Concevoir des Experience maps data informed pour accroître la compréhension des frustrations utilisateurs

Faciliter l’accès aux datas permet d’ouvrir de nouvelles portes à tous les métiers. Les activités spécifiques des UX et des product designers ne font évidemment pas exception lorsqu’ils ont l’opportunité de travailler avec des experts. Matthieu Tylez, designer dans la practice Product de Converteo vous propose de revisiter une des cartographies les plus communes pour la renforcer avec les différents types de datas : l’experience map data informed. 

A retenir :

• L’analyse conjointe des données qualitatives issues de l’UX research et des données quantitatives permet de renforcer la compréhension des utilisateurs, de leurs actions et leurs frustrations.
• La définition d’une experience map est l’occasion parfaite pour acculturer des responsables métiers et IT au design et à la culture produit.
• Le designer doit pouvoir avoir accès à tous les types de datas de l’entreprise et aux experts qui leur sont associés.

Pourquoi enrichir la “traditionnelle” experience map ? 

Cette cartographie permet d’identifier les activités, les émotions et les frustrations vécues par les utilisateurs lors de l’usage des interfaces en ligne et/ou lorsqu’ils se rendent dans un point de vente. 

La bonne pratique est de définir les activités et les frustrations des utilisateurs en se basant sur la collecte de verbatims au travers d’interviews ou de questionnaires. 

La synthèse de ces données qualitatives, mise en perspective avec des datas webanalytics, produits, CRM, et même back office, permet de définir des insights et une expérience map data informed.

Data driven vs data informed : qu’y a-t-il au-delà du jargon ?

Cette distinction terminologique est loin d’être anodine :

• “Data driven”, renvoie à considérer les datas quantitatives et numériques comme sacro-saintes pour concevoir des produits et guider les prises de décision, quitte à brider les intuitions et la créativité des designers.
• Le terme « data informed » invite quant à lui à associer ces datas quantitatives avec des datas qualitatives telles que les verbatims utilisateurs pour renforcer les futures conceptions. 

Quels sont les avantages de la conception d’une experience map data informed ?

• Aligner le « où », le « quand », le « combien » et le « quoi » (le quanti) avec le « pourquoi » (le quali) pour détecter les opportunités à la fois pertinentes pour le business de l’entreprise et les utilisateurs.

• Permettre aux designers, aux responsables métiers, IT et CRM d’être en empathie avec un utilisateur avant de définir plus tard une roadmap produit.
• Aligner ces responsables sur la vision commune d’un parcours d’achat d’un utilisateur.
• Créer du lien entre ces équipes lorsqu’elles  intègrent pour la première fois une core team produit et qu’elles découvrent la culture User centric (conception centrée sur l’utilisateur) 

Comment construire une experience map data informed ?

Organiser un atelier de définition du périmètre business et de co-conception de l’expérience map « fictive » pour acculturer des responsables métiers et IT au design et à la culture produit.

Un atelier en 3 temps et pour servir 3 objectifs :

• Définition d’une North star metric relative à l’objectif business et l’outcome (le résultat escompté) à atteindre à la fois pour les utilisateurs et pour le produit.
• Mise en commun des visions personnelles du parcours d’achat et des frustrations utilisateurs sur un Figjam ou grâce à des cartes d’activités préparées en amont sur papier.
• Définition de la vision « fictive » du parcours. Cette étape à le double avantage de nourrir le designer avec une vision business tangible et une vision utilisateur fictive mais alignée.

Le plus ? Avoir un expert IT qui sera capable de schématiser l’architecture des flux du back-offce .

S’entourer d’experts pour un usage et une collecte éclairée des données

Le designer collectera par lui-même les verbatims utilisateurs et pourra enrichir ces datas grâce à différentes synergies et collaborations :

• Les datas comportementales issues d’outils tels que Google Analytics ou Amplitude, accompagné d’un référent analytics ou CRO,
• Les datas de performance afin d’affiner la connaissance des pratiques avec les data scientist.
• Les datas d’usage, avec l’IT afin d’optimiser la productivité tout en maintenant une maîtrise contrôlée des risques.

Quelques exemples de datas quantitatives :

• Datas webanalytics collectées via des outils comme GA4, Piano, Content Square ou encore Amplitude dans le but d’identifier les éventuels points de friction dans les parcours utilisateur
• Datas SI collectées via des outils de supervision pour déterminer, par exemple, les causes de temps de chargement de pages trop important.
• Datas CRM de type transactionnel pour analyser les historiques d’achats.
• Datas utilisateurs collectées sur un segment spécifique au travers d’un questionnaire d’UX research distribué par emailing.
• Datas in store via les capteurs WIFI tel que le temps actif à l’arrêt.

A noter que les Datas client collectées au travers d’un outil de CRM permettront de mieux qualifier le persona conçut en amont de l’expérience map.

Quelques exemples de datas qualitatives :

• Les verbatims utilisateurs récoltés via des interviews One to One modérées par le designer.
• Les verbatims utilisateurs récoltés via des interviews non modérées en passant par une plateforme telle que Usertesting.
• Les verbatims clients partagés lors des appels à des conseillers clientèles et analysés par le data scientist et le designer.
• Les commentaires utilisateurs récoltés avec un outil d’analyse sémantique sur les réseaux sociaux 
• Les commentaires utilisateurs récoltés directement dans les interfaces avec des popovers tels que ceux de Hotjar ou depuis le PIM de l’entreprise.
• Les verbatims collectés par un expert IT qui va interviewer les sachants techniques de l’entreprise pour détecter des problématiques backoffice, SI et de l’ERP qui pourraient causer des frustrations importantes pour les utilisateurs.

A l’issue de cette collecte, différents types d’insights sont ensuite formulés par le designer avec les experts. Ces insights seront intégrés dans la future expérience map à chaque fois que l’utilisateur exprimera une frustration au cours de son expérience.

Concevoir l’expérience map data informed.

Le designer va reprendre l’expérience map « fictive » et la transformer en fonction des insights formalisés avec les experts.

L’experience map « classique » est généralement constituée des strates suivantes :

Strate 1 : Les phases de macros activités de l’utilisateur

Strate 2 : La temporalité, la localisation et le support d’interaction de l’utilisateur

Strate 3 : Les grandes activités de l’utilisateur

Strate 4 : Les interactions de l’utilisateur avec l’interface 

Strate 5 : L’état émotionnel de l’utilisateur causé par les « aha moment » positifs et les frustrations

Strate 6 : la liste des insights utilisateurs (frustrations et besoins)
Strate finale : les opportunités qui seront imaginées avec la core-team

Les strates “data informed” renforcent la détection et la compréhension des frustrations utilisateurs : 

Strate 7 : Les insights web analytics et CRO

Strate 8 : Les insights products analytics

Strate 9 : Les insights back office et SI

Grâce à ce système, les activités  les plus frustrantes pour les utilisateurs seront clairement mises en avant dans l’expérience map, au travers des insights présents dans chaque strate.

Les designers doivent être davantage sensibilisés à l’utilisation de la data 

Il s’agit d’un enjeu et d’une posture déterminantes : non pas pour que les designers justifient de leurs choix de conception, mais pour construire des insights, des personas et des cartographies plus riches et plus réalistes.
La collaboration designers/experts data permettra d’enrichir la compréhension des frustrations utilisateurs au sein de leur core team.

C’est de cette collaboration (web analytics, CRO, data science ou systèmes d’information) que naîtront les expériences maps les plus pertinentes et les plus actionnables.