a16z aux entrepreneurs : plutôt que de sauver un faible taux de rétention, il vaut mieux se transformer directement

Auteur : andrew chen, a16z

Compilation : Tim, PANews

Je suis fixée sur les données de la courbe de conservation depuis plus de 15 ans.

J'ai vu des milliers de courbes de rétention, et c'est l'un des premiers indicateurs que je demande à consulter lors de l'évaluation des startups. J'ai parcouru des milliers de bases de données, analysé des courbes de rétention décomposées par différentes dimensions de segmentation. En tant que constructeur de produit, j'ai également observé cet indicateur sous un autre angle. J'ai réalisé des centaines de tests A/B, rédigé d'innombrables versions de guides d'onboarding et d'e-mails de notification, essayant de changer la forme de la courbe de rétention.

Le test A/B (également appelé test fractionné ou test en seau) est une méthode expérimentale aléatoire utilisée pour comparer deux versions d'un produit (version A et version B). L'objectif principal est de déterminer laquelle des versions est la plus performante pour atteindre les objectifs fixés, en collectant des données et en analysant le comportement des utilisateurs.

D'après les résultats, il existe certaines régularités ici.

Tout comme les lois de la physique, il est étrange que, avec le temps, il y ait toujours certaines régularités déterministes qui apparaissent. Voici quelques exemples que je souhaite partager :

• Vous ne pouvez pas améliorer un mauvais taux de rétention des utilisateurs. Oui, ajouter plus de fonctionnalités de notification n'améliorera pas votre courbe de rétention. Vous ne pouvez pas atteindre un bon taux de rétention des utilisateurs par des tests A/B.
• Le taux de rétention ne fera que diminuer, il n'augmentera pas. Et de manière étrange, sa vitesse de déclin suit effectivement une loi de demi-vie prévisible. Le taux de rétention précoce peut prédire la performance de rétention ultérieure.
• Les revenus retenus augmentent, tandis que l'utilisation retenue diminue. La bonne nouvelle est que : bien que les utilisateurs puissent progressivement disparaître, ceux qui restent dépensent parfois plus !
• Le taux de rétention est étroitement lié à votre catégorie de produit. Il existe des raisons innées et des facteurs acquis. Malheureusement, vous êtes condamné à ne pas pouvoir faire de l'application de réservation d'hôtels un produit utilisé quotidiennement.
• Lorsque les utilisateurs se développent et croissent, le taux de rétention devient plus faible. Les utilisateurs de la plus haute qualité proviennent de la croissance précoce et naturelle, tandis que les utilisateurs acquis plus tard sont les moins performants.
• La perte d'utilisateurs est asymétrique, il est beaucoup plus facile de perdre un utilisateur que de le regagner.
• Le calcul du taux de conservation est très difficile. Des facteurs saisonniers existent effectivement, la nouvelle version de test mise en ligne peut perturber les données, et des vulnérabilités dans le système peuvent également apparaître. D365 est un indicateur réel, mais il ne faut pas se fier uniquement à ce résultat.
• Croissance virale mais taux de rétention extrêmement faible, ce qui mènera inévitablement à l'échec. Nous avons vérifié cette conclusion à plusieurs reprises sur différentes plateformes et catégories.
• Une excellente rétention des utilisateurs est un véritable miracle. Lorsque vous êtes vraiment témoin de ce miracle, vous serez extrêmement impressionné.

Nous allons analyser ces points un par un.

Vous ne pouvez pas sauver un mauvais taux de rétention des utilisateurs. Vous avez déjà vu cela de vos propres yeux : vous avez passé des mois à développer un nouveau produit, puis vous l'avez officiellement lancé. Le premier choc est que les données de rétention initiales des utilisateurs sont désastreuses. À ce moment-là, le développement du produit a déjà duré plusieurs mois et il est trop tard pour revenir en arrière, comment améliorer la rétention ? À ce stade, une idée vous vient à l'esprit : pourquoi ne pas ajouter une fonction de notification pour rappeler aux utilisateurs de revenir ? Ou ajouter une multitude de nouvelles fonctionnalités ? Ou peut-être effectuer un test A/B sur la page d'atterrissage pour améliorer le taux de conversion ?

