produit par rapport à l’adoption de l’IA générative dans notre secteur, et propose des recommandations pour exploiter les opportunités et atténuer les risques." 

Cas d’usage 2 : Communication ciblée 

Les LLM génèrent des rapports adaptés aux différents interlocuteurs, tels que le CEO, les équipes et les investisseurs, en ajustant le ton et le niveau de détail. Par exemple, un LLM peut rédiger un rapport succinct pour le CEO, mettant en avant les KPI clés et les risques stratégiques, tout en produisant un document détaillé pour l’équipe technique, incluant les spécifications fonctionnelles. Cela permet d’assurer une communication claire et efficace, alignée sur les besoins de chaque audience. 

• Rôle : En tant que Product Manager, 
• Action : Je dois générer des rapports adaptés à différents interlocuteurs (CEO, équipes, investisseurs). 
• Contexte : Nous devons communiquer les progrès du produit et les risques stratégiques de manière claire et ciblée. 
• Exemple : "Rédige un rapport succinct pour le CEO, mettant en avant les KPI clés et les risques stratégiques, ainsi qu’un document détaillé pour l’équipe technique, incluant les spécifications fonctionnelles et les étapes suivantes." 

Cas d’usage 3 : Alignement des objectifs stratégiques 

Les LLM aident à aligner les objectifs produit avec les priorités business et les attentes des parties prenantes. Par exemple, un LLM peut analyser les objectifs annuels de l’entreprise et proposer une roadmap produit qui s’aligne sur ces priorités, tout en identifiant les synergies possibles. Cela permet d’assurer une meilleure cohérence entre la vision produit et les objectifs globaux de l’entreprise. 

• Rôle : En tant que Product Manager, 
• Action : Je dois aligner les objectifs produit avec les priorités business et les attentes des parties prenantes. 
• Contexte : Nous préparons la roadmap pour l’année prochaine et devons nous assurer qu’elle soutient les objectifs globaux de l’entreprise. 
• Exemple : "Analyse les objectifs annuels de l’entreprise et propose une roadmap produit alignée, en identifiant les synergies possibles et les risques à anticiper." 

Cas d’usage 1 : Personnalisation à grande échelle 

Les LLM proposent des recommandations de features ou de contenus basés sur l’usage individuel des utilisateurs. Par exemple, un chatbot LLM peut offrir des tutoriels contextuels aux utilisateurs qui semblent bloqués, améliorant ainsi leur expérience et leur engagement. 

• Rôle : En tant que Product Manager, 
• Action : Je dois personnaliser l’expérience utilisateur pour augmenter l’engagement. 
• Contexte : Nous observons un taux d’abandon élevé lors de l’utilisation d’une feature complexe. 
• Exemple : "Crée des recommandations personnalisées pour les utilisateurs qui semblent bloqués, comme des tutoriels contextuels ou des astuces basées sur leur comportement." 

Cas d’usage 2 : Optimisation continue via A/B testing 

Les LLM analysent les résultats des tests A/B et les interprètent en langage clair pour faciliter la prise de décision. Par exemple, un LLM peut expliquer pourquoi un nouveau CTA a entraîné une hausse de 25% des conversions, en identifiant les éléments clés du succès. 

• Rôle : En tant que Product Manager, 
• Action : Je dois analyser les résultats d’un test A/B pour optimiser une feature. 
• Contexte : Nous avons testé deux versions d’un bouton CTA et observé une différence significative dans les conversions. 
• Exemple : "Analyse les résultats du test A/B sur le bouton CTA, explique les raisons de la hausse de 25% des conversions, et propose des recommandations pour répliquer ce succès." 

Cas d’usage 3 : Surveillance proactive des KPI 

Les LLM surveillent en temps réel les KPI clés et détectent les anomalies, comme une chute soudaine de la rétention. Ils proposent également des hypothèses de causes pour accélérer la résolution des problèmes. 

• Rôle : En tant que Product Manager, 
• Action : Je dois surveiller les KPI et identifier les causes d’une chute de rétention. 
• Contexte : Nous avons remarqué une baisse de 15% de la rétention des utilisateurs sur la dernière semaine. 
• Exemple : "Analyse les données de rétention des 7 derniers jours, identifie les causes possibles de la baisse, et propose des actions correctives pour y remédier."