Booster l’UX grâce à l’expérimentation : vers une approche evidence-driven du design produit

1. Pourquoi l’expérimentation est un levier stratégique en UX ?
2. Méthodes d’expérimentation UX à fort impact
3. Intégrer l’expérimentation dans une culture produit data-driven
4. Cas pratique : amélioration de l’activation sur un SaaS B2B
5. Conclusion : vers une UX evidence-based

Les utilisateurs attendent des interfaces non seulement intuitives, mais également performantes, cohérentes et personnalisées. Pourtant, bon nombre de décisions UX continuent d’être prises à l’intuition ou à l’instinct.

L’expérimentation UX offre une alternative puissante : elle permet de baser chaque décision de design ou d’optimisation sur des données mesurées, dans une logique d’amélioration continue, centrée utilisateur et pilotée par les KPIs métier.

1. Pourquoi l’expérimentation est un levier stratégique en UX ?

L’expérimentation UX dépasse le simple cadre du test d’interface. Elle s’inscrit dans une logique produit globale : concevoir, mesurer, itérer. 

Elle permet de :

• Réduire l’incertitude dans les choix de conception.
• Aligner les équipes produit, UX, marketing et data autour de résultats objectivables.
• Anticiper les risques d’échec produit avant déploiement.
• Optimiser la conversion, la rétention, la satisfaction client et la lifetime value (CLV).

2. Méthodes d’expérimentation UX à fort impact

a) A/B Testing UX

C’est une méthode statistique qui permet de comparer plusieurs variantes d’un même élément dans un environnement contrôlé. Elle est idéale pour tester des ajustements sur des pages à fort trafic. Par exemple, on peut l’utiliser pour tester les CTA d’inscription et mesurer l’impact sur la complétion du funnel.

b) Tests utilisateurs contextualisés

Ils révèlent des frictions comportementales ou cognitives que les données quantitatives ne montrent pas toujours. En modéré ou non-modéré, ils peuvent être enrichis par des outils comme l’eye-tracking, le think aloud ou les heuristiques de Nielsen.

c) Prototypage + tests rapides

La combinaison du design sprint et de prototypes interactifs tels que Figma ou ProtoPie par exemple, permet d’obtenir des retours ultra-qualitatifs avant tout investissement technique. Cela accélère la prise de décision et limite les refontes coûteuses.

d) Tests multivariés

Ils permettent de tester simultanément plusieurs variantes d’éléments combinés et requiert un fort volume de trafic mais permet d’optimiser finement une interface.

3. Intégrer l’expérimentation dans une culture produit data-driven

a) Formuler des hypothèses UX robustes

Chaque test doit répondre à une hypothèse claire, mesurable et priorisée. Par exemple : “Nous pensons que simplifier le formulaire de paiement augmentera le taux de conversion de 15 %.”

b) Sélectionner des KPIs pertinents 

Ne vous limitez pas au taux de clic et utilisez des indicateurs liés à la valeur business tels que :

• Le taux d’activation, soit le pourcentage d’utilisateurs qui atteignent une étape clé du produit après leur inscription. Il permet d’évaluer si les utilisateurs comprennent rapidement la valeur du produit.
• Le délai avant première valeur (Time to Value), soit le temps moyen nécessaire pour qu’un utilisateur perçoive une première valeur concrète après l’inscription.
• La rétention à J+7 / J+30, soit le pourcentage d’utilisateurs encore actifs 7 ou 30 jours après leur première utilisation. Plus elle est élevée, plus elle traduit une UX efficace et une valeur durable.
• Le taux de churn, soit la proportion d’utilisateurs qui cessent d’utiliser le service sur une période donnée. C’est un indicateur d’attrition pour lequel une augmentation brutale peut révéler des problèmes dans l’expérience utilisateur, le produit ou le support.
• Le Lifetime Value (CLV), soit la valeur moyenne générée par un utilisateur pendant toute la durée de sa relation avec le produit. Il permet de relier l’expérience utilisateur à des enjeux économiques, comme la fidélité, le renouvellement ou la montée en gamme.

c) Capitaliser dans un process structuré 

Consignez toutes vos expériences dans une base de connaissances partagée sachant qu’une bonne expérimentation documentée : l’hypothèse testée, le protocole (segment, durée, outil), les résultats quantitatifs et qualitatifs, l’impact business et ce qu’on en retient pour la suite.

d) Utiliser la bonne stack outil 

Il en existe trois types : les quantitatifs comme Google Optimize, Amplitude ou Mixpanel, les qualitatifs comme Hotjar, Useberry, Maze ou Lookback et enfin les prototypages et tests tels que Figma, UXPin, Marvel ou ProtoPie.

4.  Application pratique : amélioration de l’activation sur un SaaS B2B

5. Conclusion : passer d’une UX intuitive à une UX evidence-based

Adopter l’expérimentation UX, c’est faire le choix d’une approche empirique, systématique et collaborative.
C’est aussi un levier de maturité produit puisque les décisions ne reposent plus sur des opinions mais sur des résultats tangibles.

C’est également un levier de professionnalisation de la fonction design dans l’organisation produit. Une UX evidence-based permet de mieux prioriser, de mieux collaborer et in fine, de mieux répondre aux attentes des utilisateurs comme aux enjeux business.

C’est pourquoi, les experts exomind sont présents pour vous accompagner sur des missions d’UX design mais aussi sur des missions data, IA ou encore sur de la discovery.

Vous pouvez lire notre article sur la Discovery produit pour réussir votre MVP mais aussi nous contacter pour tout accompagnement en Produit et Tech. 

Nous contacter

Vous souhaitez explorer comment booster votre UX grâce à l’expérimentation ? Nos experts sont à votre écoute pour analyser vos besoins et concevoir une solution performante et pérenne.