The Right It
Why So Many Ideas Fail and How to Make Sure Yours Succeed
Alberto Savoia, Founder and Innovation Agitator at Pretotype Labs LLC
En tant que premier directeur technique de Google, Alberto Savoia a dirigé l'équipe qui a lancé le projet AdWords révolutionnaire de Google. Après avoir fondé deux startups, il est revenu chez Google en 2008 et a assumé le rôle d'"Innovation Agitator", développant des formations et des ateliers pour catalyser une création intelligente et percutante au sein de l'entreprise. S'appuyant sur son livre The Right It, il part du principe qu'au moins 80 % des innovations échouent, même si elles sont exécutées avec compétence. Il discute de la façon de recadrer le défi central de l'innovation comme une question non pas de compétence ou de technologie, mais de demande du marché : Savoia partage des stratégies pour gagner la lutte contre l'échec, en utilisant une technique de prototypage rapide qu'il appelle « pretotypage ».
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Note de lecture en français
Introduction
Fait 1: la plupart (70%-90%) des nouveaux produits échoueront une fois introduits dans le marché
Fait 2 : ils échoueront même si la mise en oeuvre du marketing stratégique et tactique a été bien menée
Echec = résultats (en terme de ventes ou d'utilisateurs) inférieurs aux attentes
Succès = résultats supérieurs aux attentes
Le succès est multifactoriel et a comme formule :
Se passe bien A x Se passe bien B x Se passe bien C … x Se passe bien Z = Succès
Il suffit qu’un paramètre ne se passe pas bien et c’est l’échec !
Se passe bien A x Ne se passe pas bien B* x Se passe bien C … x Se passe bien Z = Échec
* valeur négative à zéro
Il n’y a pas de bonne ou mauvaise idée business, il n’y a que des idées qui ont réussi dans le marché et des idées qui ont échoué. Et la plupart ont échoué.
Soyez sûr que vous êtes en train de concevoir le BON Produit avant de le concevoir BIEN et de le mettre en œuvre.
Make sure you are building the Right It (the Right Product) before you build it right.
The Right It (le Bon Produit) n’est pas une bonne idée et inversement The Wrong It n’est pas une mauvaise idée car A. Savoia évacue l'évaluation a priori d’une idée en se basant sur les études de marché (y compris les focus group) qu’il appelle le Thoughtland (Opinionland / Opinionistan) qu’il considère sans valeur. On ne peut pas juger de la valeur d’une idée, aussi débile qu’elle puisse apparaître (et les exemples de succès d’idées “débiles” ne manquent pas). Pour lui, il faut systématiquement tester l’idée avec un Pretotype pour ensuite, avec les data, juger que c’est The Right It (ou The Wrong It).
Donc le challenge est de découvrir si l’idée business est un The Right It (ou un The Wrong It) avant même son exécution (Prototype/Minimum Viable Product/Product).
L’incompétence du Thoughtland (Opinionland) - Modèle mentale et Distorsion de votre idée
Ne jamais demander aux gens (études de marché) ce qu’ils pensent de votre idée business tant qu’il est à l’état d’une pensée.
Votre modèle mental => idée => modèle mental de quelqu’un d’autre => interprétation de votre idée selon la grille de lecture de l’autre => compréhension de l’idée différente de vous ! => Bonne idée ou mauvaise idée :
- Bonne idée, vrai positif
- Bonne idée, faux positif : ils adorent votre idée mais une fois le produit crée, jamais en situation, ils n’achèteront ou utiliseront le produit
- Mauvaise idée, faux négatif : ils rejetterent votre idée mais une fois le produit créé, ils l’achèteront ou l’utiliseront (ex. Red Bull, Uber, Airbnb …)
- Mauvaise idée, vrai négatif
On voit bien que le Thoughtland n’est pas compétent pour prédire l’avenir d’une idée business.
