L’Atomic research, une mutualisation des apprentissages UX

Si vous êtes dans l’univers du produit numérique, vous avez sans doute déjà entendu parler de user research ou recherche utilisateur. Cette méthodologie utilisée dans la conception de produit/service est utile pour comprendre les problèmes, besoins et comportements des utilisateurs cibles via différentes techniques : immersion terrain, entretien d’investigation, questionnaire, analyse de la donnée… 

Dans les milieux plus matures ou dans les environnements métiers complexes, une fois que la recherche utilisateur est devenue standard, un besoin de partage émerge. Rendre accessible ses analyses et ses conclusions à toute l’équipe devient nécessaire. C’est là où l’atomic research prend tout son sens. 

Cette méthodologie a le même fonctionnement que l’atomic design : découper pour mieux structurer son design. Il s’agit d’une approche de design moléculaire qui permet de créer des Design Systems à partir des composants les plus simples possibles, en partant de l’atome (élément le plus petit), puis en passant par les molécules, les organismes, les templates jusqu’aux pages (éléments les plus grands).

Mais avez-vous déjà entendu parler de l’atomic research ?

Il se divise en 4 grands concepts que l’on peut imbriquer.

Atomic research in practice — how it looks with real knowledge par Daniel Pidcock

1 – L’expérience : la méthodologie utilisée pour collecter des retours utilisateurs

2 – Le fait : ce que vous avez observé / entendu

3 – L’interprétation : ce qu’on comprend du comportement observé

4 – La recommandation : l’action à mener

Mais l’atomic research, d’où ça vient ?

Même si le découpage et la classification des retours utilisateurs a toujours existé en recherche utilisateur, le concept d’Atomic Research a vu le jour début 2018. On peut remercier largement Tomer Sharon et Daniel Pidcock pour avoir nommé le concept et largement contribué à sa diffusion. 

Ce concept est parti d’une problématique : comment découper, stocker et rendre accessible les apprentissages de la recherche utilisateur. L’objectif est de permettre à tout le monde (designer, PO, PM…) d’accéder à l’information facilement et de l’utiliser dans son quotidien pour arbitrer certaines décisions. 

La promesse de l’atomic research : pouvoir mutualiser les apprentissages d’un sujet à un autre dans un format consultable, partageable et accessible à tous. 

Il permet ainsi d’enregistrer et classer correctement les apprentissages et de les rechercher de manière simple et flexible.

L’atomic research en pratique

L’atomic research est donc décomposée en 4 parties

1 – L’expérience. Il s’agit de l’expérience au cours de laquelle nous avons récolté ces faits.
Par exemple : Entretien, test utilisateur, A/B test, questionnaire…

2 – Le fait. Il s’agit de ce que nous avons découvert durant l’expérience. Les faits ne doivent jamais être interprétés ou modifiés. Garder une trace de ce qui a été observé permet de porter la voix de l’utilisateur et ainsi donner plus de poids à notre recommandation, sans la biaiser par une interprétation.

Par exemple : “5/7 participants utilisent le champ de recherche pour trouver un produit” ou alors la verbatim d’un utilisateur “Moi j’utilise uniquement la barre de recherche pour chercher un produit, je trouve que c’est plus rapide.”

3 – L’interprétation. Lorsque nous avons recensé tous les faits, nous pouvons les analyser et en donner une interprétation. Certaines interprétations peuvent être liées à plusieurs faits (de différentes expériences possibles) sur le même sujet. Et sur la même logique, certains faits peuvent prouver une interprétation et d’autres la contredire. 

Par exemple : Les catégories de produits ne sont pas utilisées car le wording ne convient pas aux utilisateurs.

4 – La recommandation. Il s’agit de pistes de solutions à mettre en place pour améliorer l’expérience. Plus le nombre de faits est important, plus la recommandation a une priorité élevée. Cela permet ainsi de prioriser avec les équipes le travail à accomplir par la suite. On peut classer les recommandations selon leur ordre de priorité. Par exemple, on pourrait classer les recommandations comme “urgentes” à partir de 7 faits associés et d’autres recommandations comme “très faibles” lorsqu’elles n’ont qu’un seul fait associé.

Vous pouvez vous-même y associer une échelle de priorité selon le nombre de faits ressortis et également la pondérer avec le nombre d’utilisateurs interrogés ou selon la complexité technique pour la réaliser. La recommandation peut être traitée tout de suite pour améliorer l’existant ou alors être requalifiée en opportunité d’innovation.

