La Data Science et l’UX Design pour une meilleure conversion
La combinaison de l’UX design avec la Data Science garantit une meilleure conversion.
La Data Science est un domaine permettant d’étudier des données volumineuses. C’est un excellent outil pour comprendre les problèmes de son produit et pour trouver des solutions.
Le design de l’expérience utilisateur vise la facilitation de la navigation des internautes. Un bon UX design et la data Science améliorent le taux de conversion, et encouragent les internautes à passer plus de temps sur votre site web ou application.
Tout ce qu'il faut savoir sur la Data Science
C’est quoi ?
La science des données est un domaine d’étude qui nécessite :
- Des compétences de programmation
- Des connaissances en mathématiques et en statistiques pour extraire des informations significatives des données.
Ce domaine d’étude permet de traiter un grand volume de données à l’aide d’outils et de techniques modernes. Il facilite l’obtention des informations et la prise des décisions commerciales
La science des données est basée sur l’utilisation des algorithmes complexes d’apprentissage automatique, pour créer des modèles prédictifs.
Quel est le rôle des Data Scientists ?
Les Data Scientists appliquent des algorithmes d’apprentissage automatique aux :
- Nombres
- Textes
- Images
- Vidéos
- Audio, etc.
L’objectif est de produire des systèmes d’intelligence artificielle (IA), pour effectuer des tâches nécessitant d’habitude une intelligence humaine.
Ces systèmes génèrent des informations que les analystes et les utilisateurs professionnels peuvent traduire en valeur commerciale tangible.
Pourquoi la Data Science est-elle importante ?
Les entreprises ont commencé à réaliser l’importance de la science des données, de l’IA et de l’apprentissage automatique.
Indépendamment du type de l’industrie ou de sa taille, les organisations qui souhaitent rester compétitives à l’ère du Big Data doivent développer et mettre en place des capacités de science des données.
Tout ce qu'il faut savoir sur l'UX Design
C’est quoi ?
L’UX design est un processus utilisé par les équipes de design. Ce processus permet de créer des produits qui offrent des expériences significatives et pertinentes aux utilisateurs.
L’UX design implique le design de l’ensemble du processus d’acquisition et d’intégration du produit, y compris les aspects :
- de l’image de la marque
- de la conception
- de la convivialité
- de la fonction
Concevoir une bonne expérience utilisateur rend le produit ou le site web facile à utiliser. C’est un excellent moyen pour fournir aux internautes des solutions répondant à leurs besoins.
Quel est le rôle de l’UX designer ?
L’UX designer doit se poser certaines questions avant la conception du produit ou de service :
- Le pourquoi ? C’est-à-dire les motivations des utilisateurs qui vont choisir ce produit.
- Le quoi ? Les activités que les internautes peuvent effectuer avec un produit. Sa fonctionnalité.
- Le comment ? Le design de la fonctionnalité de manière accessible est esthétiquement agréable.
Les concepteurs UX commencent par le pourquoi avant de déterminer le quoi, puis le comment. Leur objectif est la création de produits avec lesquels les utilisateurs peuvent avoir des expériences significatives.
Pourquoi l’UX design est-il important ?
L’UX design est indispensable, puisqu’il répond aux besoins des internautes. Fournir des expériences positives ne peut que maintenir les utilisateurs fidèles aux produits de la marque.
De même, l’expérience utilisateur vous permet de définir le customer journey de votre site web. Cela garantit le succès de l’entreprise.
La Data Science dans le design UX
Qu’est-ce que l’UX et la Data Science ont en commun ?
La Data Science et les procédures UX ont plusieurs points en commun. En effet, les deux aident à améliorer la prise de décision. Ils améliorent les produits et les services des entreprises, puisqu’ils prennent en considération les besoins des utilisateurs.
Selon le type de problèmes rencontrés, ce processus peut nécessiter l’interview d’un groupe d’utilisateurs restreints ou bien l’enquête auprès d’un groupe plus large, dans le but d’extraire une grande quantité de données.
