Comment tirer parti de l'analyse thématique pour une meilleure UX

Comment pouvons-nous offrir de meilleures expériences utilisateur ? Une façon consiste à tirer parti de la recherche UX afin de mieux comprendre les besoins, les motivations et les comportements des utilisateurs. La recherche UX est centrée sur l'analyse de scénarios réels afin d'obtenir des faits précieux, c'est-à-dire que son objectif n'est pas de générer ou d'améliorer une théorie.

Considérez cette étude de recherche UX sur les soins de santé pédiatriques. Les parents avec un enfant à l'hôpital ne sont pas toujours au courant des ressources à leur disposition, telles que les services de blanchisserie, les options de repas et les chambres à coucher. En s'appuyant sur la recherche UX sous forme d'entretiens avec les utilisateurs, il a été découvert que les parents (utilisateurs) étaient frustrés et confus parce qu'ils n'étaient pas correctement orientés au début du séjour de leur enfant.

Cette frustration a conduit à une anxiété accrue et à un sentiment d'impuissance. Une solution a été élaborée et a abouti à un livret d'une demi-page qui a orienté les parents avec des astuces, des ressources et des conseils d'autres parents.

Bien qu'il existe de nombreuses méthodologies de recherche d'utilisateurs qui peuvent être utilisées pour générer des données qualitatives et quantitatives , c'est l'analyse et l'application de ces données qui garantissent que les conceptions UX sont mieux alignées sur les besoins des utilisateurs. Un cadre très flexible pour l'analyse des données qualitatives est thématique. analyse, et il peut être mis à profit pour une meilleure UX.

Présentation de l'analyse thématique

L'analyse thématique est un processus utilisateur que les chercheurs peuvent utiliser pour analyser des données qualitatives. L'approche d'analyse thématique identifie des thèmes (parfois appelés modèles) dans les données qualitatives. Les thèmes sont utilisés pour aider les chercheurs à répondre aux questions et à trouver un sens à de grandes quantités de données.

L'importance de l'analyse thématique ne peut être sous-estimée. Bien qu'il puisse s'agir d'un cadre complexe à mettre en pratique, il est à la fois flexible et profondément perspicace. Pour cette raison, de nombreux chercheurs pensent que cela devrait être un élément fondamental du processus de conception UX.

Comment utiliser l'analyse thématique

Une analyse appropriée des données qualitatives des utilisateurs est essentielle pour une recherche crédible. Le processus d'analyse thématique suit une approche systématique, résultant en une collection de thèmes qui fournissent une représentation plus précise des besoins, des motivations et des comportements des utilisateurs :

1. Explorer les données de recherche UX
2. Génération des codes initiaux
3. Recherche de thèmes
4. Examen des thèmes
5. Définir des thèmes
6. Compiler un livrable UX

Étant donné que les résultats de l'interprétation des données qualitatives peuvent être subjectifs s'il n'y a pas de résultats concrets établis, c'est une bonne idée de connaître les questions et les objectifs recherchés avant de commencer le processus d'analyse thématique.

Se familiariser avec les données de recherche UX

Les données de recherche qualitatives UX sont recueillies à partir d'activités telles que le tri de cartes, les journaux quotidiens et les entretiens avec les utilisateurs. À ce stade initial, l'objectif est de se faire une première impression en lisant et en relisant les données, et non de formuler des conclusions.

S'il s'agit de données verbales, transcrivez-les. Si les données sont déjà transcrites, divisez-les en morceaux plus petits et digestibles. Dans les deux cas, il est conseillé de prendre des notes. Pendant la phase d'exploration, il est bon de garder l'esprit ouvert, de rester neutre et de résister à l'envie de formuler quoi que ce soit de concret.

À la fin de cette étape, il devrait y avoir un niveau confortable de familiarité avec les données et certaines méta-idées devraient être écrites. Si quelque chose n'est pas clair, relisez-le et résistez à passer à autre chose.

Générer des codes initiaux

Dans cette phase, l'objectif est d'organiser les données de manière plus significative (et systématique). Si les données sont analysées manuellement (sans l'aide d'un logiciel de recherche), des surlignages ou des notes annexes peuvent être utilisés.

Qu'est-ce qui est réellement mis en avant ? Que cherchons-nous? Les codes sont simplement des éléments de données utilisateur mis en évidence qui appuient les questions de recherche du projet.

Par exemple, s'il nous est demandé d'évaluer des services de streaming vidéo, nous "coderons" ou mettrons en évidence des instances spécifiques dans les données qui appuient les questions posées telles que "il est difficile de trouver quelque chose", ou "HBO", ou " Hulu."

Le codage est un processus assez complexe car le chercheur utilisateur doit garder à l'esprit les questions et les objectifs du projet à tout moment. Une bonne idée est de transcrire tous les extraits de code sur une feuille de calcul qui aidera à la phase suivante, à la recherche de thèmes.

