Measuring the User Experience

1. Les métriques de l'expérience utilisateur fournissent des informations inestimables pour l'amélioration des produits

Les métriques UX offrent bien plus que de simples observations.

Quantifier l'expérience utilisateur permet aux designers et développeurs de prendre des décisions éclairées sur les améliorations à apporter aux produits. Les métriques aident à identifier les zones spécifiques de difficulté, à prioriser les corrections et à suivre les progrès au fil du temps. Elles fournissent des preuves concrètes pour soutenir les choix de conception et justifier l'allocation des ressources.

Les métriques UX se répartissent en plusieurs catégories :

• Métriques de performance (par exemple, succès des tâches, temps de réalisation des tâches, erreurs)
• Métriques auto-déclarées (par exemple, évaluations de satisfaction, Net Promoter Score)
• Métriques comportementales et physiologiques (par exemple, suivi oculaire, conductance de la peau)

En collectant une combinaison de ces métriques, les professionnels de l'UX peuvent obtenir une compréhension holistique de la manière dont les utilisateurs interagissent avec un produit, où ils rencontrent des difficultés et comment ils perçoivent l'expérience. Cette approche basée sur les données conduit à des améliorations de conception plus efficaces et centrées sur l'utilisateur.

2. Le succès des tâches, le temps de réalisation des tâches et les erreurs sont des métriques de performance clés

Si les utilisateurs ne peuvent pas accomplir les tâches clés avec succès en utilisant un produit, il est probable qu'il échoue.

Mesurer la performance des tâches fournit des données objectives sur la capacité des utilisateurs à atteindre leurs objectifs avec un produit. Les taux de succès des tâches indiquent le pourcentage d'utilisateurs capables de compléter des tâches spécifiques, mettant en évidence les zones où l'interface peut être confuse ou inadéquate. Le temps de réalisation des tâches mesure l'efficacité, révélant si les utilisateurs peuvent accomplir des actions rapidement ou s'ils sont ralentis dans certaines zones.

Les taux d'erreur et les types d'erreurs offrent des informations sur des problèmes d'utilisabilité spécifiques :

• Erreurs de navigation : Les utilisateurs ont du mal à trouver le bon chemin
• Erreurs de saisie : Les formulaires ou champs de saisie de données sont mal conçus
• Erreurs de compréhension : Les instructions ou étiquettes sont peu claires

L'analyse de ces métriques de performance aide à prioriser les aspects du produit nécessitant le plus d'attention et d'amélioration. Il est important de définir des repères et de suivre ces métriques au fil du temps pour garantir une amélioration continue de l'expérience utilisateur.

3. Les métriques auto-déclarées capturent la satisfaction et les perceptions des utilisateurs

À un niveau émotionnel, les données peuvent vous dire quelque chose sur la façon dont les utilisateurs ressentent le système.

Recueillir les retours des utilisateurs par le biais de questionnaires, d'échelles de notation et de réponses ouvertes fournit des informations précieuses sur les expériences et attitudes subjectives. Les métriques auto-déclarées courantes incluent :

• System Usability Scale (SUS) : Un questionnaire rapide de 10 items pour l'utilisabilité globale
• Net Promoter Score (NPS) : Mesure la probabilité de recommander le produit
• Évaluations de la facilité d'utilisation spécifiques aux tâches
• Commentaires ouverts sur les points positifs, négatifs et les suggestions

Ces métriques aident à capturer les aspects émotionnels et perceptuels de l'expérience utilisateur qui peuvent ne pas être évidents à partir des seules données de performance. Elles peuvent révéler si les utilisateurs trouvent le produit frustrant, agréable ou précieux, même s'ils peuvent accomplir des tâches avec succès. Les données auto-déclarées sont particulièrement importantes pour les produits où la satisfaction et l'engagement des utilisateurs sont essentiels au succès.

4. Les métriques comportementales et physiologiques offrent des données émotionnelles objectives

Le suivi oculaire peut être un avantage significatif dans de nombreux types de tests d'utilisabilité.

