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Mener une étude sur les utilisateurs est une chose. L'analyser, puis créer un rapport de recherche UX, présenter vos résultats de manière à ce qu'ils soient facilement accessibles, engageants et exploitables , c'est une toute autre affaire.
Les décisions que vous prenez, dès le départ, affectent la nature des résultats de la recherche que vous obtenez. Vos processus ont également une incidence sur la valeur de vos résultats de recherche et sur la possibilité d'apporter des changements notables au cours du processus de développement du produit. Il est important de prendre en compte l'ensemble du projet dès le début afin de disposer des meilleures informations pour travailler.
L'un des éléments les plus importants à prendre en compte lors des phases initiales est l'analyse des données, autrement dit l'analyse du retour d'information de l'utilisateur. Quelle que soit la recherche que vous ferez sur les utilisateurs, vous obtiendrez un grand nombre de données. Et c'est à vous qu'il incombe de donner un sens à tout cela à la fin, et plus important encore, de les rendre facilement assimilables et compréhensibles pour vos collègues et les parties prenantes. Sinon, à quoi bon ?
Créez une présentation de recherche UX percutante et vous mettrez le feu aux poudres pour un changement positif et basé sur des données !
Si vous abordez la phase d'analyse sans plan, vous risquez de vous sentir découragé et frustré, mais en étant gentil avec votre futur moi, vous pouvez utiliser des outils comme tl;dv tout au long du processus de recherche afin que l'analyse des données soit un jeu d'enfant.
Ne finissez pas par stresser comme Tom...
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Comment analyser un entretien avec un utilisateur ? (Avec l'aide de tl;dv)
Les données brutes n'ont de sens que lorsque des humains les interprètent. Les entretiens avec les utilisateurs ne sont pas différents. L'objectif de l'analyse des données de la recherche UX est de recueillir et de présenter des informations exploitables qui contribuent à améliorer le développement du produit. Si vous ne communiquez pas ces informations de manière efficace, la recherche (et les heures passées à la faire) n'aura servi à rien.
Tout d'abord, gagnez du temps et procurez-vous tl;dv: l'outil de réunion virtuelle qui vous permet de réduire le temps passé en réunion, sans sacrifier les informations. Après tout, si vous voulez savoir comment analyser les entretiens avec les utilisateurs, vous devez utiliser les bons outils de documentation.
Non seulement tl;dv vous fait gagner de précieuses heures pendant le processus d'entretien, mais il vous aide également à organiser vos données et à les synchroniser avec la plateforme utilisée par votre équipe. Grâce à sa fonction pratique d'horodatage, vous pouvez obtenir un lien hypertexte vers le moment exact d'un appel Google Meet ou Zoom , ce qui vous permet, ainsi qu'à vos collègues, de passer directement aux points de données critiques.
Vous pouvez également utiliser la puissante IA de tl;dvpour vous aider à compiler votre rapport de recherche UX une fois l'entretien terminé. Elle peut générer automatiquement des résumés de réunion, prendre des notes en cours de route et même créer des bandes dessinées. Vous êtes pressé ? Cette fonction épique pourrait vous faire gagner un temps fou.
L'utilisation du site tl;dv pour la collecte de données a le pouvoir de détruire les préjugés cognitifs et de vous permettre de revenir sur des moments spécifiques pour approfondir votre compréhension, afin de ne jamais perdre un détail.
Bien sûr, vous pouvez effectuer des analyses de données de recherche UX sans tl;dv, mais c'est tout simplement idiot. Nous avons dit qu'il était gratuit, n'est-ce pas ? En ignorant tl;dv, vous passeriez plus de temps, dépenseriez plus d'argent et obtiendriez des informations moins précieuses d'une manière mal organisée. C'est pourquoi les concepteurs et les chercheurs UX reconnaissent généralement tl;dv comme l'un des meilleurs outils de recherche UX remote .