Recherche de thèmes

La phase suivante d'une analyse thématique consiste à rechercher des thèmes potentiels à partir des codes/idées générés lors de la dernière étape.

Un thème est un modèle récurrent de codes qui capture quelque chose d'important à propos de la question de recherche originale. Par exemple, nous pourrions avoir une série de codes mis en évidence tels que HBO , Netflix et Hulu . La question de recherche est basée sur le streaming vidéo, nous pourrions donc choisir un thème de « services de streaming importants » ou, plus largement, de « services ».

Étant donné que la recherche de thèmes est au cœur de l'analyse thématique, la majorité du temps devrait être consacrée à cette étape du processus. Les thèmes les plus corrects seront ceux qui correspondent aux questions de recherche.

Examen des thèmes

Une fois les thèmes initiaux extraits, l'étape suivante consiste à les examiner tous et à s'assurer qu'ils correspondent à la signification des données dans leur ensemble. Il est tentant à ce stade d'« accepter » aveuglément tous les thèmes et de passer à la phase suivante.

Un examen plus approfondi est recommandé car il y a souvent des thèmes ou des concepts manqués la première fois.

Quelques questions peuvent servir de guide lors du processus de révision du thème :

• Les thèmes ont-ils un sens dans le contexte de la question de recherche posée ?
• Les thèmes sont-ils concrets ou trop généraux ?
• Certains des thèmes se chevauchent-ils ?
• Y a-t-il des thèmes manqués ?

Définir des thèmes

Après un examen approfondi, l'ensemble final de thèmes doit être documenté. Il peut être utile à ce stade de créer une carte thématique qui montre la relation entre les thèmes et comment ils soutiennent le récit global.

Voici un exemple de carte thématique :

Livrable UX

Le livrable UX final est la dernière étape de la démarche d'analyse thématique. L'analyse doit tenir compte du public. Est-ce pour une équipe de designers UX ? Est-ce pour le client ?

Quel que soit le public visé, un rapport d'analyse thématique doit être concis, logique et non répétitif, et raconter une histoire engageante à l'appui des conclusions. Il est également important de fournir des recommandations finales et d'inclure des exemples tirés des données des utilisateurs pour étayer ces recommandations.

Une pratique courante consiste à inclure les données qualitatives d'origine, les codes et les thèmes résultants afin que le client puisse voir comment le chercheur UX est arrivé à ses conclusions. Cela ajoute également de la validité au travail.

Mettre l'analyse thématique en pratique

Comment les concepteurs UX peuvent-ils mettre en pratique l'analyse thématique afin d'aider à améliorer l'UX ?

Les résultats d'une analyse thématique donnent un aperçu des besoins des utilisateurs qui serviront de base aux décisions de conception d'interaction humaine, au contenu du produit, à l'architecture de l'information et à la conception de la convivialité.

Considérez une analyse thématique terminée avec un thème appelé « personnalisation ». Dans ce cas, les utilisateurs souhaitent avoir la possibilité de personnaliser un produit spécifique et d'avoir une grande autonomie sur ses fonctionnalités. Ces connaissances et ces connaissances aideront les concepteurs UX à chaque étape du processus de conception. Sans cela, il y a un risque d'échec de la conception d'un produit qui ne fonctionne pas bien pour le public visé.

Étude de cas d'analyse thématique : Tableaux de bord de télésanté

Ce qui suit est une étude de cas de recherche UX sur l'analyse thématique qui a été utilisée pour une entreprise fournissant des produits, des services et des analyses de télésanté.

La question et les données

La question posée par le client était : "Comment pouvons-nous améliorer l'expérience utilisateur de nos tableaux de bord analytiques ?"

Les tableaux de bord n'étaient pas utilisés, les clients annulaient leurs abonnements au produit d'analyse et l'équipe des données n'avait aucune expérience en conception UX. Afin de réduire le taux de désabonnement et d'améliorer l'expérience utilisateur globale, la recherche UX a été utilisée pour déterminer ce dont les utilisateurs avaient besoin et ce qu'ils voulaient, ainsi que leurs motivations.

Des entretiens avec les utilisateurs ont été réalisés avec les personnalités clientes identifiées à l'aide de Google Docs et de Zoom pour les visioconférences.

Se familiariser avec les données de recherche des utilisateurs

Une fois les entretiens avec les utilisateurs terminés, tous les commentaires ont été placés sur un onglet séparé dans une feuille de calcul. La feuille de calcul comportait trois colonnes :

1. Nom d'utilisateur
2. Codes
3. Thèmes

Dans la colonne "Nom d'utilisateur", les données qualitatives ont été placées dans les lignes. Pour ce faire, les commentaires des utilisateurs ont été placés en rangées par sujet, phrase ou un endroit naturel où il y avait une pause, de sorte que l'essence des commentaires est restée intacte. Des observations non verbales ont également été incluses.

