La revue de presse des Thiguys #47

Les Thiguys parcourent le web pour repérer les meilleurs articles autour du product management. Voici la revue de presse :

Pourquoi il faut des données qualitatives en plus des données quantitatives

Cet article rappelle l’importance de prendre des décisions informées à la fois quantitativement et qualitativement (on confirme !) ; et aussi, de manière plus pratique, par quel type de données commencer en fonction du contexte et de la question posée.

“Qualitative helps you narrow down on the right questions by understanding what problems the customer is having, what actually matters to them and why. Hard data gets your precise answers to precise questions once you did the narrowing down.”

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Comment concevoir et prototyper une interface pilotée par la voix

Un article passionnant du département BBC de la R&D, qui explique leur processus pour concevoir et développer des produits conversationnels autour des interfaces vocales comme Amazon Alexa ou Google Home. L’équipe expose toutes ses réflexions sur les spécificités de ces plateformes, en terme d’UX, de contraintes techniques, de méthodologie de prototypage…et livre un retour d’expérience très intéressant pour un PM ou un UX travaillant sur ce genre d’expérience.

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Le NPS est la mauvaise mesure pour votre produit

Une critique violente (mais bien argumentée) de l’indicateur NPS (Net Promoter Score). Cet indicateur est calculé sur la base de la réponse à une question telle que : Quelle est la probabilité que vous recommandiez [votre entreprise] à un ami ou un collègue ? (0 = « pas du tout probable », 10 = « très probable ») et est considéré par beaucoup d’entreprises comme un moyen pratique de mesurer la santé du produit.

Pour autant, le mode de calcul du NPS masque les progressions et multiplie les effets de seuil (rendant difficile d’objectiver ses équipes sur l’évolution fine de ce score) ; de plus, l’article soutient que le NPS ne peut pas représenter efficacement la loyauté de l’utilisateur car la question est orientée vers le futur et non pas vers l’expérience passée. Selon l’auteur, le NPS est un excellent exemple de « fausse bonne métrique » produit.

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Une vidéo pour mieux comprendre les réseaux de neurones et le « Machine Learning »

Vous vous intéressez aux intelligences artificielles ? Au Machine Learning ? Cette série de 4 vidéos offre une bonne introduction au sujet.

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Facebook M va disparaitre, et les chatbots aussi

Une revue de presse Thiga ne serait pas une revue de presse Thiga sans un article emprunt de scepticisme sur le sujet des chatbots. L’annonce de la disparition programmée le 19 Janvier de Facebook M, l’assistant développé par Facebook pour Facebook Messenger, est l’occasion d’en remettre une couche. Présenté comme une expérimentation par Facebook, « M » a toujours utilisé un mélange d’automatisation et d’intervention humaine pour accomplir les tâches demandées par les utilisateurs. Visiblement, le réseau social n’a pas réussi à monter en puissance sur l’aspect automatisation, et il s’avère que le bot n’aurait jamais pu fonctionner à court ou moyen terme sans une armée d’humains accomplissant les tâches demandées par les utilisateurs.

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Facebook prévoit de changer son algo de recommandation de contenus

“We built Facebook to help people stay connected and bring us closer together with the people that matter to us,” Zuckerberg wrote. “But recently we’ve gotten feedback from our community that public content—posts from businesses, brands and media —is crowding out the personal moments that lead us to connect more with each other.”

Cette annonce de Facebook représente un revirement majeur dans la stratégie de l’entreprise, qui a longtemps priorisé l’engagement par dessus tout autre considération à l’heure de choisir quoi afficher sur nos murs virtuels. Ce changement, lié notamment à l’élection présidentielle de 2016 et aux manipulations de l’opinion associées, pourrait faire de grands perdants, à commencer par les médias (très présents aujourd’hui sur Facebook).

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Merci à Fabien, Sobia, Fabrice, Nicolas

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