Les 5 principaux types de biais cognitifs et leur impact en Product Design

Le Product Design est un équilibre délicat entre ce que l'utilisateur veut et ce qu'il pense vouloir. Souvent, ces perceptions sont influencées par des biais cognitifs, ces petites déformations mentales qui affectent nos jugements et décisions. Pour un Product Manager, comprendre et anticiper ces biais est crucial pour concevoir des produits vraiment centrés sur l'utilisateur. Voici cinq biais cognitifs à connaître et leur impact sur le Product Design.

1. Biais de confirmation

Nous avons tous ce réflexe : tendre naturellement vers des informations qui confirment ce que l’on pense déjà. C'est le biais de confirmation. Dans une phase de User Research, ce biais peut nous pousser à ignorer des feedbacks d'utilisateurs qui contredisent nos hypothèses initiales et à ne retenir que ceux qui les confortent. Le danger ? Concevoir un produit basé sur ce qu’on croît être vrai, plutôt que sur ce que les utilisateurs expriment réellement. La solution ? Avoir un processus itératif de feedback constant et s’entourer d’équipes prêtes à challenger les idées. C’est aussi valable pour la data, il n’est pas rare de pouvoir manipuler les chiffres pour leur faire dire ce que l’on veut. Gardez le à l’esprit et tachez de prendre du recul.

2. Biais d'ancrage

Le biais d’ancrage, c’est quand on accorde trop d’importance à une première information.Exemple : vous définissez une fonctionnalité "clé" au début du projet puis tout tourne autour de ça. Résultat, vous risquez de négliger d’autres fonctionnalités importantes, voire de manquer un pivot crucial. Pour contrer ce biais, rapportez-vous à la vision et aux différents outils qui permettent de s’y conformer (OKR, North Star Metric). Restez flexibles et soyez prêt à reconsidérer les priorités tout au long du cycle de vie du produit, sans rester figé sur les premières hypothèses. Chaque itération apporte son lot de réponse que vous devez prendre en compte pour optimiser, ou tuer, une fonctionnalité.

3. Biais de disponibilité

Ici, on se base sur les informations les plus faciles à se remémorer pour prendre des décisions. Par exemple, après avoir reçu plusieurs retours sur un point spécifique, on peut être tenté de le surévaluer par rapport à d'autres aspects du produit. En Product Design, ce biais peut mener à la création de fonctionnalités inutiles ou peu pertinentes. L'antidote ? Travailler avec des données quantitatives solides et diversifiées, et ne pas se laisser guider uniquement par les exemples récents ou marquants. Rappelez-vous : si les entretiens qualitatifs sont utiles pour identifier la majorité des problèmes d’un produit, on ne peut pas en tirer des conclusions statistiquement fiables pour déterminer les besoins de votre cible.

4. Biais d'optimisme

Ah, l’optimisme… On a souvent tendance à sous-estimer les obstacles et à croire que tout va bien se passer. Mais dans en Product Management, cet excès d'optimisme peut vous conduire à sous-évaluer les risques ou à négliger les contraintes techniques. Pour éviter les mauvaises surprises, il est crucial de toujours envisager le pire (tout en espérant le meilleur !) et de garder en tête que chaque décision comporte des compromis. Pendant les phases d’idéation, tâchez de vous entourer de profils complémentaires qui pourront challenger

5. Biais de substitution

Le biais de substitution consiste à privilégier des mesures simples et quantifiables (comme le temps de chargement ou le taux de clics) au détriment de critères plus subtils mais tout aussi importants (comme l'expérience utilisateur globale). Bien évidemment, il est tentant de se concentrer sur ce qui se mesure facilement, mais cela peut entraîner une vue biaisée de la performance de votre produit. Pensez à inclure des métriques qualitatives dans vos évaluations, même si elles sont plus difficiles à mesurer.

Conclusion

Les biais cognitifs influencent inévitablement les décisions en Product Design et Product Management. L'essentiel est de les reconnaître et de mettre en place des méthodes pour les atténuer. En restant ouvert au feedback, en vous basant sur des données variées, et en testant constamment vos hypothèses, vous pouvez minimiser l'impact de ces biais et concevoir des produits qui impactent positivement le business de votre entreprise et répondent vraiment aux besoins de vos utilisateurs.