Data-driven UX : la voie vers une meilleure expérience utilisateur
Data-driven UX désigne le processus de conception ou d’amélioration du produit, tout en se basant sur les données. Ces données permettent d’aligner la conception sur les besoins des utilisateurs et éviter que les designers ne tombent dans le piège d’élaboration d’un design approprié à leurs finalités.
Les données représentent une mine d’informations riche qui peut renseigner efficacement les concepteurs sur les préférences, les comportements et la manière avec laquelle les utilisateurs interagissent avec le produit digital. Ainsi, les designers peuvent composer une conception centrée sur l’utilisateur et garantir une expérience utilisateur (UX) parfaitement personnalisée.
Pourquoi se baser sur les data dans le processus de design ?
L’objectif de l’approche Data-driven UX ne concerne pas uniquement la collecte d’un maximum de données pour approfondir la connaissance des utilisateurs. Plutôt, ce concept vise à déployer ces data pour optimiser le processus de design et développer un produit centré sur l’utilisateur.
En effet, le spécialiste UX ne peut pas occuper le rôle de l’utilisateur final et ne peut pas prendre des décisions à sa place. De plus, tous les deux n’ont pas les mêmes besoins. De ce fait, le designer doit collecter toutes les données nécessaires pour étudier efficacement les comportements des utilisateurs et parvenir à personnaliser adéquatement l’UX selon leurs besoins.
Les designers doivent adopter une approche axée sur les données pour créer des expériences parfaitement personnalisées. Cette approche de conception déploie le grand volume d’informations collecté pour analyser pleinement l’expérience actuelle, afin d’en dégager les freins d’usage et les atouts du produit digital. Elle aide aussi à déterminer les améliorations qui doivent être réalisées pour renforcer la rétention du client et maximiser sa satisfaction.
La conception basée sur les données permet aussi d’optimiser le processus de prise décision et de s’orienter vers les choix les plus pertinents pour améliorer le parcours utilisateur.
Comment déployer les données dans le processus de design ?
Définir les objectifs business
Il est impératif de définir vos objectifs business, dans le but d’utiliser raisonnablement les données collectées. Il est donc important de comprendre profondément les besoins des utilisateurs, dans l’objectif de dépister les data les plus appropriées à vos objectifs business.
Quels que soient les objectifs escomptés (augmentation de trafic, amélioration du taux de conversion, diminution du taux d’abandon du panier, etc), l’approche data-driven UX aide considérablement à optimiser la performance de votre produit numérique et à répondre parfaitement aux attentes de vos utilisateurs.
Définir les principales sources de data
La data driven UX se base sur plusieurs données de différentes natures. Ces données peuvent être rassemblées par le biais de plusieurs outils, en voici quelques exemples dans ce qui suit.
Le test d’utilisabilité (ou test utilisateur)
Le test d’utilisabilité permet d’évaluer l’utilisabilité d’une interface homme-machine en la faisant tester par des utilisateurs réels. Ce test définit à quel point le produit numérique permet à l’utilisateur d’atteindre son but avec utilité et efficacité. Il permet aussi d’évaluer à quel niveau ce dispositif est capable de procurer la satisfaction de l’utilisateur.
Les tests utilisateurs fournissent des données qualitatives et quantitatives pertinentes et issues de différentes sources et KPIs : taux de conversion, taux de rebond, heatmap, etc. L’analyse de ces données permet de :
- Identifier les problèmes d’utilisabilité qui compliquent l’interaction avec le système interactif et contribuent à une expérience utilisateur médiocre.
- Cela concerne par exemple la qualité de navigation sur un site web. A travers le test utilisateur, vous pouvez vérifier à quel point l’internaute peut naviguer d’une manière intuitive sur votre site internet.
- Constituer une idée plus claire sur la manière avec laquelle l’utilisateur interagit avec l’interface utilisateur. Cela aide à connaître ce que l’usager pense de votre produit digital et à définir quelle fonctionnalité ou quel élément dans l’interface ihm suscite son empathie, ou au contraire génère sa déception.
- Explorer des solutions pertinentes pour optimiser l’ergonomie des interfaces utilisateur. Cela rend ces dispositifs digitaux plus désirables, ce qui assure une UX plus satisfaisante.