Trouver l'équilibre entre ouverture d'esprit et plan d'action
S'il est important de recueillir des données de manière à se préparer à l'étape de l'analyse, il est encore plus important de commencer avec un esprit ouvert. Ne commettez pas l'erreur de vous laisser influencer par le biais du chercheur en planifiant votre analyse si minutieusement à l'avance que vous finissez par chercher les réponses que vous voulez trouver. Ce n'est pas ainsi que fonctionne la recherche sur les utilisateurs.
Cependant, il est bon de commencer le processus de recherche avec un esprit ouvert et d'avoir un plan en place pour collecter, stocker et accéder facilement aux données obtenues en cours de route.
Vous ne voulez pas penser à votre analyse pour la première fois après avoir été enseveli sous dix pieds de données. Commencez dès le début. Votre processus d'entretien doit être structuré de manière à vous aider à analyser les petits résultats.
Passez en revue votre public cible avant de l'interviewer pour vous assurer d'avoir les meilleurs utilisateurs et les plus perspicaces. C'est particulièrement important si vous vous approvisionnez en utilisateurs de médias sociaux et d'autres sources publiques qui ne sont pas des utilisateurs de votre propre application. Élaborez un plan d'entretien pour tirer le meilleur parti de vos recherches.
Tout au long de la période de recherche, gardez vos objectifs à l'esprit, mais pas au point de les rendre envahissants. La véritable compétence des entretiens avec les utilisateurs est l'écoute. Bien sûr, vous devez poser les bonnes questions aux bonnes personnes, mais si vous n'écoutez pas ce qu'elles disent, vous vous tirez une balle dans le pied. Ne laissez pas vos propres pensées ou attentes entrer en ligne de compte. Il est temps que vos utilisateurs s'expriment et que leur voix soit entendue : par vous !
Là encore, tl;dv est l'un des meilleurs outils pour la voix du client. Vous disposez d'un enregistrement permanent de ce que votre utilisateur a dit, de la façon dont il l'a dit et des manières dont il a fait preuve pendant qu'il parlait. Ne vous fiez pas à votre mémoire ou à des notes griffonnées à la hâte. Vous disposez de transcriptions disponibles dans plus de vingt langues, d' enregistrements illimités de réunions et de la possibilité d' horodater chaque élément d'information auquel vous souhaitez revenir. Et tout cela est gratuit!
@tldv.io C'est parfaitement logique. #meeting #comedy #corporate #meetings #9to5 #firstday
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Identifiez vos objectifs
Vous voulez améliorer votre application ? Trop vague. Vous voulez peut-être acquérir une compréhension détaillée et intime de votre public et de vos utilisateurs idéaux, de ce qui les motive et de la manière dont ils atteignent leurs objectifs au quotidien. Dans ce cas, il est préférable que votre recherche soit conçue pour identifier des modèles dans le comportement quotidien des personnes interrogées.
En outre, soyez à l'affût des détails démographiques, des modes de vie et des diverses attitudes des utilisateurs. Vous pouvez même rédiger votre propre guide de discussion pour l'entretien avec les utilisateurs afin de vous assurer que vous orientez la conversation de la bonne manière.
En revanche, si votre objectif est de tester une nouvelle fonctionnalité ou une application à venir, vous pouvez vous concentrer sur les points de douleur, les points de satisfaction et essayer de les classer par ordre de priorité.
Non seulement vous devez trouver comment poser les bonnes questions pour que l'utilisateur se sente à l'aise pour révéler ce qu'il pense, mais vous devez également suivre les données de manière à pouvoir les utiliser à des fins diverses. En fonction des personnes avec lesquelles vous allez partager l'analyse de vos données de recherche utilisateur, vous devrez peut-être réfléchir à la granularité. Vous adressez-vous à votre équipe de conception ou aux parties prenantes ? Devez-vous donner des exemples spécifiques ou simplement des tendances générales ? Planifiez à l'avance.
