Des avis à la roadmap : comment transformer les avis App Store et Google Play en décisions produit | Revibu - Transformez vos avis en décisions produit

La plupart des équipes voient les avis App Store et Google Play de deux manières :

comme un score de réputation (la note monte ou descend)
comme une corvée de support (il “faut” répondre pour éviter la colère des utilisateurs)

Pour les meilleures équipes produit, les avis sont tout autre chose :

Les avis sont l’un des signaux produit les plus clairs, rapides et honnêtes que vous pouvez obtenir sur une app mobile.

Tous les jours, vos utilisateurs vous disent :

ce qui est cassé
ce qui est incompréhensible
ce qui manque
ce qui les surprend positivement

Le vrai problème, ce n’est pas d’avoir ce signal. C’est de transformer des avis bruts en entrée structurée que votre roadmap et vos sprints peuvent réellement exploiter.

Dans cet article, on va parcourir un cadre concret pour passer de :

Avis → Signaux → Priorités → Roadmap → Boucle de feedback

On verra aussi où un outil comme Revibu s’insère dans ce flux – surtout si vous en avez marre de vivre dans des exports CSV et des copier-coller.

1. Pourquoi les avis d’app sont un signal produit à part

Par rapport aux autres canaux de feedback (enquêtes, NPS, tickets, interviews…), les avis App Store & Google Play ont quelques caractéristiques très particulières :

Ils sont non sollicités – l’utilisateur ne répond pas à un questionnaire, il parle parce qu’il en ressent le besoin.
Ils sont écrits juste après une expérience réelle (bonne ou mauvaise).
Ils sont publics et durables – ils influencent directement votre note et votre conversion.
Ils sont rattachés à un contexte : version, pays, parfois device.

C’est exactement ce que veut un PM :

voir ce qui fait suffisamment mal pour que l’utilisateur prenne la peine d’écrire
voir quelles releases ont introduit de nouveaux problèmes
voir quels marchés souffrent ou performent

Le revers, c’est évident : les données sont chaotiques.

langues multiples
emojis, fautes, ironie
avis qui mélangent plusieurs sujets (“super design mais crash au lancement”)
pics de volume après un lancement ou une campagne

Si vous lisez tout à la main, vous y passez un temps fou… pour finir avec une impression vague.

Le vrai levier, ce n’est pas de “lire plus d’avis”. C’est de construire un pipeline avis → roadmap.

2. Les anti-patterns : pourquoi la plupart des équipes restent au stade “on les lit de temps en temps”

Avant de parler d’un bon système, mettons un nom sur les travers qu’on voit partout.

2.1 Ne regarder que les extrêmes

On se précipite sur tous les avis 1★
On survole les 5★ pour flatter l’ego
On ignore les 3–4★ qui contiennent souvent le feedback le plus utile

Résultat : on ne voit que les incendies et les compliments, jamais les patterns structurels.

2.2 Le tagging manuel dans un tableur

Quelqu’un exporte les avis en CSV une fois par mois, crée un Google Sheet avec :

“Bug”, “Demande de fonctionnalité”, “UX”, “Prix”, “Autre”

…et essaie de taguer chaque ligne à la main.

Résultat :

ça ne scale pas au-delà de quelques centaines d’avis
les tags ne sont pas cohérents entre les personnes
personne ne fait assez confiance au fichier pour l’utiliser vraiment en priorisation

2.3 Aucun lien avec les outils de roadmap

Même quand des thèmes ressortent, ils restent dans des slides ou des docs Notion.

les tickets Jira / Linear ne sont pas reliés aux avis
les PM ne peuvent pas voir rapidement combien d’utilisateurs demandent X
le support ne sait pas ce qu’il advient des remontées qu’il a signalées

Résultat : les avis deviennent un rituel parallèle, pas un input de la décision produit.

3. Un cadre simple : Avis → Signaux → Décisions → Changements → Suivi

Vous n’avez pas besoin d’une grosse équipe data. Vous avez besoin d’un flux répétable.

Voici un framework que vous pouvez mettre en place en quelques semaines.

Étape 1 – Centraliser tous les avis au même endroit

Objectif : arrêter de jongler entre App Store Connect et Google Play Console.

Faites remonter les avis des deux stores dans une seule inbox.
Normalisez les champs :
- store (App Store / Google Play)
- note
- langue / pays
- version
- appareil / OS quand dispo

À ce stade, on ne cherche pas à être “intelligent”. On veut juste tout voir au même endroit.

Dans Revibu, c’est le comportement par défaut : dès que vous connectez vos stores, tout arrive dans une inbox unifiée par app.

