Nous concevons et livrons donc une nouvelle fonctionnalité brillante. Comment savoir si ça marche ? Comment mesurer et suivre son impact ? Les métriques UX ne manquent pas, mais que se passerait-il si nous voulions établir une métrique UX simple, reproductible et significative, spécifiquement pour nos fonctionnalités ? Eh bien, voyons comment procéder.
J'ai entendu parler pour la première fois du framework TARS dans le merveilleux article d'Adrian H. Raudschl sur « Comment mesurer l'impact des fonctionnalités ». Ici, Adrian a expliqué comment son équipe suit et décide sur quelles fonctionnalités se concentrer, puis les compare les unes aux autres dans une matrice de quadrants 2 × 2. Il s’est avéré être un cadre très utile pour visualiser l’impact du travail UX à travers le prisme des mesures commerciales. Voyons comment cela fonctionne. 1. Public cible (%) Nous commençons par quantifier le public cible en explorant quel pourcentage d’utilisateurs d’un produit a le problème spécifique qu’une fonctionnalité vise à résoudre. Nous pouvons étudier les fonctionnalités existantes ou similaires qui tentent de résoudre des problèmes similaires, ainsi que le nombre d'utilisateurs qui les utilisent. Cependant, le public cible n’est pas la même chose que l’utilisation des fonctionnalités. Comme l'a noté Adrian, si nous savons qu'une fonctionnalité existante du bouton Exporter est utilisée par 5 % de tous les utilisateurs, cela ne signifie pas que le public cible est de 5 %. Un plus grand nombre d'utilisateurs pourraient rencontrer le problème que la fonctionnalité d'exportation tente de résoudre, mais ils ne le trouvent pas. Question que nous posons : « Quel pourcentage de tous les utilisateurs de notre produit ont ce problème spécifique qu’une nouvelle fonctionnalité vise à résoudre ? »
2. A = Adoption (%) Ensuite, nous mesurons dans quelle mesure nous « acquérons » notre public cible. Pour cela, nous suivons le nombre d’utilisateurs qui interagissent réellement avec succès avec cette fonctionnalité sur une période de temps spécifique. Nous ne nous concentrons pas ici sur les CTR ou la durée de la session, mais plutôt sur la question de savoir si les utilisateurs s'y engagent de manière significative. Par exemple, si quelque chose indique qu'ils l'ont trouvé utile, comme le partage de l'URL d'exportation, le nombre de fichiers exportés ou l'utilisation de filtres et de paramètres.
L'adoption élevée de fonctionnalités (> 60 %) suggère que le problème a eu un impact important. Une faible adoption (<20 %) pourrait impliquer que le problème dispose de solutions de contournement simples sur lesquelles les gens se sont appuyés. Changer les habitudes prend également du temps, et on s’attend donc à une faible adoption au début. Parfois, une faible adoption d’une fonctionnalité n’a rien à voir avec la fonctionnalité elle-même, mais plutôt avec son emplacement dans l’interface utilisateur. Les utilisateurs risquent de ne jamais le découvrir s’il est masqué ou s’il porte une étiquette déroutante. Cela doit être suffisamment évident pour que les gens tombent dessus. Une faible adoption n’est pas toujours synonyme d’échec. Si un problème n’affecte que 10 % des utilisateurs, un taux d’adoption de 50 à 75 % dans ce créneau spécifique signifie que la fonctionnalité est un succès. Question que nous posons : « Quel pourcentage d’utilisateurs cibles actifs utilisent réellement la fonctionnalité pour résoudre ce problème ? »
3. Rétention (%) Ensuite, nous étudions si une fonctionnalité est réellement utilisée de manière répétée. Nous mesurons la fréquence d'utilisation, ou plus précisément, le nombre d'utilisateurs qui ont utilisé la fonctionnalité et qui continuent de l'utiliser au fil du temps. Il s’agit généralement d’un signal fort indiquant un impact significatif. Si une fonctionnalité a un taux de rétention >50 % (moyenne), nous pouvons être sûrs qu'elle a une grande importance stratégique. Un taux de rétention de 25 à 35 % indique une importance stratégique moyenne, et une rétention de 10 à 20 % indique alors une importance stratégique faible. Question que nous posons : « Parmi tous les utilisateurs qui ont adopté une fonctionnalité de manière significative, combien sont revenus pour l'utiliser à nouveau ? »
4. Score de satisfaction (CES) Enfin, nous mesurons le niveau de satisfaction des utilisateurs avec la fonctionnalité que nous avons livrée. Nous ne demandons pas à tout le monde – nous demandons uniquement aux utilisateurs « retenus ». Cela nous aide à repérer les problèmes cachés qui pourraient ne pas être reflétés dans le score de rétention.
Une fois que les utilisateurs ont effectivement utilisé une fonctionnalité plusieurs fois, nous leur demandons dans quelle mesure il a été facile de résoudre un problème après avoir utilisé cette fonctionnalité – entre « beaucoup plus difficile » et « beaucoup plus facile que prévu ». Nous savons comment nous voulons marquer. Utiliser TARS pour la stratégie de fonctionnalités Une fois que nous commençons à mesurer avec TARS, nous pouvons calculer un score S÷T – le pourcentage d'utilisateurs satisfaits ÷ utilisateurs cibles. Cela nous donne une idée des performances d'une fonctionnalité pour notre public cible. Une fois que nous avons fait cela pour chaque fonctionnalité, nous pouvons cartographier toutes les fonctionnalités sur 4 quadrants dans une matrice 2 × 2.
