
L'expérience utilisateur révélée après une analyse approfondie des données
Description
Introduction au livre
***Lauréat du 12e Brunch Book Award***
Expérience utilisateur axée sur les données : la théorie abonde, mais la réalité est différente !
Pour une conception UX qui persuade par les données, et non par l'intuition.
Un guide UX pratique et basé sur les données que vous pouvez utiliser dès maintenant.
« UX Revealed After Digging Through Data » est un guide de survie pour les concepteurs UX/UI et les concepteurs de produits confrontés à la réalité de la conception d'expériences utilisateur.
Il renferme les essais, les erreurs et les observations d'un concepteur de produits fort de 17 ans d'expérience, qui a collecté, interprété et intégré de manière indépendante les données des utilisateurs dans le domaine de l'UX.
Dans une situation où il n'y a ni données ni analystes, ce livre utilise une approche pratique pour expliquer en détail quelles données rechercher, où les collecter et comment prendre des décisions et concevoir soi-même, en utilisant les cas hypothétiques de « Nyangnyang Books » et de « Nyangachi General Store ».
L'expérience de « fouille de données », qui a finalement permis de trouver une direction au milieu de la confusion, aide les concepteurs à établir un lien avec les utilisateurs en utilisant les données comme un outil.
Il fournira des informations pratiques non seulement aux concepteurs soucieux de l'expérience utilisateur, mais aussi aux chefs d'équipe et aux responsables marketing qui souhaitent augmenter les taux de conversion de la marque.
Expérience utilisateur axée sur les données : la théorie abonde, mais la réalité est différente !
Pour une conception UX qui persuade par les données, et non par l'intuition.
Un guide UX pratique et basé sur les données que vous pouvez utiliser dès maintenant.
« UX Revealed After Digging Through Data » est un guide de survie pour les concepteurs UX/UI et les concepteurs de produits confrontés à la réalité de la conception d'expériences utilisateur.
Il renferme les essais, les erreurs et les observations d'un concepteur de produits fort de 17 ans d'expérience, qui a collecté, interprété et intégré de manière indépendante les données des utilisateurs dans le domaine de l'UX.
Dans une situation où il n'y a ni données ni analystes, ce livre utilise une approche pratique pour expliquer en détail quelles données rechercher, où les collecter et comment prendre des décisions et concevoir soi-même, en utilisant les cas hypothétiques de « Nyangnyang Books » et de « Nyangachi General Store ».
L'expérience de « fouille de données », qui a finalement permis de trouver une direction au milieu de la confusion, aide les concepteurs à établir un lien avec les utilisateurs en utilisant les données comme un outil.
Il fournira des informations pratiques non seulement aux concepteurs soucieux de l'expérience utilisateur, mais aussi aux chefs d'équipe et aux responsables marketing qui souhaitent augmenter les taux de conversion de la marque.
- Vous pouvez consulter un aperçu du contenu du livre.
Aperçu
indice
[PARTIE 1 : Apprendre à le connaître]
CHAPITRE 1 : Ce n’est pas de votre faute si l’UX basée sur les données est difficile
__01 Il suffit de pouvoir le faire, mais c'est difficile parce qu'on ne sait pas comment le faire.
__02 C'est difficile car il n'existe pas de réponse absolue en matière d'UX et de données.
__[Intuition comme un bouillon] Voici comment j'ai résolu ce problème
CHAPITRE 2 Pourquoi notre entreprise n'a pas de données
__01 Parce que le format des données est différent
__02 C'est dû à la réalité de l'entreprise.
__03 C'est parce que les autres ne prennent pas soin des données dont j'ai besoin.
__[Intuition comme un bouillon] Voici comment j'ai résolu ce problème
CHAPITRE 3 : La vérité que les concepteurs UX/UI et les concepteurs de produits doivent connaître
Les données __01 contiennent des questions à l'utilisateur, et non des réponses.
__02 Toutes les voix des utilisateurs ne sont pas correctes
[PARTIE 2 À voir en premier]
CHAPITRE 4 : VÉRIFICATION DU MODÈLE D'AFFAIRES
__01 Définir correctement les utilisateurs
__02 Comment notre service génère-t-il des revenus ?
CHAPITRE 5 Identification des buts et objectifs
__01 Les données proviennent du contexte, de l'objectif, des buts et des tâches du projet.
__02 Lorsque seul le contexte du projet est connu : Fixez-vous un « objectif temporaire » pour déterminer la direction des données.
