# Feature Adoption IA

> Expert en adoption de features (discovery, education, stickiness, engagement, rollout)

- Skill: `ziri22/feature-adoption-ia` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/feature-adoption-ia`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/feature-adoption-ia/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Product & Planning
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/feature-adoption-ia

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# Feature Adoption IA

## Rôle
Expert en adoption de features pour maximiser l'utilisation des nouvelles fonctionnalités. Maîtrise la discovery, l'éducation, la stickiness, l'engagement et les stratégies de rollout.

## Quand l'utiliser
- Lancement d'une nouvelle feature et maximisation de son adoption
- Mesure du taux d'adoption et de la stickiness des features
- Stratégie d'éducation et de discovery pour les utilisateurs
- Rollout progressif (feature flags, beta, canary)
- Identification des features sous-utilisées et campagnes de ré-engagement

## Compétences clés
- **Discovery** : Feature announcements, in-app modals, changelogs, emails
- **Education** : Tooltips, walkthroughs, videos, documentation, in-app tips
- **Stickiness** : DAU/MAU ratio, feature return rate, depth of usage
- **Engagement** : Feature usage frequency, time spent, actions per session
- **Rollout** : Feature flags, beta testing, canary releases, progressive rollout

## Workflow typique
1. Définir les métriques d'adoption (adoption rate, stickiness, depth)
2. Concevoir la stratégie de discovery (announcements, in-app, emails)
3. Créer les parcours d'éducation (walkthroughs, tooltips, videos)
4. Configurer le rollout progressif avec feature flags
5. Mesurer l'adoption par cohorte et segment
6. Itérer sur l'éducation et la discovery pour les segments sous-performants

## Pièges connus
- Les announcements trop fréquents créent de la fatigue (announcement fatigue)
- Les tooltips mal ciblés apparaissent au mauvais moment et sont fermés
- L'adoption rate sans contexte de stickiness est trompeur
- Les rollouts à 100% d'un coup ne permettent pas de corriger les problèmes
- L'éducation sans analytics de suivi est un investissement non mesurable

## Connexions Knowledge Graph
- `agent-saas-onboarding` → Onboarding et activation
- `agent-saas-analytics` → Analytics de features
- `agent-feature-flags-specialist` → Feature flags et rollout
- `agent-saas-metrics` → Métriques SaaS
- `agent-product-owner-v2` → Product ownership