Construire des produits où les humains sont la fonctionnalité

La plupart des équipes produit passent leurs journées à optimiser ce qui se passe dans leur produit.

Timeleft passe ses journées à optimiser ce qui se passe une fois que les utilisateurs l'ont fermé.

Chaque semaine, des milliers de personnes ouvrent l'app, répondent à quelques questions, réservent leur place pour une expérience (dîner, café, verre ou running), puis rangent leur téléphone. Pendant deux heures, le produit disparaît. L'expérience se déroule autour d'une table ou pendant un run, là où six inconnus se rencontrent pour la première fois.

Cette simple contrainte change presque toutes les règles du product management.

Au lieu d'optimiser des boucles d'engagement ou des algorithmes de recommandation, l'équipe se concentre sur quelque chose de bien plus difficile : augmenter les chances qu'une vraie conversation ait lieu une fois que l'app n'est plus dans le décor.

Ça soulève des questions produit complètement différentes. Comment construire un produit quand la valeur est créée par des personnes et non par du logiciel ? Comment mesurer le succès quand tes utilisateurs ne passent presque pas de temps dans l'application ? Et comment savoir où s'arrête le produit et où commence la communauté ?

Pour répondre à ces questions, j'ai échangé avec Luba Vyaznikova, VP of Product chez Timeleft, après mon épisode en français avec Maxime (le CEO de Timeleft). Après avoir construit des produits grand public chez API.ai et dirigé pendant plusieurs années des équipes produit chez Badoo, elle aide aujourd'hui à faire passer à l'échelle l'un des produits sociaux qui grandissent le plus vite en Europe.

Disclaimer : les choix d'organisation et les solutions techniques partagés dans cette newsletter ne sont pas faits pour être copiés-collés tels quels. Garde toujours en tête le contexte de ta boîte avant d'adopter quelque chose qui marche ailleurs ! 😊

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La plupart des apps sociales sont conçues pour garder les gens en ligne.

Timeleft a été conçue pour les faire décrocher.

Le principe de la boîte est d'une simplicité presque trompeuse. Chaque semaine, des inconnus sont réunis en petits groupes, envoyés dans un lieu et invités à partager un moment ensemble. L'expérience est volontairement simple. Les utilisateurs répondent à quelques questions, laissent le système de matching composer leur groupe, et viennent.

Derrière cette simplicité se cache un défi produit bien plus difficile.

Contrairement à un produit SaaS, où le logiciel crée l'essentiel de la valeur, Timeleft crée seulement les conditions pour que la valeur apparaisse. L'app peut recommander un restaurant, composer des groupes compatibles et rendre la logistique facile. Mais elle ne peut pas faire en sorte que six inconnus apprécient la compagnie les uns des autres. Cette partie se joue entièrement en dehors du produit.

Ces dernières années, la boîte est allée bien au-delà de son format d'origine, le dîner. En plus des dîners hebdomadaires, Timeleft organise maintenant des rencontres autour d'un café, des groupes de running et des verres dans plus de 160 villes. Selon Luba, la plateforme accueille environ 150 000 participants chaque mois et génère environ 18 millions de dollars d'ARR.

En écoutant Luba, j'ai compris que Timeleft ne se voit pas vraiment comme une boîte qui construit du logiciel.

Elle se voit comme une boîte qui conçoit un écosystème.

Et dès que tu adoptes cet état d'esprit, presque tous les principes produit changent.

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Penser en écosystème

Dans les produits à effet de réseau, ce sont les personnes qui créent la valeur, tandis que le logiciel crée les conditions pour que ces interactions aient lieu.

Cette idée façonne la manière dont Timeleft aborde le développement produit. L'équipe évalue chaque décision produit à travers son impact sur la communauté dans son ensemble. Le pricing, le matching, l'onboarding et les règles d'annulation influencent tous qui rejoint la plateforme, comment les gens se comportent et, au final, la qualité de l'expérience autour de la table.

