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France TV's Product Atomic Research đ«đ·
Introduire la priorisation RICE au cĆur de l'Atomic Research
Product Atomic Research
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Introduire la priorisation RICE au cĆur de l'Atomic Research
Découvrez comment France Télévisions élabore sa stratégie produit grùce à l'Atomic Research
Yolaine Mercier
|
Michael Baeyens
Vous souhaitez commencer tout de suite ? Cliquez ici đ
â
Product Atomic Research
Explorer, collecter et prioriser les besoins des utilisateurs
â
Contexte
â
Michael Baeyens
â
, Team Lead Designer, et moi,
Yolaine Mercier
â
Product Ops Manager, Ćuvrons depuis plus de deux ans, avec lâensemble 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 dâexpĂ©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 lâobjectif de trouver notre (parfait) outil et cadre produit. TrĂšs rapidement, avec lâensemble des Ă©quipes, nous Ă©tions capables de construire notre propre modĂšle du
Double Diamond
â
, dâintĂ©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 nâĂ©tions pas encore conscients que ce nâĂ©tait que le dĂ©but dâune 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 dâinsights utilisateurs. En tant que VP Product, Product Manager ou DĂ©veloppeur,
comment trouver lâinformation dont jâai 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 lâentreprise.
Comment conserver lâhistorique ? 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 quâenviron 20% de notre user research provenant dâun produit spĂ©cifique pourrait ĂȘtre exploitĂ©e pour rĂ©soudre un problĂšme utilisateur dâun autre produit.
Comment exploiter Ă bon escient la recherche effectuĂ©e au prĂ©alable sur un autre produit ? Comment sâassurer quâune initiative de user research nâa pas dĂ©jĂ Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©e sur un mĂȘme sujet par un autre produit ?
Nos utilisateurs sont en recherche dâune 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 dây croire il y a quelques mois, mais une seule et mĂȘme solution peut rĂ©pondre Ă lâensemble de ces problĂšmes. Nous lâavons initialement testĂ©e sous le nom de
âAtomic Researchâ
, puis nous lâavons rapidement adaptĂ©e pour devenir aujourdâhui ce quâon a baptisĂ© le
â
Product
Atomic Researchâ.
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
Daniel Pidcock
â
et
Tomer Sharon
â
pour appréhender plus facilement cette notion. Pour résumer trÚs rapidement en une phrase :
âLe concept consiste Ă dĂ©composer la connaissance utilisateur en plusieurs Ă©lĂ©ments constitutifs :
Expérimentations
âNous avons fait celaâŠâ
Observations
ââŠet nous avons constatĂ© queâŠâ
Insights
ââŠce qui nous fait penser queâŠâ
Recommandations
ââŠdonc nous allons faire cela.â
En dĂ©composant les connaissances de cette maniĂšre, on obtient des possibilitĂ©s extraordinaires.â
Et aujourdâhui, nous pouvons le confirmer !
Avant toute chose, pour atteindre nos objectifs, nous avons adaptĂ© le modĂšle dâAtomic Research initial en fonction de nos besoins et spĂ©cificitĂ©s organisationnelles. Vous comprendrez par la suite que le â
Product
Atomic Researchâ 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.
Aujourdâhui, 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. Ăa nâa 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
OKRs
â
et des roadmaps. Il Ă©tait donc essentiel pour nous dâoptimiser la derniĂšre Ă©tape de lâAtomic Research, appelĂ©e âRecommandationâ, et de la substituer par â
Priorisation des insights
â
â afin dâintĂ©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
OKRs
â
et des roadmaps avec les Product Managers et Product Owners. Par ailleurs, nous Ă©vitons lâĂ©cueil dâadresser directement les problĂšmes et opportunitĂ©s identifiĂ©s avec des solutions sans avoir recours Ă des ateliers avec les membres de lâĂ©quipe produit.
La plupart de nos Product Managers utilisent la
méthodologie RICE
â
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 lâonglet
Priorisation des insights
â
.
