Categories: BlogRecherche UX

Comment tirer parti de nos données clients recueillies ? | Recherche UX #6

Quelles données clients peuvent nous aider à planifier et à mener des recherches UX ? Nous ne sommes souvent pas conscients de la quantité d’informations que nous avons déjà sur les expériences de nos utilisateurs. Lisez l’article pour découvrir où obtenir des données utilisateur et comment les appliquer dans le processus de recherche et de conception.

Comment tirer parti de nos données clients recueillies ? – table des matières :

  1. Introduction
  2. Retour d’expérience client
  3. Données de Google Analytics
  4. Suivi oculaire et suivi de la souris
  5. Comment tirer parti de nos données clients recueillies ? Résumé

Introduction

La première étape de la recherche UX – ou recherche documentaire – se concentre sur l’analyse des données que nous avons déjà. Cela peut être des enquêtes archivées, des données de Google Analytics ou des statistiques et recherches disponibles publiquement concernant le problème ou la question que nous étudions. Les clients ne sont souvent pas conscients de la quantité de données précieuses qu’ils ont déjà sur leurs utilisateurs dans leurs ressources.

Ce n’est qu’après avoir pris contact avec l’équipe UX qu’ils réalisent la valeur des données qu’ils possèdent. Souvent, ces informations peuvent aider à identifier le problème, définir des objectifs, formuler des hypothèses de recherche ainsi qu’à planifier la stratégie UX. Aujourd’hui, nous vous fournirons ces connaissances ainsi que quelques conseils pratiques sur la façon de les mettre en œuvre.

Retour d’expérience client

La première source d’information inestimable sur les utilisateurs et leur expérience avec un produit concerne les avis. Nous pouvons les trouver sur Google, sur Facebook, dans des messages privés sur les réseaux sociaux, dans des e-mails, ainsi que dans des données provenant d’enquêtes de satisfaction client ou du Net Promoter Score. Grâce à eux, nous pouvons suivre l’évaluation générale que les utilisateurs font de notre produit ou service et également connaître leurs opinions, émotions et expériences plus élaborées.

De plus en plus de personnes expriment leur opinion en ligne, et pour un fabricant, cela devient une grande indication de l’avenir. Une augmentation des avis négatifs est souvent le premier signal qu’il y a un problème qui doit être changé ou amélioré. Les retours donnés sur le site ou dans les avis Google sont souvent détaillés – les visiteurs décrivent une situation où le site ne fonctionne pas à l’étape de paiement, ils ont du mal à trouver une information particulière sur le site, à s’inscrire à une newsletter, ils ne reçoivent pas un e-mail promis avec une réduction sur leur premier achat, ou simplement le site est illisible et lent, ce qui les pousse à abandonner leur achat.

Ces défauts donnent à l’équipe UX des indications sur les domaines nécessitant des recherches plus approfondies. De plus, acquérir de tels retours ensemble ainsi que mener d’autres recherches UX démontre l’engagement de l’entreprise, ce qui augmente à son tour la satisfaction des clients – soutenant à la fois l’expérience client et l’expérience utilisateur.

Données de Google Analytics

Une autre ressource précieuse est les données de Google Analytics. Pratiquement toutes les entreprises – des grandes corporations aux petites boutiques en ligne – utilisent déjà cet outil pour surveiller les statistiques de leur site web. L’analyse des données collectées par Google Analytics peut suivre la croissance ou le déclin des clients au fil du temps, ainsi que déterminer en détail comment ils ont trouvé notre site, combien de temps ils passent sur chaque sous-page, à quelle fréquence ils effectuent un achat ou combien des actions initiées se sont conclues avec succès (qu’il s’agisse de finaliser un achat, de soumettre un formulaire complété ou de s’inscrire à une newsletter).