Mesurer les réactions inconscientes fournit des informations sur les états émotionnels et les processus cognitifs des utilisateurs sans se fier aux auto-déclarations. Ces métriques peuvent révéler des aspects de l'expérience utilisateur dont les participants peuvent ne pas être conscients ou capables d'articuler. Les principales métriques comportementales et physiologiques incluent :

• Suivi oculaire : Montre où les utilisateurs regardent, pendant combien de temps et dans quel ordre
• Analyse des expressions faciales : Détecte les émotions à travers les micro-expressions
• Conductance de la peau : Mesure l'excitation et les niveaux de stress
• Variabilité de la fréquence cardiaque : Indique la charge cognitive et l'état émotionnel

Ces métriques offrent une compréhension plus nuancée de l'expérience utilisateur en capturant les réactions moment par moment. Par exemple, les données de suivi oculaire peuvent révéler si des éléments d'interface importants sont remarqués, tandis que les pics de conductance de la peau peuvent indiquer des moments de frustration ou d'excitation. Combinées à d'autres métriques, ces données fournissent une image riche de la manière dont les utilisateurs interagissent avec et réagissent à un produit.

5. Combiner les métriques permet une évaluation complète de l'utilisabilité

La principale conclusion était que l'une des cinq conditions, la Condition 1, a donné de meilleures corrélations à partir des plus petits échantillons et a continué.

Trianguler plusieurs sources de données fournit une évaluation plus robuste et fiable de l'utilisabilité. En combinant différents types de métriques, les professionnels de l'UX peuvent surmonter les limitations de toute mesure unique et obtenir une compréhension plus complète de l'expérience utilisateur. Cette approche aide à valider les conclusions et à découvrir des insights qui pourraient être manqués en se basant sur une seule métrique.

Des moyens efficaces de combiner les métriques incluent :

• Créer des tableaux de bord d'utilisabilité qui intègrent plusieurs mesures
• Calculer un score unique d'utilisabilité basé sur des métriques pondérées
• Comparer les métriques entre différents groupes d'utilisateurs ou versions de produits

Lors de la combinaison des métriques, il est important de considérer les forces et les limitations de chaque mesure. Par exemple, les taux de succès des tâches peuvent être élevés, mais la satisfaction auto-déclarée peut être faible, indiquant que bien que les utilisateurs puissent accomplir des tâches, l'expérience est frustrante. En examinant ces écarts, les designers peuvent identifier des domaines d'amélioration qui pourraient ne pas être apparents à partir des seules données de performance.

6. La visualisation efficace des données est cruciale pour communiquer les résultats UX

S'assurer qu'ils peuvent être présentés efficacement aux autres de manière simple et efficace.

Des visualisations claires et convaincantes aident les parties prenantes à saisir rapidement les principaux insights des recherches UX. Les techniques efficaces de visualisation des données pour les métriques UX incluent :

• Graphiques à barres pour comparer les taux de succès des tâches ou les scores de satisfaction
• Graphiques linéaires pour montrer les tendances au fil du temps ou entre les versions de produits
• Cartes de chaleur pour afficher les données de suivi oculaire ou de clics
• Nuages de points pour révéler les relations entre différentes métriques

Lors de la création de visualisations :

• Choisissez le type de graphique approprié pour les données et le message
• Utilisez la couleur de manière stratégique pour mettre en évidence les informations importantes
• Incluez des étiquettes et des légendes claires
• Montrez les intervalles de confiance ou les barres d'erreur lorsque c'est approprié

Des visualisations bien conçues peuvent rendre des données complexes plus accessibles et persuasives, aidant à obtenir le soutien pour les améliorations UX au sein d'une organisation. Elles peuvent également révéler des motifs ou des tendances qui pourraient ne pas être apparents à partir des seuls chiffres bruts, conduisant à de nouveaux insights et idées de conception.

7. Les données de sites web en direct et les tests A/B révèlent le comportement réel des utilisateurs

L'une des choses les plus utiles que vous pouvez faire avec des données d'intervalle ou de ratio est de comparer différentes moyennes.

Analyser le comportement réel des utilisateurs sur des sites web en direct fournit des insights précieux qui complètent les études d'utilisabilité contrôlées. Les métriques clés à suivre incluent :

• Vues de page et temps passé sur la page
• Taux de clics sur des éléments spécifiques
• Taux de conversion pour des actions clés (par exemple, achats, inscriptions)
• Taux d'abandon dans les processus en plusieurs étapes

Les tests A/B permettent de comparer directement différentes variations de conception en montrant aléatoirement différentes versions aux utilisateurs et en mesurant leur performance. Cette approche peut aider à trancher les débats de conception et à optimiser des éléments spécifiques d'un site web ou d'une application.