Préparez votre hypothèse (si nécessaire)
Les hypothèses sont importantes dans certains domaines de recherche. Les tests d'utilisabilité, par exemple, requièrent une hypothèse, car vous devrez vous concentrer sur des domaines spécifiques à améliorer. Vous devrez, en quelque sorte, comprendre le problème et la solution potentielle, avant de vous plonger dans la recherche sur les utilisateurs.
Cependant, toutes les recherches ne nécessitent pas une hypothèse. Et dans certains cas, cela ternit carrément les données. Si vous réalisez une série d'entretiens avec des utilisateurs en vous attendant à ce que le point douloureux A soit le problème, c'est exactement ce que vous entendrez. Cela créera une vision biaisée du problème en question, ce qui conduira à des données biaisées, qui mèneront à un développement de produit gaspillé, car les problèmes fondamentaux seront négligés.
Parfois, vous pouvez commencer à effectuer de petites analyses lorsque les données commencent à arriver. Pour garantir la qualité des entretiens avec les utilisateurs, il ne devrait pas y en avoir plus de 4 par jour. De préférence, 2 ou 3. Il faut prévoir un espace entre les entretiens pour que les chercheurs puissent revoir et étiqueter les notes. Cela leur donne également le temps de débriefer avec le preneur de notes, s'il y en a un, ou de parcourir les notes sur tl;dv.
Une semi-analyse superficielle peut être réalisée à mi-chemin des entretiens avec les utilisateurs. Vous pouvez également profiter de ce temps de digestion pour revoir vos questions, et éventuellement les modifier ici et là pour faire ressortir de meilleures réponses lors des prochains entretiens.
Cette méthode vous évitera d'essayer de vous noyer dans vos propres larmes après une journée bien remplie d'entretiens avec des utilisateurs, avec seulement des notes griffonnées à la hâte et un cerveau à moitié fonctionnel pour essayer de les décrypter.
@tldv.io Une panne différente #breakdown #9to5 #latetowork #dayinthelife #corporatehumor IB : @punhubtiktok
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La découverte en mouvement
Le développement de produits dépend fortement de la qualité des recherches effectuées par les utilisateurs, des entretiens et des tests. La conception UX est également basée sur une recherche approfondie. Construire un produit en se basant entièrement sur vos fantasmes sur ce qu'il devrait être est le chemin le plus rapide vers le sh*t's creek. Et vous feriez mieux de croire qu'il n'y a pas de pagaie non plus.
La recherche sur les utilisateurs vous aidera à découvrir les pépites d'or dont vous avez besoin pour créer le produit que les utilisateurs vont adorer. Que vous réfléchissiez aux caractéristiques, aux fonctions ou à d'autres aspects de votre application, il est important de connaître l'avis de vrais utilisateurs. Il est plus coûteux de résoudre un problème de développement par la suite que d'élaborer une solution dès le départ.
Dans certains cas, il est possible de trouver de tout nouveaux cas d'utilisation grâce à la recherche sur les utilisateurs, en écoutant ce que veulent vos futurs utilisateurs. Cela peut vous aider à vous positionner en tant que leader sur le créneau, ce qui vous permettra de réussir sur un marché saturé.
Ça ne s'arrête jamais
S'il y a une chose que vous devez savoir, c'est que l'analyse des données de recherche sur les utilisateurs ne s'arrête pas. Elle ne dort pas. Elle ne ressent pas de pitié, de remords ou de peur. D'accord, j'ai peut-être commencé à parler de Terminator à un moment donné, mais cela ne change rien au fait que l'analyse est un processus continu.
L'une des meilleures façons de suivre les progrès et d'organiser vos idées clés est de prendre des notes. Pas à la manière du vingtième siècle, avec un stylo et du papier, non, non, non. Avec le preneur de notes detl;dv.