Si, par exemple, nous concluons qu’un grand nombre de personnes accède à une sous-page avec un formulaire, y passe quelques minutes alors que le taux de conversion des formulaires correctement remplis et soumis est faible – cela peut signifier que notre formulaire est trop long, trop compliqué ou qu’il présente des problèmes à un moment donné. Bien que nous ne découvrions pas grâce à Google Analytics la nature exacte du problème, avec une telle connaissance, nous pouvons établir une hypothèse de recherche et poser des questions de recherche. Par exemple, en sachant que nous avons un problème de formulaire sur le site, nous pouvons planifier et mener des recherches avec les utilisateurs et résoudre le problème. En conséquence, les conversions et l’expérience utilisateur devraient augmenter.

Suivi oculaire et suivi de la souris

Une autre source de connaissance implique des outils pour le soi-disant suivi oculaire ou suivi de la souris. Un exemple (et probablement l’outil le plus populaire dans ce domaine) est Hotjar, qui étudie le comportement des utilisateurs sur notre site. En enregistrant les mouvements de la souris et en utilisant des cartes de chaleur, nous obtiendrons des visuels précis sur le parcours de l’utilisateur à travers notre site. Nous voyons clairement comment les visiteurs recherchent des informations, ce qu’ils lisent, sur quoi ils cliquent ainsi que quelles informations, images ou éléments ils ignorent.

Ces données s’avèrent inestimables pour étudier le comportement des utilisateurs et déterminer quels éléments du site attirent leur attention, ce qu’ils lisent plus longtemps ou parcourent rapidement ou ignorent. Peut-être que les visiteurs cliquent sur des éléments non cliquables et que les éléments cliquables échappent à leur attention ou ne semblent même pas intéressants ? De plus, les cartes de chaleur sont un excellent moyen de voir si l’architecture de l’information sur notre site correspond aux préférences de nos clients.

Comment tirer parti de nos données clients recueillies ? Résumé

Aujourd’hui, avec une technologie si développée, il est facile de trouver de bons (et souvent gratuits !) outils pour recueillir des informations sur les utilisateurs. Nous pouvons déjà découvrir non seulement d’où viennent nos clients et combien de temps ils passent sur le site, mais aussi ce qu’ils font exactement sur le site, à quoi ressemble leur parcours d’achat, où ils rencontrent des difficultés et quelles opinions ils ont sur le service ou le produit, quels désirs et attentes ils ont pour le produit. Toutes ces informations fournissent une base solide pour justifier la nécessité de recherches approfondies afin d’identifier le problème, d’apporter des améliorations et d’améliorer l’expérience utilisateur ainsi que l’image et la position de l’entreprise sur le marché.

Si vous aimez notre contenu, rejoignez notre communauté de travailleurs acharnés sur Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Klaudia Kowalczyk

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.

View all posts →

Klaudia Kowalczyk

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.

Share
Published by
Klaudia Kowalczyk

Recent Posts

Le rôle de l’IA dans la modération de contenu | IA dans les affaires #129

Les entreprises luttent pour gérer une vaste quantité de contenu publié en ligne, des publications…

3 days ago

Analyse de sentiment avec l’IA. Comment cela aide-t-il à provoquer des changements dans les entreprises ? | IA dans les affaires #128

À l'ère de la transformation numérique, les entreprises ont accès à une quantité sans précédent…

3 days ago

Meilleurs outils de transcription IA. Comment transformer de longs enregistrements en résumés concis ? | IA dans les affaires #127

Saviez-vous que vous pouvez obtenir l'essence d'un enregistrement de plusieurs heures d'une réunion ou d'une…

3 days ago

Génération de vidéos par IA. Nouveaux horizons dans la production de contenu vidéo pour les entreprises | IA dans les affaires #126

Imaginez un monde où votre entreprise peut créer des vidéos engageantes et personnalisées pour n'importe…

3 days ago

LLMOps, ou comment gérer efficacement les modèles de langage dans une organisation | IA en affaires #125

Pour tirer pleinement parti du potentiel des grands modèles de langage (LLMs), les entreprises doivent…

3 days ago

Automatisation ou augmentation ? Deux approches de l’IA dans une entreprise | IA en affaires #124

En 2018, Unilever avait déjà entrepris un voyage conscient pour équilibrer les capacités d'automatisation et…

3 days ago