Les deux équipes suivent une méthode scientifique qui comprend le cycle suivant :
- Identifier les problèmes
- Hypothèse et exploration
- Conception et test
- Analyse des erreurs et des retours
- Itérer
Quelles sont les différences entre l’UX et la Data Science ?
La principale différence entre l’équipe UX et l’équipe de Data Science réside dans la manière dont elles collectent les données.
Bien que les chercheurs UX et les scientifiques des données puissent avoir des responsabilités qui se chevauchent, il faut faire la différence entre les deux. En effet, les deux équipes ont un ensemble de compétences différentes :
Un scientifique des données doit s’occuper de la corrélation, la classification, la modélisation générative, l’analyse des tendances et la visualisation des données.
Un chercheur UX se charge de la création de cartes de parcours, de tri de cartes, des tests, des interviews et du benchmarking.
Comment la science des données améliore-t-elle le design UX ?
Grâce à la science des données, les designers peuvent créer des sites non seulement esthétiques, mais également fonctionnels. Un site web bien conçu oblige les visiteurs à rester plus longtemps et à effectuer plus d’actions.
Avec les Data sources, recueillir des informations sur les préférences des clients devient de plus en plus facile. Cela permet la création de design répondant à leurs besoins.
Pourquoi faut-il réunir l'UX et la Data Science ?
Un travail de collaboration
Les équipes de science des données peuvent recueillir de nombreuses informations sur ce qui se passe dans votre expérience produit. Cependant, l’équipe de science des données ne peut pas aller plus loin en ce qui concerne le pourquoi, car ces questions nécessitent des recherches plus ciblées.
Ainsi, il serait important de combiner la recherche d’utilisateurs avec les résultats découverts grâce à l’exploration de données. Lorsque les équipes UX et data science travaillent ensemble, elles peuvent poser de meilleures questions de recherche et trouver des réponses plus complètes.
Les deux équipes doivent collaborer en :
- Définissant ensemble les questions de recherche
- Appliquant des méthodologies de recherche complémentaires
- Mettant en œuvre toutes les méthodes simultanément plutôt que séparément
Les utilisateurs disent une chose et en font une autre
Les équipes UX sont particulièrement familières avec ce défi : les utilisateurs disent quelque chose, mais signifient (ou font) autre chose. Pour cette raison, si les équipes UX et data science travaillent séparément sur leurs propres données, il y a de fortes chances qu’elles arrivent à des conclusions contradictoires.
Des problèmes de qualité des données
Le succès de la science des données dépend en grande partie de la qualité des données.
Selon HBR, presque toutes les données des entreprises ne répondent pas aux normes de qualité. Cela signifie que bien qu’il y ait beaucoup de choses à observer et à conclure à partir de données volumineuses, il y aura toujours un besoin de confirmation de la part de la recherche UX. Ainsi, la recherche UX est indispensable, lorsqu’il s’agit de prendre des décisions importantes sur le produit.
Trop tard pour l’UX
Parfois, il est trop tard pour la recherche UX ou l’étude des utilisateurs après un événement spécifique. Le principal avantage de la science des données dans ce cas est la capacité de prédire de tels événements sur la base de données historiques.
Data Science et UX Design pour plus de conversions
La science des données aide à générer plus de conversions.
1. Affiner la mise en page
Les tests A/B sont indispensables pour déterminer les performances de chaque élément de votre page web. Il s’agit de la méthode la plus efficace. De même, l’analyse carte thermique est très efficace pour augmenter les conversions. En effet, elle aide à avoir une idée sur les couleurs des polices et des boutons, et sur le type de contenu qui attire les visiteurs. Il suffit de surveiller le mouvement de l’œil ou du curseur de la souris.
2. Mettre en place un champ de recherche
Il est nécessaire d’avoir un champ de recherche. Cet élément aide les utilisateurs finaux à naviguer plus facilement sur votre site web. De même, le champ de recherche permet de savoir si les résultats obtenus par les internautes correspondent réellement à ce qu’ils cherchent. Par conséquent, il serait plus facile de changer le contenu, pour qu’ils répondent à leurs attentes.