Le Thoughland n’a pas d’engagement envers votre idée ! Pas de “Skin in the game” (principe 3 de l’effectuation)
Un ami peut trouver génial votre idée de quitter votre boulot pour créer votre startup, mais ne pas proposer d’investir son argent perso dans votre aventure ! Pas de skin in the game, ses encouragements n’ont pas de valeur ! Si le Thoughland n’a pas de skin in the game, son Opinion est sans valeur !
Les conséquences d’écouter l’avis du Thoughland :
- Bonne idée faux positif - vous pousse à entreprendre et à investir dans une idée qui semble brillante mais qui fera un four (The Wrong It).
- Mauvaise idée faux négatif - vous démotive et la peur de l’échec vous pousse à abandonner une idée qui aurait pu être un jackpot.
Les conséquences de se baser sur les mauvaises DATA (OPD - Other’s People Data)
Les mauvaises data sont des informations collectées par d’autres personnes que vous (et votre entreprise), pour un autre projet, voire pour un projet proche, à un autre moment, à un autre endroit, avec d’autres méthodes et pour d’autres usages.
On peut néanmoins utiliser les OPD pour consolider ses propres data mais attention au biais de confirmation (biais consistant à ne sélectionner que les data qui soutiennent votre idée).
Les bons data de votre marché doivent être fraîches, pertinentes et fiables : YODa (Your Own Data).
YODa beats the Thoughland and OPD !
Les OPD même proches de votre idée business ne sont pas pertinentes :
Vous êtes la 1ere personne au monde à avoir eu cette idée. Il n’y a rien d’équivalent dans le monde. => Peu probable car quand l’heure d’une idée est venue (alignement des planètes: tech, infrastructure, économie et sociologie en faveur …), elle finit toujours par émerger dans les esprits partout dans le monde. Quand bien même vous étiez le 1er au monde à avoir cette idée business, il n’y a donc pas d’OPD, le champ est ouvert pour vos YODA.
D’autres ont eu la la même idée (ou idée similaire) :
Ils ont choisi de ne pas poursuivre. Même si vous arrivez à avoir l’info du pourquoi ils n’ont pas poursuivi, est-ce que cela vous servira vraiment ? Peu probable.
Ils sont en train de le développer mais pas ne l’ont pas encore lancé. A moins de les espionner, vous n’aurez pas accès à leur OPD.
Ils l’ont développé, lancé et ont échoué. Quand bien même vous arrivez à avoir le pourquoi de ces concurrents malheureux, leur OPD ne s’appliquera pas forcément à votre contexte.
Ils l’ont développé, lancé et ont réussi. Leurs OPD vous serviront à faire du copy-cat ou un peu mieux, une version différenciée à la marge, mais guère plus. Avec vos YODA, faites une véritable différenciation radicale façon Océan Bleu. Le seul intérêt de ce cas est que la demande est révélée et il y a moins besoin d’évangéliser/éduquer les clients à la nouveauté.
Dans tous les cas, les OPD de ces idées similaires à la vôtre ne sont pas ou peu pertinentes.
Donc Data beats Opinions (YODA beats Thoughtland and OPD).
Les data s’expriment avec des nombres. Par conséquent, si une affirmation (même au conditionnel) ne peut se formuler avec des nombres et des %, il s’agit de croyances (même appuyer par de la science … qui reste de l’OPD). Il faut transformer ces affirmations en hypothèse de travail.
Ex.
a) D’après les études en psychologie, nous devrions mettre le bouton “call to action” plus gros sur nôtre landing page, cela augmentera les clics. (croyance scientifique)
=>
b) Augmentons la taille de notre bouton “call-to-action” de 20%, et vérifions si nous augmentons au moins de 10% le nombre d’adhésion. (hypothèse)
La formulation b) permet d’effectuer un test et de comparer le résultat à l’hypothèse de départ.
Expérience :
Ex.
a) Certaines personnes qui vivent dans des villes très polluées seraient intéressées par un moniteur de pollution de l’air portable avec un prix raisonnable pour éviter les pics de pollution. (intuition d'une idée business = croyance)
b) Au moins 10% des personnes qui vivent dans des villes avec un niveau AQI supérieur ou = à 100 achèteront un moniteur portable à 120$. (hypothèse)
Hypothèse XYZ
X% de Y (le segment ciblé) feront le comportement Z.
