Qui peut vous aider à définir ou vérifier le vrai besoin d’un client ? Qui peut vous dire si votre interface fonctionne ? Ne cherchez pas trop loin : ce sont évidemment les utilisateurs eux-mêmes !

Pour améliorer votre produit et son UX - que ce soit pour augmenter votre taux de conversion, générer de meilleurs avis ou éviter de répondre toujours à la même question au support - vous avez besoin de comprendre vos utilisateurs et la façon dont ils s’en servent. Vous disposez pour cela de tout un arsenal de techniques différentes qui peuvent être regroupées en deux grandes catégories : la recherche qualitative et la recherche quantitative. Petit tour d’horizon de ces méthodes :

Le quantitatif, une histoire de chiffres

La recherche quantitative consiste à récolter des données statistiques auprès d’un grand nombre d’utilisateurs afin de décrire un phénomène, de tester voire confirmer une théorie.

Une étude quantitative quantifie, obtient des résultats chiffrés. Elle répond aux questions “Quoi?” et “Combien?” grâce à des métriques que l’on évalue. Les résultats sont généralement présentés sous forme de graphiques et de pourcentages.

Pour faire une bonne étude quantitative, il faut poser des questions fermées, qui invitent à des réponses précises, où les choix de réponses sont prédéfinis ou limités. Par exemple : Combien d’achats avez-vous effectué cette année sur Internet ?

Dans votre palette de méthodes pour vos études quantitatives, vous pouvez entre autre utiliser :

  • les sondages : questionnaire aux questions fermées envoyées à un grand nombre e personnes.
  • l’A/B testing : consiste à présenter 2 versions différentes d’une même fonctionnalité pour établir laquelle des deux donne les meilleurs résultats auprès des utilisateurs.
  • le First Clicks test : test où l’on examine sur quel élément le participant clique en premier lorsqu’il doit compléter une tâche donnée.
  • la webanalyse : étude des parcours des internautes sur un site via des outils d’analytique.

Le choix de l’une ou l’autre technique dépend notamment de l’étape du projet. Je ne vous en dis pas plus, vous saurez tout dans un prochain article, c’est promis 😃 !

La taille de réponses à collecter dépend beaucoup de l’étude en question : il faut prendre en compte la taille de la population cible, de la marge d’erreur ou encore du niveau de confiance. Cet article de SurveyMonkey permet de déterminer la taille adaptée pour votre propre étude quantitative ou bien vous pouvez vous pencher sur la méthode très détaillée décrite par Testapic. Toutefois, un nombre communément admis est généralement de 200 réponses.

Le qualitatif joue sur les mots

La recherche qualitative consiste à observer ou échanger directement avec un nombre restreint d’utilisateurs pour récolter des impressions, des opinions, des motivations, des comportements de la part des répondants. Elle est utilisée pour comprendre un concept ou des pensées, pour décrire un problème ou un besoin. Elle répond aux questions “Comment ?” et surtout “Pourquoi ?”.

Lors d’une étude qualitative, les questions posées sont ouvertes - les participants peuvent exprimer leurs pensées librement - car à l’inverse de la recherche quantitative, la recherche qualitative ne cherche pas à mesurer un phénomène, avec des données chiffrées, mais à le décrire en utilisant des mots, des expressions, des émotions. En recherche qualitative, un problème est analysé en profondeur.

Selon les circonstances de votre projet, en qualitatif vous pouvez utiliser des méthodes comme :

  • le test d’utilisabilité : consiste à faire tester son produit/son prototype à des utilisateurs pour s’assurer de la clarté du parcours et détecter les éventuels points de blocage.
  • l’entretien utilisateur : consiste en un dialogue entre le concepteur d’un produit ou d’un service et un utilisateur potentiel.
  • le focus group : entretien de groupe (avec en général entre 8 et 10 participants).
  • l’atelier de co-création : atelier au cours duquel des utilisateurs participent activement à la conception d’un produit.

Mais tout cela est une autre histoire, qui vous sera racontée dans un autre épisode. 😉

Pour déterminer le nombre de testeurs à rencontrer lors d’un test d’utilisabilité, il est courant d’appliquer le concept énoncé par Jakob Nielsen selon lequel "5 utilisateurs suffisent pour trouver 85 % des problèmes". Cet article explicite la théorie de Nielsen, en donnant le pourcentage de problèmes d’utilisabilité rencontrés en fonction du nombre de testeurs, pour un même persona (c’est-à-dire des personnes utilisant l’application ou le produit de la même façon) :

Graphique représentant le pourcentage de problèmes d’utilisabilité rencontrés en fonction du nombre de testeurs

Deux méthodes bien distinctes...

Vous l’aurez bien compris, le quantitatif et le qualitatif sont deux types de recherches très différents l’un de l’autre.

Voici un tableau pour résumer les différences (c'est classique, mais efficace ! 😉) :

Indiscutablement, chaque méthode a ses avantages et ses inconvénients. Il est plus facile de récolter des données quantitatives, mais les données sont indirectes : il faut travailler les réponses obtenues pour en ressortir les informations importantes. Au contraire, il est difficile d’obtenir des données qualitatives mais celles-ci sont directes : l’analyse se fait sans retravail.

