Savez-vous quel rôle joue l’analyse des données dans la recherche UX ? Aujourd’hui, nous aimerions nous concentrer sur la question de l’analyse des données dans l’UX en discutant de l’analyse des données qualitatives et quantitatives, et en apprenant ses étapes, ses principaux objectifs ainsi que ses finalités. Nous suggérerons également quand est le bon moment pour la réaliser dans un projet.
Prendre une décision produit uniquement sur la base de données brutes est une énorme erreur UX. Passer l’étape d’analyse peut entraîner la fourniture aux utilisateurs d’une solution incomplète ou inefficace, ou même amener l’équipe projet à se concentrer sur la résolution du mauvais problème ou à ne pas reconnaître les vrais utilisateurs. Pour ces raisons et d’autres, l’analyse des données est un processus essentiel qui maintient l’ensemble du projet sur la bonne voie. Cela se fait en tenant compte des véritables besoins des utilisateurs et en rassemblant des informations qui aident à développer la meilleure et la plus optimale solution possible.
Beaucoup de gens ont une idée fausse selon laquelle l’analyse devrait avoir lieu après avoir terminé la recherche, c’est-à-dire après avoir collecté des informations provenant de nombreuses sources. Cependant, cette approche est inefficace, car examiner une si grande quantité de données nécessite un énorme effort, de la main-d’œuvre et du temps. Il est plus efficace d’examiner les données de manière continue, par exemple, en prenant quelques minutes après chaque entretien approfondi.
De plus, n’oubliez pas de prendre des notes pendant votre recherche. De cette façon, vous pouvez noter des observations fraîches et vous assurer que rien n’est omis. Ces réflexions vous permettent de sélectionner facilement des informations et de choisir celles qui seront les plus pertinentes pour les recommandations de conception ultérieures. Analyser de manière continue, après chaque petite étape de recherche, vous permet de réaliser l’analyse récapitulative finale de manière beaucoup plus organisée et structurée, mais surtout, beaucoup plus rapide.
L’analyse des données dans la recherche UX transforme des données auparavant non traitées en informations significatives qui soutiendront les décisions commerciales. Réaliser une analyse complète des données consiste en cinq étapes de base – ces étapes sont :
La première étape définit les objectifs de notre analyse – ceux-ci doivent être en stricte conformité avec les objectifs de la recherche UX. À ce stade, n’oubliez pas de ne pas vous écarter des motifs qui vous ont poussé à entreprendre la recherche – par exemple, quels sont les besoins de l’utilisateur ; sur quelle page le taux de rejet est-il plus significatif et pourquoi ; quelles améliorations apporter pour augmenter le taux de conversion ; ou comment rendre notre produit plus attrayant que la concurrence. Se tenir à ces objectifs de recherche vous aidera à comprendre comment mener l’analyse des données de manière utile pour le projet. Pour définir exactement ce que vous recherchez.
Chaque enquête fournit différents types de données, plus ou moins pertinentes pour le projet. Ainsi, vous devez gérer, sélectionner et filtrer intelligemment ces données pour l’utilisabilité. Organiser les données permet également de les disposer de manière réfléchie pour pouvoir rapidement récupérer les informations souhaitées lorsque cela est nécessaire. Par exemple, vous pouvez cataloguer les données par sous-page du site Web à laquelle elles se rapportent. La séparation est essentielle pour mener une analyse des données efficace et améliorer sa visualisation, ce qui permet aux parties prenantes de mieux comprendre l’ensemble du processus.
La phase d’investigation est au cœur de l’ensemble du processus d’analyse des données. Son objectif principal consiste à identifier les mots, idées ou phrases qui apparaissent le plus fréquemment dans les réponses des utilisateurs et qui sont les plus susceptibles d’être en ligne avec l’objectif de l’analyse. Ce processus ne consiste pas seulement à rechercher des mots et leurs synonymes, mais à comprendre ce qu’ils signifient pour les utilisateurs dans leur contexte.
