Le résumé de Evidence Guided (Itamar Gilad), ou comment prendre des décisions basées sur des preuves

Dupliquer la démarche scientifique au monde du produit afin de bannir les opinions humaines des décisions stratégiques. Voici le but de Itamar Gilad, coach produit et ancien Product Manager de Google (c’est lui qui a inventé les onglets dans Gmail). Il explique comment faire dans son 1er livre Evidence Guided, un manuel d’utilisation de son modèle GIST. Solide.

⏳ 20 min de lecture pour se rendre à l’évidence

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Ce que tu vas apprendre dans cette fiche de lecture du livre Evidence Guided de Itamar Gilad : 

1) Comment fixer des objectifs, grâce aux North Star Metric et Top Business Metrics et aux arbres d’indicateurs (Metrics Trees)

2) Comment prioriser des initiatives avec un (vrai) bon usage du framework ICE (Impact, Confidence, Ease) et du Confidence Meter

3)  Comment évaluer la pertinence d’une idée avec des preuves tangibles… tout en la construisant en même temps (Discovery 🔄 Delivery)

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L’enjeu du livre : Comment passer de décisions basées sur des opinions à des décisions basées sur des preuves (evidence-guided)

Commençons par une petite histoire. Nous sommes en août 2011. Itamar Gilad rejoint Google en tant que Product Manager sur le produit Gmail. Sa première mission ? Connecter la célèbre messagerie avec Google+, le réseau social de la firme de Mountain View, tout juste lancé pour faire face à la menace grandissante, sur le marché de la publicité en ligne, d’un certain Facebook. Un projet éminemment stratégique.

On connaît la suite : malgré un départ en fanfare (90 millions d’utilisateurs en 3 mois), Google+ ne rivalisera jamais avec la plateforme de Mark Zuckerberg et sera fermé, dans l’anonymat le plus complet, en 2019. Pire, en investissant autant sur son réseau social, Google a raté l’opportunité naissante des applications sociales, telles Whatsapp, Instagram ou Snapchat. Coût d’opportunité.

Le problème ? Un développement basé sur des opinions

Selon Itamar, l’échec de Google+ provient essentiellement de son mode de conception, résumé par le triptyque :

1) idée stratégique prometteuse

2) traduit en plan d’actions

3) puis envoyé en exécution 

En anglais, on parle de plan-and-execute ou encore de Waterfall (modèle en cascade). Le problème ? Même si la décision a impliqué quelques collectes de données (recherche utilisateur, étude concurrentielle, tendances du marché), elle repose quand même largement sur un jugement humain (“Nous aussi il faut qu’on ait un réseau social”).

“Pour la plupart des décisions du quotidien, l’expérience, la logique et le consensus sont suffisants. Mais c’est nettement plus difficile pour des questions qui impliquent un plus haut niveau de complexité, de l’incertitude et trop peu ou trop d’informations - les conditions normales de la plupart des décisions de Product Management moderne”, estime Itamar Gilad.

Autrement dit, notre cerveau, aussi puissant soit-il, n’est pas en mesure de prendre en compte à la fois les utilisateurs, le marché, le produit, la technologie voire les dynamiques internes de l’entreprise pour déboucher sur une décision claire. Sauf qu’au lieu de dire “Je ne sais pas”, notre matière grise va avoir tendance à se réfugier dans les biais cognitifs (aversion au risque, coût irrécupérable etc.). 

Conséquence selon Itamar : la majorité des fonctionnalités d’un produit n’ont pas d’impact mesurable auprès des utilisateurs - cet article de la Harvard Business Review parle des deux tiers.

La solution ? Un développement guidé par des preuves

Pourtant, certaines entreprises arrivent à multiplier les succès… dont Google.

“Ce que j’ai découvert en y travaillant, ce n’est pas qu’ils avaient trouvé une façon de prédire le futur. Mais plutôt qu’ils avaient créé un système qui reconnaît l’incertitude comme un facteur clé et qui s’efforce d’améliorer le ratio de succès”, évoque-t-il.

La recette : “commencer par l’utilisateur et tout le reste suivra”, comme le dit un principe interne - pas respecté visiblement pour Google+. Itamar se rappelle du mot d’un ancien VP Product de la firme : “Si vous venez avec des données, utilisons-les. Si vous venez avec des opinions, utilisons les miennes” !

Le mot magique ? Evidence (que l’on a décidé de traduire par “preuves” afin d’en souligner la dimension scientifique). Il s’agit de faits et d'informations qui permettent de confirmer ou de réfuter des hypothèses.

Ces preuves sont le socle des disciplines qui reconnaissent qu’elles ne peuvent pas prendre de décisions basées simplement sur les opinions (la médecine, le droit, la physique etc.). En résumé, Itamar propose de transposer cette démarche scientifique au monde du produit.

L’outil ? Le modèle GIST

Comment ? Grâce au modèle GIST qu’Itamar Gilad a développé après son départ de Google en 2017. Un acronyme - sinon ce ne serait pas vraiment un bon framework - qui signifie : 

- Goals (la recherche de l’objectif)

=> Les outcomes (résultats mesurables) que l’on veut atteindre pour les utilisateurs et le business. C’est la direction.

- Ideas (la sélection des idées)

=> Les chemins hypothétiques pour atteindre ce résultat. 

- Steps (l’expérimentation)

=> Les activités pour développer et tester une idée

- Tasks (l'execution)

=> Les tâches à faire au cours de ces activités

Voici le schéma récapitulatif :

Rien de révolutionnaire de son aveu même - beaucoup d’entreprises travaillent de cette façon depuis plusieurs années - mais le fait de le formaliser à travers un modèle peut permettre à plusieurs équipes de se l’approprier.

Avant de prendre l’exemple de son application concrète au sein de Gmail, voyons ce que recouvrent concrètement ces 4 éléments.

1. GOALS - Comment choisir ses objectifs à atteindre ?

L’erreur classique dans un rituel de planification de roadmap : débattre des idées à faire plutôt que des objectifs à atteindre.

Ce qui se traduit généralement par un risque de désalignement et, surtout, l’écueil suivant : une fois l’idée validée, son exécution devient l’objectif à atteindre (le fameux outputs vs outcomes).

La bonne marche à suivre, selon Itamar Gilad, est donc plutôt de commencer par définir des objectifs mesurables (pour éviter toute ambiguïté sur ce qui est attendu)… et adaptables au fur et à mesure qu’émergent des nouvelles informations.