Les biais impactant la quête du PMF

Il est tout à fait humain d’avoir des biais cognitifs. Cependant, ces biais peuvent sérieusement affecter notre perception de la situation réelle de l’entreprise et influencer nos décisions stratégiques, notamment dans la quête du Product Market Fit. Il existe des dizaines de biais qui peuvent entraver ce processus, mais voici quelques-uns des plus courants et impactants :

Biais du fondateur (affect) :

Le fondateur est tellement attaché émotionnellement à son idée qu’il ignore les signaux négatifs du marché.
Exemple : Un fondateur qui persiste avec son produit initial malgré le manque d’intérêt des clients, croyant que « les gens finiront par comprendre ».

Biais de confirmation :

On tend à chercher des informations qui confirment nos croyances préexistantes.
Exemple : Concevoir des questionnaires orientés qui ne permettent pas de recueillir des retours négatifs sur le produit.

Biais de confiance excessive :

Surestimer ses capacités ou les chances de succès du produit.
Exemple : Lancer un produit à grande échelle sans avoir suffisamment testé le marché, convaincu que « ça va forcément marcher ».

Biais du statu quo :

Résistance au changement, préférence pour la situation actuelle.
Exemple : Refuser de pivoter malgré des signaux clairs du marché, par peur du changement.

Biais d’ancrage :

Trop s’appuyer sur la première information reçue.
Exemple : Fixer le prix d’un produit en se basant uniquement sur les premiers retours clients, sans explorer d’autres segments de marché.

Biais de disponibilité :

Surestimer l’importance des informations facilement accessibles.
Exemple : Baser sa stratégie uniquement sur les retours des premiers utilisateurs, qui ne sont pas représentatifs du marché global.

Biais de l’effet de halo :

Laisser une caractéristique positive influencer l’évaluation globale.
Exemple : Croire qu’un produit aura du succès uniquement parce qu’il a un beau design, en négligeant d’autres aspects cruciaux.

Biais de l’échantillon :

Tirer des conclusions à partir d’un échantillon non représentatif.
Exemple : Valider son idée de produit uniquement auprès de son réseau proche, qui n’est pas représentatif du marché cible.

La science des méthodes PMF évite ces biais en apportant une lecture froide de la stratégie à adopter et des KPI à suivre. En se basant sur des données objectives, des questionnaires anti-biais,  et des métriques précises, elle permet de prendre des décisions stratégiques éclairées, minimisant ainsi l’impact des biais personnels dans la quête du Product Market Fit.