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Clef de voûte

#11 - BlaBlaCar - Optimiser de 30% l’acceptation d’une fonctionnalité grâce à la recherche qualitative (Artabaz Shams, VP Product)

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17min |10/06/2021
Play
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Description

Artabaz Shams est VP Product chez BlaBlacar.

Dans cet épisode il revient sur un challenge produit lié au matching entre les conducteurs et les passagers de l'application.

Artabaz a pour mission de réduire la frustration des utilisateurs de la plateforme en faisant appel à la recherche qualitative et à son expertise des biais psychologiques.


On y aborde notamment :


🔨  Comment accroitre considérablement le matching entre conducteurs et passagers avec des fonctionnalités simples

🔨 Comment s'appuyer sur la data lors des phases de tests utilisateurs

🔨 Comment mener une recherche qualitative en évitant au maximum les biais cognitifs et psychologiques

🔨 L'importance de la perception des mots dans le produit


Pour apporter ton soutien au podcast :


1. Note-le 5 étoiles et laisse un commentaire sur Apple podcast pour le faire connaitre à plus de PM et entrepreneurs 

2. Inscris-toi sur clefdevoute.pm pour recevoir les ressources de mes invités et être tenu·e au courant de la sortie des prochains épisodes 👈


Pour progresser et automatiser ta veille sur le product management :


Inscris-toi à Product Inbox, ma curation bimensuelle des meilleurs contenus Product.


Design sonore et conseiller de luxe : Samuel Rozenbaum


Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Description

Artabaz Shams est VP Product chez BlaBlacar.

Dans cet épisode il revient sur un challenge produit lié au matching entre les conducteurs et les passagers de l'application.

Artabaz a pour mission de réduire la frustration des utilisateurs de la plateforme en faisant appel à la recherche qualitative et à son expertise des biais psychologiques.


On y aborde notamment :


🔨  Comment accroitre considérablement le matching entre conducteurs et passagers avec des fonctionnalités simples

🔨 Comment s'appuyer sur la data lors des phases de tests utilisateurs

🔨 Comment mener une recherche qualitative en évitant au maximum les biais cognitifs et psychologiques

🔨 L'importance de la perception des mots dans le produit


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On y aborde notamment :


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🔨 Comment s'appuyer sur la data lors des phases de tests utilisateurs

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Artabaz a pour mission de réduire la frustration des utilisateurs de la plateforme en faisant appel à la recherche qualitative et à son expertise des biais psychologiques.


On y aborde notamment :


🔨  Comment accroitre considérablement le matching entre conducteurs et passagers avec des fonctionnalités simples

🔨 Comment s'appuyer sur la data lors des phases de tests utilisateurs

🔨 Comment mener une recherche qualitative en évitant au maximum les biais cognitifs et psychologiques

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