Bénéfices
En quelques mois seulement nous avons pu voir dâĂ©normes progrĂšs au sein de lâorganisation 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© dâutilisateurs internes (Product Managers, Product Owners, UX Researchers...) : tester, apprendre, Ă©voluer continuellement
Si vous avez des blocages techniques, la
communauté Coda
â
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 lâAtomic Research, via les outils de recherche disponibles pour tous (Product Managers, Product Owners, DesignersâŠ)
Un
insight peut Ă©voluer dans le temps
lorsque les observations qui le corroborent nuancent progressivement lâinsight
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
Quâest-ce quâune âExpĂ©rimentationâ?
Une expérimentation est le contexte dans lequel nous avons pu observer des comportements utilisateurs
Elle peut ĂȘtre de plusieurs natures : qualitative ou quantitative (test utilisateur, analyse de parcours, questionnaire, analyse de performanceâŠ)
Elle est rattachée aux observations qui ont été recueillies pour en assurer la traçabilité
Quâest-ce quâune âObservationâ ?
Une observation est lâaffirmation dâun comportement utilisateur qui a pu ĂȘtre observĂ©
Elle peut ĂȘtre recueillie sous plusieurs formes, soit via une observation de lâusage de lâutilisateur, soit directement via un verbatim
Quâest-ce quâun âInsightâ?
Un insight est un enseignement vérifié, un constat ou une vérité identifiée basée sur les motivations ou les difficultés rencontrées par nos utilisateurs
Il est issu de l'analyse et de la synthĂšse dâobservations
Il doit ĂȘtre exploitable. Une Ă©quipe doit pouvoir lâutiliser pour prendre les meilleures dĂ©cisions et nourrir la roadmap (il ouvre le champ des solutions)
Il doit ĂȘtre clair, concis et doit dĂ©clencher une action
Quelle est la diffĂ©rence entre une âObservationâ et un âInsightâ?
Observation
= affirmation de quelque chose que jâai
observé
Insight
= affirmation de quelque chose que jâai
vérifié
(une vérité absolue)
Comment vĂ©rifier que les âObservationsâ et les âInsightsâ sont correctement rĂ©digĂ©s ?
Observation â
Nous avons pu observer queâŠ
âLâutilisateur revient plusieurs fois sur la navigation et passe de page en pageâ
Insight â
Ce qui nous fait penser queâŠ
âLe champ de recherche nâest pas visibleâ
Quâest-ce quâun bon tag ?
Il doit ĂȘtre conçu pour faciliter la recherche
Il doit faire partie dâune liste de 50 tags au maximum (tout produit/Ă©quipe confondu(e))
Se poser la question si ce tag sera le meilleur mot pour retrouver cet(te) insight/observation
Se poser la question sâil nâexiste pas dĂ©jĂ sous une autre forme
Il ne doit pas ĂȘtre trop micro
Il ne doit pas contenir de fautes dâorthographe ou dâerreurs de syntaxe
Il faut ĂȘtre vigilant aux synonymes qui peuvent rendre la recherche difficile
Letâs start
Cet espace a un triple usage :
d'
exploration
Explorer
â
, permettant :
de consulter et parcourir lâensemble de la recherche utilisateur rĂ©alisĂ©e sur chaque produit.
de
recherche
Rechercher
â
, permettant :
de rechercher un enseignement utilisateur précis grùce au moteur de recherche et ses multiples filtres disponibles.
dâ
analyse
Product Atomic Research
â
, permettant :
de rĂ©fĂ©rencer lâensemble des expĂ©rimentations et observations constatĂ©es par les produits
de qualifier les observations en besoin : lâinsight
de prioriser lâinsight en fonction des objectifs business.
Comment le Product Atomic Research est organisé
â
Expérimentations
â
"
Nous avons fait ça
..."
Il sâagit des expĂ©rimentations qui ont Ă©tĂ© faites afin dâidentifier, analyser et/ou de comprendre un besoin utilisateur. Les expĂ©rimentations peuvent ĂȘtre basĂ©es sur des donnĂ©es quantitatives ou qualitatives.
â
Observations
â
"...
et nous avons constaté que..
."