Étape 2 – Taguer et regrouper les avis avec l’IA (mais garder la main)

La vraie question que vous voulez pouvoir poser, c’est :

“De quoi parlent vraiment les utilisateurs, et comment ça évolue dans le temps ?”

Pour y répondre, il faut de la structure :

Type
- Bug / crash / performance
- Demande de fonctionnalité
- UX / ergonomie
- Prix / facturation
- Contenu / catalogue / données
Sujet
- onboarding
- login / authentification
- recherche
- notifications
- fonctionnalité payante spécifique
- etc.
Sentiment & intensité
- négatif / neutre / positif
- “furieux”, “frustré”, “un peu agacé”, “ravi”

Faire ça à la main ne scale pas. Faire ça uniquement avec l’IA sans revue humaine est dangereux.

Le bon compromis :

laisser l’IA faire un premier passage (classification, regroupement, extraction de mots-clés)
laisser des humains corriger et affiner là où ça compte

Dans Revibu, cette première couche est automatique :

les avis sont classés dans des catégories haut niveau (bug, feature, UX…)
on extrait des mots-clés et entités que vous pouvez réutiliser dans vos filtres et règles

Vous pouvez ensuite enrichir avec vos propres tags si besoin.

Étape 3 – Transformer les signaux en inputs de priorisation

Une fois les avis structurés, vous pouvez commencer à poser des questions produit, pas juste des questions support.

Par exemple :

“Quels bugs sont le plus souvent mentionnés sur les 30 derniers jours, par pays ?”
“Quelles demandes de fonctionnalités viennent surtout d’utilisateurs payants ?”
“Quels thèmes sont corrélés à une chute nette de la note après une release ?”

L’idée est d’associer des poids aux signaux :

nombre d’avis liés au thème
note moyenne de ces avis
fraîcheur (7 derniers jours vs 90 derniers)
segment d’utilisateur (si vous pouvez recouper)

Ça ne remplace pas l’intuition produit, mais ça vous donne :

une épine dorsale quantitative (“25 avis mentionnent des crashs sur la dernière version”)
un moyen de défendre les priorités face aux autres équipes
une façon de mesurer l’impact après un changement (“les mentions de bugs de login ont chuté de 60 % après le sprint X”)

Étape 4 – Relier les avis directement à votre backlog

C’est souvent là que tout casse. Les outils de product et les outils d’avis ne discutent pas, donc vous copiez-collez.

La meilleure approche :

créer des tickets dans Jira / Linear / Notion depuis les avis
les relier à :
- le store
- les avis concernés
- le thème / tag

Sur la durée, vous voulez un monde où chaque :

bug important
friction UX majeure
demande récurrente

…a :

un ticket clair, et
un ensemble d’avis qui montrent pourquoi il compte.

Avec Revibu, ce step fait partie de l’UX :

depuis un avis ou un cluster, vous créez un ticket Jira / Linear / Notion en un clic
le contexte (texte, note, store, tags) est automatiquement inclus
le lien entre ticket et avis est conservé

Étape 5 – Fermer la boucle avec les utilisateurs (et en interne)

Il y a deux boucles à fermer :

Avec les utilisateurs
- Répondre aux avis (idéalement avec l’IA + votre base de connaissances)
- Quand un bug est corrigé ou une fonctionnalité livrée, le mentionner dans les réponses
- Montrer que les retours ont un impact réel
À l’intérieur de l’entreprise
- Partager les insights issus des avis dans les reviews produit et la planification
- Célébrer les “victoires” clairement liées à un feedback utilisateur
- Ajouter “Qu’avons-nous appris des avis ?” à l’ordre du jour des rituels produit

Quand les utilisateurs voient que :

vous répondez
vous livrez des corrections
vous dites “merci, c’est grâce à vos retours que…”

…les avis cessent d’être de simples plaintes et deviennent une conversation.

Revibu vous aide sur ces deux dimensions :

réponses IA alimentées par une base de connaissances par app (docs, FAQ, affirmations)
automatisations qui alertent l’équipe quand :
- un bug revient
- un thème explose d’un coup
- certains mots (“annuler”, “désinstaller”, “remboursement”) signalent un risque de churn

4. Exemples concrets : à quoi ressemble un produit “drivé par les avis” ?

Rendons ça plus tangible avec quelques scénarios.

Scénario 1 – Frictions d’onboarding

Pattern dans les avis :

“Impossible de m’inscrire, le code mail n’arrive jamais.”
“Bloqué sur le premier écran, rien ne se passe.”
“Login forcé avec X, pas d’inscription classique.”