En enregistrant les sessions à l'aide de tl;dv, vous pouvez partager des bribes ou des sessions entières de vidéos avec les parties prenantes pour qu'elles prennent les mesures appropriées. La prise de notes ne vous aide pas seulement à analyser des éléments en cours de route, elle vous permet aussi de garder une trace des choses au moment où elles se produisent. C'est le meilleur moyen de garder une trace de toutes les données recueillies.
Une façon d'y parvenir, que ce soit dans le cadre d'une recherche qualitative ou quantitative, consiste à organiser de courtes séances avec vos collègues chercheurs après chaque entretien. Vous pouvez examiner ensemble leurs réponses et prendre des notes supplémentaires. Il est toujours bon de revoir une interview d'utilisateur avant de passer à la suivante.
Décomposez vos données
La mise en commun des données à la fin de votre recherche est l'une des façons les plus faciles de se décourager devant la quantité de données dont vous disposez. Ne vous inquiétez pas, toutes les données ne sont pas identiques. Et à ce stade, savoir comment trouver de l'or dans vos données est la compétence dont vous avez besoin.
Pour obtenir les meilleurs résultats, commencez par nettoyer vos notes et complétez-les par des informations contextuelles (à l'aide de vos réunions enregistrées). Faites la différence entre une description et une interprétation. La phase d'analyse est le moment d'interpréter.
Ensuite, catégorisez vos données en divers domaines d'analyse qui vous permettront de pondérer les différentes données en termes d'importance et de priorité.
Il est important de disposer d'une telle liste afin de déterminer ce qui est important maintenant et ce qui sera agréable à avoir plus tard. Ce type d'analyse est particulièrement important lorsque vous disposez de peu de ressources pour mettre en œuvre vos conclusions ; vous souhaitez vous concentrer uniquement sur les éléments qui auront un impact maximal sur vos utilisateurs et vous aideront à atteindre les objectifs fixés.
Cela signifie qu'il faut mettre toutes les idées intéressantes (mais non essentielles) dans un panier pour plus tard et permettre à l'équipe de développement de construire ce qui est absolument nécessaire à chaque moment.
La hiérarchisation des priorités commence dès la conception de la recherche UX, en fonction des objectifs organisationnels que les parties prenantes ont fixés pour le projet. Pour vous assurer que vous obtenez les informations nécessaires pour répondre à ces exigences, vous devez garder les objectifs en tête et avoir un moyen de trier vos données.
Comment hiérarchiser l'analyse des données de votre recherche UX
1. L'analyse thématique
L'analyse thématique consiste essentiellement à classer vos données dans des "catégories" pour les examiner. En répartissant vos données dans des catégories bien organisées, vous êtes en mesure d'examiner chaque petit détail en fonction de son thème et de l'importance générale de cette catégorie thématique.
Une façon de commencer à le faire est d'attribuer un code de couleur aux thèmes. Lorsque vous examinez les transcriptions, attribuez à chaque pépite de données une couleur correspondant à son thème. Vous pouvez le faire à la fin de la journée ou peu après chaque session pour vous assurer que vous ne perdez pas de vue chaque entretien. Avec vos notes, vous pouvez facilement coder par couleur vos transcriptions générées automatiquement à partir de tl;dv.
Si vous avez du mal à choisir un thème, regroupez simplement les données qui ont une signification, une portée ou une prémisse similaires. Si vous rencontrez la même chose qui est dite à plusieurs reprises, c'est une bonne idée d'en faire un thème et d'y stocker toutes les données relatives à ce sujet.
Selon le groupe Nielsen Norman, l'analyse des données pour les domaines thématiques se fait en six (6) étapes.
Étape 1 : Rassemblez vos données
Étape 2 : lisez toutes vos données du début à la fin.
Étape 3 : Codez votre texte avec des zones thématiques
Étape 4 : créer de nouveaux codes pour encapsuler les nouveaux thèmes
Étape 5 : Faites une pause d'une journée
Étape 6 : évaluez l'adéquation de vos thèmes.