Z étant l’engagement/comportement qu’on attend de Y de faire avec votre produit.
Certaines personnes qui vivent dans des villes très polluées seraient intéressées par un moniteur de pollution de l’air portable avec un prix raisonnable pour éviter les pics de pollution. (intuition d'une idée business = croyance)
=> transformer les termes vagues (“certaines personnes”, “très polluées”, “prix raisonnable”) en une phrase avec des points précis testables IRL (In Real Life).
Au moins 10% des personnes qui vivent dans des villes avec un niveau AQI supérieur ou = à 100 achèteront un moniteur portable à 120$. (hypothèse testable)
Est-ce qu’il faut fixer X à 5%, 10%, 20% ou à 30%, peu importe*, l’idée est d’avoir un point d’ancrage à comparer avec les résultats des tests IRL. De même Y (la barre de AQI) et Z (le prix de moniteur).
*si possible, le fixer au niveau le plus bas où votre idée business serait rentable.
Processus “Problème => Idée de solution business => Hypothèse testable IRL”
(IRL = In Real Life)
Problème : La plupart des gens qui utilisent les pressing à pièces ressentent l'attente dans le pressing comme une perte de temps.
Idée Solution : Un service Uber-like qui vient récupérer votre linge chez vous et vous le ramène lavé, trié et plié.
Hypothèse : Au moins 10% des clients des pressing à pièces paieront 5$ (en plus de la facture du pressing) pour un service de pick-up/delivery du linge en 48h.
Problème : Les automobilistes n’ayant pas de clim (ou clim cassée) souffrent dans leur voiture quand les températures d’été montent trop haut.
Idée solution : Une clim mobile à glaçon pour l’intérieur de la voiture
Hypothèse : Au moins 5% des automobilistes n’ayant pas de clim achèteront une clim mobile à glaçon quand la temp moyenne externe dépasse les 37°C.
Problème : beaucoup de propriétaires de chiens n’aiment pas boire seul, ils aimeraient que leur meilleur ami canin puisse trinquer avec eux.
Idée de solution : Une bière pour toutou sans alcool et bonne pour leur santé (ça existe ! https://bowserbeer.com/ )
Hypothèse : Au moins 15% des propriétaires de chiens qui vivent seuls et aiment la bière achèteront la bière pour toutou (6 bouteilles) pour 6$.
Hyper-Zooming de XYZ à xyz
L’hypothèse XYZ est le point de départ, mais dans la plupart des cas, il est difficile de le tester IRL.
Ex.: “Au moins 10% des personnes qui vivent dans des villes avec un niveau AQI supérieur ou = à 100 achèteront un moniteur portable à 120$.” représente des millions de personnes à inclure dans le test. ABSURDE.
Il faut donc zoomer pour réduire l’échantillon à tester à une population de 100 à 1000 personnes. En pratique, l’échantillon zoomé doit être représentatif de votre segment.
Si votre idée est une nouvelle pizza, étant donné que 90% des gens (jeunes, adultes, vieux, hommes, femmes, riches, pauvres, quasi toutes les races …) savent ce qu'est une pizza, et la plupart des gens aiment la pizza, on peut prendre 100 à 1000 personnes au hasard.
Mais si votre idée business est une innovation, par exemple, une voiture de sport deux places électriques (Tesla), il vaut mieux choisir vos 100 personnes ayant la typologie du potentiel acheteur (dans notre exemple, à minima jeune instruit “ingé” à haut revenue).
“Au moins 10% des personnes qui vivent dans des villes avec un niveau AQI supérieur ou = à 100 achèteront un moniteur portable à 120$.”
Y = toutes les grandes très polluées (AQI >100)
Zoom => y = Beijing (10 millions d’habitants !!!)