__03 Lorsque le contexte, la finalité et les objectifs du projet ne sont pas pleinement compris : Comprendre que les données sont la raison d’être de l’entreprise
CHAPITRE 6 Vérification de l'état d'affinage des données
__01 Pourquoi les concepteurs doivent connaître l'état de propreté des données
__02 Affinons les données quantitatives.
__03 Affinons les données qualitatives.
[PARTIE 3 : Exploiter les données existantes]
CHAPITRE 7 Les données sont cachées dans des endroits surprenants
__01 Comment demander des données détenues par d'autres professions
__02 Comment vérifier les données cachées sur la page d'administration
__03 L'identité des données cachées dans les questions fréquemment posées
__04 Données utilisateur masquées dans GA4 définies par d'autres
CHAPITRE 8 Études de marché pour améliorer la précision de l'interprétation des données des utilisateurs internes
__01 Les études de marché des designers devraient être différentes
__02 Pourquoi les études de marché menées dans une perspective UX améliorent la précision de l'interprétation des données internes
__03 Pourquoi les études de marché sont difficiles pour les designers
__04 Méthodes d'étude de marché du point de vue de l'expérience utilisateur
[PARTIE 4 : Obtention de données directement auprès des utilisateurs]
CHAPITRE 9 : Enquêtes et entretiens avec les utilisateurs
__01 Utilité et différences entre les enquêtes et les entretiens utilisateurs
__02 Rapidité et quantité de données quantitatives et qualitatives sur l'utilisateur cible : enquête
__03 Données sur les pensées internes des utilisateurs, inconnues de ces derniers : entretiens avec les utilisateurs
__04 Tirer des enseignements
CHAPITRE 1 : Ce n’est pas de votre faute si l’UX basée sur les données est difficile
__01 Il suffit de pouvoir le faire, mais c'est difficile parce qu'on ne sait pas comment le faire.
__02 C'est difficile car il n'existe pas de réponse absolue en matière d'UX et de données.
__[Intuition comme un bouillon] Voici comment j'ai résolu ce problème
CHAPITRE 2 Pourquoi notre entreprise n'a pas de données
__01 Parce que le format des données est différent
__02 C'est dû à la réalité de l'entreprise.
__03 C'est parce que les autres ne prennent pas soin des données dont j'ai besoin.
__[Intuition comme un bouillon] Voici comment j'ai résolu ce problème
CHAPITRE 3 : La vérité que les concepteurs UX/UI et les concepteurs de produits doivent connaître
Les données __01 contiennent des questions à l'utilisateur, et non des réponses.
__02 Toutes les voix des utilisateurs ne sont pas correctes
[PARTIE 2 À voir en premier]
CHAPITRE 4 : VÉRIFICATION DU MODÈLE D'AFFAIRES
__01 Définir correctement les utilisateurs
__02 Comment notre service génère-t-il des revenus ?
CHAPITRE 5 Identification des buts et objectifs
__01 Les données proviennent du contexte, de l'objectif, des buts et des tâches du projet.
__02 Lorsque seul le contexte du projet est connu : Fixez-vous un « objectif temporaire » pour déterminer la direction des données.
__03 Lorsque le contexte, la finalité et les objectifs du projet ne sont pas pleinement compris : Comprendre que les données sont la raison d’être de l’entreprise
CHAPITRE 6 Vérification de l'état d'affinage des données
__01 Pourquoi les concepteurs doivent connaître l'état de propreté des données
__02 Affinons les données quantitatives.
__03 Affinons les données qualitatives.
[PARTIE 3 : Exploiter les données existantes]
CHAPITRE 7 Les données sont cachées dans des endroits surprenants
__01 Comment demander des données détenues par d'autres professions
__02 Comment vérifier les données cachées sur la page d'administration
__03 L'identité des données cachées dans les questions fréquemment posées
__04 Données utilisateur masquées dans GA4 définies par d'autres
CHAPITRE 8 Études de marché pour améliorer la précision de l'interprétation des données des utilisateurs internes
__01 Les études de marché des designers devraient être différentes
__02 Pourquoi les études de marché menées dans une perspective UX améliorent la précision de l'interprétation des données internes
__03 Pourquoi les études de marché sont difficiles pour les designers
__04 Méthodes d'étude de marché du point de vue de l'expérience utilisateur
[PARTIE 4 : Obtention de données directement auprès des utilisateurs]
CHAPITRE 9 : Enquêtes et entretiens avec les utilisateurs
__01 Utilité et différences entre les enquêtes et les entretiens utilisateurs
__02 Rapidité et quantité de données quantitatives et qualitatives sur l'utilisateur cible : enquête
__03 Données sur les pensées internes des utilisateurs, inconnues de ces derniers : entretiens avec les utilisateurs
__04 Tirer des enseignements
Image détaillée

Dans le livre
Le plus regrettable, c'est que personne n'ait correctement expliqué à quel point il est crucial pour la réussite d'une entreprise de « tenter de comprendre les utilisateurs », « utiliser les données pour eux » et « prendre des décisions de conception basées sur les données ».
