Choisir une opportunité et ses hypothèses risquées

Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de relier un résultat produit mesurable à des opportunités et à plusieurs solutions dans un arbre opportunités-solutions, de choisir une opportunité cible et d'identifier l'hypothèse la plus risquée à tester.

Dans quel module

Comprendre le problème

Quel problème, pour qui, et quelles preuves en avons-nous ?

Leçons du module

1. Formuler un problème testable
2. Conduire et synthétiser des entretiens de discovery, avec l'IA
3. Personas et job stories fondés sur des preuves
4. Choisir une opportunité et ses hypothèses risquées (cette leçon)

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Concevoir et valider une expérience produit avec l'IA

• Formuler un énoncé de problème centré utilisateur, testable et appuyé sur des preuves de discovery.
• Préparer, conduire et synthétiser des entretiens de discovery sans biais, en utilisant l'IA pour la préparation et la synthèse sans lui déléguer le jugement.
• Construire un persona et des job stories fondés sur des verbatims, puis choisir une opportunité cible dans un arbre d'opportunités.
• Cartographier un parcours avec ses cas limites et le traduire en wireframes basse fidélité qui couvrent tous les états d'écran.
• Choisir la fidélité et l'outil d'un prototype (y compris un outil de prototypage IA), conduire un test d'utilisabilité et prioriser les problèmes observés.
• Prioriser un backlog avec une méthode explicite (RICE, MoSCoW, valeur / effort), en rendant visibles les hypothèses du score, et justifier l'arbitrage.
• Construire une roadmap orientée résultats avec critères de succès, et rédiger une spec de handoff avec critères d'acceptation.

Formations liées

• Écrire des specs que les développeurs et les agents IA comprennentConfirmé · ~2 h 30 min
• Instrumenter un produit et utiliser les données pour déciderConfirmé · ~3 h 30 min
• Prioriser et construire une roadmap orientée résultatsConfirmé · ~2 h 30 min