Débloquer de précieuses informations grâce aux diagrammes d'affinités : Organiser des données complexes dans le design UX

En matière de design UX, un diagramme d'affinités est un outil idéal pour trier et organiser des données complexes. C'est comme l'univers lui-même, ce qui commence comme un grand groupe d'étoiles peut être décomposé en grappes ou en groupes plus petits. Ce n'est pas sorcier, un simple processus suffit.

Les diagrammes d'affinités sont utilisés pour regrouper des idées en catégories, ce qui permet de donner un sens à un grand nombre de réflexions et d'informations en même temps. L'avantage de ces diagrammes est qu'ils sont suffisamment dynamiques pour que l'on puisse déplacer ces éléments jusqu'à ce que tout se mette en place. Les regroupements peuvent être modifiés au fur et à mesure que des faits nouveaux sont apportés ou que de nouvelles perspectives sont envisagées. En utilisant ces outils, les équipes identifient rapidement les différents aspects de l'expérience utilisateur et trouvent des relations entre eux sans perdre trop de temps à se perdre dans les détails.

À la base, un diagramme d'affinités est conçu pour classer des éléments en fonction de leurs similitudes et/ou de leurs relations. Un exemple utile serait d'essayer de trier les commentaires des clients issus d'enquêtes pour éliminer les commentaires en double et les autres éléments non pertinents, puis les classer en fonction de leurs éléments communs afin que les décisions concernant les étapes suivantes soient plus faciles à prendre pour les concepteurs. En gros, cela se passe comme suit : rassembler tous les éléments, faire une poubelle à réflexion avec chaque élément sur du papier ou des cartes, regrouper les idées similaires en recherchant des connexions et des thèmes, développer des étiquettes ou des noms pour chaque catégorie et voilà ! Des schémas commencent à émerger et méritent d'être analysés avant de prendre des mesures pour répondre aux besoins des utilisateurs ou résoudre les problèmes détectés.

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En conclusion, le traitement d'une grande masse de données ne doit plus être considéré comme une tâche fastidieuse. Sortir des sentiers battus permet de faire progresser les connaissances humaines grâce aux diagrammes d'affinités, qui se sont révélés efficaces pour identifier les domaines à explorer dans le cadre de missions UX dépourvues de frustration mais riches en connaissances approfondies (à la fois pour les humains qui travaillent dessus et pour les utilisateurs avec leur expérience client).

1. Regrouper les éléments visuels, les illustrations et les textes en catégories afin de faciliter les décisions en matière de conception.
2. Effectuer des sessions de brainstorming pour définir les objectifs, les parcours utilisateur et les flux de tâches lors des étapes de définition du produit.
   
3. Corréler les retours clients aux problèmes d'utilisabilité afin de hiérarchiser les solutions.
4. Organiser les informations de recherche lors du développement de nouvelles fonctionnalités ou de l'évaluation des services.
5. Analyser les idées des parties prenantes avant d'entamer les séances de création de concepts avec les concepteurs et les développeurs.
6. Catégoriser les différentes méthodes utilisées pour les entretiens avec les utilisateurs, telles que les sondages et les groupes de discussion, pour traiter de grandes quantités de données rapidement.
   
7. Évaluer les segments d'utilisateurs en observant leurs comportements lorsqu'ils interagissent avec un système afin de recueillir des informations pertinentes à partir des journaux d'analyse.
   
8. Suivre les réponses des participants aux tests AB tout au long des différentes itérations afin que les optimisations futures puissent être mises en évidence plus rapidement.
9. Organiser les tâches à mettre en œuvre en fonction de leur complexité similaire, conformément aux objectifs spécifiques de développement.
10. Cartographier les impacts sur les niveaux d'engagement des utilisateurs suite à des ajustements mineurs (ou majeurs) effectués sur la base de récentes expériences validées.
    
    

1. Hiérarchiser les ensembles de fonctionnalités : Les diagrammes d'affinités sont un moyen efficace d'identifier de hiérarchiser rapidement les ensembles de fonctionnalités pour une nouvelle expérience utilisateur proposée. En organisant un brainstorming avec l'équipe UX et en cartographiant les idées, les concepts et les exigences en catégories, il est simple de visualiser et de mettre en priorité les fonctionnalités clés qui répondent aux besoins des utilisateurs et aux objectifs de l'entreprise.
   
2. Construction de personas : Le diagramme d'affinités peut être utilisé dans le cadre d'une recherche sur les utilisateurs lorsqu'il s'agit de construire des personas basés sur les comportements observés des utilisateurs. Après avoir collecté des données sur leurs habitudes et leurs préférences, ce puissant outil organise facilement les données qualitatives en groupes unifiés afin de faire émerger des modèles qui permettent de mieux comprendre les motivations, les capacités ou les limites des utilisateurs.
   