Cet écart n'est donc pas facile à réduire.
Et de nombreux créateurs continuent de combler ce manque par eux-mêmes, comme je l'ai fait par le passé.
(···) J'ai écrit ceci pour les designers qui doivent survivre dans une réalité qui n'est pas un environnement idéal, et pour les designers qui pensent : « Je veux concevoir en pensant à l'utilisateur même si personne ne m'aide. »
--- Extrait de « Début »
Ce que je peux faire maintenant me suffit.
Dans tous les cas, l’utilisation des données dépend de « qui » et de « comment » elles sont utilisées.
Cela signifie en fin de compte qu'il n'y a pas de bonne réponse.
(···) L'important est qu'au lieu de commencer une conception par « À mon avis… », vous pouvez utiliser des données pour commencer par quelque chose comme « Sur la base des exigences extraites des avis laissés par les utilisateurs de notre service… ».
--- p.29
J’entends souvent dire : « Notre entreprise ne dispose d’aucune donnée exploitable. »
La bonne nouvelle, c'est qu'il s'agit d'un malentendu.
Ce n'est pas que l'entreprise ne possède pas les données, c'est juste qu'elle ne les a pas encore trouvées.
--- p.41
Ainsi, lors de la conception d'une expérience utilisateur basée sur des données, la première chose à faire n'est pas de se demander « Pourquoi le taux de clics de ce bouton est-il faible ? » mais plutôt « Pourquoi les utilisateurs n'ont-ils pas cliqué sur ce bouton ? »
--- p.66
Traiter tous les utilisateurs comme des « utilisateurs de service » peut entraîner des erreurs dans l'analyse des données et les décisions de conception.
En fonction de l'utilisateur, les données qu'il doit consulter varieront également, ce qui influencera les décisions de conception.
--- p.91
Étant donné que les plans sont principalement rédigés par des personnes chargées de mesurer les performances, leur perspective sur les données et les informations qu'elles jugent importantes diffère subtilement de celle des concepteurs.
Les concepteurs doivent donc personnellement retraiter et organiser les informations du plan afin qu'elles soient adaptées à leurs besoins.
--- p.118
S'il n'y a pas d'objectifs de projet, pas de but précis, et personne pour vous l'indiquer, la raison d'être de l'entreprise devrait être la base de ma conception et la base de mon analyse des données.
--- p.145
« Les concepteurs UX/UI ne sont pas des personnes qui dessinent des écrans. »
C'est lui qui fait bouger les utilisateurs.
Il s'agit littéralement de concevoir l'expérience utilisateur.
« C’est un dessin, un dessin. »
--- p.210
La conception UX/UI ne consiste pas simplement à « agencer joliment des fonctions prévues ».
Il s'agit de « bien faire comprendre à l'utilisateur la valeur de la fonction ».
Si les concepteurs ne comprennent pas le marché sur lequel évoluent leurs utilisateurs, ils ne pourront pas refléter correctement leurs intentions de conception ni les valeurs dont les utilisateurs ont besoin dans leur expérience utilisateur.
--- p.247
Ainsi, les données quantitatives nous donnent les chiffres, mais pas le pourquoi.
Ainsi, lors de la création d'un sondage, il est important de définir au préalable certains critères d'interprétation.
--- p.331
Nous devons souvent travailler sans outils ni systèmes parfaits.
Mais vous le découvrirez dans ce livre.
Même si l'environnement n'est pas parfait, nous pouvons toujours poser de meilleures questions et concevoir de meilleures expériences utilisateur.
Cette question permettra de définir le problème, et cette définition finira par modifier l'expérience utilisateur et vous permettra d'aller de l'avant.
Cet écart n'est donc pas facile à réduire.
Et de nombreux créateurs continuent de combler ce manque par eux-mêmes, comme je l'ai fait par le passé.
(···) J'ai écrit ceci pour les designers qui doivent survivre dans une réalité qui n'est pas un environnement idéal, et pour les designers qui pensent : « Je veux concevoir en pensant à l'utilisateur même si personne ne m'aide. »
--- Extrait de « Début »
Ce que je peux faire maintenant me suffit.