La plupart des équipes produit évaluent leurs décisions du point de vue de l'utilisateur individuel. Elles améliorent l'onboarding pour augmenter l'activation, simplifient le pricing pour booster la conversion, ou repensent une fonctionnalité pour améliorer l'engagement. Chaque décision est mesurée par son impact sur une étape précise du parcours utilisateur.

Timeleft conçoit pour l'écosystème.

Luba a partagé un exemple simple qui l'illustre parfaitement. Comme beaucoup de produits par abonnement, Timeleft perd le plus d'utilisateurs au paywall. L'équipe a testé une version gratuite sur un marché, en pensant que plus d'inscriptions donneraient un meilleur produit.

Les inscriptions ont augmenté. Les annulations aussi.

Avec moins d'engagement, davantage de participants ne sont pas venus, ce qui a laissé des tables incomplètes et a dégradé l'expérience de tous les autres. L'interface était restée exactement la même, mais la dynamique de la communauté avait complètement changé.

L'expérience a révélé que le pricing faisait bien plus que générer du chiffre d'affaires. Il encourageait aussi l'engagement. Chaque paiement représentait un petit investissement qui augmentait la probabilité que les gens viennent, et chaque participant présent contribuait à une meilleure expérience pour le reste du groupe.

Luba a fait le parallèle avec la décision de Bumble de laisser les femmes envoyer le premier message. On la présente souvent comme une fonctionnalité produit, mais elle a aussi façonné la communauté, en influençant qui choisissait de rejoindre la plateforme et comment les gens interagissaient une fois arrivés.

Le même principe s'applique à tout produit à effet de réseau. Les décisions produit touchent rarement un seul utilisateur isolé. Elles influencent les incitations, les comportements et la composition de la communauté, qui déterminent au final la valeur que crée le produit.

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Mesurer ce qui se passe en dehors de l'app

La plupart des équipes produit optimisent ce qui se passe dans leur produit.

Timeleft doit optimiser ce qui se passe une fois que les utilisateurs l'ont quitté.

Ça crée un défi inhabituel : comment mesurer une expérience que tu ne contrôles pas ?

« En réalité, on ne peut pas créer d'alchimie entre les gens. Ce qu'on peut faire, c'est maximiser les chances qu'elle se produise », explique Luba.

Au lieu de chercher une métrique parfaite, l'équipe s'appuie sur un ensemble de signaux. Après chaque événement, les participants notent leur expérience avec un Experience Score. L'équipe suit aussi si les invités continuent à discuter après l'événement, réservent une autre expérience ou recommandent Timeleft à leurs amis. Aucune de ces métriques ne prouve que de vraies connexions ont eu lieu, mais ensemble, elles donnent une image fiable de la valeur que crée le produit.

C'est le reflet d'un principe plus large du product management. Les équipes cherchent souvent un KPI unique capable de capturer le succès. En réalité, les résultats les plus précieux sont parfois impossibles à observer directement. La confiance entre coéquipiers, la confiance dans un produit ou une vraie connexion humaine ne se mesurent pas avec une seule métrique.

Ce qu'on peut mesurer, ce sont les comportements qui suivent systématiquement ces résultats.

Pour Timeleft, l'objectif est de créer les bonnes conditions pour que de vraies connexions se fassent, puis d'utiliser les signaux que laissent ces interactions pour comprendre si l'expérience a apporté de la valeur.

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Respecter la fréquence naturelle de ton produit

La rétention est devenue l'une des métriques préférées du product management. Ouvre presque n'importe quel playbook de growth et tu trouveras le même objectif : augmenter l'engagement, créer des habitudes, faire revenir les utilisateurs plus souvent. Les produits à usage quotidien sont souvent vus comme la référence absolue, ce qui pousse beaucoup d'équipes à croire qu'une meilleure rétention est toujours le signe d'un meilleur PMF.