Avoir compris cela signifie dépendre du groupe d’utilisateurs étudié. Cela se produit parce que les gens varient. Ils ont des expériences et des comportements uniques, ainsi que des façons de s’exprimer. Par conséquent, vous devez éviter de transcrire les réponses des utilisateurs dans votre vocabulaire. Au lieu de cela, restez aussi proche que possible de l’original, car toute variation, même la plus petite, peut nuire à la phase d’investigation en remodelant l’ensemble de l’analyse des données.
La prochaine étape consiste à concevoir ce qu’on appelle des clusters pour étiqueter les réponses selon celles identifiées dans la phase d’investigation. Ces clusters aident l’équipe à différencier les problèmes prioritaires. Par exemple, si plus de la moitié des réponses des utilisateurs s’inscrivent dans le cluster créé étiqueté “Performance de l’interface”, l’équipe devrait probablement prioriser ce sujet et rechercher des problèmes spécifiquement liés à la performance de l’interface.
N’oublions pas que les résultats ne sont pas des insights. Les résultats concernent les faits découverts, investigués, puis regroupés et catalogués que l’équipe de recherche a mis en lumière grâce au processus d’analyse. Les insights, en revanche, se réfèrent simplement à l’acte de reconnaissance des causes qui ont occasionné les résultats. C’est une caractéristique assez distincte puisque les réponses des utilisateurs ne mènent pas toujours à la source du problème. Le travail du designer, alors, est de regarder plus profondément et de rechercher des insights.
Les utilisateurs sont généralement incapables d’identifier la source de leurs difficultés par eux-mêmes. L’équipe de recherche doit donc examiner les résultats pendant le processus d’analyse des données, en discuter, puis rechercher des insights et les faire correspondre aux objectifs de recherche. Un atelier pour identifier les insights les plus pertinents aide à accomplir cette tâche. Une utilisation efficace de cet outil implique de mener plusieurs tours de discussion séparés par de courtes pauses.
Les étapes décrites ci-dessus constituent un processus d’analyse des données assez général et standard qui fonctionne avec n’importe quelle méthode de recherche (tant qualitative que quantitative). Tout ce que vous avez à faire est d’adapter correctement les étapes à votre processus.
Bien que le processus d’analyse des données quantitatives ne soit pas significativement différent de l’analyse des données qualitatives, en raison de la nature de cette recherche, les designers peuvent recevoir des insights différents. La recherche quantitative se concentre sur la collecte et l’analyse de données numériques, en utilisant des statistiques et des probabilités. Des indicateurs tels que le taux de rejet d’une page donnée, par exemple, ou le profil démographique d’un utilisateur, fournissent aux chercheurs des informations concrètes et quantifiables sur la façon dont les gens interagissent avec le produit et le public lui-même.
La recherche qualitative se concentre davantage sur des concepts abstraits, tels que le comportement humain. Pour cette raison, il est utile de prendre un peu plus de temps pour étudier et évaluer afin de bien comprendre l’expérience et les opinions des utilisateurs. Il vaut la peine de poser des questions utiles à ce stade, telles que :
Étant donné la différence dans les données reçues, il est logique d’utiliser à la fois des anecdotes quantitatives et qualitatives dans le cadre de la recherche UX. De cette façon, les données recueillies se complètent et offrent un aperçu clair et plus profond des résultats.
Une analyse des données correctement réalisée permet de prendre de meilleures décisions de conception, plus optimales. Omettre ses conclusions conduit à développer un produit incomplet et inefficace qui ne répond pas aux besoins réels des utilisateurs. C’est pourquoi l’analyse des données est un processus si critique qui détermine le succès de l’ensemble du projet. Elle vous permet de collecter et de sélectionner des informations clés qui, lorsqu’elles sont traduites en recommandations de conception concrètes, aident à développer la meilleure solution possible – adaptée aux besoins et exigences des utilisateurs. Les étapes d’analyse des données que nous avons décrites vous aideront à les réaliser de manière structurée et à vous concentrer sur ce qui est le plus important.
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Un designer graphique et UX qui traduit en design ce qui ne peut être exprimé par des mots. Pour lui, chaque couleur, ligne ou police utilisée a une signification. Passionné par le design graphique et web.
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