Dans tous les cas, l’utilisation des données dépend de « qui » et de « comment » elles sont utilisées.
Cela signifie en fin de compte qu'il n'y a pas de bonne réponse.
(···) L'important est qu'au lieu de commencer une conception par « À mon avis… », vous pouvez utiliser des données pour commencer par quelque chose comme « Sur la base des exigences extraites des avis laissés par les utilisateurs de notre service… ».
--- p.29
J’entends souvent dire : « Notre entreprise ne dispose d’aucune donnée exploitable. »
La bonne nouvelle, c'est qu'il s'agit d'un malentendu.
Ce n'est pas que l'entreprise ne possède pas les données, c'est juste qu'elle ne les a pas encore trouvées.
--- p.41
Ainsi, lors de la conception d'une expérience utilisateur basée sur des données, la première chose à faire n'est pas de se demander « Pourquoi le taux de clics de ce bouton est-il faible ? » mais plutôt « Pourquoi les utilisateurs n'ont-ils pas cliqué sur ce bouton ? »
--- p.66
Traiter tous les utilisateurs comme des « utilisateurs de service » peut entraîner des erreurs dans l'analyse des données et les décisions de conception.
En fonction de l'utilisateur, les données qu'il doit consulter varieront également, ce qui influencera les décisions de conception.
--- p.91
Étant donné que les plans sont principalement rédigés par des personnes chargées de mesurer les performances, leur perspective sur les données et les informations qu'elles jugent importantes diffère subtilement de celle des concepteurs.
Les concepteurs doivent donc personnellement retraiter et organiser les informations du plan afin qu'elles soient adaptées à leurs besoins.
--- p.118
S'il n'y a pas d'objectifs de projet, pas de but précis, et personne pour vous l'indiquer, la raison d'être de l'entreprise devrait être la base de ma conception et la base de mon analyse des données.
--- p.145
« Les concepteurs UX/UI ne sont pas des personnes qui dessinent des écrans. »
C'est lui qui fait bouger les utilisateurs.
Il s'agit littéralement de concevoir l'expérience utilisateur.
« C’est un dessin, un dessin. »
--- p.210
La conception UX/UI ne consiste pas simplement à « agencer joliment des fonctions prévues ».
Il s'agit de « bien faire comprendre à l'utilisateur la valeur de la fonction ».
Si les concepteurs ne comprennent pas le marché sur lequel évoluent leurs utilisateurs, ils ne pourront pas refléter correctement leurs intentions de conception ni les valeurs dont les utilisateurs ont besoin dans leur expérience utilisateur.
--- p.247
Ainsi, les données quantitatives nous donnent les chiffres, mais pas le pourquoi.
Ainsi, lors de la création d'un sondage, il est important de définir au préalable certains critères d'interprétation.
--- p.331
Nous devons souvent travailler sans outils ni systèmes parfaits.
Mais vous le découvrirez dans ce livre.
Même si l'environnement n'est pas parfait, nous pouvons toujours poser de meilleures questions et concevoir de meilleures expériences utilisateur.
Cette question permettra de définir le problème, et cette définition finira par modifier l'expérience utilisateur et vous permettra d'aller de l'avant.
--- p.399
Avis de l'éditeur
***Lauréat du 12e Brunch Book Award***
« Je connais tout cela en théorie, mais pourquoi ne puis-je pas l’utiliser en pratique ? »
Pas de données, pas de normes, pas de collègues
Mais si vous souhaitez tout de même concevoir en tenant compte de l'utilisateur,
Les concepteurs UX/UI et les concepteurs de produits ont beaucoup à faire pour améliorer l'expérience utilisateur.
Vous devez définir les problèmes à partir de données quantitatives et qualitatives, améliorer l'expérience utilisateur et tirer des enseignements de la recherche auprès des utilisateurs.
Les capacités de prise de décision fondées sur les données ne sont plus une option ; elles sont essentielles.
Mais qu'en est-il réellement ? Existe-t-il un environnement où les designers peuvent pleinement démontrer leurs compétences ? Dans les startups sans même une plateforme Google Analytics, et encore moins un analyste de données, dans les situations où les designers sont jetés directement sur le terrain sans mentorat, et dans les organisations qui les poussent à augmenter immédiatement les taux de conversion, les designers doivent devenir architectes, analystes et communicateurs.
Ce livre est un « ouvrage pratique de stratégie UX axé sur les données » destiné aux concepteurs.