Zoom’ => y’ = Parents d’enfants en bas age à Beijing
Zoom’’ => y’’ = Parents d’enfants en bas âge de la maternelle/école primaire de tel quartier de Beijing (300 parents)
Au moins 10% des parents de l’école Panda achèteront un moniteur portable de pollution à 800 yuan
Think global, act local => Dream global, test local
Le Zoom ne doit pas forcément être géographique et physique comme “Les gens qui achètent des boîtes de sushis dans des fastfoods => les clients du fastfood de sushi dans ma rue”. Le Zoom peut se faire sur des bases de segmentations autres (psycho-segmentations cad comportements, intérêts ...). Ex. : “Les aficionados de la musique en haute-fidélité (expert des chaînes HiFi) => Les aficionados de l’HiFi qui échangent dans ce forum en ligne”.
Pretotyping
Fake it until you make it! Sell it before you do it!
Une fois l’hypothèse testable IRL xyz posée, il reste un problème, le produit n‘existe pas. Du dessin technique au produit( même en série limitée) prendrait 1 an, sans compter le budget (pour un produit digital, plusieurs mois avec un budget de 5 000 à 50 000 en passant par une agence web ou SSII).
La tactique marketing du "fake it until you make it"* à travers les pretotypes/mockups et surtout les "landing pages" et les vidéos d’animation 3D de produit non développé (utilisées pour les campagnes de crowdfunding) poussées sur les réseaux sociaux et Google Ads sont top pour tester rapidement la désirabilité (cad le risque marché) d'un nouveau produit (bien ou service).
*Le 1er à l'avoir fait c'est Bill Gates quand il a affirmé à un Grand Compte que Microsoft avait un système d'exploitation à leur vendre (alors qu'il ne l'avait pas)
Le pretotype est le meilleur moyen pour valider la dimension désirabilité du business model
Les différents types de pretotypes
- Mechanical Turk : Vous faites croire à vos prospects que votre produit à une technologie capable de réaliser ce que vous promettez alors que ce sont des humains qui réalisent la tâche en cachette. => convaincre les investisseurs (ou un industriel) de miser sur le développement de votre technologie.
Ex.: le Mechanical Turk historique*, le Mechanical Turk d’IBM pour le logiciel speech-to-text, le pretotype du PalmPilot …
*Le Mechanical turk n’a jamais eu comme objectif de se réaliser pour de vrai, ce n’était qu’un tour de passe passe. https://fr.wikipedia.org/wiki/Turc_mécanique
- Pinocchio : Vous réalisez une maquette (physique ou digitale) non pas pour la présenter comme telle, mai vous l'utiliserez comme si elle représentait le vrai produit (soit en le mimant comme si c’était le cas, soit en faisant croire à vos prospects que c’est un vrai produit). Cela vous permettra de non seulement valider votre hypothèse XYZ mais aussi d’éliminer, d’ajouter, de modifier des fonctionnalités.
Ex.: le pretotype en bois du PalmPilot a permis à son inventeur de mimer son usage au quotidien (=> adaptation de la taille à sa poche, ajout et suppression de fonctionnalités …).
Ex.: vidéos d'animation 3D
Ex.: film scénarisé avec des effets spéciaux, mettant en scène le produit et comment il change la vie des gens
- Fake/Facade Door : Vous réalisez une fausse publicité (fausse porte) pour votre produit (qui n’existe pas encore) et compter le nombre de gens qui ouvrent la fausse porte et demandent à acheter le produit (skin in the game). En pratique une fausse porte est une publicité dans un magazine, à la radio, à la télé, sur le net (ex.: pub ciblées sur différents sites, vidéo pub sur Facebook ou YT) avec un lien vers la Landing page avec un call to action “réservez votre place, achetez en avant-première …”. Idéalement, étant donné que le produit n’existe pas encore, il faudrait offrir quelque chose aux prospects qui souhaitent acheter le produit en avance (une réduction par exemple, ou un cadeau physique ou digitale …) pour que leur engagement soit récompensé (win-win).