Les fonctionnalités surperformantes méritent d’être prises en compte : elles ont une faible rétention mais une satisfaction élevée. Il peut s’agir simplement de fonctionnalités que les utilisateurs n’ont pas besoin d’utiliser fréquemment, mais lorsqu’ils le font, c’est extrêmement efficace. Les caractéristiques de responsabilité ont une rétention élevée mais une faible satisfaction, nous devons donc peut-être y travailler pourles améliorer. Et puis, nous pouvons également identifier les fonctionnalités principales et les fonctionnalités du projet – et avoir une conversation avec les concepteurs, les chefs de projet et les ingénieurs sur ce sur quoi nous devrions travailler ensuite. Le taux de conversion n'est pas une mesure UX TARS ne couvre pas le taux de conversion, et pour une bonne raison. Comme l'a noté Fabian Lenz, la conversion est souvent considérée comme l'indicateur ultime de succès. Pourtant, dans la pratique, il est toujours très difficile de présenter un lien clair entre les petites initiatives de conception et les grands objectifs de conversion.
La vérité est que presque tous les membres de l’équipe travaillent à une meilleure conversion. Une légère hausse peut être liée à de nombreuses initiatives différentes – des ventes et du marketing à l'amélioration des performances Web en passant par les effets saisonniers et les initiatives UX. L’UX peut, bien sûr, améliorer la conversion, mais ce n’est pas vraiment une métrique UX. Souvent, les gens ne peuvent tout simplement pas choisir le produit qu’ils utilisent. Et souvent, un résultat commercial souhaité résulte d’une nécessité et d’une difficulté, plutôt que de la confiance et de l’appréciation. Conversion élevée malgré une mauvaise UX Comme l'écrit Fabian, un taux de conversion élevé peut se produire malgré une mauvaise UX, car :
Un fort pouvoir de marque attire les gens, Tactiques d'urgence agressives mais efficaces, Les prix sont extrêmement attractifs, Le marketing fonctionne avec brio, Fidélisation historique des clients, Les utilisateurs n’ont tout simplement pas d’alternative.
Faible conversion malgré une excellente UX Dans le même temps, un faible taux de conversion peut survenir malgré une excellente UX, car :
Les offres ne sont pas pertinentes pour le public, Les utilisateurs ne font pas confiance à la marque, Mauvais modèle économique ou risque d’échec élevé, Le marketing n'atteint pas le bon public, Facteurs externes (prix, timing, concurrence).
Une conversion améliorée est le résultat positif des initiatives UX. Mais un bon travail UX améliore généralement l’achèvement des tâches, réduit le temps consacré à la tâche, minimise les erreurs et évite la paralysie des décisions. Et il existe de nombreuses mesures de conception exploitables que nous pourrions utiliser pour suivre l’UX et générer un succès durable. Conclusion Les mesures des produits à elles seules ne fournissent pas toujours une vue précise des performances d’un produit. Les ventes peuvent bien fonctionner, mais les utilisateurs peuvent être extrêmement inefficaces et frustrés. Pourtant, le taux de désabonnement est faible car les utilisateurs ne peuvent pas choisir l’outil qu’ils utilisent.
Nous avons besoin de métriques UX pour comprendre et améliorer l’expérience utilisateur. Ce que j’aime le plus dans TARS, c’est qu’il s’agit d’un moyen efficace de connecter l’utilisation et l’expérience des clients avec des mesures de produit pertinentes. Personnellement, j'étendrais également TARS avec des métriques et des KPI axés sur l'UX, en fonction des besoins du projet. Un grand merci à Adrian H. Raudaschl pour l'avoir mis en place. Et si les métriques vous intéressent, je vous recommande vivement de le suivre pour des guides pratiques et utiles tout autour de ça ! Découvrez « Comment mesurer l'impact de l'UX et de la conception » Vous pouvez trouver plus de détails sur la stratégie UX dans 🪴 Measure UX & Design Impact (8h), un guide pratique destiné aux designers et aux UX leads pour mesurer et montrer votre impact UX sur l'entreprise. Utilisez le code 🎟 IMPACT pour économiser 20 % aujourd'hui. Accédez aux détails.
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Ressources utiles
« Comment mesurer l'impact de l'UX et du design », par votre serviteur « Pensée commerciale pour les designers », par Ryan Rumsey « ROI du projet de conception « Comment les bonnes mesures UX montrent une valeur qui change la donne », par Jared Spool « Calculateurs de taille d’échantillon de recherche »
Lectures complémentaires
«Concevoir pour le stress et l'urgence», Vitaly Friedman « AI In UX : faire plus avec moins », Paul Boag "Le problème d'accessibilité avec les méthodes d'authentification comme CAPTCHA", Eleanor Hecks « De l'invite au partenaire : concevoir votre assistant IA personnalisé », Lyndon Cerejo
