En affaires, les idées qui plaisent à tout le monde sont particulièrement dangereuses :
🤨 la présentation est convaincante ;
🤨 le dirigeant approuve ;
🤨 l'équipe discute déjà de la mise à l'échelle ;
🤨 le marché ne sait pas encore qu'il est désormais obligé d'acheter cela.

Pour ne pas découvrir la vérité après des investissements importants, on utilise le cycle HADI — une méthode de vérification des hypothèses via des expériences courtes.

🔤- Hypothesis
🔤- Action
🔤- Data
🔤- Insights

En termes simples : Hypothèse → Action → Données → Conclusions.

🔤 — Hypothesis

Une hypothèse, ce n'est pas : « Je pense que les clients vont aimer. »

C'est une opinion. Parfois experte, parfois collective, parfois exprimée par la personne ayant le plus haut grade. Mais toujours une opinion.

Une hypothèse de travail est formulée concrètement :

Si nous faisons X pour le public Y, l'indicateur Z passera de A à B dans un délai déterminé, parce que…


Exemple : Si nous proposons une boîte d'essai au lieu d'une palette, le taux de conversion pour la première commande augmentera, car le risque d'achat d'essai sera réduit.

Le critère de succès est défini à l'avance. Sinon, l'absence de ventes peut toujours être expliquée par « une notoriété croissante ».

🅰️ — Action

Ensuite, il faut une expérience minimale qui apporte une réponse.

Il n'est pas nécessaire de construire immédiatement une usine, de produire un stock annuel ou d'écrire une stratégie jusqu'en 2035.

On peut faire un prototype, une offre test, un échantillon de démonstration ou un petit lot.

L'objectif de l'expérience n'est pas de créer un produit parfait, mais d'obtenir rapidement et à moindre coût une connaissance utile.

🔤 — Data

Avant le lancement, on définit :
— ce que l'on mesure ;
— la durée du test ;
— quel résultat est considéré comme un succès ;
— à quel résultat on s'arrête.

Il est important de ne pas confondre les métriques commerciales avec les métriques de vanité.

Les vues et la portée sont jolies. Mais ce qui confirme l'activité, ce sont les commandes, la volonté de payer, les achats répétés et la marge.

🔤 — Insights

Les données montrent ce qui s'est passé. L'insight explique pourquoi cela s'est produit et quoi faire ensuite.

« Nous avons reçu 20 demandes » — ce sont des données.

« Les clients sont intéressés, mais le volume minimum de livraison est trop important » — c'est une conclusion.

« Le prochain cycle teste la livraison en boîte via un distributeur » — c'est une décision.

L'hypothèse peut être confirmée, partiellement confirmée ou non confirmée. Cette dernière option est aussi un résultat.

Mieux vaut une expérience peu coûteuse aujourd'hui qu'un héroïsme coûteux dans un an.

🌏Comment cela fonctionne chez les entreprises mondiales

📺Netflix a testé le remplacement de l'évaluation par étoiles par les boutons « j'aime » et « je n'aime pas ». Une mécanique plus simple a augmenté l'activité des utilisateurs et amélioré les recommandations.

📱Dropbox avant le développement complet vérifiait le besoin via des études et des prototypes cliquables. D'abord, ils déterminaient si le scénario était nécessaire au client, puis seulement ils construisaient la solution.

🏠Airbnb testait l'impact des photos de qualité sur les réservations. Le logement lui-même ne changeait pas — c'était la manière de montrer sa valeur qui changeait.

🟠Et dans mes projets/produits ?

Je ne me précipite pas pour construire et lancer une nouvelle production, cela n'a pas de sens au début, quand le produit n'est pas populaire, n'a pas de demande confirmée, et que le CAPEX colossal ne serait tout simplement pas justifié dans des conditions d'incertitude.

L'approche est extrêmement simple :
1️⃣ on produit en laboratoire quelques échantillons prototypes de différentes formulations pour des essais sur le terrain
2️⃣ on se rend chez 2-3 clients pour tester sur des sites réels
3️⃣ on détermine la formulation de travail, on calcule l'économie unitaire en se basant sur le marché
4️⃣ on produit un lot pilote pour couvrir au moins 2-3 distributeurs
5️⃣ on lance des ventes d'essai pour « tâter » le marché

Dès que les métriques de l'expérience montrent que la demande est confirmée, on passe à l'étape suivante : la mise à l'échelle.

Il faut noter que HADI ne garantit pas le succès de chaque idée. Il aide à comprendre rapidement ce qu'il faut développer et ce qu'il vaut mieux arrêter avant que l'idée ne commence à exiger un budget.

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