Ex landing page https://lerouleau.startthefup.co/
Différence entre Fake Door and Facade Door:
Ex.: une femme Daisy veut créer une boutique dans son quartier, une boutique de type librairie ancienne. Une étude de marché classique consisterait à compter, catégoriser (age, sexe, statut socio-économique …) et interviewer les habitants et les passants de la rue où elle souhaite installer sa boutique (interviews qui donneraient des résultats largement positifs car les interviewés se valorisent en affirmant vouloir une librairie dans leur rue et qu’ils achèteraient des livres … ce qu’ils ne feront jamais !). Elle peut donc tester son idée via un pretotype Fake Door ou Facade Door.
La Fake Door serait juste la devanture de sa future boutique avec des annonces visible “ici bientôt une librairie, prenez un flyer qui vous donne un coupon de 15% sur tous les articles à l’ouverture !” et Daisy n’a plus qu’à compter le nombre de flyer pris par les passants sur une semaine de test. Mieux elle peut demander aux passants de remplir son flyer avec leur nom et adresse, n° de tel et email et lui retourner par courrier ou sur son site, afin qu’elle les compte comme membre VIP (15% de réduction à vie !).
Ex: Vitrines en trompe-l’œil (dans cet article, la raison invoquée de ces vitrines en trompe-l'oeil est de masquer la desertification du centre ville, mais on pourrait très bien utiliser ces habillages en trompe-l'oeil pour tester l'attractivité d'un futur commerce).
La Facade Door consisterait à louer pendant une semaine le local où elle veut installer sa boutique, faire une installation de livres avec les livres qu’elle a chez elle, une devanture invitant les passants à entrer, et à chaque fois qu’un passant entre, lui expliquer qu’elle est en plein aménagement mais qu’elle serait ravie de discuter avec la personne sur ce qu’elle recherche (et même de la faire payer en avance).
Ex. de Facade Door: Un designer produit crée un cadre à mettre autour des interrupteurs pour la lumière intérieure, cadre permettant d’y accrocher les clés, des vêtements et de poser le courrier. Pour tester son idée, il a lancé une campagne crowdfunding, mais surtout pour obtenir du YODA, il a acheté sur eBay des t-shirt d’employé Ikea et a infiltré en caméra caché son Ikea local, il a posé son produit (avec un packaging et une marque Ikea-like) à différents endroits dans le magasin (entrée, cuisine, salon, salle de bain …) et a filmé les clients pour voir qui prenaient le produit (et à quel endroit du magasin) ! Arrivé à la caisse, les caissiers ne trouvant pas la référence du produit, finissaient par offrir le produit au client (win-win), arrivé à la maison, le client découvrait dans le packaging les infos de l’inventeur (site internet). Dans cet exemple, le pretotype est certe un prototype (bien packagé et produit fonctionnel) mais la démarche est une Facade Door (illégale certe mais audacieuse !).
Durée de l’expérience : 1h (seulement)
Nombre de gens qui sont passés devant les emplacements du produit: 240
Nombre de gens qui pris le produit dans leur main pour l’examiner: 12 (5% des 240)
Nombre de gens qui ont pris le produit pour l’acheter: 3 (soit 25% des 12, et 1,25% des 240)
En plus du YODA, l’inventeur fit le buzz sur Youtube avec sa vidéo, et il eut une interview dans une chaîne de télé nationale, le tout pour un budget de 600$ !
Si il extrapole ses YODA sur une année de présence dans toutes les IKEA, il se fait une bonne image du potentiel de vente de son produit !
NB: si on veut tester un produit dans des magasins de façon légale, les us et coutumes sont soit de proposer au gérant de l’argent pour la période d’essai dans les rayons de son magasin (par ex. 100$ pour une journée), soit qu’il encaisse pour son propre profit les ventes sur la durée du test (ou même proposer les deux pour le motiver plus).
- Hijacking an existing product : Prendre un produit existant et le détourner pour sa propre cause et le tester pour avoir dy YODA.
