Investisseur au sein du fonds de capital risque Dunnhumby, Kyle Fugere partage avec les lecteurs de TechCrunch ses observations sur les recettes qui font le succès des startups des « big data ». S'inspirant des principes du « Design Thinking », il offre 3 recommandations pratiques à tous ceux qui souhaitent réussir dans ce domaine.
La première règle – évidente dans l'approche centrée sur le client qui constitue un des fondements de la discipline – consiste à identifier et connaître l'utilisateur de la solution en cours d'élaboration. Le principal danger réside dans la tentation de vouloir courir plusieurs lièvres à la fois, par exemple deux départements de l'entreprise ou différentes catégories de consommateurs. Le choix d'une cible unique est une condition essentielle d'une conception de produit qui réponde correctement à un besoin.
Dans un registre assez proche, la visualisation des résultats requiert également une focalisation sur ce qui est absolument indispensable. Là encore, il est facile de se laisser fasciner par tout ce qu'il est possible de faire avec des données et les outils disponibles. Il faut, au contraire, savoir sélectionner avec une rigueur incorruptible les deux ou trois grandes priorités qui permettront aux utilisateurs d'exploiter les informations mises à leur disposition, sans nécessiter de leur part d'être des experts.
Dernier conseil, et probablement le plus difficile à mettre en œuvre : pour imaginer une solution disruptive, susceptible de changer la donne, l'attention doit porter exclusivement sur l'usage, et non sur le produit, y compris dans une comparaison avec la concurrence. Ce qui séduira le client à long terme est la capacité qui lui sera offerte de réaliser plus facilement, plus rapidement, plus efficacement ce qu'il désire accomplir, qu'il s'agisse d'un processus d'entreprise ou d'un geste de consommation quotidien.
Tandis que l'analyse de données devient une pratique (presque) courante dans les jeunes pousses comme dans les grandes organisations, la démonstration de valeur des initiatives impose progressivement une approche structurée. Aux côtés d'autres techniques, le « Design Thinking » – intégrant une obsession des besoins de l'utilisateur avec l'exploration des possibilités de la technologie et l'exigence de performance de l'entreprise – peut contribuer à faire des choix avisés.
À ce stade, on peut aussi remarquer que les préconisations de Kyle Fugere sont applicables bien au-delà du seul domaine des « big data ». Concentrer les efforts sur les usages d'une population de clients clairement identifiée, avec une palette de fonctions resserrée, dans un ensemble simple et cohérent : ne pourrait-ce pas constituer, en effet, un précepte universel de l'innovation ?
La première règle – évidente dans l'approche centrée sur le client qui constitue un des fondements de la discipline – consiste à identifier et connaître l'utilisateur de la solution en cours d'élaboration. Le principal danger réside dans la tentation de vouloir courir plusieurs lièvres à la fois, par exemple deux départements de l'entreprise ou différentes catégories de consommateurs. Le choix d'une cible unique est une condition essentielle d'une conception de produit qui réponde correctement à un besoin.
Dans un registre assez proche, la visualisation des résultats requiert également une focalisation sur ce qui est absolument indispensable. Là encore, il est facile de se laisser fasciner par tout ce qu'il est possible de faire avec des données et les outils disponibles. Il faut, au contraire, savoir sélectionner avec une rigueur incorruptible les deux ou trois grandes priorités qui permettront aux utilisateurs d'exploiter les informations mises à leur disposition, sans nécessiter de leur part d'être des experts.
Dernier conseil, et probablement le plus difficile à mettre en œuvre : pour imaginer une solution disruptive, susceptible de changer la donne, l'attention doit porter exclusivement sur l'usage, et non sur le produit, y compris dans une comparaison avec la concurrence. Ce qui séduira le client à long terme est la capacité qui lui sera offerte de réaliser plus facilement, plus rapidement, plus efficacement ce qu'il désire accomplir, qu'il s'agisse d'un processus d'entreprise ou d'un geste de consommation quotidien.
Tandis que l'analyse de données devient une pratique (presque) courante dans les jeunes pousses comme dans les grandes organisations, la démonstration de valeur des initiatives impose progressivement une approche structurée. Aux côtés d'autres techniques, le « Design Thinking » – intégrant une obsession des besoins de l'utilisateur avec l'exploration des possibilités de la technologie et l'exigence de performance de l'entreprise – peut contribuer à faire des choix avisés.
À ce stade, on peut aussi remarquer que les préconisations de Kyle Fugere sont applicables bien au-delà du seul domaine des « big data ». Concentrer les efforts sur les usages d'une population de clients clairement identifiée, avec une palette de fonctions resserrée, dans un ensemble simple et cohérent : ne pourrait-ce pas constituer, en effet, un précepte universel de l'innovation ?
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