Analyse heuristique

on va parler d’une grosse erreur que commettent beaucoup de débutants en CRO :

→ Se concentrer sur la solution avant de se concentrer sur le problème.

En gros, se concentrer sur les “hacks” avant de faire une analyse pragmatique.

• Ajouter des CTAs
• Ajouter un slide cart
• Ajouter de la preuve sociale

Ce sont des bonnes pratiques qui ne vont te mener à rien si elles ne sont pas liées à une analyse singulière de ton site.

La première chose à faire quand on cherche à optimiser :

→ L’évaluation heuristique

Dans la pyramide de risque, cette méthode de recherche est mal placée.

Car elle se base sur différents frameworks CRO et non pas sur des données solides.

MAIS

L’évaluation heuristique n’est pas là pour t’offrir des solutions toutes faites.

Elle est là pour :

→ Apprendre à connaître la marque et le site

→ Découvrir des axes d’optimisation et de recherche pour le futur

→ Identifier des problèmes d’UX évidents (ergonomie, utilisabilité, lisibilité, accessibilité…)

De nombreux frameworks existent.

J’aime utiliser celui de Conversion.com, “The Level Framework”, que j’ai déjà présenté.

Ici, on a 5 catégories sur lesquels s’appuyer pour analyser l’efficacité de son site en termes de conversion :

• Le coût
• La confiance
• L’utilisabilité
• La compréhension
• La motivation

Exemple d’analyse avec Feed

Pour illustrer ça, faisons une analyse rapide de la home page de Feed.

Je vais me concentrer sur le levier “Compréhension”.

Ce levier est assez similaire au levier “Clarté”, qu’on peut retrouver dans d’autres frameworks, notamment celui de Wynter.

Dans le framework de Conversion.com, “Compréhension” comporte ces sous-leviers :

Ici, on va analyser la capacité du site à partager des informations de façon claire, concernant son produit, ses offres et sa marque.

On va donc chercher à répondre à ce genre de questions :

• Est-ce que je comprends suffisamment ce type de produit pour être à l’aise à l’idée de passer à l’achat ?
• Est-ce que je comprends tout ce dont j'ai besoin de savoir sur les éléments de transaction ?
• Est-ce que j’ai assez d’informations sur le produit pour comprendre qu’il est fait pour moi ?

Analyse 1 :

Dans cette première section, on a une liste de nouveaux produits qui mériterait plus de clarté :

→ Pour qui sont destinés ces produits ? Ce sont des repas hyperprotéinés ou des repas minceur ? La mention “light” n’est sûrement pas comprise de tous.

→ Pour ce genre de produit, la valeur “calorie” est importante, quelle est-elle pour chacun des barres ?

→ Le bouton “ajouter au panier” pourrait faire croire qu’il n’y a pas de page produit intermédiaire pour en savoir plus sur le produit.

Ces observations sont très liées au “niveau d’awareness” des utilisateurs, à leurs niveaux de connaissance/conscience du produit et type de produit.

Forcément, si on a affaire à des utilisateurs qui connaissent déjà la marque, aucun souci sur la compréhension de la mention “light”.

Ces observations pourraient donc nous aider à expérimenter des changements, exemples :

→ Ajout d’une liste à puces avec plus de détails sur les produits

→ Modification du bouton pour “En savoir plus”

Analyse 2 :

1)

Les tags doivent avoir le même rôle. Ici, dans la logique, il devrait être là pour mentionner si c’est personnalisable ou non.

En mettant “perte de poids” qu’à un seul pack, on sous-entend que les 2 autres n’ont pas cet objectif.

Les visiteurs voulant perdre du poids risqueraient de comprendre que seul le premier est fait pour eux.

2)

Même s’il est mentionné dans la liste à puces, à première vue, on ne comprend pas en quoi la cure est personnalisable.

On pourrait tester un CTA différent, comme “personnaliser les saveurs”.

3)

Ici, on ne guide pas vraiment l’utilisateur à choisir le meilleur pack selon ses objectifs et sa situation.

“Vous ne savez pas quelle durée de cure choisir ? Plus la cure sera longue, plus elle sera efficace”

On pourrait penser que cet argument est un peu trop facile et qu’il a uniquement comme objectif de pousser les utilisateurs à prendre le plus gros pack, “dans le doute”.

On pourrait imaginer un tableau, ou un guide plus détaillé, avec des objectifs de calories perdues, d’objectifs de poids, etc.

Conclusion

Ce genre d’analyse peut se faire à plusieurs, dans un Figma par exemple.

Il est important de donner de premières idées qui viennent de soi, mais tout en se basant sur un framework solide.

Ces premières idées pourront ensuite être développées par la suite avec des méthodes de recherche plus poussées.

Par exemple, pour pousser nos idées de l’analyse de Feed, on pourrait mettre en place une enquête afin de demander aux utilisateurs si le choix d’un produit est facile pour eux et s’ils comprennent bien la différence entre les 3 packs.

L’analyse heuristique n’est pas une fin en soi, c’est une méthode qui s’inscrit dans une phase de découverte.

Speero nous montre ici que cette méthode s’inscrit dans la phase “Explore” et qu’en termes de force de signal, elle est très faible.

Si tu veux en savoir plus sur le framework de Conversion.com → Découvre leur article ici

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