Ex.: un étudiant qui mangeait des sushis en boite acheté chez un fastfood eut l’idée de faire des économies. Il se dit que si son fastfood de sushis vendait des boites invendues de la vieille à moitié prix, il pourrait manger des sushis tous les jours. Pour tester son idée, avec la complicité du fastfood, il mit une étiquette sur quelques boites “Sushis de la vieille, 50% de réduction !” et observa le nombre de clients qui regardaient ces boites et le nombre parmis ces derniers qui en achetaient. Le résultat fut décevant par rapport à son hypothèse xyz (20% des clients du fastfood vont acheter des boîtes invendues de sushis de la vieille à moitié prix). La raison ici est évidente, la crainte de l’empoisonnement alimentaire dissuade les clients même avec une ristourne de 50%.
Les attributs d'un bon prétotype
- Un pretotype doit vous permettre de collecter YODA pour valider ou infirmer vos hypothèses xyz
- Un pretotype n’est pas (forcément) fonctionnel, mais doit être (très) convaincant
- Un pretotype doit être implémentable rapidement (quelques min, h à jours)
- Un pretotype doit être peu coûteux à implémenter (de 0 à moins de 1000 euros)
- Un pretotype doit engager les parties prenantes (de minimum “vous donner leur email” à “vous payer en avance tout ou parti du future produit”)
La conception de votre pretotype doit résulter sur quelque chose de (très) convaincant, à la fois le (faux) produit lui-même (incluant son packaging) et dans la manière dont il est communiqué cad “vendu” aux prospects !
Le prétotype n'a pas besoin d'être un produit (bien ou service) fonctionnel, mais c'est un proxy pour le produit fonctionnel. Et si cela ne semble pas bon ou n'inspire pas confiance, ce n'est pas un bon prétotype et cela va fausser le résultat de l'expérience.
Regardez la photo ci-dessous et imaginez si le roadster Tesla original d'Elon Musk ressemblait à celui de droite au lieu de celui de gauche (le vrai pretotype utilisé par Tesla pour pré-vendre ce modèle), il est peu probable que Tesla aurait été le succès qu'il est aujourd'hui, même si tous les autres avantages / caractéristiques de la voiture étaient les mêmes.
Niveau de “Skin in the game” de vos YODA
Itération ne veut pas dire pivot !
Il faut mener de nombreux tests (requérant du skin in the game de la part de la cible) car il est rare que le 1er test donne un Right It du 1er coup.
Les tests peuvent se faire :
- avec le même pretotype mais en changeant l’hypothèse xyz (ex.: Les boîtes de sushis vieilles d’un jour ne doivent pas être ciblées aux clients du fasfood, mais à des familles nombreuses).
- ou en gardant la même hypothèse et en changeant le pretotype. (Ex.: les boîtes de sushis vieilles d’un jour ne sont pas la bonne offre, on va proposer des boites Premium - poissons ultra frais et différents, sauce soja et wasabi top, joli packaging en bambou conservable par le client - aux clients du fastfood)
Chacun des tests sera l’opportunité de lever des incertitudes (YODA) pour avoir enfin le coeur net, on persévère ou on abandonne.
Le pivot concerne un changement assez radical dans le business model (en général le couple PV/Cible), alors que les itérations de tests ne concernent que le pretotype.
Ex.: d’une Opportunité business / Hypothèse XYZ / hypothèses xyz / YODAs
Les employées des grandes boîtes tech de la Silicon Valley perdent 2h aller- 2h retour dans les bus faisant la route San Francisco (maisons) ⇔ Silicon Valley (job).
Opportunité : proposer un mini-cours par un top prof pendant le trajet.
Hypothèse XYZ : 2% des ingénieurs employés de grandes boîtes tech prenant le bus pour des trajets durant 1h et plus seraient prêts à payer 3000$ pour des cours tech de pointe avec un programme de 10 semaines de cours / an.
Hypothèses xyz testable :
a) xyz1: 40% des ingénieurs de Google faisant la route en bus SF <=> Silicon Valley qui seront emailés visiteront le site BusAcademy.com et rempliront le formulaire d’intérêt (nom, prénom, poste chez Google, email et indiqueront le ou les cours qui les intéressent).
b) xyz2: 20% des ingénieurs de Google ……. qui seront emailés accepteront de participer à un petit déjeuner (offert) pour une présentation du programme de BusAcademy.
c) xyz3: 10% des ingénieurs de Google ….. qui seront emailés accepteront de payer 300$ pour une semaine (5j) de cours par un Prof. de Stanford sur l’IA pendant le trajet de 2h SF => Silicon Valley
(les différences de %x sont liées au degré de skin in the game demandé à la cible clientèle).
