France TV's Product Atomic Research đŸ‡«đŸ‡·
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Introduire la priorisation RICE au cƓur de l'Atomic Research

Découvrez comment France Télévisions élabore sa stratégie produit grùce à l'Atomic Research
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Contexte

, Team Lead Designer, et moi,
Product Ops Manager, Ɠuvrons depuis plus de deux ans, avec l’ensemble des Ă©quipes produit et design, Ă  faire grandir une culture produit (vraiment) user-centric et data-informed. France TĂ©lĂ©visions est une grande organisation avec un hĂ©ritage culturel issu du media traditionnel de la tĂ©lĂ©vision broadcast. La direction numĂ©rique pour laquelle nous travaillons pilote notamment 8 produits numĂ©riques et + de 100 product makers (VP Product, Heads of Product & Design, Product Managers, Product Owners, Product Designers, UX Researchers, experts QA et SEO).
La premiĂšre Ă©tape a consistĂ© Ă  collecter les besoins utilisateur : nous avions besoin de donnĂ©es de qualitĂ©, de la maniĂšre la plus efficace et sous toute forme de traitement, quali ou quanti. Directement immergĂ©s au sein des Ă©quipes produit et design, nous avons entamĂ© une dĂ©marche lean d’expĂ©rimentations et avons testĂ© en continue de nombreux formats de workshops, multipliant les mĂ©thodologies de Design Thinking, de Product Discovery, de mĂ©thodes de cadrage et de priorisation... tout ceci dans l’objectif de trouver notre (parfait) outil et cadre produit. TrĂšs rapidement, avec l’ensemble des Ă©quipes, nous Ă©tions capables de construire notre propre modĂšle du
, d’intĂ©grer complĂštement le Product Discovery et une culture produit user-centric au sein de notre organisation produit.

OK cool. Job is done!

ProblĂšmes

En rĂ©alitĂ©, nous n’étions pas encore conscients que ce n’était que le dĂ©but d’une belle aventure avant de pouvoir obtenir des insights utilisateurs parfaitement actionnables par les Ă©quipes produit :
Avec 8 produits et + de 30 UX Researchers et Product Managers, nous avions obtenu en trĂšs peu de temps un trĂšs grand nombre d’insights utilisateurs. En tant que VP Product, Product Manager ou DĂ©veloppeur,
comment trouver l’information dont j’ai besoin, le + rapidement possible ?
Les insights proviennent de 8 produits diffĂ©rents et trĂšs souvent de personnes diffĂ©rentes, parfois de passage court au sein de l’entreprise.
Comment conserver l’historique ? Comment assurer une cohĂ©rence dans la rĂ©colte de sorte que chaque produit puisse utiliser la donnĂ©e de la mĂȘme maniĂšre ?
La user research coĂ»te cher. Nous pourrions estimer qu’environ 20% de notre user research provenant d’un produit spĂ©cifique pourrait ĂȘtre exploitĂ©e pour rĂ©soudre un problĂšme utilisateur d’un autre produit.
Comment exploiter Ă  bon escient la recherche effectuĂ©e au prĂ©alable sur un autre produit ? Comment s’assurer qu’une initiative de user research n’a pas dĂ©jĂ  Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©e sur un mĂȘme sujet par un autre produit ?
Nos utilisateurs sont en recherche d’une expĂ©rience unifiĂ©e et fluide au sein de nos diffĂ©rents environnements numĂ©riques. Notre organisation devrait ĂȘtre complĂštement transparente Ă  leurs yeux.
Comment installer une vraie transversalité inter-produit et inter-équipe, de façon à ce que nos produits ne soient pas le reflet de notre organisation ?

Solution

Nous Ă©tions encore loin d’y croire il y a quelques mois, mais une seule et mĂȘme solution peut rĂ©pondre Ă  l’ensemble de ces problĂšmes. Nous l’avons initialement testĂ©e sous le nom de
“Atomic Research”
, puis nous l’avons rapidement adaptĂ©e pour devenir aujourd’hui ce qu’on a baptisĂ© le
“
Product
Atomic Research”.