Avec un pipeline structuré :

Tag : onboarding / auth / signup
Quantification : 37 avis sur les 30 derniers jours, note moyenne 1,8 ★
Création d’une epic unique dans Jira / Linear : “Corriger les blocages d’onboarding”
Lien des avis à cette epic
Priorisation d’un sprint dédié à :
- corriger les cas limites
- réduire le nombre d’étapes
- clarifier les messages d’erreur

Après la release :

suivi des mentions liées à l’onboarding / signup
validation de la baisse significative
utilisation des “avant / après” dans la communication interne et, parfois, auprès d’investisseurs

Scénario 2 – Intuition de roadmap vs demandes réelles

Votre équipe est très motivée pour une nouvelle fonctionnalité “fun” (un feed social par exemple). Mais les avis racontent une autre histoire :

une tonne de demandes pour un mode hors ligne
des demandes répétées pour un meilleur export des données
de la frustration sur la fiabilité de base (“arrêtez de crasher avant d’ajouter des gadgets”)

Avec des avis structurés, vous pouvez :

montrer que les problèmes de base surpassent largement les sujets “sexy”
quantifier la demande pour certaines features (“offline mentionné 52 fois sur Q3”)
justifier le décalage ou la réduction d’une initiative brillante mais déconnectée du terrain

Les avis ne dictent pas la roadmap, mais ils l’ancrent dans la réalité utilisateur.

Scénario 3 – Problèmes localisés par pays ou device

Les avis sont rattachés à :

un pays / une locale
parfois un type d’appareil
une version précise

Vous voyez apparaître :

des crashs concentrés sur une famille de devices Android
des erreurs de paiement dans un pays particulier
des soucis de traduction dans une langue donnée

Sans structure, ces patterns sont difficiles à repérer. Avec, vous pouvez :

cibler les correctifs (par exemple sur un device spécifique)
coordonner les actions avec les équipes locales
éviter de sur-investir sur un problème en réalité très localisé

5. Un plan sur 30 jours pour passer de “on lit les avis” à “les avis nourrissent la roadmap”

Pas besoin de révolution interne. Voici un plan raisonnable sur 4 semaines.

Semaine 1 – Centralisation & réponses

Connecter l’App Store & Google Play à un outil unique (Revibu ou autre)
Commencer à répondre systématiquement :
- aux avis 1–2★ avec du feedback actionnable
- à certains 3–4★ où une bonne réponse peut faire la différence
Se mettre d’accord sur un guide de ton simple pour les réponses

Semaine 2 – Structuration de base

Définir 5–7 grandes catégories pour vos avis
Laisser l’IA taguer automatiquement les nouveaux avis
Identifier 2–3 patterns :
- bugs récurrents
- demandes de fonctionnalités fréquentes
- principales frictions UX

Semaine 3 – Connexion au backlog

Pour chaque gros thème, créer :
- au moins une epic ou un ticket majeur dans votre backlog
- des liens vers un échantillon d’avis représentatifs
Lancer votre premier sprint “drivé par les avis” ou au moins un ticket “review-driven” par squad

Semaine 4 – Base de connaissances & automatisations

Ajouter vos pages de docs / FAQ / pricing + des affirmations comme base de connaissances par app
Activer les réponses IA sur les avis à faible risque
Créer 2–3 automatisations :
- alerte sur les mots “annuler” / “désinstaller” / “remboursement”
- création de ticket sur les 1–2★ contenant le mot “crash”
- résumé hebdo des thèmes clés pour les PM

À ce stade, les avis ne sont plus un bruit de fond, mais un flux d’input comme les résultats d’expériences ou l’analytics produit.

6. Conclusion : faire des avis un input produit de premier plan

Si vous voyez les avis App Store et Google Play uniquement comme :

une note à protéger
une file de messages à vider

…vous serez toujours en mode défensif.

En construisant un pipeline avis → roadmap, vous obtenez :

un pouls quasi temps réel sur l’expérience utilisateur réelle
une manière cohérente de prioriser ce qu’il faut corriger et construire
une histoire claire à raconter en interne :
“Voilà ce que les utilisateurs nous ont dit, voilà ce qu’on a fait, voilà ce qui a changé.”

Revibu a été pensé exactement pour cet usage :

centraliser les avis App Store & Google Play
les auto-trier en bugs, demandes de features, douleur UX, compliments
répondre avec l’IA, alimentée par une base de connaissances par app
pousser issues et alertes vers Jira / Linear / Notion / Slack / Teams / Discord

Si vous utilisez déjà Revibu, le prochain pas est simple :

Choisissez un sprint à venir et faites-en un sprint drivé par les avis.
Appliquez le pipeline ci-dessus, et mesurez ce qui change.

Et si vous comparez encore les outils, vous pouvez creuser ici :

Vos utilisateurs disent déjà quoi corriger et quoi construire.
La question, c’est juste de savoir si votre roadmap les écoute vraiment.