Quelle hypothèse xyz choisir en premier ?
Deux critères à considérer :
- distance Money to YODA
- distance Time to YODA
Le test doit être le plus rapide et le moins cher possible à mettre en œuvre.
Bien que le niveau de Skin in the game de l’hypothèse xyz3 soit le plus élevé, elle est aussi la plus chère à mettre en oeuvre (payer le Prof. d’avance ?!), et le plus long à mettre en œuvre (trouver un prof top niveau qui accepte, trouver une société de Bus qui accepte de louer pour une semaine avec chauffeur un bus équipé d’écran).
C’est l’hypothèse xyz1 qui sera choisie en 1er.
xyz2 est plus long à mettre en oeuvre (trouver une salle de conf et la réserver en avance!, emailer les ingé, prévoir un petit dèj, préparer une présentation PPT) et plus chère (payer la salle et le petit déjeuner) que xyz1.
Cygne blanc (principe n°4 de l’effectuation “la limonade”) : un ingé sénior de Google entend parler du projet et se propose de donner un cours sur le Machine Learning, cours qu’il donne en routine à des étudiants à Stanford.
Après la campagne d’emailing pour l’hypothèse xyz1, on arrive à remplir un bus pour un programme d’1 semaine de cours de 2h avec l’ingé sénior comme prof. YODA1
YODA2: 60% des apprenants de la session 1 renouvellent pour une seconde session d’une semaine.
The Optimal Sample Size (OSS) of customers/users to test (for each experiment)
The Math of Success. Q&A: How do you pick the optimal sample size for market research experiments?
OSS = 1000 / x
x est de l'hypothèse xyz.
Si on s’adresse à un marché ultra-niche ou luxe très haut de gamme, x devra être plus élevé (pour que l’entreprise soit rentable) :
OSS = 1000 / 100 = 10 personnes à tester
OSS = 1000 / 90 = 11
OSS = 1000 / 80 = 12-13
OSS = 1000 / 70 = 14
OSS = 1000 / 60 = 16-17
Si on s’adresse à un large marché, x sera petit :
OSS = 1000 / 20 = 50 personnes à tester
OSS = 1000 / 10 = 100
Si on s’adresse à un marché universel, x sera très petit :
OSS = 1000 / 5 = 200 personnes à tester
OSS = 1000 / 2 = 500
OSS = 1000 / 1 = 1000
Ce résultat montre qu’on peut aussi se satisfaire dès 10 personnes interrogées et qu’on peut qualifier de façon certaines de clients ou utilisateurs : n, n, O1, n, n, n, O2, O3, n, n, n, n, n, n, O4, n, O5, n, O6, n, n, n, O7, O8, O9, n, O10. (n = non, O = oui)
Au 10eme prospect qui met du skin in the game pour votre pretotype, on peut acter que l’hypothèse x de départ a été validée. On peut (et on devrait) continuer l’expérience pour deux raisons :
- pour atteindre le nombre total de personnes à tester (selon votre marché) pour que vos résultats aient un sens statistique.
- pour voir si votre hypothèse x n’est pas sous-évaluée. Car si vous continuez l’expérience pour atteindre le nombre total de personnes à tester, peut-être que vous aurez des résultats supérieurs à x !
Voie alternative quand x est difficile à établir a priori (produit innovant)
Ne pas fixer de x, commencer par tester le pretotype, et stopper au 10eme prospect qui met du skin in the game. Compter le nombre total de personnes à qui on a soumis le pretotype et établir le x !