Lors de l'analyse des données de sites en direct :

• Recherchez des motifs et des anomalies dans le comportement des utilisateurs
• Comparez les métriques entre différents segments d'utilisateurs
• Utilisez des tests statistiques pour déterminer si les différences sont significatives
• Prenez en compte les facteurs externes qui pourraient influencer les données

Les données en direct et les tests A/B fournissent une boucle de rétroaction continue pour améliorer l'expérience utilisateur basée sur l'utilisation réelle, complétant les insights obtenus à partir d'études d'utilisabilité plus contrôlées.

8. Le tri de cartes informe la conception d'une architecture de l'information intuitive

La clé est ensuite de combiner ces matrices pour tous les participants à l'étude.

Comprendre les modèles mentaux des utilisateurs sur la manière dont l'information doit être organisée est crucial pour créer des structures de navigation et de contenu intuitives. Les exercices de tri de cartes, où les utilisateurs regroupent et étiquettent des éléments de contenu, fournissent des insights précieux sur ces modèles mentaux. Deux principaux types de tri de cartes sont :

1. Tri de cartes ouvert : Les utilisateurs créent leurs propres catégories
2. Tri de cartes fermé : Les utilisateurs classent les éléments dans des catégories prédéfinies

L'analyse des données de tri de cartes implique :

• Créer des matrices de similarité pour montrer à quelle fréquence les éléments sont regroupés ensemble
• Utiliser l'analyse de cluster pour identifier les groupements naturels
• Calculer les scores d'accord pour mesurer la cohérence entre les participants

Les résultats des études de tri de cartes peuvent informer la création de plans de site, de structures de menus et de hiérarchies de contenu qui s'alignent sur les attentes des utilisateurs. Cela conduit à une navigation plus intuitive et efficace, réduisant la charge cognitive des utilisateurs lorsqu'ils interagissent avec un produit ou un site web.

9. Les métriques d'accessibilité garantissent l'utilisabilité pour tous les utilisateurs

Peut-être la meilleure façon d'évaluer les résultats d'un test d'utilisabilité est de comparer ces résultats aux objectifs établis avant le test.

Mesurer l'accessibilité est crucial pour garantir que les produits sont utilisables par les personnes handicapées et conformes aux exigences légales. Les principales métriques d'accessibilité incluent :

• Conformité aux Web Content Accessibility Guidelines (WCAG)
• Scores de compatibilité avec les lecteurs d'écran
• Ratios de contraste des couleurs
• Taux de succès de la navigation au clavier

Les tests d'accessibilité devraient impliquer :

• Des vérifications automatisées à l'aide d'outils spécialisés
• Des examens manuels par des experts
• Des tests d'utilisabilité avec des utilisateurs handicapés

En intégrant les métriques d'accessibilité dans l'évaluation globale de l'UX, les organisations peuvent créer des produits plus inclusifs qui servent un plus large éventail d'utilisateurs. Cela améliore non seulement l'utilisabilité pour les personnes handicapées, mais conduit souvent à de meilleures expériences pour tous les utilisateurs grâce à une conception plus claire et des méthodes d'interaction plus flexibles.

10. Les calculs de retour sur investissement (ROI) justifient les améliorations UX

Peut-être la première métrique que vous voudrez examiner est le succès des tâches.

Démontrer la valeur commerciale des améliorations UX aide à obtenir des ressources et du soutien pour les initiatives de conception centrée sur l'utilisateur. Calculer le ROI pour l'UX implique :

1. Identifier les indicateurs de performance clés (KPI) affectés par les améliorations UX
2. Mesurer la performance de base avant les changements
3. Estimer ou mesurer la performance après les améliorations
4. Calculer l'impact financier des changements

Les KPI courants pour les calculs de ROI UX :

• Augmentation des taux de conversion
• Réduction des coûts de support
• Amélioration de la productivité des employés
• Augmentation des taux de rétention des clients

Lors de la présentation des calculs de ROI :

• Utilisez des estimations conservatrices pour maintenir la crédibilité
• Expliquez clairement les hypothèses et les méthodologies
• Fournissez des projections à court et à long terme
• Incluez des avantages qualitatifs en plus des données quantitatives

En quantifiant l'impact des améliorations UX en termes financiers, les professionnels de l'UX peuvent renforcer leur argument en faveur de l'investissement dans la conception centrée sur l'utilisateur et démontrer la valeur stratégique de leur travail pour l'organisation.

Dernière mise à jour: August 17, 2024