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Dans de nombreuses entreprises, les termes "données", "résultats" et "insights" sont souvent utilisés de manière interchangeable. Les conversations sur Slack tournent autour de points de données convaincants, de résultats statistiquement significatifs, d'insights fiables et de tendances émergentes. Cependant, les conversations confondent souvent des observations ponctuelles avec des tendances constantes. Mais quel est le poids réel de chacun de ces éléments ? Et comment transformer les données brutes en insights significatifs pour prendre de meilleures décisions ? C'est ce que nous allons explorer.
Pourquoi c'est important
À première vue, les différences peuvent sembler très nuancées et purement techniques. Mais lorsque nous examinons les données d'entrée et communiquons les résultats de nos travaux en expérience utilisateur, nous devons prendre soin de ne pas confondre la terminologie - pour éviter les mauvaises hypothèses, les mauvaises conclusions et les rejets prématurés. Lorsque des recommandations fortes et des déclarations audacieuses émergent lors d'une grande réunion, il y aura inévitablement des personnes qui remettront en question le processus de prise de décision. Le plus souvent, ce seront les voix les plus fortes de la salle, souvent avec leurs propres priorités et objectifs à défendre. En tant que concepteurs d'expérience utilisateur, nous devons être prêts à y faire face. La dernière chose que nous voulons, c'est d'avoir une argumentation faible, facilement démantelée sous le prétexte de "recherche faible", de "résultats peu fiables", de "mauvais choix d'utilisateurs" - et donc rejetée d'emblée.
Des données aux insights
Les personnes ayant des rôles différents - analystes, data scientists, chercheurs, stratèges - s'appuient souvent sur des distinctions subtiles pour prendre leurs décisions. La différence générale est facile à résumer : les données sont des observations brutes (journaux, notes, réponses à des enquêtes) (ce qui a été enregistré). Les résultats décrivent les tendances émergentes dans les données mais ne sont pas exploitables (ce qui s'est passé). Les insights sont des opportunités commerciales (ce qui s'est passé + pourquoi + donc quoi). Les rétrospections sont des réflexions sur les actions et les résultats passés (ce que nous avons appris dans les travaux précédents). Les prospections sont des projections éclairées, des insights avec une extrapolation (ce qui pourrait se passer ensuite).
Passer des résultats aux insights
Une fois que nous remarquons des tendances émergentes, nous devons les transformer en recommandations exploitables. Étonnamment, ce n'est pas toujours facile - nous devons éviter autant que possible les hypothèses et les supputations faciles, car elles entraîneront de mauvaises conclusions. Pour ce faire, vous pouvez vous appuyer sur un cadre simple mais efficace pour transformer les résultats en insights : Ce qui s'est passé + Pourquoi + Donc quoi. "Ce qui s'est passé" couvre les comportements et les tendances observés. "Pourquoi" inclut les croyances, les attentes ou les déclencheurs. "Donc quoi" traite de l'impact, des risques et des opportunités commerciales.
Partager des insights plutôt que des résultats
Lorsque vous présentez les résultats de vos travaux en expérience utilisateur, concentrez-vous sur les recommandations exploitables et les opportunités commerciales plutôt que sur les tendances qui sont apparues lors des tests. Il s'agit avant tout de raconter une bonne histoire. Mémorable, impactante, réalisable et convaincante. Peignez l'image de ce à quoi pourrait ressembler l'avenir et de la différence que cela produirait. C'est là que se trouve le plus grand impact du travail en expérience utilisateur.