Je pense que nous savons tous comment cela va se terminer. Malheureusement, lorsqu'un produit a un mauvais taux de rétention, il est souvent extrêmement difficile de renverser la situation, on peut presque dire que c'est mission impossible. Bien sûr, il pourrait y avoir des améliorations marginales. Supposons que votre taux de rétention le lendemain soit de 40 % et que l'objectif soit de l'augmenter à 50 %, cela est tout à fait réalisable et vaut la peine d'être poursuivi. Mais si le taux de rétention le lendemain n'est que de 10 %, cela signifie probablement que le produit que vous avez créé ne correspond pas du tout à la demande du marché, et toutes les optimisations localisées autour des tests A/B et des notifications ne suffiront pas à renverser la situation fondamentale. Lorsque des mois de temps de développement et des coûts irrécupérables sont une réalité, il est difficile pour les gens de ne pas se battre désespérément. Mais je pense que dans la plupart des cas, il est préférable de prendre une décision immédiate de se transformer.

Cette transformation visant à améliorer la rétention des utilisateurs nécessite une refonte complète de la page d'accueil de l'application. Si elle était initialement présentée sous forme de flux d'informations, elle devrait peut-être évoluer vers un processus structuré étape par étape ; si la fonction principale du produit réside dans le partage, peut-être faudrait-il plutôt se concentrer sur la création et la collection de contenu. Vous pourriez avoir besoin de décrire le positionnement du produit de manière radicalement différente, voire de vous aligner sur les produits concurrents. Cela doit être réalisé à grande échelle et sous plusieurs dimensions, plus c'est complet, mieux c'est, car c'est la seule façon de renverser la situation de faible rétention des utilisateurs.

Le taux de rétention diminuera, mais ne remontera pas. La courbe de rétention se présente généralement sous la forme d'un modèle de courbe géométrique très régulier. Par exemple, j'ai observé que de nombreuses courbes suivent cette règle : quel que soit le taux de rétention du premier jour, le septième jour, il diminuera de 50 % ; quel que soit le taux de rétention du septième jour, le trentième jour, il diminuera à nouveau de 50 %. Avec le temps, le taux de rétention final peut tendre vers zéro, et si la chance est de notre côté, il pourra peut-être se maintenir globalement autour de 10 %. Ce modèle de déclin est prévisible.

Vous n'avez jamais vu une courbe qui monte d'abord, puis descend, puis remonte, c'est impossible. En d'autres termes, si le taux de rétention précoce n'est pas suffisamment bon, alors le taux de rétention tardif risque également d'être peu idéal. Vous devez commencer fort pour bien finir.

Il y a certaines exceptions notables dans cette règle qui doivent être spécifiquement mentionnées :

