Étude de cas retail · 7 min de lecture
Proforto : comprendre le pourquoi derrière les données
Proforto savait déjà où les utilisateurs abandonnaient. Ce dont l’équipe avait besoin, c’était d’une explication comportementale derrière les chiffres afin de prioriser les changements plus rapidement.
"« Nous voyons ce que font les utilisateurs, mais nous ne comprenons pas pourquoi ils rencontrent des difficultés. »"
Plus fluide
Parcours Client
Vérifié par les analyses de suivi
Moins
Abandons
Amélioration comportementale significative
Élevée
Confiance UX
Basé sur la double validation
Plus fort
Alignement Interne
Priorisation basée sur les données
Le défi
Hotjar et l’analytics montraient ce qui se passait, mais pas pourquoi. L’équipe en était réduite à faire des suppositions sur l’endroit où se trouvait la vraie friction dans la navigation et la découverte des catégories.
Ce qui a changé
Userfeel a donné à Proforto des explications claires sur la confusion des utilisateurs, aidant l’équipe à repérer des angles morts qu’elle connaissait trop bien pour les voir seule.
À retenir
Les tests qualitatifs ont transformé des signaux analytiques flous en priorités UX explicables et actionnables, sur lesquelles l’ensemble de l’équipe a pu s’aligner rapidement.
Pourquoi Userfeel ?
Le Processus de Test
Proforto utilise les tests utilisateurs comme input supplémentaire pour découvrir et expliquer les problèmes potentiels signalés par les analyses quantitatives. Ils combinent ces résultats avec les enregistrements de session et les signaux de support pour prioriser les changements.
Types de tests courants :
Résultats et Conclusions Clés
Userfeel a fourni des explications claires sur la confusion des utilisateurs face à la navigation complexe. Cela a permis à l'équipe de voir les points aveugles qu'ils connaissaient trop bien pour les remarquer, ce qui a conduit à une structure de navigation plus intelligente et plus conviviale.
Réflexions Finales
“Listen to your users as an extra input. Real customer feedback shows you problems you didn’t even know existed and helps you explain the friction you are already seeing in your metrics.”
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