Par exemple : Retravailler le wording des catégories de produits et y ajouter des icônes représentatives.

Et après ? 

Une fois votre expérience terminée et interprétée, gardez en tête que les informations que vous avez récoltées peuvent toujours être amenées à évoluer selon les nouvelles tendances et attentes des utilisateurs.

Tous les faits contenus dans cette expérience peuvent ainsi s’accumuler avec d’autres faits de précédentes ou futures expériences et ainsi soutenir, renforcer ou contredire une idée/opportunité. Les résultats ne sont donc plus figés et conservés dans un sujet spécifique archivé mais élargis et réutilisés selon les besoins pour prouver, convaincre et prendre des décisions.

La recherche atomique oblige à une réflexion fondée sur les preuves. Je ne peux pas créer une recommandation si je n’ai pas d’informations qui la soutiennent. Je ne peux pas créer d’idées sans faits. Plus j’ai de sources pour chacun, plus nous pouvons être confiants quant à nos recommandations.”

Daniel Pidcock, User Experience designer – Advocate of accessibility and atomic UX research.

Soyons francs, la marche à franchir pour que l’entièreté de l’entreprise utilise votre atomic research system est assez haute. Mais commencer par diviser et classifier la totalité de vos faits et de vos interprétations vous permet à vous et à toutes les personnes proches du produit de venir se nourrir et nourrir leur réflexion.

Il vous faudra communiquer régulièrement et présenter vos résultats d’expérimentations jusqu’à ce que votre équipe vous demandent leur propre accès pour se forger leurs propres interprétations.

Glean.ly concept of Atomic Research

Dans quel contexte l’utiliser ?

En soit, le concept d’atomic research n’a pas besoin de contexte spécifique pour être appliqué, mais la dynamique de centralisation permettant de rendre ces résultats accessibles oui.

Quel que soit le produit sur lequel vous travaillez en tant qu’UX designer, la logique de découper ses expériences en faits puis en interprétation puis en actions est l’un des meilleurs principes en recherche utilisateur. Vous vous baserez ainsi sur des faits au lieu des ressentis.

Dans un contexte organisationnel où plusieurs personnes sont amenées à collecter des “faits” et à les consulter, il faudra réfléchir à un système de centralisation, de hiérarchisation et de partage de la matière. Un fichier Excel peut être un premier pas pour essayer, certains commencent avec AirTable, vous pouvez consulter des exemples dans cet article.

Chez nos clients, pour favoriser le partage de notre recherche utilisateur, nous avons été amenés à utiliser Glean.ly, outil en béta créé par Daniel Pidcock lui-même.

Ce qu’il faut retenir dans votre choix : commencez petit et itérez !

En conclusion

L’atomic research nous permet de rappeler les bonnes pratiques sur le découpage de nos expérimentations. Elle va plus loin dans sa logique de centralisation et de partage.

En permettant  l’archivage et le partage des connaissances acquises au fil du temps dans diverses expériences, elle permet ainsi une meilleure traçabilité et compréhension des décisions prises. Il n’y a donc plus de problèmes liés à une mauvaise documentation ou à des oublis d’informations/recommandations explorées dans d’anciennes expériences.

Elle ramène du tangible dans la conception d’expérience, en se basant sur les verbatims et/ou de la donnée terrain pour in fine convaincre plus aisément les personnes sceptiques du bien fondé d’une recommandation. En effet, avec cette méthode retraçant pas à pas toute notre recherche, il est plus simple d’expliquer notre raisonnement jusqu’à ladite recommandation.

Ce partage amène également plus d’empathie des équipes vis-à-vis des utilisateurs en rendant palpable par tous ce que l’utilisateur dit du produit.

Si vous voulez franchir le pas, n’oubliez pas : commencez petit et itérez !

Sources

Foundations of atomic research – Tomer Sharon

What is Atomic Research – David Pidcock

Atomic research in the European Commission — a UX case study – Pedro Almeida

3 user research templates built by UX experts – AirTable

Why UX Research Repositories Fail – Sofia Quintero

Continuous user research in 11.6 seconds – Tomer Sharon

The Power of Insights: A behind-the-scenes look at the new insights platform at Uber – Etienne Fang

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