• Certains produits sont très hardcore (comme le poker en ligne). Le taux de rétention des utilisateurs pour ce type de produit peut être relativement bas, mais les utilisateurs qui restent sont souvent extrêmement fidèles et dépensent beaucoup, prouvant que ce modèle peut également réussir.
• Pour les produits ayant des effets de réseau (comme les réseaux sociaux, les outils de collaboration ou d'autres produits avec des effets de réseau), les nouveaux utilisateurs peuvent commencer par être actifs, mais leur activité peut ensuite diminuer temporairement. Cependant, si le produit parvient à réactiver d'anciens utilisateurs grâce à un nombre croissant de nouveaux utilisateurs, il y a généralement une légère courbe de reprise du taux de rétention. Cette situation est extrêmement rare, mais une fois réalisée, elle est spectaculaire.
• Les revenus retenus s'élargissent, tandis que l'utilisation retenue diminue. L'une des meilleures et des plus importantes caractéristiques de la courbe de rétention est qu'elle peut s'appliquer à la fois aux utilisateurs et aux revenus. Jusqu'à présent, nous avons principalement discuté de la rétention des utilisateurs, mais malheureusement, la rétention des utilisateurs montre toujours une tendance à la baisse, ce qui n'est pas idéal. D'autre part, la rétention des revenus est très intéressante, car les utilisateurs qui restent dépensent souvent plus d'argent sur votre plateforme au fil du temps.
• C'est l'un des plus grands avantages des produits SaaS B2B. Prenons l'exemple de Slack, si vous observez les données des groupes d'utilisateurs, vous constaterez que sa courbe de rétention suit une tendance à la baisse, tout comme d'autres produits. Certaines personnes l'acceptent, d'autres ne s'y intéressent pas. Mais pour les entreprises qui investissent du temps à déployer Slack, le produit commence à croître naturellement, et les revenus que vous tirez de ces entreprises augmentent également de jour en jour. La courbe de rétention des revenus ne diminue pas, mais augmente, ce phénomène est très étonnant, mais malheureusement, il ne s'applique pas à la plupart des produits grand public. C'est cette caractéristique qui fait que les produits B2B ont un modèle commercial plus fluide que les produits grand public.
• Le modèle des applications pour consommateurs est plus proche d'Amazon, vous pourriez initialement n'acheter que des livres et de la musique, mais à mesure que les fonctionnalités des produits s'élargissent, vous commencerez progressivement à les utiliser pour acheter de plus en plus de produits. C'est pourquoi la valeur totale à vie des utilisateurs dans le produit n'a essentiellement pas de limite. Nous avons observé un phénomène similaire chez Uber : bien que le groupe d'utilisateurs puisse diminuer avec le temps, les dépenses de transport initialement utilisées uniquement pour les transferts à l'aéroport s'étendent progressivement à des scénarios de restauration ou de navette. Ainsi, la courbe de rétention des utilisateurs présente une tendance à la baisse, mais la courbe de rétention des revenus continue d'augmenter.
• Le taux de rétention est étroitement lié à la catégorie de produit. J'ai déjà écrit par le passé sur les facteurs innés et acquis concernant le taux de rétention. La réalité est que de nombreux produits ont des cas d'utilisation naturels, comme les outils de collaboration ou les logiciels de programmation, que vous pouvez utiliser quotidiennement au travail, mais le nombre maximum de jours d'utilisation est de 5 jours actifs sur 7 jours de la semaine. En revanche, les systèmes d'alerte de vulnérabilités espèrent que les utilisateurs ne les utilisent pas fréquemment. Il en va de même pour les biens de consommation, les gens consultent quotidiennement des nouvelles, des communications et des applications sociales, mais n'utilisent généralement pas fréquemment des guides de référence médicale. Certaines applications, bien que peu utilisées, ont un taux de rétention très élevé, comme les applications météorologiques ou bancaires. En revanche, des catégories comme les jeux, bien que captivantes et utilisées fréquemment, entraînent généralement une perte d'utilisateurs quelques semaines après la consommation du contenu.
• Les facteurs innés et acquis sont importants car ils révèlent une réalité selon laquelle de nombreux nouveaux produits ont du mal à percer. Si vous développez une application de voyage axée sur les réseaux sociaux, mais que la fréquence des voyages n'est déjà pas élevée, alors créer un produit dont la mission centrale est l'interaction entre amis sera extrêmement difficile. Une approche plus judicieuse consiste à accepter sa nature d'utilisation peu fréquente, à améliorer la capacité de monétisation en contrôlant les étapes de transaction, ou à intégrer des scénarios d'utilisation fréquents comme Yelp le fait avec les restaurants et la vie nocturne, tout en conservant la fonctionnalité de voyage. Il est vraiment difficile de nager à contre-courant, et ce que nous pouvons faire est très limité.