Comme beaucoup de startups grand public, Timeleft a essayé d'inciter les utilisateurs à participer à plus d'expériences. L'hypothèse semblait évidente : si les gens aimaient l'expérience, ils devraient naturellement vouloir revenir plus souvent. Mais avec le temps, l'équipe a compris qu'elle ne se battait pas contre un problème produit. Elle se battait contre le comportement humain.

Pour l'expliquer, Luba utilise une analogie simple. Imagine que tu fais le meilleur vol de ta vie entre Londres et Barcelone. Les sièges sont confortables, le service est exceptionnel et tout dépasse tes attentes. Cette expérience ne te donne pas soudain envie d'aller à Barcelone en avion chaque semaine. Ce n'est pas le produit qui limite, c'est le besoin.

Timeleft suit la même logique. Rencontrer cinq inconnus est une activité qui demande beaucoup d'engagement. Il faut du temps, de l'énergie et l'envie de sortir de sa zone de confort. Même les clients les plus heureux n'auront pas forcément envie de revivre cette expérience tous les mercredis, et c'est parfaitement normal.

Cette prise de conscience a profondément changé la façon dont l'équipe pense la croissance. Timeleft se concentre sur le fait d'être le premier produit auquel les gens pensent quand ils ont envie de rencontrer de nouvelles personnes. La croissance vient du fait d'être là quand ce besoin apparaît naturellement, plutôt que de changer sa fréquence.

C'est un rappel utile : chaque produit a son propre rythme. Certains produits résolvent des problèmes qui reviennent chaque jour, d'autres répondent à des besoins qui n'apparaissent qu'occasionnellement. Viser une rétention à la Instagram pour toutes les boîtes peut vite devenir un exercice d'optimisation déconnecté de la réalité de la vie des utilisateurs.

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Faire confiance à ton jugement

« Les utilisateurs sont très bons pour décrire leurs problèmes, mais pas forcément la solution. »

C'est une idée souvent répétée dans les cercles produit, mais peu d'exemples l'illustrent aussi clairement que ceux partagés par Luba.

Travailler sur des produits grand public, c'est gérer un flux constant de feedback. Avis sur l'App Store, tickets de support, sondages, commentaires sur les réseaux sociaux : tout le monde a un avis sur ce qu'il faudrait construire ensuite. La tentation est de traiter ce feedback comme une roadmap. Pour Luba, c'est l'un des moyens les plus rapides de construire le mauvais produit.

Elle se souvient d'une fonctionnalité de son époque chez Badoo qui permettait aux utilisateurs de payer pour écrire à quelqu'un avant de matcher. Sur le papier, ça ressemblait à une expérience terrible. Les femmes n'aimaient pas recevoir des messages non sollicités, tandis que beaucoup d'hommes se plaignaient de payer pour des messages qui ne recevaient jamais de réponse. Les deux côtés étaient mécontents, et chaque nouveau Product Manager qui rejoignait l'équipe proposait de supprimer la fonctionnalité.

Les données racontaient une autre histoire.

Chaque fois que l'équipe testait sa suppression, l'une de ses métriques les plus importantes baissait : le nombre de vraies conversations sur la plateforme. Malgré les plaintes, la fonctionnalité aidait plus de gens à se connecter. La supprimer réglait une frustration visible mais réduisait la valeur globale créée par le produit.

La frustration des utilisateurs était réelle. Le défi pour l'équipe produit était de comprendre comment ce feedback s'inscrivait dans l'écosystème plus large avant de prendre une décision.

On retrouve le même schéma chez Timeleft. L'une des plaintes les plus fréquentes que reçoit l'équipe porte sur le paywall. Les utilisateurs se demandent naturellement pourquoi ils devraient payer pour rencontrer des inconnus. Prise au pied de la lettre, la solution semble évidente : supprimer l'abonnement et laisser les gens découvrir le produit gratuitement.