C'est une bonne idée de créer une légende ou une clé de codage pour que vos collègues puissent également comprendre vos données. Voici un exemple de clé de codage textuelle :
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- Rouge - points douloureux
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- Vert - positif
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- Gris - suggestions des utilisateurs
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- Jaune - applications utilisées quotidiennement
Source : BLOGUE NVIVO
2. Diagrammes d'affinité
Le diagramme d'affinité est un moyen d'organiser visuellement tous les faits en les plaçant dans différentes catégories (ou groupes de sujets). Le diagramme d'affinité est souvent réalisé à l'aide d'un stylo et d'un papier, mais il peut aussi être parfaitement exécuté dans un style kanban avec des outils comme Trello. Le diagramme d'affinité est appelé sous différents noms tels que le tri collaboratif, le snowballing, et parfois le mapping d'affinité.
Exemple de cartographie d'affinité :
Source : Leow Hou Teng
Quelle est la différence entre les diagrammes d'affinité et les zones thématiques dans la recherche sur les utilisateurs ?
L'analyse thématique hiérarchique est un processus qui consiste à décomposer vos données en thèmes, puis en sous-thèmes. Pour ce faire, vous devez lire toutes les transcriptions, les notes d'entretien et les autres données pertinentes, puis coder vos données en fonction des différents thèmes. Les domaines thématiques ont généralement une portée plus large que les diagrammes d'affinité. Un diagramme d'affinité présente des sujets ou des groupes plus petits qui peuvent être explorés plus en profondeur.
L'analyse thématique consiste à trier vos données en thèmes afin de mieux considérer chaque détail, tandis que le diagramme d'affinité consiste à regrouper les faits par thème. Les deux méthodes peuvent être utilisées pour développer une meilleure compréhension de vos utilisateurs et améliorer votre produit en conséquence. Elles ne sont pas identiques et peuvent être utilisées côte à côte dans votre analyse de recherche en fonction des perspectives que vous souhaitez poursuivre.
La méthode habituelle
Tout ce discours sur les domaines thématiques et la cartographie d'affinité peut sembler écrasant, mais en réalité, les chercheurs jettent normalement leurs notes dans une toile (Miro, Mural ou Figjam sont les suspects habituels), puis les regroupent en thèmes ou moments du parcours client.
Si une idée revient souvent dans la recherche, les chercheurs utilisent généralement des points pour l'indiquer. Ils peuvent également utiliser certaines fonctionnalités de l'application qui signifient la même chose.
Bien que cela soit similaire aux domaines thématiques décrits ci-dessus, il s'agit plutôt d'un processus flexible.
Comment analyser les différents types de données
Analyse des données UX qualitatives issues des entretiens avec les utilisateurs
Une chose que vous pouvez rapidement remarquer avec les données qualitatives est qu'elles peuvent sembler chaotiques. Cela est dû au fait qu'elles sont hautement subjectives. Vous vous retrouverez souvent avec un grand nombre de données, dont la plupart peuvent être répétitives ou inutilisables. Les entretiens avec les utilisateurs sont généralement ouverts, ce qui permet à l'utilisateur d'exprimer son opinion sans filtre. Cela signifie également que l'analyse des données dépend largement de vous, le chercheur en UX, et de la manière dont vous souhaitez les traiter.
Lorsque vous effectuez des analyses de données qualitatives de recherche sur les utilisateurs, faites attention à ;
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- Les modèles qui apparaissent dans les différents domaines thématiques ;
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- Des résultats qui ont surpris votre équipe ;
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- Moments (sujets) de grande émotion pour les utilisateurs ;
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- Ce que vous aimez et ce que vous n'aimez pas ;
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- Les fonctions les plus appréciées par les utilisateurs ;
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- Et les cas d'utilisation que votre interface utilisateur actuelle ne prend pas suffisamment en charge.