C'est pourquoi, si l'on souhaite créer une application avec un taux de rétention très élevé et une fréquence d'utilisation extrêmement élevée, il est très probable qu'il faille choisir des domaines que les utilisateurs considèrent comme des produits essentiels du quotidien pour le développement. Cela signifie qu'une application réussie occupera très probablement le temps d'utilisation d'autres produits quotidiens, tout comme j'ai considérablement réduit le nombre de recherches sur Google après avoir utilisé fréquemment ChatGPT ; lorsque j'ai commencé à utiliser Substack pour lire et écrire des blogs, j'ai progressivement abandonné d'autres types de logiciels de nouvelles sociales.

Lorsque la base d'utilisateurs s'élargit, le taux de rétention tend souvent à diminuer plutôt qu'à augmenter. Même si vous parvenez à créer un produit avec un taux de rétention élevé, les gens ont souvent tendance à extrapoler en appliquant directement les comportements, la capacité de monétisation et les habitudes d'utilisation des utilisateurs existants à un marché plus vaste, pensant que si l'on multiplie quelques bons petits données par des données massives, on obtiendra naturellement des résultats macroéconomiques impressionnants. Mais la réalité est souvent la suivante : avec la croissance de la base d'utilisateurs, des problèmes commencent à se manifester. Par exemple, lorsque vous commencez à élargir votre base d'utilisateurs Android et le marché international, et à acquérir plus de clients par le biais de canaux de marketing payants, vous constaterez rapidement une baisse sur tous les indicateurs clés.

La raison en est que les utilisateurs de qualité apparaissent souvent tôt. Les groupes d'utilisateurs ayant le plus grand potentiel de monétisation, la volonté la plus forte, le degré de numérisation le plus élevé et le comportement en ligne le plus actif commencent généralement à utiliser le produit dès ses débuts par le biais de recommandations d'amis. À mesure que de nouveaux utilisateurs sont acquis par d'autres canaux plus tard, le produit peut ne pas correspondre à leurs besoins. Par exemple, si vous développez une application iPhone pour des étudiants universitaires dans des pays occidentaux, lorsque vous vous étendez aux utilisateurs Android sur les marchés émergents, les paramètres fonctionnels peuvent ne pas être entièrement adaptés, et tous les indicateurs vont naturellement décliner. Bien qu'il soit possible d'optimiser et d'améliorer en continu par la suite, je peux vous garantir que les résultats ne pourront jamais être comparés à ceux du groupe d'utilisateurs précoces.

Alors, la question se pose : avec la croissance du nombre d'utilisateurs, la qualité des utilisateurs diminue progressivement, ont-ils toujours de la valeur ? Le produit peut-il continuer à être rentable ? Plus important encore, peut-on retenir le groupe d'utilisateurs clés de haute valeur qui ont rejoint tôt ?

Pas étonnant que ces premiers utilisateurs soient souvent appelés "groupe d'or".

La perte d'utilisateurs présente une asymétrie. Les utilisateurs perdus sont extrêmement faciles à perdre, en fait, la plupart des produits perdent 90 % voire plus de leurs utilisateurs au cours des 30 premiers jours. En même temps, il est extrêmement difficile de reconquérir des utilisateurs déjà perdus. Cette asymétrie entre l'acquisition et la perte est précisément la caractéristique centrale de la perte d'utilisateurs. La situation est souvent si mauvaise que, plutôt que d'essayer de récupérer d'anciens utilisateurs, il est plus facile d'acquérir directement de nouveaux utilisateurs.

C'est précisément pour cette raison que tenter de réveiller les utilisateurs inactifs par l'envoi de réductions ou d'offres promotionnelles dans le cadre du marketing de cycle de vie est souvent coûteux et peu efficace. En revanche, une méthode plus efficace consiste à permettre aux utilisateurs actifs existants de réactiver les utilisateurs inactifs par l'utilisation naturelle du produit. Par exemple, lorsqu'un professionnel essaie un nouvel outil de gestion de projet mais ne parvient pas à l'utiliser de manière continue, l'envoi d'e-mails de rappel bombardés à sa boîte de réception est peu susceptible de récupérer l'utilisateur. Une méthode plus efficace consiste à faire inviter cet utilisateur par ses collègues à revenir sur l'outil pour participer à un nouveau projet, c'est là une approche efficace. Cela dit, la mise en œuvre de cette stratégie est extrêmement difficile et complexe, et généralement, seuls les produits dotés d'effets de réseau (c'est-à-dire de fonctionnalités de partage et de collaboration) peuvent l'adopter.

