Comment mesurer l’impact des fonctionnalités

Nous concevons et expédions donc un nouvelle fonctionnalité brillante. Comment savoir si ça marche ? Comment mesurer et suivre son impact ? Il y a pas de pénurie de métriques UXmais et si nous voulions établir un simple, reproductibleune métrique UX significative – spécifiquement pour nos fonctionnalités ? Eh bien, voyons comment faire exactement cela.

J’ai entendu parler pour la première fois de Cadre TARS extrait du merveilleux article d’Adrian H. Raudschl sur «Comment mesurer l’impact des fonctionnalités » Ici, Adrian a expliqué comment son équipe suit et décide sur quelles fonctionnalités se concentrer, puis les compare les unes aux autres de manière Matrice 2×2 quadrants.

Il s’est avéré être un cadre très utile pour visualiser l’impact du travail UX à travers le prisme des mesures commerciales.

Voyons comment cela fonctionne.

1. Public cible (%)

Nous commençons par quantifier le public cible en explorant quel pourcentage d’utilisateurs d’un produit rencontre le problème spécifique qu’une fonctionnalité vise à résoudre. Nous pouvons étudier les fonctionnalités existantes ou similaires qui tentent de résoudre des problèmes similaires, ainsi que le nombre d’utilisateurs qui les utilisent.

Public cible ce n’est pas pareil comme utilisation des fonctionnalités cependant. Comme l’a noté Adrian, si nous savons qu’une fonctionnalité existante du bouton Exporter est utilisée par 5 % de tous les utilisateurs, cela ne signifie pas que le public cible est de 5 %. Plus d’utilisateurs Ils ont peut-être le problème que la fonctionnalité d’exportation tente de résoudre, mais ils ne le trouvent pas.

Question que nous posons : « Quel pourcentage de tous les utilisateurs de notre produit ont ce problème spécifique qu’une nouvelle fonctionnalité vise à résoudre ? »

2. A = Adoption (%)

Ensuite, nous mesurons à quel point nous allons bien « acquérir » notre public cible. Pour cela, nous suivons le nombre d’utilisateurs qui s’engagent réellement avec succès avec cette fonctionnalité sur une période de temps spécifique.

Nous ne vous concentrez pas sur les CTR ou la durée de la session là, mais plutôt si les utilisateurs de manière significative s’y engager. Par exemple, si quelque chose indique qu’ils l’ont trouvé utile, comme le partage de l’URL d’exportation, le nombre de fichiers exportés ou l’utilisation de filtres et de paramètres.

Haut adoption de fonctionnalités (> 60 %) suggère que le problème a eu un impact. Une faible adoption (

Parfois, une faible adoption d’une fonctionnalité n’a rien à voir avec la fonctionnalité elle-même, mais plutôt avec où il se trouve dans l’interface utilisateur. Les utilisateurs risquent de ne jamais le découvrir s’il est masqué ou s’il porte une étiquette prêtant à confusion. Cela doit être suffisamment évident pour que les gens tombent dessus.

Une faible adoption n’est pas toujours synonyme d’échec. Si un problème n’affecte que 10 % des utilisateurs, un taux d’adoption de 50 à 75 % dans ce créneau spécifique signifie que la fonctionnalité est un succès.

Question que nous posons : « Quel pourcentage d’utilisateurs cibles actifs utilisent réellement la fonctionnalité pour résoudre ce problème ? »

3. Rétention (%)

Ensuite, nous étudions si une fonctionnalité est réellement utilisée de manière répétée. Nous mesurons la fréquence d’utilisation, ou plus précisément, le nombre d’utilisateurs qui ont utilisé la fonctionnalité et qui continuent de l’utiliser au fil du temps. Généralement, c’est un signal fort pour impact significatif.

Si une fonctionnalité a un taux de rétention >50 % (moyenne), nous pouvons être sûrs qu’elle a un grande importance stratégique. Un taux de rétention de 25 à 35 % indique une importance stratégique moyenne, et une rétention de 10 à 20 % indique alors une importance stratégique faible.

Question que nous posons : « Parmi tous les utilisateurs qui ont adopté une fonctionnalité de manière significative, combien sont revenus pour l’utiliser à nouveau ? »

4. Score de satisfaction (CES)

Enfin, nous mesurons le niveau de satisfaction que les utilisateurs ont avec cette fonctionnalité que nous avons livrée. Nous ne demandons pas à tout le monde : nous demandons uniquement aux utilisateurs « retenus ». Cela nous aide à repérer les problèmes cachés qui pourraient ne pas être reflétés dans le score de rétention.