Mais si vous effectuez une recherche exploratoire pour la phase de découverte du produit, vous constaterez que ces données peuvent contenir à la fois des données qualitatives attitudinales et des données qualitatives comportementales. En utilisant des diagrammes d'affinité et une analyse thématique, vous pouvez découvrir les joyaux cachés dans les données.
Pour effectuer une analyse thématique, vous aurez besoin de trois éléments : des données, des préférences de recherche (basées sur l'équipe et les objectifs de la recherche) et le contexte de l'analyse. Armé de ces éléments, vous pouvez effectuer votre analyse de données de recherche UX à l'aide d'un logiciel, d'un journal ou de diagrammes d'affinité.
Comment GPT peut-il aider ?
Tout le monde connaît maintenant GPT, la technologie alimentée par l'IA qui ne prévoit certainement pas secrètement de dominer le monde en rendant les humains trop dépendants de la technologie et en leur faisant oublier ce que sont les grands espaces pour qu'ils acceptent volontiers d'entrer dans la matrice de la vie réelle. Ce n'est pas du tout le cas.
@tldv.io Écrit par ChatGPT #inception #chatgpt #ai #openai #meeting #corporate
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Quoi qu'il en soit, avant de devenir des piles pour les robots, nous pouvons les utiliser pour accélérer notre vie professionnelle et découvrir des choses que nous aurions pu manquer. Par exemple, vous pouvez alimenter GPT avec vos recherches et lui demander de mettre en évidence les biais, de trouver des modèles et des thèmes, et même de mettre en évidence les goûts et les aversions. Essentiellement, tout ce que nous avons décrit ci-dessus en matière d'analyse des commentaires des utilisateurs peut être réalisé instantanément par un robot sans corps.
Prompts GPT
Voici quelques invites du TPG que vous pouvez utiliser pour rendre votre rapport de recherche UX encore plus convaincant !
- Pouvez-vous rechercher dans le référentiel toutes les recherches relatives à un produit ou à une fonctionnalité spécifique ?
- Pouvez-vous me résumer les principaux résultats d'une étude particulière ?
- Pouvez-vous classer les études de recherche par date, par auteur ou par sujet ?
- Pouvez-vous identifier des thèmes ou des modèles communs qui ressortent des études de recherche ?
- Pouvez-vous m'aider à identifier les lacunes dans notre compréhension actuelle du comportement ou des préférences des utilisateurs ?
- Pouvez-vous me fournir un résumé des méthodes de recherche utilisées dans une étude particulière ?
- Pouvez-vous m'aider à créer une présentation qui résume les résultats de la recherche pour un projet ou une initiative spécifique ?
- Pouvez-vous suggérer des études de suivi potentielles ou des questions de recherche basées sur les résultats actuels ?
- Pouvez-vous me fournir une liste d'études ou de sources externes susceptibles d'être pertinentes pour notre référentiel de recherche ?
Bien que ces questions puissent sembler un peu vagues, elles permettent à GPT de vous expliquer en détail ce qu'il attend de vous. Prenons l'exemple de la question 7. Voici la réponse de GPT :
Utilisation de logiciels pour l'analyse des données des entretiens avec les utilisateurs
La recherche qualitative vous donne généralement beaucoup de données à traiter. Celles-ci sont généralement très difficiles à analyser sans l'aide d'un logiciel. Dans de tels cas, les chercheurs en UX s'appuient sur des logiciels d'analyse de données qualitatives assistée par ordinateur (CAQDAS), tels que Provalis Research Text Analytics Software, Quirkos, Qiqqa, Dedoose, Raven's Eye, webQDA, Transana, HyperRESEARCH et MAXQDA.
L'avantage de passer par un logiciel est que vous pouvez effectuer des recherches très approfondies. Mais en même temps, il faut beaucoup de temps pour apprendre à utiliser de nouveaux logiciels si vous ou votre équipe êtes novices en la matière. Cela peut être assez contraignant et vous faire perdre du temps et de l'énergie qui pourraient être mieux utilisés ailleurs.