3. Analyse de la mentalité du groupe : En utilisant des diagrammes d'affinité dans les ateliers, il devient facile de rassembler des connaissances à partir de perspectives multiples au sein d'un même groupe sans surcharger aucun participant individuel. Cela permet de rassembler des éléments discrets et de créer un retour d'information significatif provenant de diverses disciplines au sein d'une organisation - concepteurs, développeurs, parties prenantes, etc.
   

1. Un diagramme d'affinités est un outil important pour les professionnels de l'UX afin de synthétiser les idées et les informations dans le processus de conception.
2. La technique a été développée à l'origine par Jiro Kawakita en 1968, au cours de ses études sur la cosmologie et la sociologie.
3. Elle s'est avérée particulièrement utile pour tenter de clarifier les résultats des séances de brainstorming initiales ou pour donner un sens à des résultats de recherche complexes.
4. En utilisant un format visuel comprenant des post-it et des activités de regroupement, un diagramme d'affinités permet aux équipes de s'organiser plus facilement et d'identifier des modèles parmi de grandes quantités de données - ce qui permet souvent à des idées qui ne semblaient pas liées au départ d'être soudainement connectées grâce à de nouvelles perspectives.
5. Des entreprises telles qu'Apple ont continuellement recherché des solutions créatives produites par des processus de groupe qui ont permis d'établir des relations significatives non seulement entre les personnes, mais aussi entre les produits stratégiques et les stratégies numériques !
6. Fait amusant : des recherches récentes suggèrent que les groupes qui utilisent les diagrammes d'affinité sont 50 % plus productifs que ceux qui ne les utilisent pas !
   

Le diagramme des affinités, ou méthode KJ de tri des idées, fait partie de l'histoire de l'UX depuis sa création il y a plus de quarante ans. Il a pris forme au début des années 80 lorsque le professeur de Harvard, le Dr Kawakita Jiro, l'a utilisé pour organiser ses réflexions sur les sessions de formation auxquelles il avait assisté au Japon. Comme leur nom l'indique, les "diagrammes d'affinités" aident les utilisateurs à établir des liens entre des concepts et des points apparemment sans rapport en utilisant un outil d'organisation visuelle - qui prend souvent la forme de notes autocollantes colorées placées sur des tableaux de la taille d'une affiche (ou des équivalents virtuels).

Depuis leur création dans les années 1980, les diagrammes d'affinités ont connu des avancées et des itérations significatives au fil des ans, qui permettent aujourd'hui des applications plus significatives en matière de recherche sur les utilisateurs. Bien qu'ils aient été initialement limités aux ateliers stratégiques, ils sont passés de la représentation de la valeur à la communication d'informations, ce qui permet aux entreprises de mieux comprendre, grâce à la cartographie mentale, ce que les consommateurs pensent des différentes conceptions et itérations de produits. Au-delà des visuels plats avec des catégories discrètes, les versions modernes utilisent des méthodes de catégorisation combinées à des exercices de cartographie cérébrale qui extraient des regroupements pour des sujets plus complexes tels que les parcours d'expérience des clients. Cela leur permet d'obtenir des informations plus nuancées sur les comportements des utilisateurs qui, autrement, ne seraient pas reconnues par les seuls imprimés traditionnels.

Les programmes robotiques utilisent les données générées par les diagrammes d'affinités pour identifier les corrélations plus rapidement que les humains ne pourraient jamais l'espérer, que ce soit à l'échelle ou au niveau individuel, là où l'analyse manuelle serait autrement prohibitive en termes de coûts ou tout simplement irréalisable en raison de contraintes de temps.

D'autres optimisations sont possibles : l'utilisation de tableaux de bord en temps réel affichant des clusters et des analyses devrait augmenter considérablement la rétention de la précision, tandis que les initiatives de test sur le terrain gagneront sincèrement du terrain après les déploiements réussis des récentes études du deuxième trimestre dans divers secteurs, notamment la banque de détail et les solutions logicielles de gestion de la condition physique, et ce rien que cette année ! En résumé, il s'agit de tirer parti de la technologie moderne, car elle permet de mieux comprendre la clientèle, c'est certain !

Il est donc évident que ces outils continuent d'évoluer en fonction des percées réalisées par chaque génération, devenant véritablement indispensables si l'on veut que ces proverbiales cloches et sifflets soient inclus dans tout programme UX bien équilibré. Pour se projeter dans l'avenir, il faut s'accrocher aux tendances à venir qui remettent déjà les diagrammes d'affinités au goût du jour après plus de 40 ans de popularité soutenue parmi les psychologues des données du monde entier ! Un avenir radieux signifie que des connaissances de pointe nous attendent tous !