Génération des codes initiaux

Les codes initiaux ont été placés dans la colonne « codes » de la feuille de calcul. Notez que ces codes sont simplement des idées basées sur les commentaires donnés et le résultat recherché pour le projet.

Chaque fois qu'un utilisateur discutait de quelque chose qu'il souhaitait avoir sur son tableau de bord d'analyse, le code qui avait le plus de sens était «l'histoire analytique», car chaque élément de données d'un tableau de bord raconte une histoire.

Voici les codes finaux qui ont été générés parallèlement aux données utilisateur qualitatives :

Le codage peut aussi être subjectif. Par exemple, le commentaire de l'utilisateur de "jongler avec tant de balles" faisait référence au fait d'être extrêmement occupé, et il semblait donc naturel de lui donner un code de "gestion du temps". Il aurait également pu être « occupé » ou « débordé ».

Examen des thèmes

C'est l'une des étapes les plus difficiles d'une analyse thématique. Pour chaque utilisateur, tous les codes ont été placés côte à côte sur une feuille de calcul séparée afin qu'ils puissent être affichés ensemble. Notez que lors de l'examen des codes, ils ne seront pas tous exactement le même mot, alors recherchez des mots et des idées qui sont similaires.

À ce stade du processus, nous recherchons des thèmes potentiels pouvant être extraits des codes. Par exemple, les « améliorations », les « modifications » et la « personnalisation » des rapports d'analyse ont été désignées sous le nom de « personnalisation ».

Il est tout à fait possible qu'un projet de recherche utilisateur produise une très petite quantité de données. Si cela se produit, à ce stade, les thèmes finaux pourraient être développés.

Définir des thèmes

La dernière partie de l'analyse thématique était une liste réduite de thèmes qui soutenaient l'objectif commercial principal :

• Personnalisation – Améliorations/opportunités
• Utilisation des données – Activités actuelles
• Histoires de données – Opportunités
• Produit actuel – Problèmes, etc.

Cela peut ne pas sembler impressionnant au premier abord ; cependant, considérez que cela a été extrait de centaines de commentaires qualitatifs provenant d'heures d'entretiens.

Nous avons appris que les clients souhaitent pouvoir personnaliser leurs tableaux de bord d'analyse au lieu d'obtenir un rapport « taille unique ». Nous avons également appris plusieurs histoires que les utilisateurs cherchaient à raconter avec leurs tableaux de bord, telles que « Comment fonctionne mon programme de télésanté ? »

Cela a offert à l'entreprise un excellent aperçu et fourni un ensemble d'objectifs clairs pour aider l'équipe des données à transformer les tableaux de bord peu performants en un produit auquel les utilisateurs voulaient rester abonnés.

Montrer à l'équipe de direction (et à l'équipe des données) les thèmes finaux était une énorme victoire car c'était quelque chose qu'ils pouvaient à la fois comprendre et digérer ; Comparez cela avec une feuille de calcul entière de notes prises lors des entretiens avec les utilisateurs, sans aucune sorte d'identification des besoins et des comportements des utilisateurs.

Livrable UX

Le livrable UX a été étendu au-delà d'un simple rapport. Sur la base des thèmes, le rapport comprenait :

1. Une version élargie des thèmes - Cela comprenait chaque thème et les commentaires qualitatifs à l'appui qui étaient liés à ce thème.
2. Histoires d'utilisateurs - Un ensemble d'histoires d'utilisateurs a été créé sur la base des commentaires qualitatifs des entretiens. Chaque histoire a reçu un niveau d'importance prioritaire.
3. Wireframes - Un wireframe préliminaire du tableau de bord d'analyse a été créé, axé sur la personnalisation, la résolution des problèmes actuels et l'utilisation des données.

L'analyse thématique ne s'arrête pas au livrable. Il peut continuer à être utilisé tout au long d'un processus de conception UX itératif. Par exemple, un prototype a été créé sur la base des résultats ci-dessus. Le prototype a ensuite été utilisé pour une nouvelle série d'entretiens avec des utilisateurs, qui ont abouti à des données qualitatives supplémentaires, et une deuxième analyse thématique a été réalisée dans le but d'affiner le prototype.

L'analyse thématique, une analyse qualitative des données, peut améliorer l'expérience utilisateur en fournissant un aperçu plus approfondi des besoins, des motivations et des comportements des utilisateurs, ce qui se traduit par une expérience utilisateur améliorée.

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Pour en savoir plus sur le blog Toptal Design :

• La valeur de la recherche utilisateur
• Comment mener une recherche utilisateur efficace - Un guide
• Techniques de recherche UX et leurs applications
• Si vous n'utilisez pas de données UX, ce n'est pas de la conception UX
• Design Talks : Recherche en action avec la chercheuse UX Caitria O'Neill