Ici sont rattachĂ©es les expĂ©rimentations Ă des observations utilisateurs. Il sâagit de constats/observations brutes qui ont Ă©tĂ© relevĂ©es dans le cadre des expĂ©rimentations citĂ©es prĂ©cĂ©demment.
â
Insights
â
â
...ce qui nous fait penser que
âŠâ
Ici sont rattachĂ©es les observations Ă des insights utilisateurs. Il sâagit de la qualification dâune ou plusieurs observations utilisateurs.
â
Priorisation des insights
â
"âŠ
donc nous traiterons prioritairement cela
."
Ici sont priorisĂ©s les insights en fonction du Reach, de lâImpact sur lâobjectif business et du niveau de Confiance en ce besoin et de lâEffort. La mĂ©thodologie RICE aide dans cette dĂ©marche (Reach, Impact, Confiance, Effort).
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 dâautres produits ou Ă©quipes.
Tester
SĂ©lectionner produit(s)
SĂ©lectionner produit(s)
No results from filter
â
Tous les produits et Ă©quipes utilisent le mĂȘme document. Cela assure une vraie cohĂ©rence entre les diffĂ©rents produits et expertises. Pour une consultation confortable, il est essentiel de choisir le produit ou lâĂ©quipe qui vous concerne.
Faire Ă©voluer votre propre document Coda
La bonne nouvelle, câest que Coda est un produit Ă part entiĂšre : il dispose dâune interface âfrontâ prĂ©sentant de façon fonctionnelle des donnĂ©es renseignĂ©es au prĂ©alable dans un espace "
DB
â
" rĂ©pertoriant toutes les donnĂ©es sources. Cela signifie que lâoutil Ă©volue en fonction des besoins de chacune de vos Ă©quipes.
Tester
Pour cela, il vous suffit dâenvoyer une demande grĂące au bouton
feedback
â
prĂ©sent tout au long du parcours. Ainsi, vous pourrez voir et piloter lâensemble des feedback grĂące Ă lâespace suivant :
Feedback Coda
â
. Chez France Télévisions, nous connectons également ce bouton à nos différentes chaßnes Slack Coda
â
#coda-community
afin d'ĂȘtre automatiquement notifiĂ© des nouvelles demandes.
â
Ready to get started? đ
Copier le document
â
â
Explorer & rechercher des besoins utilisateurs
Explorer
Consulter les derniers besoins utilisateurs collectés
â
Commencer à collecter des données
Product Atomic Research
Collecter et prioriser les besoins des utilisateurs
â
â
Et comme nous appliquons Ă©galement Ă nous-mĂȘmes des principes âleanâ dâĂ©volution en continue, nous serions ravi.es de recevoir vos feedback et bonnes idĂ©es. NâhĂ©sitez pas Ă prendre quelques minutes pour nous faire part de vos retours đ
â
partager un feedback
â
â
â
Vous ĂȘtes sur la V.1. FĂ©licitations early bird! đŁ
Ce document Coda Ă©volue continuellement, de futures versions devraient arriver bientĂŽt.
Publié le 21.06.2021 par
Yolaine Mercier
â
, en tant que Product Ops Manager et
Michael Baeyens
â
, en tant que Team Lead Designer, avec la contribution des fabuleuses équipes de France Télévisions.
Un grand merci Ă
Al Chen
â
, les Codans et la
Coda community
â
.
Illustrations par
Mastre Motion
â
et
Hitabarity 3D
â
.
â
Contexte
ProblĂšmes
Solution
Bénéfices
Synergie
Symétrie
Symbiose
Bonnes pratiques
Quâest-ce quâune âExpĂ©rimentationâ?
Quâest-ce quâune âObservationâ ?
Quâest-ce quâun âInsightâ?
Quelle est la diffĂ©rence entre une âObservationâ et un âInsightâ?
Comment vĂ©rifier que les âObservationsâ et les âInsightsâ sont correctement rĂ©digĂ©s ?
Quâest-ce quâun bon tag ?
Letâs start
Comment le Product Atomic Research est organisé
Quelques astuces pour profiter pleinement
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