Donner la parole aux utilisateurs grâce à des personnages virtuels —

Dans mon article précédentj’ai exploré comment l’IA peut nous aider à créer des personnalités fonctionnelles plus efficacement. Nous avons cherché à créer des personnalités axées sur ce que les utilisateurs tentent d’accomplir plutôt que sur des profils démographiques qui paraissent bien sur les affiches mais modifient rarement les décisions de conception.

Mais créer des personnages ne représente que la moitié de la bataille. Le plus grand défi consiste à transmettre ces informations aux personnes qui en ont besoin, au moment où elles en ont besoin.

Chaque jour, des personnes au sein de votre organisation prennent des décisions qui affectent l’expérience utilisateur. Les équipes produit décident des fonctionnalités à prioriser. Les équipes marketing élaborent des campagnes. Les équipes financières conçoivent les processus de facturation. Les équipes de support client rédigent des modèles de réponse. Toutes ces décisions façonnent la façon dont les utilisateurs perçoivent votre produit ou service.

Et la plupart d’entre eux se produisent sans aucune intervention des utilisateurs réels.

Le problème avec la façon dont nous partageons la recherche sur les utilisateurs

Vous faites la recherche. Vous créez les personnages. Vous rédigez les rapports. Vous faites les présentations. Vous réalisez même des infographies sophistiquées. Et puis que se passe-t-il ?

La recherche se trouve quelque part dans un lecteur partagé, ramassant lentement la poussière numérique. Les personnages sont référencés lors des réunions de lancement, puis oubliés. Les rapports sont parcourus une fois et ne sont plus jamais ouverts.

Lorsqu’un chef de produit décide d’ajouter ou non une nouvelle fonctionnalité, il ne fouille probablement pas dans le référentiel de recherche de l’année dernière. Lorsque l’équipe financière repense l’e-mail de facturation, elle ne consulte presque certainement pas les profils des utilisateurs. Ils font leur meilleure estimation et passent à autre chose.

Ce n’est pas une critique de ces équipes. Ils sont occupés. Ils ont des délais. Et honnêtement, même s’ils voulaient consulter la recherche, ils ne sauraient probablement pas où la trouver ni comment l’interpréter pour leur question spécifique.

Les connaissances restent enfermées dans les têtes de l’équipe UX, qui ne peuvent pas être présentes à chaque décision prise au sein de l’organisation.

Et si les utilisateurs pouvaient réellement parler ?

Et si, au lieu de créer des documents statiques que les gens doivent trouver et interpréter, nous pouvions donner aux parties prenantes un moyen de consulter tous vos utilisateurs en même temps ?

Imaginez un responsable marketing travaillant sur une nouvelle campagne. Au lieu d’essayer de se souvenir de ce que les personas ont dit à propos des préférences de messagerie, ils pourraient simplement demander : « Je pense proposer une offre de réduction dans cet e-mail. Que penseraient nos utilisateurs ? »

Et l’IA, s’appuyant sur toutes vos données de recherche et sur vos personnages, pourrait répondre avec une vue consolidée : comment chaque personnage réagirait probablement, sur quoi il est d’accord, sur quoi il diffère, et un ensemble de recommandations basées sur ses perspectives collectives. Une question, une synthèse d’informations sur l’ensemble de votre base d’utilisateurs.

Ce n’est pas de la science-fiction. Avec l’IA, nous pouvons construire exactement ce type de système. Nous pouvons prendre toutes ces recherches éparses (les enquêtes, les entretiens, les tickets d’assistance, les analyses, les personas eux-mêmes) et les transformer en un ressource interactive que n’importe qui peut interroger pour obtenir des commentaires multi-perspectives.

Construire le référentiel de recherche d’utilisateurs

La base de cette approche est un référentiel centralisé de tout ce que vous savez sur vos utilisateurs. Considérez-le comme une source unique de vérité à laquelle l’IA peut accéder et à partir de laquelle elle peut puiser.

Si vous effectuez des recherches sur les utilisateurs depuis un certain temps, vous disposez probablement de plus de données que vous ne le pensez. Il est simplement dispersé dans différents outils et formats :

• Résultats de l’enquête stockés sur votre plateforme d’enquête,
• Transcriptions d’entretiens dans Google Docs,
• Tickets de support client dans votre système d’assistance,
• Données analytiques dans divers tableaux de bord,
• Mentions et critiques sur les réseaux sociaux,
• Anciens personnages de projets précédents,
• Enregistrements et notes de tests d’utilisabilité.

La première étape consiste à rassembler tout cela en un seul endroit. Il n’est pas nécessaire qu’il soit parfaitement organisé. L’IA est remarquablement efficace pour donner un sens aux entrées désordonnées.

