La plupart des équipes produit n’ajoutent pas des fonctionnalités par plaisir. Elles répondent à des demandes clients, à des opportunités commerciales, à des comparatifs concurrents, à des paris d’innovation.
Le problème n’est pas l’ambition. Le problème, c’est l’accumulation.
Un produit peut devenir « plus complet » tout en devenant moins performant : plus difficile à comprendre, plus coûteux à maintenir, plus long à vendre, et finalement moins utilisé.
À partir d’un certain seuil, chaque nouvelle fonctionnalité ne crée plus de valeur nette ; elle augmente la charge cognitive, la complexité technique et la friction. Le résultat est souvent invisible pendant quelques mois, puis brutal : adoption qui stagne, support qui explose, onboarding interminable, satisfaction qui baisse.
Les décideurs voient alors un paradoxe : le produit fait plus de choses, mais l’impact business est moindre. C’est rarement un sujet d’interface. C’est un sujet de stratégie produit : quelles capacités doivent être centrales, lesquelles doivent être contextuelles, et lesquelles doivent disparaître.
Et si votre meilleur levier de croissance, c’était de retirer des fonctionnalités ?
Premier cas fréquent :
la complexité augmente et le support devient un centre de coûts.
Quand une fonctionnalité ajoute des états, des exceptions, des configurations ou des cas limites, elle multiplie les scénarios d’erreur. Chaque scénario devient un ticket potentiel, une question au CSM, une documentation à maintenir, un risque de régression. Les signaux sont clairs si on les regarde : hausse du volume de tickets par utilisateur actif, augmentation du temps moyen de résolution, concentration des tickets sur quelques écrans ou quelques paramètres, répétition des mêmes incompréhensions.
Un autre indicateur souvent négligé : la part des tickets « comment faire » versus « bug ». Quand les tickets d’usage dominent, ce n’est pas un problème de formation ; c’est un problème de conception ou de pertinence.
Deuxième cas : trop de choix au mauvais moment. Un produit qui présente 12 chemins possibles dès le départ crée une hésitation, donc un abandon.
Les options sont utiles pour des utilisateurs avancés, mais toxiques pour les nouveaux.
Mesurez-le : taux d’activation (les utilisateurs atteignent-ils l’action clé qui correspond à la valeur du produit ?), time-to-value (combien de temps entre l’inscription et la première valeur tangible ?), taux de complétion des étapes d’onboarding, et surtout le taux d’usage par fonctionnalité.
Une feature peut être « aimée » par trois clients stratégiques et pourtant être utilisée par 2 % de la base, tout en augmentant la complexité pour 100 %.
Troisième cas : l’onboarding explose. Plus le produit s’enrichit, plus l’équipe ajoute des écrans d’introduction, des tours guidés, des infobulles, des emails, des webinaires.
Ce n’est pas scalable. Un onboarding qui se complexifie est souvent un symptôme : on essaie de compenser par l’éducation ce qui devrait être réglé par la structure du produit. Surveillez la corrélation entre longueur de l’onboarding et taux d’activation, ainsi que le nombre moyen de jours nécessaires pour atteindre le premier résultat.
Si l’activation baisse alors que l’onboarding s’allonge, vous êtes en train d’augmenter l’effort demandé sans augmenter la valeur perçue.
Reprendre le contrôle ne veut pas dire « faire moins ».
Cela veut dire organiser la valeur. Une approche pragmatique combine quatre leviers.
D’abord supprimer ou masquer par défaut : tout ce qui n’est pas essentiel au moment initial doit être relégué, caché, ou retiré. Masquer ne signifie pas enterrer ; cela signifie ne pas imposer.
De nombreux produits gagnent immédiatement en conversion en réduisant le nombre de décisions à prendre dans les premières minutes.Ensuite, créer des packs cohérents plutôt qu’une liste infinie d’options. Les packs sont une décision de design autant que de positionnement : regrouper des fonctionnalités qui servent un même job (ex. « Démarrer », « Automatiser », « Gouvernance », « Scale ») clarifie la proposition de valeur et facilite la vente.