Le taux de rétention est très délicat et difficile à mesurer. Lorsque les gens parlent de taux de rétention, ils ont souvent tendance à mesurer la situation du premier jour, de la première semaine et du premier mois, mais discutent rarement de ce qui se passera deux ans plus tard. Cela est dû au fait que lors du développement de produits, l'équipe a besoin d'une période suffisamment courte et d'indicateurs faciles à mesurer pour prendre des décisions. Par conséquent, bien que le taux de désabonnement annuel des utilisateurs ou la capacité de monétisation à long terme soient extrêmement importants, les gens ont tendance à ne pas les mesurer, mais plutôt à se concentrer sur des indicateurs faciles à mesurer à court terme. Cependant, cette approche présente de nombreux problèmes.

Malheureusement, de nombreuses catégories de produits sont fortement affectées par des fluctuations saisonnières. Les domaines du commerce électronique, du tourisme, des services de santé ou des rencontres en ligne en sont des exemples typiques. Même la manière dont les entreprises utilisent les logiciels commerciaux connaît des variations cycliques. Les facteurs saisonniers peuvent perturber le jugement, vous pourriez constater une baisse des données mensuelles ou trimestrielles, mais est-ce vraiment parce que les nouvelles fonctionnalités ne sont pas populaires ? Ou est-ce que les comportements des utilisateurs au cours de ce trimestre sont différents ? Lorsqu'il y a un retard important dans les données de rétention, il est en effet difficile de procéder à une évaluation efficace.

De même, qu'il s'agisse de failles dans le programme, de nouveaux tests effectués ou de nouvelles campagnes de marketing, ces facteurs peuvent perturber les données. En fin de compte, vous constaterez que vous consultez constamment des rapports montrant des fluctuations des courbes de rétention, mais chaque donnée est accompagnée d'une note explicative, car l'équipe doit vérifier si la nouvelle version Android lancée a causé des comparaisons sans rapport.

Une croissance utilisateur folle et un taux de rétention désastreux sont voués à l'échec. De nombreux développeurs de nouveaux produits se concentrent souvent excessivement sur l'inscription de nouveaux utilisateurs, tout en ignorant complètement la rétention des utilisateurs. Après tout, si l'on veut simplement voir un graphique à courbe en constante augmentation, pourquoi ne pas élargir directement le flux à l'entrée de l'entonnoir pour mettre en avant une croissance rapide ? Ainsi, après avoir levé d'importants fonds de capital-risque, il n'est pas trop tard pour résoudre lentement le problème de la rétention des utilisateurs.

Ce phénomène est courant dans l'industrie actuelle : un créateur promeut son application auprès de millions de fans, ou une vidéo publiée entraîne une explosion des revenus, le produit connaît alors une augmentation rapide des utilisateurs grâce à TikTok. Bien que le taux d'utilisation réel et la situation de perte d'utilisateurs ne soient pas idéaux, ce phénomène continue de se produire.

L'industrie technologique a déjà mené d'innombrables expériences de ce type. La conclusion est toujours la même : les produits qui se propagent de manière virale mais ont une mauvaise rétention des utilisateurs finiront par disparaître, car le problème de rétention est difficile à résoudre. Lorsque l'effet de nouveauté s'estompe, l'acquisition d'utilisateurs ralentit, et finalement, vous ferez face à une situation désastreuse tant en acquisition qu'en rétention des utilisateurs, plus vous montez haut, plus la chute est sévère.

