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Comment résoudre le plus gros problème des feedbacks utilisateurs

En tant que UX designer, je consacre une grande partie de mon temps à chercher des réponses à des questions commençant le plus souvent par Pourquoi. Pourquoi nos utilisateurs préfèrent ce parcours de navigation ? Pourquoi avons-nous moins de conversions, moins de ventes, moins d’inscriptions ? etc.

Capture - Comment résoudre le plus gros problème des feedbacks utilisateurs

Afin d’expliquer en partie les comportements utilisateurs, j’explore généralement la myriade de données fournies par des outils tels que Google Analytics.

L'analyse des données me donne une image claire de ce qui se passe, mais je peux uniquement émettre des hypothèses quant au Pourquoi.

Échanger avec des utilisateurs et mener des tests d’utilisabilité sont des excellents moyens pour affiner ces hypothèses. Néanmoins les conditions d’échanges influencent grandement la qualité des résultats.

Le contexte d'un échange ou d'un test utilisateur influence les réponses des participants.

J’ai souvent l’impression que les feedbacks récoltés ne sont pas authentiques car les participants se comportent différemment quand ils se sentent épiés.

Les utilisateurs se comportent différemment quand ils se sentent épiés.

Points clés

  • Analyser les données issues d’outils analytics est un excellent moyen pour obtenir une image claire de ce qui se passe au sein d’un site Web. Néanmoins cela ne permet pas de comprendre les raisons qui poussent par exemple un utilisateur à abandonner un process d’inscription.
  • Les outils tels que Google analytics manquent d’informations visuelles sur les zones d’interfaces les plus attractives pour les utilisateurs : ces centres de gravité au sein d’une interface où l’attention des personnes se focalise.
  • Mettre en place des interviews et des tests utilisateurs ne garantit pas l’authenticité des feedbacks récoltés. Les utilisateurs se comportent différemment quand ils se savent surveillés.

Apporter de l’authenticité aux feedbacks utilisateur grâce à Ptengine

Observer les comportement de navigation et identifier où se situent les hubs d’attention – les centres de gravité – au sein d’une interface est un avantage compétitif indéniable pour tout business online.

Il y a quelques jours, j’ai testé la release 3.0 de Ptengine. Il s’agit d’une plate-forme proposant un moyen efficace pour identifier les centres de gravité d’un design en visualisant les actions des utilisateurs. Le tout, sans interagir avec eux.

Trouver le centre de gravité d'une interface avec les heat maps colorés de Ptengine

Cette application couple une solution complète d’analyses de données avec des heat maps : ces cartes de chaleurs pleines de couleurs apportant un peu de gaieté à vos reportings analytics.

Une application telle que Ptengine peut être une puissante alliée pour les personnes en charge d’optimiser les performances d’un site ecommerce ou d’une plate-forme SaaS (Software as a service).

Les heat maps sont un excellent moyen pour trouver le centre de gravité d'une interface.

Ptengine en 6 points

  • Analyse des tunnels et des taux de conversions via la mise en place d'objectifs ;
  • Heat maps pour les clics, les profondeurs de scroll et les hubs d’attention par page ;
  • Comparaison de heat maps en fonction de filtres multicritères. Par exemple : type de devices (PC / mobile / tablette), nouveaux visiteurs vs visiteurs connus, etc ;
  • Analyse en temps réel du trafic ;
  • Suivi de campagnes ;
  • Plugin WordPress gratuit.
Vue d'ensemble du trafic et des performances.

Les Heat maps en détails

Les heats maps vous permettent de mesurer l’engagement de vos utilisateurs. A l’aide d’indications colorées, vous pouvez voir avec quels composants de design les utilisateurs interagissent. Plus les couleurs sont chaudes, plus la zone est attractive.

Vous pouvez ainsi utiliser cette information pour tester et modifier vos designs afin d’optimiser vos indicateurs de succès.

Heat maps clic, tap & scroll

Ptengine offre deux types de heat maps. Le premier type permet d’observer les zones de l'interface avec lesquelles les utilisateurs ont interagi sur devices desktop (clics) et sur devices mobile (taps). Ce type de rapport indique également le pourcentage d'utilisateurs qui défilent à une profondeur donnée au sein de la page.

Les heat maps de Ptengine.

Exemple d’apprentissage avec ce type de rapport

On observe de nombreux clics sur ces images. Néanmoins, ce ne sont pas des liens ! L’action de clic n’engendre aucune réaction de la part de l’interface.

Hypothèse que l’on peut développer pour faire évoluer le design : appliquer un lien sur ces image afin d’observer si le taux de rebonds de la page s’améliore.

Heat maps d’attention & scroll

Ce type de rapport permet d’identifier l’attention portée par les utilisateurs à telle ou telle partie d’une page. Ptengine fournit une représentation thermographique en fonction de la quantité de temps passé par les utilisateurs sur chaque hauteur d’écran.

Heat map en full size sur une page du Magazine Du Webdesign.

Exemple d’apprentissage avec ce type de rapport

On observe que les utilisateurs ont passé plus de temps sur une section se situant dans la partie inférieure d’une page. Pour atteindre cette section, il faut faire défiler trois hauteurs d’écran. On observe aussi que seulement 5% des utilisateurs scroll jusqu’à cette section.

Hypothèse de design à tester : insérer la section dans la partie supérieure de l’interface afin de mesurer l’impact que cela peut avoir sur le taux de conversion de la page.

Ce qu’il faut retenir

Suite à quelques jours d’utilisation, j’ai observé que les bénéfices de Ptengine peuvent s’exprimer parfaitement lorsqu’ils s'intègrent à un workflow de la manière suivante :

  • Après avoir analyser les indicateurs de succès au sein de Google Analytics, utiliser Ptengine pour déterminer comment améliorer les choses.
  • Après chaque déploiement, utiliser Ptengine pour observer les sessions de navigation sur les nouvelles interfaces et estimer les performance de la release. Cela permet d'obtenir la validation d’hypothèses de design sans attendre une masse critique de trafic pour que les analyses soient pertinentes.

Cette approche permet de prendre des décisions de design guidées par des données d’utilisateurs ayant une expérience de navigation en conditions réelles.

Si vous souhaitez obtenir des feedbacks utilisateurs authentiques quelques minutes après avoir déployé une nouvelle version d’interfaces, je vous invite à tester la démo et la version gratuite de Ptengine.

Cela ne vous dispense pas d’échanger avec des humains sur votre dernière release. Mais garder en tête que chaque mot et chaque geste durant un interview ou un test utilisateur influence le comportement et les feedbacks du participant.

Ce contenu sponsorisé a été rédigé en partenariat avec Ptengine.

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