Cette approche permet de
meilleur(e)s collectes, analyses et partages de la connaissance utilisateur provenant de la user research.
Je vous invite Ă  lire les articles passionnants de
et
pour appréhender plus facilement cette notion. Pour résumer trÚs rapidement en une phrase :

“Le concept consiste Ă  dĂ©composer la connaissance utilisateur en plusieurs Ă©lĂ©ments constitutifs :

Expérimentations
“Nous avons fait cela
”
Observations
“
et nous avons constatĂ© que
”
Insights
“
ce qui nous fait penser que
”
Recommandations
“
donc nous allons faire cela.”

En dĂ©composant les connaissances de cette maniĂšre, on obtient des possibilitĂ©s extraordinaires.”

Et aujourd’hui, nous pouvons le confirmer !

Avant toute chose, pour atteindre nos objectifs, nous avons adaptĂ© le modĂšle d’Atomic Research initial en fonction de nos besoins et spĂ©cificitĂ©s organisationnelles. Vous comprendrez par la suite que le “
Product
Atomic Research” a Ă©tĂ© pour nous un moyen essentiel pour renforcer la synergie entre les Ă©quipes produit et design et pour gagner un temps considĂ©rable lors des itĂ©rations de Product Discovery.
Aujourd’hui, chez France TĂ©lĂ©visions, les Product Managers et UX Researchers travaillent conjointement la stratĂ©gie et la construction des roadmaps produit en fonction des besoins utilisateurs et des rĂ©sultats de Product Discovery. Ça n’a pas toujours Ă©tĂ© le cas, et nous savons que beaucoup de produits sur le marchĂ© travaillent encore sĂ©parĂ©ment la user research de la construction des
et des roadmaps. Il Ă©tait donc essentiel pour nous d’optimiser la derniĂšre Ă©tape de l’Atomic Research, appelĂ©e “Recommandation”, et de la substituer par “
“ afin d’intĂ©grer directement nos mĂ©thodes de priorisation. De la sorte, nous pouvons dĂ©sormais aller au bout de la rĂ©flection produit avant de passer Ă  la construction des
et des roadmaps avec les Product Managers et Product Owners. Par ailleurs, nous Ă©vitons l’écueil d’adresser directement les problĂšmes et opportunitĂ©s identifiĂ©s avec des solutions sans avoir recours Ă  des ateliers avec les membres de l’équipe produit.
La plupart de nos Product Managers utilisent la
pour prioriser. Le modĂšle Ă©tant largement approuvĂ© par plusieurs de nos Product Managers, nous avons dĂ©cidĂ© de le formaliser plus concrĂštement au sein de notre outil de product management/repository Coda ici, via l’onglet
.

Bénéfices

En quelques mois seulement nous avons pu voir d’énormes progrĂšs au sein de l’organisation produit. GrĂące au Product Atomic Research et Ă  ce document Coda 100% fait-maison, que nous partageons avec vous aujourd'hui avec beaucoup d'enthousiasme, nous mesurons des bĂ©nĂ©fices Ă  plusieurs niveaux :

Synergie

transversalité de la connaissance de façon verticale et horizontale, entre les produits et au sein des produits
Nous cassons tous les silos qui pourraient exister entre les Ă©quipes produit et design (Heads of Product & Design, Product Managers, Product Owners, Product Designers and UX Researchers).

Symétrie

uniformiser nos maniĂšres de travailler lorsque cela est pertinent
Nous rassemblons toutes les connaissances au mĂȘme endroit et exactement de la mĂȘme maniĂšre pour chaque membre et chaque Ă©quipe.


Symbiose

traçabilité de chaque action de bout en bout de la chaßne produit
Nous organisons toutes les données de maniÚre à ce que chacun puisse trouver l'information dont il a besoin le plus rapidement possible et revenir à la source, grùce aux bons tags, et à un référencement cohérent de l'information.


Bonnes pratiques

Voici un partage de quelques bonnes pratiques issues à notre expérience :

Ce repository est une base de donnĂ©es, et comme toutes les bases de donnĂ©es, il nĂ©cessite d'ĂȘtre extrĂȘmement rigoureux et de crĂ©er et respecter certaines lignes directrices pour une base de donnĂ©es saine et exploitable.