Une fois que les utilisateurs ont effectivement utilisé une fonctionnalité plusieurs fois, nous leur demandons : comme c’était facile à résoudre un problème après avoir utilisé cette fonctionnalité – entre « beaucoup plus difficile » et « beaucoup plus facile que prévu ». Nous savons comment nous voulons marquer.

Utiliser TARS pour la stratégie de fonctionnalités

Une fois que nous commençons à mesurer avec TARS, nous pouvons calculer un Score S÷T — le pourcentage d’utilisateurs satisfaits ÷ Utilisateurs cibles. Cela nous donne une idée des performances d’une fonctionnalité pour notre public cible. Une fois que nous avons fait cela pour chaque fonctionnalité, nous pouvons cartographier toutes les fonctionnalités sur 4 quadrants dans un matrice 2×2.

Fonctionnalités surperformantes méritent qu’on s’y intéresse : ils ont une faible rétention mais une grande satisfaction. Il peut s’agir simplement de fonctionnalités que les utilisateurs n’ont pas besoin d’utiliser fréquemment, mais lorsqu’ils le font, c’est extrêmement efficace.

Caractéristiques de responsabilité ont une rétention élevée mais une faible satisfaction, nous devons donc peut-être travailler dessus pour les améliorer. Et puis on peut aussi identifier fonctionnalités principales et les fonctionnalités du projet – et discutez avec les concepteurs, les chefs de projet et les ingénieurs sur ce sur quoi nous devrions travailler ensuite.

Le taux de conversion n’est pas une mesure UX

TARS ne couvre pas le taux de conversion, et pour une bonne raison. Comme Fabian Lenz a notéla conversion est souvent considérée comme le indicateur ultime de réussite — pourtant, dans la pratique, il est toujours très difficile de présenter un lien clair entre les petites initiatives de conception et les grands objectifs de conversion.

La vérité est que presque tous les membres de l’équipe travaillent à une meilleure conversion. Une légère hausse pourrait être liée à de nombreuses initiatives différentes – des ventes et du marketing à l’amélioration des performances Web, en passant par les effets saisonniers et les initiatives UX.

L’UX peut bien sûr améliorer la conversion, mais ce n’est pas vraiment une métrique UX. Souvent, les gens simplement je ne peux pas choisir le produit ils utilisent. Et souvent, un résultat commercial souhaité résulte d’une nécessité et d’une difficulté, plutôt que de la confiance et de l’appréciation.

Conversion élevée malgré une mauvaise UX

Comme Fabien écrit, taux de conversion élevé peut arriver malgré une mauvaise UX, car :

• Forte puissance de marque attire les gens,
• Agressif mais efficace tactiques d’urgence,
• Les prix sont extrêmement attractifs,
• Le marketing fonctionne avec brio,
• Fidélisation historique des clients,
• Les utilisateurs n’ont tout simplement pas d’alternative.

Faible conversion malgré une excellente UX

Dans le même temps, un faible taux de conversion peut survenir malgré une excellente UX, car :

• Les offres ne sont pas pertinentes au public,
• Les utilisateurs ne font pas confiance à la marque,
• Mauvais modèle économique ou risque d’échec élevé,
• Le marketing n’atteint pas le bon public,
• Facteurs externes (prix, timing, concurrence).

Une conversion améliorée est la résultat positif des initiatives UX. Mais un bon travail UX améliore généralement l’achèvement des tâches, réduit le temps consacré à la tâche, minimise les erreurs et évite la paralysie des décisions. Et il y en a plein mesures de conception exploitables que nous pourrions utiliser pour suivre l’UX et générer un succès durable.

Conclusion

Paramètres du produit ne fournissent pas toujours à eux seuls une vision précise des performances d’un produit. Les ventes peuvent bien fonctionner, mais les utilisateurs peuvent être extrêmement inefficaces et frustrés. Pourtant, le taux de désabonnement est faible car les utilisateurs ne peuvent pas choisir l’outil qu’ils utilisent.

Nous avons besoin de métriques UX pour comprendre et améliorer l’expérience utilisateur. Ce que j’aime le plus avec TARS, c’est qu’il s’agit d’un moyen efficace de connecter l’utilisation des clients et expérience des clients avec des mesures de produit pertinentes. Personnellement, j’étendrais TARS avec Métriques et KPI axés sur l’UX également – ​​en fonction des besoins du projet.

Un immense merci à Adrian H. Raudaschl pour l’avoir assemblé. Et si les métriques vous intéressent, je vous recommande vivement de le suivre pour des guides pratiques et utiles tout autour de ça !

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