Les données résultantes de la recherche UX (recherche utilisateur)
La recherche UX revêt une grande importance, puisqu’elle vise à établir une connaissance profonde des profils des utilisateurs ciblés, de leurs attentes, de leurs peurs, de leurs motivations et de leurs habitudes de consommation. Ainsi, vous serez en mesure d’orienter le design vers une démarche centrée sur l’utilisateur, qui constitue le gage d’une UX optimale.
Il existe plusieurs méthodes de recherche utilisateur pratiques qui permettent de collecter facilement des données quantitatives et qualitatives. En voici quelques exemples.
Les méthodes quantitatives
Les méthodes quantitatives permettent de répondre aux questions : quoi et qui de la conception et de recueillir des données quantifiables et mesurables. Ces data renseignent sur le degré de gravité des problèmes rencontrés par les utilisateurs et sur le niveau de satisfaction de ces derniers. On distingue plusieurs outils d’étude quantitative, tels que :
- A/B testing : ce test est facile à réaliser. II permet de déterminer quelle page produit plus de conversions, grâce une simple modification de certains détails entre 2 versions de la même interface graphique. Cela peut concerner la taille d’un élément UI, sa couleur ou sa position, etc.
- Test multivarié (MVT) : c’est une variante de l’A/B test qui se base sur la modification d’un ensemble d’éléments de l’interface utilisateur (toute une bannière, un bloc de texte, un footer, etc). Le but étant de trouver la combinaison la plus pertinente, qui suscite l’intérêt du visiteur et l’attire vers le tunnel de conversion.
Les tests A/B permettent de prendre des décisions délibérées, sur la base de data fiables. Vous pouvez comparer les données obtenues à d’autres insights, dans l’objectif d’élaborer une synthèse plus holistique concernant les comportements des utilisateurs. Ces data sont aussi utiles pour réaliser une segmentation plus précise de l’audience cible.
- Les données analytiques : l’approche analytique génère des données riches et précieuses sur le profil et le comportement de l’audience ciblée. Par exemple, elle renseigne sur :
- La localisation géographique des visiteurs,
- L’appareil employé (desktop ou mobile) et le navigateur utilisé pour accéder au site,
- La durée moyenne d’une session utilisateur,
- Les sources de trafic : trafic organique, référencement payant, réseaux sociaux,
- Les données démographiques : âge, sexe, langue, etc,
- Le taux de rebond,
- Le nombre de pages visitées, etc.
Par ailleurs, l’analyse UX fournit des data vitales concernant la performance de votre site ou application, selon plusieurs dimensions :
- Technique : cela concerne les erreurs de code, le temps de chargement des pages, l’architecture du site, etc,
- SEO : pour évaluer la pertinence des stratégies des mots clés et de netlinking adoptées. L’analyse UX permet aussi d’étudier le positionnement de votre site internet et d’établir une comparaison avec les stratégies SEO de vos concurrents. Cela vous permet d’apprendre les bonnes pratiques de ces derniers pour améliorer votre référencement naturel.
- Contenu : pour valoriser la qualité du contenu offert : image, texte et vidéo.
- Optimisation mobile : pour évaluer l’efficacité de la configuration établie pour la création d’interfaces responsives.
- Les conversions concrètement réalisées et le taux de conversion qui mesure le nombre de visites qui ont donné lieu à des conversions réelles.
Toutes ces données permettent de mettre en exergue les points négatifs qui rendent votre dispositif digital moins performant et moins attractif. De plus, elles vous informent sur les attentes et les besoins réels de votre cible. Ces data sont très efficaces pour vous guider vers les meilleures optimisations permettant d’ajuster l’UX de votre produit aux aspirations de votre public ciblé.
- Les sondages : cette technique peut être utilisée pour collecter des données qualitatives et quantitatives. Par contre, elle est plus sollicitée pour recueillir des données quantitatives. Les données issues de ces enquêtes sont très utiles pour compléter les autres données qui résultent des tests utilisateur, des A/B tests, etc. Typeform et Google Forms sont les outils de sondages les plus populaires pour mettre en œuvre votre enquête d’une manière plus structurée et plus facile.