Utiliser GPT pour former votre présentation de recherche UX
Après avoir compilé et analysé vos données, vous devrez présenter vos résultats. tl;dv est le meilleur choix pour cela. Comme nous l'avons déjà mentionné, vous pouvez utiliser son intelligence artificielle intégrée pour générer des enregistrements de tous vos entretiens avec les utilisateurs. Vous pouvez utiliser la fonction de recherche pour trouver des mots-clés spécifiques dans n'importe quelle transcription, et même générer des résumés de réunions.
Il est également intégré à toute une série d'applications professionnelles que vous pouvez utiliser comme référentiel de recherche, comme Notion par exemple. Vous pouvez partager des clips très facilement, ce qui permet à vos collègues de ne regarder que les parties dont ils ont besoin.
En plus de tl;dv, il existe un certain nombre d'outils qui peuvent vous aider à créer un rapport de recherche UX :
- Textio: Ce puissant logiciel vise à mettre fin aux préjugés, littéralement. L'équipe de Textio a mis au point "les conseils les plus avancés au monde en matière de langage sur le lieu de travail", spécialement pour lutter contre les préjugés.
- Hugging Face : Alimenté par l'apprentissage machine open source, Hugging Face est un outil alimenté par GPT et utilisé par Google et Microsoft pour toute une série de raisons. Il offre des tonnes de fonctionnalités qui permettent de gagner du temps et qui sont utiles à toute personne qui prépare une analyse du retour d'information des utilisateurs ou un rapport de recherche UX de toutes les données que vous avez collectées.
- ChatGPT: Ne sous-estimez pas le papa. Tant que vous avez quelques bons messages dans votre manche, ChatGPT reste l'un des meilleurs outils alimentés par les TPG. Obtenez des réponses et des conseils instantanés en suivant certains des messages-guides décrits ci-dessus.
Journal de bord pour l'analyse des entretiens avec les utilisateurs
La méthode de la théorie ancrée fonctionne bien avec la tenue d'un journal. Il s'agit d'écrire les différentes idées et réflexions que vous obtenez en examinant les transcriptions et les vidéos enregistrées des entretiens avec les utilisateurs. Elle fonctionne avec l'analyse thématique où il y a plusieurs thèmes et sous-thèmes où les idées peuvent être classées au fur et à mesure de l'analyse. En utilisant des méthodes d'annotation, que ce soit numériquement ou manuellement, vous pouvez mettre en évidence les données, les faits et les idées qui sont pertinents pour votre recherche.
Elle permet au chercheur de réfléchir en profondeur, mais c'est ce qui la rend difficile : un seul chercheur peut s'engager dans un tel processus, ce qui rend difficile la collaboration avec d'autres. Mais elle est également bon marché et permet une certaine flexibilité, sans compter qu'il suffit de parcourir les notes pour retrouver un processus documenté sur la façon dont vous êtes arrivé à votre conclusion.
Utilisation des diagrammes d'affinité pour l'analyse de la recherche qualitative
Comme nous l'avons déjà expliqué plus haut, les diagrammes d'affinité sont un bon moyen d'extraire des idées de vos sessions et de les transposer sur un tableau où vous pouvez voir les liens entre les idées. Vous pouvez créer un tableau d'affinités virtuellement en utilisant Trello, ou bien manuellement, en écrivant dans certaines couleurs, en les découpant en morceaux et en les plaçant sur un tableau physique.
Que vous optiez pour un tableau physique ou virtuel, ce sera infiniment plus facile si vous avez enregistré vos sessions avec tl;dv, si vous avez pris des notes et relu les transcriptions générées automatiquement, que vous pourrez continuer à utiliser longtemps après la fin de vos sessions.