Si vous partez de zéro et n’avez pas beaucoup de recherches existantes, vous pouvez utiliser les outils de recherche approfondie de l’IA pour établir une base de référence.

Ces outils peuvent analyser le Web à la recherche de discussions sur votre catégorie de produits, d’avis de concurrents et de questions courantes posées par les gens. Cela vous donne une base de travail pendant que vous développez votre recherche principale.

Créer des personnages interactifs

Une fois que vous disposez de votre référentiel, l’étape suivante consiste à créer des personnages que l’IA peut consulter au nom des parties prenantes. Cela s’appuie directement sur l’approche de la personnalité fonctionnelle que j’ai décrite dans mon article précédentavec une différence essentielle : ces personas deviennent lentilles à travers lequel l’IA analyse les questions, et pas seulement les documents de référence.

Le processus fonctionne comme ceci :

1. Alimentez votre référentiel de recherche avec un outil d’IA.
2. Demandez-lui d’identifier des segments d’utilisateurs distincts en fonction des objectifs, des tâches et des points de friction.
3. Demandez-lui de générer des personnages détaillés pour chaque segment.
4. Configurez l’IA pour qu’elle consulte tous les personnages lorsque les parties prenantes posent des questions, fournissant ainsi des commentaires consolidés.

C’est ici que cette approche s’écarte considérablement des personnages traditionnels. L’IA étant le principal consommateur de ces documents personnels, il n’est pas nécessaire qu’ils soient numérisables ou qu’ils tiennent sur une seule page. Les personnages traditionnels sont limités par la lisibilité humaine : vous devez tout résumer en puces et citations clés que quelqu’un peut assimiler en un coup d’œil. Mais l’IA n’a pas une telle limitation.

Cela signifie que vos personas peuvent être considérablement plus détaillé. Vous pouvez inclure de longues observations comportementales, des points de données contradictoires et un contexte nuancé qui ne survivraient jamais au processus d’édition d’une affiche personnelle traditionnelle. L’IA peut contenir toute cette complexité et s’en inspirer pour répondre aux questions.

Vous pouvez également créer différentes lentilles ou perspectives au sein de chaque personnageadaptés à des fonctions commerciales spécifiques. Votre personnalité « Weekend Warrior » peut avoir une optique marketing (préférences de messagerie, habitudes de canal, réponses de campagne), une optique produit (priorités des fonctionnalités, modèles d’utilisabilité, déclencheurs de mise à niveau) et une optique support (questions courantes, points de frustration, préférences de résolution). Lorsqu’un responsable marketing pose une question, l’IA s’appuie sur les informations pertinentes pour le marketing. Lorsqu’un chef de produit le demande, il s’appuie sur l’objectif du produit. Même personnage, profondeur différente selon qui demande.

Les personas doivent toujours inclure tous les éléments fonctionnels dont nous avons discuté précédemment : objectifs et tâches, questions et objections, points douloureux, points de contact et lacunes de service. Mais désormais, ces éléments deviennent la base de la manière dont l’IA évalue les questions du point de vue de chaque personne, synthétisant leurs points de vue en recommandations concrètes.

Options de mise en œuvre

Vous pouvez configurer cela avec différents niveaux de sophistication en fonction de vos ressources et de vos besoins.

L’approche simple

La plupart des plateformes d’IA proposent désormais des fonctionnalités de projet ou d’espace de travail qui vous permettent de télécharger des documents de référence. Dans ChatGPT, ceux-ci sont appelés projets. Claude a une caractéristique similaire. Copilot et Gemini les appellent Spaces ou Gems.

Pour commencer, créez un projet dédié et téléchargez vos documents de recherche et personas clés. Rédigez ensuite des instructions claires indiquant à l’IA de consulter tous les personnages lorsqu’elle répond aux questions. Quelque chose comme :

Vous aidez les parties prenantes à comprendre nos utilisateurs. Lorsque des questions vous sont posées, consultez tous les personnages d’utilisateurs de ce projet et fournissez : (1) un bref résumé de la façon dont chaque personnage serait susceptible de répondre, (2) un aperçu mettant en évidence les points sur lesquels ils sont d’accord et ceux qui diffèrent, et (3) des recommandations basées sur leurs perspectives collectives. Appuyez-vous sur tous les documents de recherche pour éclairer votre analyse. Si la recherche ne couvre pas entièrement un sujet, effectuez une recherche sur les plateformes sociales comme Reddit, Twitter et les forums pertinents pour voir comment les personnes correspondant à ces personnalités discutent de problèmes similaires. Si vous n’êtes toujours pas sûr de quelque chose, dites-le honnêtement et suggérez des recherches supplémentaires qui pourraient vous aider.