Avant toute chose :
Piloter son Product Atomic Research comme un produit, avec une vĂ©ritable communautĂ© d’utilisateurs internes (Product Managers, Product Owners, UX Researchers...) : tester, apprendre, Ă©voluer continuellement
Si vous avez des blocages techniques, la
est lĂ  pour vous
Créer une nomenclature et la respecter rigoureusement
Renseigner toutes les données (zones, tags, supports, ressenti utilisateur...)
Un
tag
a pour objectif de pouvoir accĂ©der le plus rapidement possible Ă  une donnĂ©e issue de l’Atomic Research, via les outils de recherche disponibles pour tous (Product Managers, Product Owners, Designers
)
Un
insight peut Ă©voluer dans le temps
lorsque les observations qui le corroborent nuancent progressivement l’insight
Un
insight peut ĂȘtre dĂ©coupĂ©
quand, au fur et à mesure des apprentissages, les observations se multiplient et laissent apparaßtre plusieurs niveaux de granularité

Qu’est-ce qu’une “ExpĂ©rimentation”?

Qu’est-ce qu’une “Observation” ?

Qu’est-ce qu’un “Insight”?

Quelle est la diffĂ©rence entre une “Observation” et un “Insight”?

Comment vĂ©rifier que les “Observations” et les “Insights” sont correctement rĂ©digĂ©s ?

Qu’est-ce qu’un bon tag ?


Let’s start

Cet espace a un triple usage :
d'
exploration
, permettant :
de consulter et parcourir l’ensemble de la recherche utilisateur rĂ©alisĂ©e sur chaque produit.
de
recherche
, permettant :
de rechercher un enseignement utilisateur précis grùce au moteur de recherche et ses multiples filtres disponibles.
d’
analyse
, permettant :
de rĂ©fĂ©rencer l’ensemble des expĂ©rimentations et observations constatĂ©es par les produits
de qualifier les observations en besoin : l’insight
de prioriser l’insight en fonction des objectifs business.


Comment le Product Atomic Research est organisé

"
Nous avons fait ça
..."
"...
et nous avons constaté que..
."
“
...ce qui nous fait penser que

”
"

donc nous traiterons prioritairement cela
."


Quelques astuces pour profiter pleinement

Filtrer
La principale spĂ©cificitĂ© et force de ce document rĂ©side dans le fait que vous pouvez filtrer en haut de chaque page en fonction de votre produit ou Ă©quipe. Cela permet de casser les silos entre les Ă©quipes et de pouvoir profiter des rĂ©sultats de recherche d’autres produits ou Ă©quipes.
Tester

Faire Ă©voluer votre propre document Coda
La bonne nouvelle, c’est que Coda est un produit Ă  part entiĂšre : il dispose d’une interface “front” prĂ©sentant de façon fonctionnelle des donnĂ©es renseignĂ©es au prĂ©alable dans un espace "
" rĂ©pertoriant toutes les donnĂ©es sources. Cela signifie que l’outil Ă©volue en fonction des besoins de chacune de vos Ă©quipes.
Tester


Ready to get started? 👉
Copier le document

Explorer & rechercher des besoins utilisateurs

Commencer à collecter des données

Et comme nous appliquons Ă©galement Ă  nous-mĂȘmes des principes “lean” d’évolution en continue, nous serions ravi.es de recevoir vos feedback et bonnes idĂ©es. N’hĂ©sitez pas Ă  prendre quelques minutes pour nous faire part de vos retours 🙏

partager un feedback


Vous ĂȘtes sur la V.1. FĂ©licitations early bird! 🐣
Ce document Coda Ă©volue continuellement, de futures versions devraient arriver bientĂŽt.

Publié le 21.06.2021 par
, en tant que Product Ops Manager et
, en tant que Team Lead Designer, avec la contribution des fabuleuses équipes de France Télévisions.
Un grand merci aux Codans et à la communauté Coda.

Illustrations par
et
.


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