Les méthodes qualitatives
Les données qualitatives permettent de répondre aux questions comment et pourquoi du design. Ces données revêtent un caractère subjectif, pour cela, elles ne sont mesurables et elles sont plus difficiles à évaluer, par rapport aux données quantitatives. Toutefois, il existe des outils qui permettent d’obtenir des insights utiles pour illustrer les données qualitatives, tels que :
- Les retours des utilisateurs : ces données renseignent sur les attentes et les plaintes des utilisateurs, en plus des éléments qui procurent leur satisfaction. Notamment, vous pouvez employer ces retours pour déterminer ces scores :
- Customer Satisfaction (CSAT) : mesure le niveau de satisfaction de l’usager selon une échelle numérique.
- Net Promoter Score (NPS) : qui mesure la capacité des clients à recommander votre produit numérique aux autres.
- Customer Effort Score (CES) : mesure la charge de travail de l’utilisateur pour interagir avec votre produit digital.
- Les enquêtes contextuelles : cette technique de recherche utilisateur permet de récolter des données très précises sur les comportements des utilisateurs et les solutions qu’ils adoptent pour résoudre un problème rencontré lors de l’interaction avec le système interactif. Cela se passe à travers l’observation rigoureuse du langage verbal et corporel de l’usager lors du dialogue avec le produit.
Les données contextuelles obtenues simplifient le processus d’élaboration des personas et des scénarios des parcours utilisateurs. Elles permettent aussi de mettre le doigt sur les points de blocage qui évoquent la frustration des usagers et orientent vers les meilleures décisions pour améliorer le user flow.
Les données qui résultent de l’enquête contextuelle favorisent le processus de conception d’un produit efficace, qui répond parfaitement au problème de conception.
L’analyse des flux d’utilisateurs : consiste à analyser minutieusement le parcours des flux d’utilisateurs, en demandant à l’utilisateur d’effectuer des tâches spécifiques et en observant comment ce dernier se comporte pour les réaliser. Les données collectées permettent d’évaluer l’efficacité du parcours et à quel point l’usager parvient à atteindre son objectif de manière intuitive.
Analyser les données
Une fois toutes les données quantitatives et qualitatives requises pour votre conception data driven UX sont collectées, vous pouvez vous lancer dans l’analyse de ces data. A cette phase, vous pouvez rencontrer des données alarmantes qui anticipent les problèmes potentiels qui peuvent paralyser l’utilisateur dans son parcours.
Grâce au modèle de données obtenu, vous pouvez déceler les pistes d’optimisation permettant de construire une expérience utilisateur typique. Pour cette raison, le travail dans une dimension de data driven UX est évolutif et perpétuel.
Les concepteurs collectent et analysent constamment les données à mesure de l’avancement dans le projet de design. Cela dans le but de s’aligner sur les éventuels changements qui peuvent affecter le contenu, la conception, les habitudes de consommation des clients, etc. Ainsi, ils peuvent optimiser constamment la qualité de l’UX à chaque itération.
Représenter visuellement les données
La représentation visuelle des données est le moyen idéal pour mettre en lumière les informations clés et attirer l’attention des parties prenantes sur les data les plus importantes. Les représentations graphiques, les diagrammes, les courbes et les tableaux permettent de communiquer facilement le message et faciliter la compréhension et l’interprétation des données.
Prendre des décisions sur la base des données
La conception axée sur les données repose sur une multitude de données variées, dans le but de prendre des décisions plus éclairées concernant les aspects à ajuster pour assurer une excellente UX. La représentation visuelle des données aide favorablement votre expert UX à élaborer une roadmap claire pour mettre en œuvre le processus de design et augmenter la performance de votre produit.
Mot de la fin
L’approche Data-driven UX met en avant expérience utilisateur et déploie les données collectées pour déceler les besoins réels des clients et comprendre leurs attentes du produit. Dans ce but, l’expert UX doit employer toutes les données nécessaires pour assurer une expérience utilisateur favorable.
L’approche data-driven UX permet de collecter, comprendre, analyser et suivre les résultats plus facilement. Tel est l’exemple des tests utilisateur, des méthodes de recherches quantitatives, telles que les sondages, les méthodes qualitatives, comme les retours des utilisateurs, etc.
Une analyse réfléchie des données collectées permet d’obtenir des synthèses concluantes pour recalibrer le processus de design selon les besoins de l’usager et lui délivrer une meilleure expérience utilisateur.
L’approche de design basée sur les données est un processus continu, qui consiste à contrôler constamment les indicateurs de performance, dans le but d’utiliser toujours des données fraîches et actuelles dans vos études.
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