Cette approche présente certaines limites. Le nombre de fichiers que vous pouvez télécharger est limité, vous devrez donc peut-être hiérarchiser vos recherches les plus importantes ou consolider vos personnages dans un seul document complet.

L’approche la plus sophistiquée

Pour les grandes organisations ou une utilisation plus continue, un outil comme Notion offre des avantages car il peut contenir l’intégralité de votre dépôt de recherche et intègre des capacités d’IA. Vous pouvez créer des bases de données pour différents types de recherche, les relier entre elles, puis utiliser l’IA pour tout interroger.

L’avantage ici est que l’IA a accès à beaucoup plus de contexte. Lorsqu’une partie prenante pose une question, elle peut s’appuyer simultanément sur des enquêtes, des tickets d’assistance, des transcriptions d’entretiens et des données analytiques. Cela donne lieu à des réponses plus riches et plus nuancées.

Ce que cela ne remplace pas

Je devrais être clair sur les limites.

Les personnages virtuels ne remplacent pas la conversation avec de vrais utilisateurs. Ils constituent un moyen de rendre la recherche existante plus accessible et plus exploitable.

Il existe plusieurs scénarios dans lesquels vous avez encore besoin d’une recherche primaire :

• Lorsque vous lancez quelque chose de véritablement nouveau que vos recherches existantes ne couvrent pas ;
• Lorsque vous devez valider des conceptions ou des prototypes spécifiques ;
• Lorsque les données de votre référentiel deviennent obsolètes ;
• Lorsque les parties prenantes ont besoin d’entendre directement de vrais humains pour développer leur empathie.

En fait, vous pouvez configurer l’IA pour reconnaître ces situations. Lorsque quelqu’un pose une question qui va au-delà de ce à quoi la recherche peut répondre, l’IA peut répondre par quelque chose comme : « Je n’ai pas suffisamment d’informations pour répondre à cette question avec assurance. Cela pourrait être une bonne question pour un entretien ou une enquête rapide avec les utilisateurs. »

Et lorsque vous effectuez de nouvelles recherches, ces données sont réinjectées dans le référentiel. Les personnages évoluent au fil du temps à mesure que votre compréhension s’approfondit. C’est bien mieux que l’approche traditionnelle, où les personnages sont créés une seule fois puis deviennent progressivement obsolètes.

Le changement organisationnel

Si cette approche fait son chemin dans votre organisation, quelque chose d’intéressant se produit.

Le rôle de l’équipe UX passe du rôle de gardien des connaissances des utilisateurs à celui de conservateur et de mainteneur du référentiel.

Au lieu de passer du temps à créer des rapports qui peuvent ou non être lus, vous passez du temps à vous assurer que le référentiel reste à jour et que l’IA est configurée pour donner des réponses utiles.

La communication en matière de recherche passe du push (présentations, rapports, e-mails) au pull (les parties prenantes posent des questions lorsqu’elles ont besoin de réponses). Pensée centrée sur l’utilisateur est réparti dans toute l’organisation plutôt que concentré dans une seule équipe.

Cela ne rend pas les chercheurs UX moins précieux. Au contraire, cela les rend plus précieux car leur travail a désormais une portée plus large et un plus grand impact. Mais cela change la nature du travail.

Commencer

Si vous souhaitez essayer cette approche, commencez petit. Si vous avez besoin d’une introduction aux personnages fonctionnels avant de vous lancer, j’ai écrit un guide détaillé pour les créer. Choisissez un projet ou une équipe et configurez une implémentation simple à l’aide des projets ChatGPT ou d’un outil similaire. Rassemblez toutes les recherches dont vous disposez (même si elles semblent incomplètes), créez un ou deux personnages et voyez comment les parties prenantes réagissent.

Faites attention aux questions qu’ils posent. Ceux-ci vous indiqueront où votre recherche présente des lacunes et quelles données supplémentaires seraient les plus utiles.

Au fur et à mesure que vous affinez l’approche, vous pouvez l’étendre à davantage d’équipes et à des outils plus sophistiqués. Mais le principe de base reste le même : prenez toutes ces connaissances dispersées des utilisateurs et donnez-leur une voix que tous les membres de votre organisation peuvent entendre.

Dans mon article précédent, j’ai soutenu que nous devrions passer des personnalités démographiques aux personnalités fonctionnelles qui se concentrent sur ce que les utilisateurs essaient de faire. Je suggère maintenant que nous passions à l’étape suivante : passer de personnages statiques à des personnages interactifs qui peuvent réellement participer aux conversations au cours desquelles les décisions sont prises.

Parce que chaque jour, au sein de votre organisation, des personnes prennent des décisions qui affectent vos utilisateurs. Et vos utilisateurs méritent une place à la table, même si celle-ci est virtuelle.

Lectures complémentaires sur SmashingMag

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