Ex :
n = 54 , o = 10
=> 54 + 10 = 64
OSS = 1000 / x = 64
=> x = 1000 /64 = 15,5 %
n = 248 , o = 10
248 +10 = 258
1000 / 258 = 3,8 soit x = 4%
Attention aux conclusions hâtives !
Obtenir par cette voie un x petit ne veut pas dire que le produit n’a pas d’avenir, il faut essayer de comprendre le marché qui se créera (marché universel OK versus marché de niche !!!). Et inversement, un x élevé ne présage pas d’un jackpot car si c’est un marché de niche/luxe/haut de gamme, et que vous ne positionnez pas le produit correctement, vous découragerez/démotiverez vos futurs clients (ex. Vous faites tester un grand vin à des amateurs fortunés - mais vous ne savez rien d’eux -, tous l’adorent et vous en commandent. Vous lancez ensuite la vente réelle mais en positionnant le vin comme un vin moyen gamme en supermarché) … vos clients fortunés ne l’achèteront pas, et les clients de grande surface ne le différencieront pas plus que ça des centaines autres références. Et aussi, peut être que vous avez eu de la chance, les 10ers skin in the game, vous les avez eu rapidement, mais si vous aviez continuer l’expérimentation, vous auriez beaucoup de n, et donc un petit x au final (alors que vous pensiez avoir un gros x).
BONUS
Le secret de la vélocité des meilleurs startupers web/mobile est qu'ils appliquent le "fake it until you make it" à la lettre pour tester rapidement la désirabilité de leurs idées.
Comment ?
Ils testent leurs idées business sans même avoir de produit (bien et/ou service). Bien avant de se lancer dans le développement d'un MVP (prototype fonctionnel ou produit minimum - fonctionnalité unique - qui satisferait un besoin précis), ils testent leurs idées avec une landing page (une simple page web) servant de support à une publicité (pub très calibrée dans sa forme) pour le produit (qui n'existe pas encore), pub qu'ils diffusent sur le net avec un budget minimal (max 500 euros) via Facebook, Google, Linkedin ou sur des sites spécialisés en rapport à leur cible, et récoltent des data (taux de visite, taux de conversion). La pub landing page applique également le 3eme principe de l'effectuation cad qu'il demande aux prospects de l’engagement ou du "skin in the game" (qui se traduit par le don par le prospect de son email et/ou n° de téléphone, paiement d'un acompte voire paiement intégral du produit ... qui n'existe pas encore - prévente ou crowdfunding -).
Si la campagne pub landing page (qui est un filet de pêche) attrape du poisson de façon remarquable, l'entrepreneur peut même réussir à lever des fonds auprès des business angels ou des VC qui investissent en Pre-Seed ou Seed pour continuer l'aventure !
a) Désirabilité (risque marché) => Pretotype (maquette, pub online => landing page) => Désir de la cible
b) Faisabilité (risque technique/technologique) => Prototype fonctionnel non commercialisable ou MVP pour tester le Product / Market fit
c) Viabilité (risque financier mais aussi risque politique-réglementaire) => MVP, MVP', MVP'' ... Recherche d'un Business Model pérenne => Business model stabilisé
En conclusion :
"Fake it until you make it" seulement si le risque technologique est suffisamment faible pour que vous puissiez tenir votre promesse dans le cas où vous obtenez de la traction avec vos fausses publicités pour un produit qui n'existe pas encore.
"Don't FAKE IT until you make it" si le risque technologique est trop élevé voire impossible à réaliser dans un espace temps humainement raisonnable. Car si vous suscitez le désir et l'engagement des clients et des investisseurs et que vous ne tenez pas vos promesses, vous tomberez dans le Theranos/Ubiome Effect => 🚨👮♂️🚔!
Grégoire Gambatto, fondateur-CEO de Germinal, sur les tests par Landing page
Start the fuck up sur la recherche d’idée business et les erreurs des entrepreneurs
Lancer sa boite avec 0 ligne de code! Le NoCode expliqué en 5min
Charles Thomas, CEO de Comet - De 0 à 500K€/mois sans une ligne de code
Dr. Ari Massoudi: https://www.linkedin.com/in/arimassoudi/