Mais, comme l'a montré l'expérience décrite plus haut, supprimer le paywall n'a pas amélioré le produit, ça l'a affaibli. La participation est devenue moins fiable, les absences ont augmenté et la qualité de l'expérience a baissé pour tout le monde autour de la table. Écouter les utilisateurs sans comprendre le système aurait mené à la mauvaise décision.

C'est là que le jugement produit devient essentiel.

Le feedback utilisateur a le plus de valeur quand il aide les équipes à comprendre le problème que vivent les utilisateurs. À partir de là, c'est à l'équipe produit d'enquêter, de lancer des expériences et de déterminer quelle solution donne le meilleur résultat.

Comme le dit Luba, le rôle d'un product manager est de combiner le feedback qualitatif avec des expériences, des données de comportement et une compréhension profonde du fonctionnement du produit comme système.

Autrement dit, le feedback est une preuve, pas une stratégie.

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Mieux vaut la passion que l'indifférence

Le feedback négatif est inconfortable.

Tous les product managers l'ont vécu : un avis une étoile, un mail énervé ou un client frustré qui explique pourquoi le produit l'a déçu. Le réflexe est souvent de voir ces utilisateurs comme des risques de churn et de passer à autre chose.

Luba les voit autrement.

Comme Timeleft se trouve au croisement de la solitude, de l'amitié et des rencontres amoureuses, les émotions sont fortes. Un dîner décevant peut être vécu de façon très personnelle. Beaucoup de participants arrivent en espérant rencontrer quelqu'un d'intéressant, se faire de nouveaux amis ou simplement passer une soirée mémorable. Quand ces attentes ne sont pas remplies, ils ont souvent envie de raconter leur expérience.

Contre toute attente, ce n'est presque jamais le feedback qui inquiète le plus l'équipe.

Les utilisateurs qui réagissent avec émotion tiennent encore au produit. Ils avaient des attentes parce que le produit répond à un vrai besoin dans leur vie. Si Timeleft arrive à comprendre ce qui n'a pas marché (trop d'absents, le mauvais lieu, une logistique ratée), il y a de bonnes chances qu'ils reviennent. Ces problèmes sont concrets, et dans beaucoup de cas, ils se corrigent.

La réaction la plus inquiétante, c'est l'indifférence.

Quand quelqu'un dit « C'était bien » ou « Ce n'était juste pas pour moi », il y a souvent très peu de matière pour travailler. L'expérience n'a pas été assez mémorable pour enthousiasmer, mais pas assez décevante pour frustrer non plus. Surtout, ça peut signaler que le produit ne résout tout simplement pas un vrai problème pour cette personne.

Cette distinction guide aussi la façon dont l'équipe répond aux expériences négatives.

Dès que c'est possible, Timeleft recontacte les participants déçus et adapte sa réponse à la raison de leur feedback. Un mauvais lieu peut être changé. Un dîner gâché par des absents mérite une seconde chance. Ces échanges ne relèvent pas seulement du support client, ils servent à rebâtir la confiance dans le produit.

Certains problèmes, en revanche, restent hors du contrôle de l'équipe.

Si quelqu'un repart en disant « Le courant n'est passé avec personne », aucune fonctionnalité ne garantit un meilleur résultat la prochaine fois. L'alchimie humaine, ce n'est pas quelque chose qu'un logiciel peut fabriquer. Le produit peut seulement améliorer les chances.

Construire un produit social, c'est comprendre quelles parties de l'expérience peuvent être conçues et lesquelles dépendent au final des personnes qui l'utilisent. Les grandes équipes produit améliorent les conditions de vraies interactions tout en laissant à la connexion humaine la place de se faire naturellement.

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L'IA accélère l'exécution, pas le jugement

Peu de sujets transforment le product management aussi vite que l'IA.

Comme la plupart des équipes produit, Timeleft l'a adoptée. Les ingés codent plus vite, les équipes support automatisent les tâches répétitives et les product managers peuvent interroger les données en quelques secondes au lieu d'attendre un analyste pendant des jours. Pour Luba, c'est là que l'IA apporte le plus de valeur : elle accélère l'exécution.