Ce livre contient des traces de mes efforts, dont chacune peut vous aider à démarrer par vous-même, en sachant où trouver des données, comment les interpréter et ce qu'il faut changer en premier.
Pour ceux qui se sentaient perdus face au fossé entre la théorie et la réalité, pour ceux qui ont ouvert des outils d'analyse mais ne savaient pas par où commencer, et pour ceux qui voulaient intégrer des données à leurs projets mais n'avaient personne pour les aider, ce livre apporte une confiance pratique et des méthodes concrètes qui vous disent : « Vous pouvez le faire vous-même. »
Ce livre aide les designers à comprendre et à concevoir en s'appuyant sur les données, les utilisateurs et les enjeux commerciaux, comblant ainsi le fossé entre théorie et pratique. Pour tout designer souhaitant concevoir une expérience utilisateur fondée sur des preuves et non sur l'intuition, ce livre sera un guide pratique et un allié discret mais inébranlable.
★ Public cible de ce livre
- Les concepteurs UX/UI ou les concepteurs de produits qui doivent concevoir seuls des expériences utilisateur sans soutien en matière d'analyse de données.
- Les concepteurs UX/UI ou les concepteurs de produits qui connaissent l'importance des données mais qui ne savent pas comment les appliquer concrètement.
- Concepteurs UX/UI ou concepteurs de produits possédant une expérience pratique mais manquant d'expérience dans l'utilisation des données
- Fondateurs de startups, chefs d'équipe et responsables marketing qui souhaitent améliorer l'expérience de marque ou augmenter les taux de conversion en exploitant les données utilisateur.
« Je connais tout cela en théorie, mais pourquoi ne puis-je pas l’utiliser en pratique ? »
Pas de données, pas de normes, pas de collègues
Mais si vous souhaitez tout de même concevoir en tenant compte de l'utilisateur,
Les concepteurs UX/UI et les concepteurs de produits ont beaucoup à faire pour améliorer l'expérience utilisateur.
Vous devez définir les problèmes à partir de données quantitatives et qualitatives, améliorer l'expérience utilisateur et tirer des enseignements de la recherche auprès des utilisateurs.
Les capacités de prise de décision fondées sur les données ne sont plus une option ; elles sont essentielles.
Mais qu'en est-il réellement ? Existe-t-il un environnement où les designers peuvent pleinement démontrer leurs compétences ? Dans les startups sans même une plateforme Google Analytics, et encore moins un analyste de données, dans les situations où les designers sont jetés directement sur le terrain sans mentorat, et dans les organisations qui les poussent à augmenter immédiatement les taux de conversion, les designers doivent devenir architectes, analystes et communicateurs.
Ce livre est un « ouvrage pratique de stratégie UX axé sur les données » destiné aux concepteurs.
Ce livre contient des traces de mes efforts, dont chacune peut vous aider à démarrer par vous-même, en sachant où trouver des données, comment les interpréter et ce qu'il faut changer en premier.
Pour ceux qui se sentaient perdus face au fossé entre la théorie et la réalité, pour ceux qui ont ouvert des outils d'analyse mais ne savaient pas par où commencer, et pour ceux qui voulaient intégrer des données à leurs projets mais n'avaient personne pour les aider, ce livre apporte une confiance pratique et des méthodes concrètes qui vous disent : « Vous pouvez le faire vous-même. »
Ce livre aide les designers à comprendre et à concevoir en s'appuyant sur les données, les utilisateurs et les enjeux commerciaux, comblant ainsi le fossé entre théorie et pratique. Pour tout designer souhaitant concevoir une expérience utilisateur fondée sur des preuves et non sur l'intuition, ce livre sera un guide pratique et un allié discret mais inébranlable.
★ Public cible de ce livre
- Les concepteurs UX/UI ou les concepteurs de produits qui doivent concevoir seuls des expériences utilisateur sans soutien en matière d'analyse de données.
- Les concepteurs UX/UI ou les concepteurs de produits qui connaissent l'importance des données mais qui ne savent pas comment les appliquer concrètement.
- Concepteurs UX/UI ou concepteurs de produits possédant une expérience pratique mais manquant d'expérience dans l'utilisation des données
- Fondateurs de startups, chefs d'équipe et responsables marketing qui souhaitent améliorer l'expérience de marque ou augmenter les taux de conversion en exploitant les données utilisateur.
SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS
- Date d'émission : 31 juillet 2025
- Nombre de pages, poids, dimensions : 400 pages | 130 × 203 × 16 mm
- ISBN13 : 9791169214155
- ISBN10 : 1169214150
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