Analyser les données quantitatives de l'UX
Les données quantitatives sur les utilisateurs peuvent prendre la forme de cartes thermiques qui permettent aux chercheurs de voir, de manière objective, ce que fait un utilisateur lorsqu'il visite une page Web ou une application. Grâce à l'enregistrement d'écran et au suivi oculaire, vous pouvez obtenir une compréhension plus factuelle de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas.
Consultez notre guide sur la façon de devenir un chercheur en UX pour plus de conseils et d'informations.
Lorsque vous effectuez des analyses quantitatives de recherche sur les utilisateurs, faites attention à ;
- Les fonctions les plus utilisées ;
- Les besoins des utilisateurs qui ne sont pas actuellement satisfaits ;
- Différences d'expériences dans l'utilisation de votre produit ;
- Le temps qu'il faut pour faire quelque chose en utilisant votre produit par rapport à l'idéal ;
- Les fonctionnalités qui doivent être améliorées au plus vite.
Où tout s'arrête ; Recommandations
Toute recherche UX aboutit à des recommandations basées sur des insights. Votre processus d'analyse détermine la qualité de vos résultats et de vos recommandations. Vous devez rassembler les données de votre recherche qualitative et quantitative et les utiliser pour fournir à votre équipe des recommandations adaptées aux objectifs initiaux.
Vous devez présenter vos résultats sous une forme facile à comprendre aux parties prenantes et aux concepteurs concernés pour qu'ils en discutent et les mettent en œuvre. Sans cette étape cruciale, toute votre analyse des données de recherche sur les utilisateurs n'aura servi à rien.
@tldv.io - Photos et vidéos Instagram
Vous devez examiner les données à la recherche de tendances, de modèles de comportement, d'informations sur l'utilisation et d'histoires courantes parmi vos utilisateurs. Il ne suffit pas de savoir que les utilisateurs ont du mal à trouver le bouton "Acheter maintenant", mais votre recherche doit s'accompagner d'une recommandation du type "Placez le bouton "Acheter maintenant" sur la page des héros".
Les résultats de vos recherches doivent être exploitables et permettre de formuler une bonne recommandation après analyse.
Créer une présentation convaincante sur la recherche utilisateur
Faire une présentation des résultats de vos recherches sur les utilisateurs est un excellent moyen de partager votre travail avec d'autres personnes et d'obtenir des commentaires sur vos résultats. Mais cela peut aussi être une tâche intimidante, surtout si vous n'avez pas l'habitude de faire des présentations ou si vous n'avez pas beaucoup d'expérience en matière de conception.
Voici quelques conseils pour vous aider à créer une présentation attrayante de la recherche sur les utilisateurs :
- Veillez à ce que votre présentation ait une structure et un déroulement clairs.
- Utilisez des éléments visuels pour vous aider à raconter votre histoire.
- Utilisez des données et des citations directes de vos utilisateurs pour étayer vos conclusions. Elles peuvent être extraites directement des transcriptions de tl;dv.
- Soyez prêt à répondre aux questions de votre public.
- Entraînez-vous à l'avance à votre présentation afin de vous sentir en confiance lors de son exécution.
Voici d'autres conseils de présentation, surtout si vous faites votre présentation virtuellement.
Conclusion
Les entretiens avec les utilisateurs sont un moyen permanent de garder votre équipe de développement de produits concentrée sur ce qui compte absolument à l'heure actuelle, le maintenant pour vos utilisateurs. Grâce à une recherche bien menée et à des résultats bien analysés, vous pouvez mettre votre produit sur la voie du succès et continuer à innover à chaque étape du processus.
La façon dont les utilisateurs utilisent votre produit peut évoluer, et vous devez être là pour remarquer ces tendances. N'oubliez pas d'utiliser tl;dv pour enregistrer, générer des transcriptions gratuites et prendre des notes sur les informations importantes. Et lorsque vous devez partager des séquences brutes d'une vidéo d'entretien, coupez facilement votre vidéo avec l'éditeur vidéo intégré à l'application sur tl;dv. Bonne recherche utilisateur !