3. Personnaliser votre site web
Il faut avoir des données sur les visiteurs, pour pouvoir adapter le contenu à leurs besoins. L’expérience utilisateur doit être personnalisée et unique.
Par exemple, il faut éviter les messageries fade et générique. Il est possible de les remplacer par une messagerie personnalisée.
4. Analyser votre trafic
Les nouveaux prospects sont extrêmement importants pour tous les types d’entreprises.
Il faut évaluer chaque canal d’acquisition et tirer parti de ceux qui apportent un meilleur trafic.
Réaliser plus de conversions grâce à l’UX/UI et la data science
De nos jours, il existe une concurrence partout. Pour avoir un avantage concurrentiel, il faut innover et améliorer le produit pour pouvoir générer des conversions.
Il existe de nombreuses méthodes permettant de générer des conversions. Certaines peuvent impliquer des mouvements comme la modification des plans d’affaires, la réduction des prix. D’autres nécessitent simplement la compréhension des utilisateurs et de leurs besoins. En effet, améliorer l’expérience produit garantit plus de conversions.
Il est possible de générer plus de conversions grâce à l’UX et l’UI design :
1. Décoder le comportement humain pour obtenir une meilleure UX
L’UX et le taux de conversion sont fortement liés. Lorsque les utilisateurs ont accès à une bonne expérience utilisateur, cela les incitera à prendre des mesures qui répondent à vos objectifs commerciaux. Pour ce faire, il faut comprendre :
- le comportement de vos utilisateurs.
- La motivation derrière leurs actions.
- Ce qui les pousse à choisir votre produit.
Des outils tels que les cartes d’expérience clients, les users personas et les parcours d’achats sont très efficaces pour capturer ces informations.
2. Évaluer et améliorer les performances de votre interface utilisateur
L’interface utilisateur UI joue un rôle important dans l’expérience utilisateur. Une bonne conception UI ne concerne pas uniquement l’apparence, mais aussi la convivialité et la facilité de navigation.
Il ne faut pas oublier que la commodité de votre produit incitera les utilisateurs à réaliser les actions souhaitées, et par voie de conséquence, à les traduire en conversions potentielles pour vous.
Pour garantir aux internautes une expérience optimale, il faut évaluer et améliorer périodiquement votre interface utilisateur. Par exemple, vous pouvez suivre le taux d’achèvement de vos utilisateurs. S’ils ne peuvent pas accomplir leurs tâches, il est probablement temps de revoir votre conception et de résoudre ces problèmes.
3. Utiliser la Data Science pour prendre de meilleures décisions
La Data Science est un outil puissant permettant aux entreprises de débloquer les informations utiles, pour générer davantage de conversion. Avec l’aide des bonnes analytics, il serait plus facile :
- De prendre des décisions commerciales plus intelligentes.
- De découvrir les domaines à améliorer
- De réagir aux changements au fur et à mesure qu’ils se produisent.
Au lieu de collecter toutes sortes de données, il faut se concentrer sur celles qui correspondent le mieux à vos objectifs commerciaux. Ainsi, il est recommandé d’élaborer un plan et de sélectionner les bons outils facilitant l’analyse. Il existe de nombreux outils de visualisation de données. Il est possible de les utiliser pour donner un sens aux données des clients, aux tendances du marché.
Mot de la fin
Vous pouvez créer un site Web avec une conception UX capable de capter l’attention des visiteurs et de les inciter à remplir le formulaire ou à effectuer un achat. Mieux encore, En ayant accès à un énorme volume de données traitées, vous serez en mesure de déterminer exactement ce qu’il faut faire pour rendre votre conception attrayante et fonctionnelle.
Ensemble, la Data Science et l’UX design améliorent le taux de conversion, et renforcent la fidélité des internautes.
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