Nous avons déjà été témoins de ce phénomène dans de nombreux contextes. Au début des réseaux sociaux, de nombreux produits ont connu une forte croissance en envoyant des spams à l'aide d'adresses e-mail et de carnets d'adresses des utilisateurs, mais ont finalement conduit ces derniers vers des produits de mauvaise qualité. Parfois, il suffit que les utilisateurs s'abonnent à des services de sonneries de mauvaise qualité pour que les entreprises tentent de monétiser et de réaliser des bénéfices. Mais ce n'est qu'avec l'apparition de Facebook, grâce à des innovations dans l'expérience utilisateur telles que le fil d'actualité et l'identité réelle, qu'il a finalement été possible de créer un produit à la fois hautement viral et capable de maintenir une forte fidélité des utilisateurs. Une situation similaire se produit également dans le domaine des applications mobiles, où l'on peut parfois voir des applications qui explosent soudainement grâce à des invitations par SMS forcées, mais si le produit manque de fidélité, l'ensemble du modèle s'effondre rapidement.

Un taux de rétention élevé est tout simplement magique. En lisant cet article, vous pourriez ressentir une certaine frustration, je sais que lancer un projet peut parfois être difficile. Mais quand un produit fonctionne vraiment, ce sentiment est incomparable. Lorsque vous assistez en personne à un produit atteignant un taux de rétention de 50 % sur 30 jours (je le constate tous les quelques années), l'impact est indescriptible. Je réalise progressivement que ces succès éphémères ne sont pas dus à des méthodes systématiques de test A/B détenues par les créateurs, ni à l'atteinte des objectifs grâce à un processus itératif rapide, le véritable facteur clé réside dans cette étincelle de magie. Cette magie provient d'une percée dans la compréhension du marché ou des besoins des clients, bien que cela semble évident rétrospectivement, elle permet au produit d'obtenir un taux de rétention exceptionnel en étant le premier à réaliser cette prise de conscience. Aujourd'hui, c'est le même principe que nous appliquons à l'évaluation des logiciels de visioconférence, des fonctions de photos éphémères ou de l'intelligence artificielle magique capable de répondre à n'importe quel sujet, cette magie ne peut être obtenue simplement par l'itération et les tests axés sur les indicateurs.

Le véritable problème

Vous pourriez avoir une grande question après avoir lu tout ce qui précède : attendez, comment réaliser un taux de fidélisation élevé ? (Si je pouvais répondre à cette question avec des méthodes déterministes, mon travail en tant qu'investisseur dans des startups serait beaucoup plus facile, n'est-ce pas ?)

Mais faisons de notre mieux. Dans les points que j'ai mentionnés ci-dessus, il y a en fait quelques indices enterrés : l'idée est vraiment importante.

Si vous souhaitez un produit avec un taux de rétention élevé, vous devez choisir une catégorie qui possède déjà un taux de rétention élevé.

Vous devez choisir une catégorie de produit que vous utilisez déjà dans vos produits existants chaque jour.

Vous allez construire un produit qui concurrence directement celui-ci.

Si vous gagnez, vous cesserez d’utiliser ce produit et utiliserez votre propre produit à la place.

C'est une demande très élevée, mais je pense que réfléchir à cela est un bon début.

Bien sûr, si le produit que vous créez entre en concurrence directe avec les produits existants, vous pourriez vous demander : "Faire en sorte que les utilisateurs changent de camp est vraiment très difficile." En effet. C'est pourquoi vous devez décider de prendre des risques de marché suffisants, mais cela doit être des risques modérés, en redéfinissant le mode d'interaction de base par le lancement de produits nouveaux et uniques. Cependant, l'innovation dont il est question ici fait probablement référence à une amélioration de 20 %, et non à une innovation de rupture de 80 %. Idéalement, vous devriez être en mesure de permettre aux utilisateurs de comprendre cette innovation de manière rapide et intuitive dans la première minute d'utilisation.