Pour présenter l’analyse de son étude, à son équipe produit par exemple, les résultats quantitatifs font appel au côté rationnel du public alors que les mots et les verbatims appellent à l’émotion et à la sensibilité des interlocuteurs.

… mais complémentaires

Animés par la même volonté d’étudier l’utilisateur et son besoin, ces deux types de recherche sont utilisés à différentes étapes d’un projet, l’un appelant l’autre.

Par exemple, avec les analytiques vous constatez que 60% de vos internautes abandonnent le processus de paiement avant la fin. Le problème, c’est que vous ne savez pas pourquoi ! La recherche qualitative entre alors en scène pour vous apporter une explication.

Autre cas : en entretien avec un participant,vous prenez conscience d’une problématique que vous ne soupçonniez pas et identifiez un besoin pour un nouveau produit permettant de la régler. Celui-là est-il partagé par les autres utilisateurs ? Un sondage vous permettra de le quantifier.

Qualitatif et quantitatif s’entraînent l’un et l’autre et forment une spirale de recherche, à l’instar du cycle de design itératif illustré par Nielsen Norman Group :

Le cycle du design itératif

Il est tentant de se focaliser sur l’une ou l’autre de ces méthodes - celle sur laquelle on est le plus à l’aise - et de mettre de côté la seconde. Naturellement, chaque direction a ses travers !

Ne faire que de la recherche qualitative ? Sans données numériques, il devient difficile de prioriser les problématiques les une par rapport aux autres.

Ne faire que de la recherche quantitative ? Sans compréhension en profondeur du problème de l’utilisateur, c’est prendre le risque de développer une solution non adaptée au véritable besoin.

Recherche qualitative et quantitative ne s’excluent pas mutuellement, ni ne se superposent totalement. Elles sont complémentaires. Utilisées en parallèle, elles couvrent l’ensemble des questions se posant pour comprendre les utilisateurs entièrement :

Représentation de la complémentarité de la recherche utilisateur : le qualitatif répond à quoi et le qualitatif au pourquoi. A l'intersection des deux sphères se trouvent le comment, qui est donc adressé par les deux types.

Méthode quantitative ou qualitative ? Parfois difficile à dire !

Cette description qualitatif versus quantitatif est très dualiste. La réalité est plus nuancée. Il existe une grande diversité de méthodes de recherche qui forment tout un spectre continu entre le 100% qualitatif et le 100% quantitatif, toutes à un niveau un peu différent. Ce qui veut dire que certaines sont quantitatives mais avec une faible part de qualitatif, et inversement.

Il existe notamment des techniques qu’on situe presque à la limite entre les deux. C’est le cas de la guerilla testing par exemple. La guerilla est une pratique consistant à tester une fonctionnalité auprès de passants dans la rue, dans des cafés ou des gares, en quelques minutes seulement. On réalise un grand nombre de tests d’affilée et il reste possible de creuser une problématique avec le participant !

Illustration de Rohrer : évaluation des techniques les unes par rapport aux autres

Il est également possible de distinguer les méthodes de recherche selon leur intérêt pour le comportement ou pour l’attitude car il y a une différence entre “ce que la personne dit” et “ce que la personne fait”. Toute personne se façonne une image en société qui peut être différente de son comportement réel. L'exemple le plus connu est celui du Walkman jaune de Sony. Alors qu'ils s'apprêtaient à lancer un nouveau Walkman jaune (l'ancêtre de l'iPod pour ceux qui seraient trop jeunes 😝), l'entreprise avait fait interroger un grand nombre de personnes, qui avaient toutes répondu que c'était génial et révolutionnaire. Mais lorsqu’elles se sont vu proposer un Walkman gratuit parmi leur gamme, personne n'a sélectionné le Walkman jaune.

Chaque méthode de recherche va étudier l’utilisateur selon l’une ou l’autre de ces vues. Comme pour la caractéristique qualitatif ou quantitatif, ces méthodes peuvent être classées tout le long d’un spectre allant du 100% comportemental au 100% attitudinal.

Pour résumer, il est possible d’évaluer, pour chaque méthode :

  • son niveau de quantitatif ou de qualitatif
  • son attrait pour le comportement ou pour l’attitude

Ce qui donne le graphique suivant :

Graphique de Rorher sur le positionnement des méthodes de recherche selon les axes Comportement/Attitude et Qualitatif/Quantitatif

Pour plus de détails, je vous invite à lire l’article expliquant le graphique en question rédigé par Christian Rorher.

Conclusion

Aujourd’hui, le quantitatif a plus la côte ! Il est vrai que dans ce monde de data, le quantitatif est terriblement sexy. Mais attention, il ne répond pas à toutes les questions et parfois en créer de nouvelles. Le qualitatif vous sera toujours nécessaire dès lors que vous chercherez à réellement comprendre le comportement de vos utilisateurs, leurs problèmes et besoins - en somme, dès que vous vous demandez “Mais pourquoi ?”. Et puis, la recherche qualitative est passionnante ! N’hésitez plus et lancez-vous 🤩

On se revoit très bientôt pour de prochains articles 😊