En projet digital, la synergie entre UX et analytics forge un nouveau paradigme : comprendre en profondeur les utilisateurs tout en s’appuyant sur des données objectives pour optimiser les sites et applications.
On ne le dira jamais assez, au cœur d’un dispositif digital se trouve l’utilisateur. Pour les marques, la connaissance des utilisateurs est cruciale afin de répondre au mieux à leurs besoins, comprendre leurs comportements et adapter les sites pour rester compétitif et performant. Pour être au plus proche de la connaissance utilisateur, il existe une méthodologie qui rapproche les deux figures de proue du domaine : l’UX et la data via les analytics.
UX et Analytics : deux facettes incontournables d’un projet digital
L’UX et les web analytics sont deux incontournables d’un projet digital. La démarche UX permet d’être au plus proche des attentes des utilisateurs pour faciliter l’adoption et l’usage. Il s’appuie à la fois sur une connaissance théorique, un ensemble de bonnes pratiques mais également sur l’interview d’un panel d’utilisateurs. L’UX n’est pas qu’une affaire de ressenti utilisateur, des données empiriques sont collectables notamment grâce à l’UX Research qui s’appuie sur les comportements observés (heat map, eye tracking…).
Les web analytics, eux relèvent de la donnée pure. Ce sont toutes les métriques qui résultent des visites et des parcours utilisateurs. L’analyse de ces données révèle de précieuses informations quant à l’usage réel d’un site, l’efficacité d’une campagne média ou encore le taux de conversion d’un visiteur. Elle permet la mise en valeur de comportements inappropriés (allers-retours entre les pages, scrolling frénétique) qui pourront trouver des solutions grâce à un parcours amélioré.
L’UX comme les analytics sont, chacun dans leur domaine, des piliers stratégiques de l’efficacité, de la pertinence et de la performance d’un site.
La puissance d’une alliance : une connaissance utilisateur approfondie
Grâce aux synergies entre les expertises, on s’éloigne un peu plus d’une « formule magique » pour résoudre des problématiques comportementales. Désormais, c’est surtout du pragmatisme. Les hypothèses UX sont fondées sur une myriade d’inputs dont les biais cognitifs sont bien connus. Ils représentent un versant de la réalité. L’UX Research, par exemple, repose sur l’interview d’utilisateurs. Les données recueillies sont inéluctablement biaisées : une population, même la mieux ciblée, est toujours parcellaire et ne concernera que les utilisateurs qui acceptent de donner du temps.
C’est alors que les analytics entrent en jeu avec des données brutes relatives aux usages réels. Ils apportent un éclairage supplémentaire à l’UX par des preuves formelles. La récupération des données et leur analyse est portée par l’analytics, mais les solutions comportementales, elles, proviennent des UX. C’est pourquoi la communication entre les UX et les Web Analysts est primordiale, elle permet de relativiser, nuancer ou confirmer des partis pris.
Prenons un exemple concret. L’analyse des Web Analysts conclut que le trafic sur les pages du site est très satisfaisant, en revanche, les taux de conversions sont très faibles. Or bien évidemment, la clé de voute est la conversion. Les conclusions analytics mettent en évidence une problématique qui n’est pas nécessairement du ressort de la data mais pourrait très bien être une résultante UX. Rebondissons sur notre exemple : la première hypothèse se rapporterait à la qualité de l’acquisition des visiteurs, la seconde à l’efficacité du parcours des visiteurs.
Ce cheminement de réflexion complet permet d’apporter aux marques tous les éléments d’aide à la décision. Il démontre ce qui auparavant pouvait se baser sur des hypothèses, des convictions ou une « pensée magique ». Car, quand bien même on connaît son utilisateur cible, il est bien plus complexe de connaître ses utilisateurs réels. Et quantifier leurs parcours précis et les ruptures à chaque étape permet de prioriser les chantiers avec un fort impact sur la conversion. Grâce à cette démarche, les sites ou applications s’inscrivent dans un process d’amélioration continue.
L’amélioration continue, fer de lance d’une démarche business pro active
Les analyses statistiques sont dès lors considérées comme un livrable intermédiaire. Elles apportent de la data sur une situation à un instant T et nourrissent les réflexions UX pour apporter les solutions les plus pertinentes. Il est fondamental de considérer cette démarche dans le temps, et non comme palliatif à un instant donné. A l’ère du tout numérique, les devices et les usages évoluent très vite (part croissante de la navigation mobile, taille des écrans, accès à la 5G…).
Les sites et applications doivent s’astreindre la même philosophie : accompagner la mutation permanente des technologies, des usages et du marché pour rester compétitifs et avoir une vision long terme. C’est aussi pourquoi, en termes d’analytics, il est judicieux de s’appuyer sur un outil du marché car il permet aux marques de se reposer sur des tiers de confiance quant au suivi et l’application des législations (ex : RGPD).
Alors, êtes-vous prêts à doper vos analyses UX à la data ?
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Par Samantha Bilodeau – Directrice Data Marketing Wide, Groupe Micropole
et Robin Thomas – Head of Design Wide, Groupe Micropole
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