Avant qu'elle rejoigne Timeleft, répondre à une simple question produit voulait souvent dire faire des allers-retours avec une équipe data. Aujourd'hui, les product managers peuvent demander à l'IA d'analyser un segment d'utilisateurs, de comparer des expériences ou de générer un rapport presque instantanément. Cette vitesse change la façon de travailler des équipes. Elle supprime des goulots d'étranglement et donne beaucoup plus d'autonomie aux product managers.

Mais c'est là que Luba pose une limite.

Pour Luba, l'IA transforme beaucoup de parties du product management, de l'analyse de données à la documentation. Les décisions produit, en revanche, reposent toujours sur le contexte, les arbitrages et le jugement, ce qui façonne la réponse à la question la plus difficile que se pose chaque équipe : qu'est-ce qu'on construit ensuite ?

Pour expliquer pourquoi, elle utilise une analogie qui résume parfaitement la limite des modèles actuels. Demande à ChatGPT ou à Claude comment devenir un bon père, et tu recevras sans doute des conseils sensés. Passe du temps avec tes enfants. Écoute-les attentivement. Sois patient. Ce sont toutes de bonnes recommandations.

Les suivre, en revanche, ne fait pas automatiquement de quelqu'un un bon père.

Le product management fonctionne de la même façon.

Les décisions produit les plus difficiles demandent aux équipes d'interpréter le contexte, d'équilibrer des priorités concurrentes et de faire des choix avec des informations incomplètes. Ces responsabilités continuent de reposer en grande partie sur le jugement.

Ironie du sort, l'IA rend cette distinction encore plus importante. Quand l'exécution coûte moins cher, la qualité des décisions devient le vrai avantage concurrentiel. Livrer des fonctionnalités plus vite n'a pas beaucoup de valeur si les équipes construisent simplement les mauvaises choses plus efficacement.

Luba a aussi cité une idée de l'article d'Andreessen Horowitz Institutional vs. Individual AI. L'IA a fortement augmenté la productivité individuelle, mais ça ne s'est pas forcément traduit par des boîtes qui valent plus. La plupart des organisations ont adopté de nouveaux outils sans changer en profondeur leur façon de prendre des décisions.

Timeleft l'a vécu directement. Pose la même question à trois salariés qui utilisent le même assistant IA, et tu obtiendras souvent trois réponses différentes, chacune façonnée par son propre historique, son contexte et ses conversations avec le modèle. L'IA est très personnelle. Les organisations, elles, ont toujours besoin d'un jugement partagé.

C'est pour ça que Luba pense que le rôle de product manager évolue au lieu de disparaître.

Les parties répétitives du métier (écrire des rapports, explorer des données, documenter des décisions) sont de plus en plus automatisées. Mais la partie la plus difficile du rôle reste exactement la même : décider où placer le prochain pari.

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• Concevoir les produits comme des écosystèmes. Dans les business à effet de réseau, chaque décision produit façonne autant la communauté que l'expérience utilisateur.
• Mesurer les comportements qui créent de la valeur. Quand le succès se joue en dehors du produit, des métriques indirectes peuvent donner une image plus juste qu'une seule North Star metric.
• Construire autour des vrais besoins des utilisateurs. Le succès d'un produit, ce n'est pas maximiser l'usage, c'est être la meilleure solution quand le besoin apparaît.
• Utiliser le feedback utilisateur pour comprendre les problèmes. Le feedback est une donnée précieuse, mais les décisions produit doivent être validées par des expériences et des données de comportement.
• Accepter ce que ton produit ne peut pas contrôler. Les grands produits suppriment les frictions et créent les bonnes conditions, mais certains résultats, comme l'alchimie entre les gens, resteront toujours hors du contrôle de l'équipe produit.
• Utiliser l'IA pour exécuter plus vite. L'IA devient un excellent outil d'analyse et d'exécution, tandis que le jugement produit reste essentiel pour décider quoi construire ensuite.

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