À ce moment-là, on ne peut pas échapper à l'une des questions que les investisseurs posent le plus souvent et qui sont les plus difficiles à répondre : "Pourquoi cela fonctionne-t-il maintenant ?". Car votre réponse doit souligner qu'il y a actuellement une nouvelle tendance dans l'industrie, comme des technologies générales telles que les grands modèles de langage, ou des tendances sociales telles que la saturation excessive des médias sociaux, qui rendent votre idée innovante particulièrement opportune.

Cela vous permettra de rapidement prendre des parts de marché existantes, et il est plus probable d'atteindre un excellent taux de rétention des utilisateurs au début. Le timing est crucial. Si le timing n'est pas bien saisi et que vous entrez dans un domaine à faible attention, avec une différenciation de produit insuffisante, vous vous rendrez compte que vous avez simplement transformé le problème de rétention des utilisateurs en un défi d'acquisition des utilisateurs. La difficulté de développer un nouveau navigateur Web réside dans le fait qu'une fois que vous réussissez, la fidélité des utilisateurs sera extrêmement élevée. Mais les gens sont très satisfaits des navigateurs existants, et faire essayer un nouveau produit aux utilisateurs nécessite en soi un effort coûteux et complexe.

C'est pourquoi je ne blâme pas ceux qui avancent des idées comme "Cursor pour un certain domaine" ou "Figma pour une certaine industrie", tout comme le concept d'"Uber pour un certain secteur vertical" dans le passé. Ils essaient de tirer parti des marchés et des comportements existants afin d'éviter d'énormes risques de marché.

Si vous pouvez saisir avec précision les avantages différenciés, saisir le bon moment sur le marché, répondre aux besoins d'un grand nombre d'utilisateurs, tout en trouvant un positionnement produit central, alors ce modèle peut effectivement réussir.

Comment ouvrir de nouveaux marchés ?

Le point de vue opposé est que les nouveaux marchés sont souvent plus excitants que les marchés existants. Le secteur technologique ne devrait-il pas construire de toutes nouvelles choses, plutôt que d'innover de 20 % sur d'anciennes ? Bien sûr, cela n'est pas faux, mais je pense que ce type de produit ne représente qu'une très petite partie.

Mon objection à cela est la suivante : en réalité, la plupart des produits ont hérité d'une certaine "vieille chose", même si ces anciens produits sont rapidement oubliés.

Avant l'arrivée d'Instagram, il y avait Hipstamatic, une application qui a dominé le classement des applications de photographie payantes sur l'App Store dans ses débuts, prouvant le potentiel de marché immense des fonctionnalités de filtre. Tout comme Google n'était pas le premier moteur de recherche (il était en réalité le dixième à entrer sur le marché, précédé par des plateformes telles que Lycos, Excite, Infoseek, etc.), ces exemples montrent à la fois la forte demande des utilisateurs pour les fonctions de recherche et révèlent les difficultés de la commercialisation des moteurs de recherche à leurs débuts. Tesla n'est pas le créateur de la voiture électrique, et l'iPhone n'est pas le premier produit de smartphone. L'histoire prouve à maintes reprises que ceux qui déterminent véritablement la dynamique du marché sont souvent les dixièmes innovateurs. Ce phénomène est appelé "avantage du retardataire", et je pense que ce point de vue est très éclairant.

Cependant, il arrive parfois qu'une véritable innovation se produise. La naissance d'Uber a consisté à transformer l'action de prendre un taxi hors ligne en une application en ligne, et non à partir d'une application de covoiturage déjà très réussie (à l'époque, Lyft n'était qu'un étrange service de réservation de bus). Prenons ChatGPT, OpenAI a mis cinq ans à passer de l'idée à la véritable montée en puissance de la troisième version, sans aucune feuille de route de remplacement disponible pour référence. Ce type de parcours d'innovation est exceptionnel, et c'est la source de motivation qui permet à l'industrie technologique de prospérer, car ils ouvrent de nouvelles catégories de produits en prenant de réels risques.