Data-driven UX : la méthode en 3 phases pour mieux comprendre, mesurer et agir

Pour être optimale, l’amélioration des performances de tout site doit passer par une connaissance fine de ses utilisateurs. Impossible d’optimiser ses KPI sans identifier et comprendre le comportement de l’utilisateur : le remettre au cœur de sa démarche peut s’avérer riche en leçons. Pour cela, il convient d’adopter l’approche data-driven UX.   

 

 

 

Ce tweet du compte parodique @webAgencyFail traduit une réalité : nombre d’organisations adoptent une démarche instinctive sur les canaux digitaux.

Pragmatique car basée sur des données tangibles, l’approche data-driven UX présente l’avantage d’offrir une vue globale des parcours utilisateurs, en croisant les méthodes de recherche UX et data. La nécessité de ce rapprochement de ces deux méthodes tient d’un constat simple : se focaliser sur un seul aspect ne peut apporter qu’une réponse incomplète aux problématiques que vous rencontrez. Comment expliquer une baisse du taux de conversion ? Pourquoi les utilisateurs abandonnent leurs parcours sur une page précise ? le problème vient-il du trafic, du contenu, de l’ergonomie, du contexte actuel ? Il est aujourd’hui possible (et facile) de mettre en place des solutions techniques et organisationnelles pour identifier et tester en temps réel ces axes d’amélioration avec l’appui des utilisateurs grâce à la méthode en 3 phases. Cette dernière s’applique de façon universelle quels que soit les secteurs d’activités ou les environnements techniques.

 

Méthode en 3 phases – Phase 1 : Mieux comprendre

“If you can’t measure it, you can’t improve it” – Peter Drucker  

[DATA] Il s’agit de faire l’audit technique des first party data (données patrimoniales) en :

  • Estimant la qualité et l’homogénéisation des données exploitées
  • Vérifiant le bon paramétrage de l’outil de mesure d’audience pour ne prendre en compte qu’une donnée qualifiée
  • Etablissant un plan d’action à court/moyen terme pour mettre en place des actions correctives si besoin

[UX/DATA] En parallèle, nous réalisons un audit des parcours utilisateurs et performances du site avec une analyse croisée des données UX ANALYTICS, issus de différents outils (Google Analytics, Hotjar…), et une étude experte. Ce diagnostic peut être complété par différentes méthodes UX dites « qualitatives », comme des tests utilisateurs, pour creuser certains points. Cette analyse permet d’obtenir une cartographie des comportements utilisateurs, d’identifier les différents axes d’amélioration et hypothèses de travail, de les prioriser et construire une roadmap d’optimisations sur le long terme.  

Méthode en 3 phases – Phase 2 : Mieux mesurer

“Rely on facts, not feelings” Dicton populaire  

[DATA] Lors de cette seconde phase, nous mettons à plat la stratégie de collecte, d’exploitation et de restitution de la donnée en :

  • Identifiant les besoins métiers et la faisabilité technique
  • Définissant les indicateurs clés à suivre et les moyens intermédiaires pour y parvenir
  • Mettant à plat le système de collecte de données par le biais d’un plan de taggage priorisé
  • Reprenant des processus et des solutions de gestion d’applications tierces (tag management system) afin d’appliquer un assainissement des données récoltées et exploitées
  • Affinant la lecture de données via un paramétrage des comptes de l’outil de mesure d’audience

[UX] Puis, nous mettons en place des outils et méthodes de mesure via :

  • Nouveau paramétrage des outils déjà mis en place dans la cadre de l’audit sur la base de la roadmap d’accompagnement (scroll heatmaps, souris et clics, complétion des formulaires, etc.)
  • Un baromètre de satisfaction utilisateurs via un questionnaire online
  • Un dashboard de suivi des performances

 

Méthode en 3 phases – Phase 3 : Mieux agir

“Every large system that works started as a small system that worked.” – Anonyme  

 

 

 

Cette troisième et dernière phase consiste en un cycle d’optimisation en continu de test and learn :

  • Mise en place d’optimisations issues de la roadmap ou lancement de tests AB
  • Analyse et suivi de la performance via le dashboard (phase 2)
  • Ajustement, hypothèse d’optimisation
  • Mise en place des optimisations par l’ensemble des équipes UX UI et DEV
  • Mesure
  • ….

Afin d’approfondir la recherche et l’analyse, on peut décider d’opter pour d’autres méthodes d’investigation tels que les tests utilisateurs et des interviews. En ayant toutes les cartes en main, vous pouvez désormais sortir du schéma « Je n’ai pas besoin d’audit UX car j’ai déjà une analyse et des tableaux de bord, je connais les performances de mon site » et expliquer et améliorer durablement vos performances.

Ready ? Set, go !    

Charlotte Salvo, Lead UX Research et Anthony Calvel, Consultant Digital Analytics & Search Marketing