Troisième levier : la progressive disclosure, c’est-à-dire la révélation progressive des options quand elles deviennent pertinentes. Un utilisateur débutant voit un chemin simple, puis découvre des réglages avancés au moment où il en a besoin, souvent après un premier succès. Cela réduit la charge cognitive tout en préservant la profondeur du produit.
Quatrième levier : un pricing basé sur l’usage, ou au moins des métriques de valeur liées à l’utilisation réelle. Quand le modèle économique est aligné sur l’usage (volumes, automatisations, sièges actifs, traitements, API calls selon le contexte), l’entreprise a un intérêt direct à augmenter l’adoption des fonctionnalités qui comptent, plutôt qu’à empiler des options « pour justifier le prix ».
Ce type de pricing force une discipline : si une feature ne génère pas d’usage, elle n’apporte ni valeur client ni valeur business, donc elle doit être reconsidérée.
L’objectif n’est pas de punir l’utilisateur, mais de créer une relation claire entre bénéfice et coût, et de réduire l’inflation fonctionnelle motivée uniquement par le discours commercial.
Pour décider froidement, il faut un cadre simple, basé sur des données et des arbitrages explicites.
Commencez par instrumenter ce qui manque : activation, time-to-value, taux d’usage par feature, rétention par cohorte, et tickets support catégorisés par fonctionnalité (avec un tag « incompréhension », « configuration », « bug », « limites produit »).
Ensuite, organisez une revue trimestrielle de portefeuille de fonctionnalités, au même titre qu’une revue de roadmap.
L’enjeu est de traiter les features comme des produits internes avec un P&L implicite : elles ont un coût de build, un coût de maintenance, un coût de support, et une valeur mesurable. Voici une mini-checklist pour décider si une fonctionnalité mérite d’exister, ou au moins d’être visible par défaut.
1) Valeur prouvée : est-ce qu’elle augmente un indicateur clé (activation, rétention, expansion) ou répond à un besoin récurrent, pas anecdotique ?
2) Usage réel : quel pourcentage d’utilisateurs actifs l’utilisent au moins une fois par période pertinente, et combien y reviennent ?
3) Impact sur le time-to-value : est-ce qu’elle accélère ou ralentit l’accès à la première valeur ?
4) Coût total : combien de tickets, de bugs, de temps de QA et de dette technique génère-t-elle ?
5) Clarté : peut-on l’expliquer en une phrase simple, orientée résultat, sans prérequis ?
6) Différenciation : est-ce un avantage compétitif, ou une commodité qui complexifie ?
7) Alternatives : peut-on obtenir 80 % de la valeur avec une solution plus simple (paramètre, template, intégration, automatisation existante) ?
Si la fonctionnalité échoue sur plusieurs points, trois options : la supprimer, la réserver à un pack avancé, ou la masquer et l’activer uniquement sur demande (feature flag, add-on, accès admin). Dans tous les cas, formalisez la décision et communiquez-la : la complexité non gouvernée revient toujours.
Ainsi, un produit gagne rarement en performance en ajoutant sans organiser. Les trois symptômes à surveiller sont simples : support qui augmente, choix trop nombreux, onboarding qui s’allonge. Mettez en place un tableau de bord minimal (activation, time-to-value, usage par feature, tickets), puis appliquez une stratégie de simplification structurée : masquer par défaut ce qui n’est pas essentiel, packager pour clarifier, révéler progressivement pour réduire la charge cognitive, et aligner le pricing sur l’usage pour créer une discipline. Terminez par une revue régulière des fonctionnalités avec la checklist : chaque feature doit prouver sa valeur, sinon elle devient un passif. Votre capacité d’innovation dépend moins du nombre d’idées livrées que de votre capacité à maintenir un produit lisible, efficace et rentable.
Et si on échangeait ?
Cela fait sens pour vous et
vous souhaitez comprendre comment on peut
l’appliquer dans votre contexte ?
