Les responsables du développement de produits doivent comprendre que toutes les données n’ont pas la même valeur. Pour répondre efficacement aux besoins des utilisateurs cibles, les dirigeants reconnaissent la nécessité de disposer de données qualitatives et quantitatives. Les entreprises adoptent une stratégie globale fondée sur les données comme pierre angulaire du développement de produits performants.
La capacité à saisir les besoins, les désirs et les points douloureux des clients est essentielle à la réussite du produit. Les données qualitatives analysent les raisons qui sous-tendent les comportements des clients, ce qui permet de mieux comprendre leurs préférences et leurs aversions. Les données quantitatives, quant à elles, quantifient l’impact de tout changement effectué et aident à décoder les modèles et les tendances d’utilisation.
Comprendre les données qualitatives
Les données qualitatives, qui ne sont pas numériques, permettent de mieux comprendre les pensées, les sentiments et les expériences des gens. Ce type de données aide les responsables de produits à comprendre les raisons des préférences et des aversions des utilisateurs, ce qui peut guider l’amélioration des produits actuels et le développement de nouveaux produits.
Les chefs de file utilisent plusieurs méthodes primaires pour recueillir des données qualitatives, notamment des entretiens, des enquêtes, des groupes de discussion et des tests auprès des utilisateurs. Chaque méthode fournit des informations uniques et aide à concevoir des produits qui trouvent un écho favorable auprès des utilisateurs.
Les données qualitatives sont utiles pour générer de nouvelles idées, tester des hypothèses et valider des solutions. Elle répond directement aux besoins des clients, ce qui se traduit par des produits qui non seulement répondent aux attentes des utilisateurs, mais les dépassent.
Comprendre les données quantitatives
Les données quantitatives sont numériques et comprennent diverses mesures telles que les statistiques d’utilisation et les résultats des sondages. Ces données sont précieuses pour comprendre comment les utilisateurs interagissent avec un produit, quelles sont les fonctions qu’ils utilisent le plus et comment le produit se comporte au fil du temps.
Pour obtenir ces informations, les chefs de produit se tournent vers les analyses de produits, les enquêtes, les tests A/B et les analyses web. Ces outils offrent une vision claire du comportement des utilisateurs, de la popularité des fonctionnalités et de l’efficacité globale des modifications apportées aux produits.
Les données obtenues grâce à ces méthodes jouent un rôle clé dans l’identification des habitudes des utilisateurs et dans la mesure des effets des changements apportés aux produits. Il offre une approche structurée de l’interprétation du retour d’information et du comportement des utilisateurs, ce qui permet aux entreprises de prendre plus facilement des décisions éclairées.
Les dirigeants constatent de plus en plus que l’intégration de données qualitatives et quantitatives permet d’élaborer des stratégies de produits plus complètes et centrées sur l’utilisateur. Alors que les entreprises continuent à rechercher des liens plus étroits avec leurs clients, l’utilisation équilibrée des deux types de données devient plus qu’une simple stratégie – c’est une nécessité pour réussir sur des marchés concurrentiels.
Pourquoi les deux types de données sont nécessaires
Les données qualitatives introduisent de l’empathie dans le processus de prise de décision, rappelant aux équipes produit que derrière chaque point de données se trouve une personne réelle avec des expériences et des besoins uniques. Elle permet d’approfondir et de contextualiser les comportements des utilisateurs, en mettant en lumière les histoires et les motivations qui sous-tendent leurs interactions avec le produit.
Les données quantitatives apportent précision et objectivité au cadre, en mettant en évidence des schémas et des tendances qui pourraient ne pas être visibles par la seule analyse qualitative. Elle offre un moyen systématique de valider des hypothèses, de mesurer le comportement des utilisateurs et d’étendre les connaissances à des populations plus importantes.
Sergei Shevlyagin, ingénieur en développement de logiciels chez Zillow, explique que les données qualitatives permettent d’affiner les bonnes questions en comprenant les problèmes rencontrés par les clients, ce qui compte pour eux et pourquoi. Les données quantitatives, une fois les bonnes questions identifiées, fournissent des réponses précises à ces requêtes affinées.
La combinaison de données qualitatives et quantitatives constitue une approche globale du développement de produits. Elle veille à ce que les produits répondent aux besoins des utilisateurs sur la base de modèles généraux et trouvent un écho à un niveau plus personnel et émotionnel.
