Le Data Oriented Design est une technique utilisée actuellement pour la conception d’UX, basée sur la collecte de données. Son objectif est de déterminer les éventuels défauts d’un site ou d’un design, afin de les corriger pour proposer l’expérience utilisateur la plus agréable et la plus ergonomique possible.
Les différents modes de récolte de données
Concrètement, les entreprises qui pratiquent le Data Oriented Design disposent de plusieurs options pour collecter les données dont elles ont besoin pour leurs décisions stratégiques.
Elles peuvent par exemple avoir recours à des enquêtes ou à des sondages. Ainsi, elles vont directement demander à l’utilisateur comment il aimerait pouvoir disposer d’un site ou d’une application qu’elle envisage de créer, ou bien l’interroger sur son ressenti par rapport à un site/appli déjà existant, afin d’en connaître les points forts et les faiblesses.
Lorsque le site en question est déjà fonctionnel, l’entreprise peut également utiliser le test utilisateur dans le cadre de son Data Oriented Design : elle fait alors tester le site en conditions réelles, par un panel d’utilisateur qui représente sa cible commerciale prioritaire. Ce procédé lui permet ensuite d’étudier la manière dont le site est utilisé, afin de repérer ses difficultés d’utilisation.
L’entreprise a également la possibilité d’effectuer une API (Analyse d’Indices de Performance), pour améliorer son site, en utilisant des outils spécialisés dans la récolte de données, à l’instar de Google Analytics. Enfin, elle peut procéder à un A/B testing : ce procédé consiste à réaliser différents designs pour un même site/appli, et à les comparer pour en choisir la meilleure version possible.
Comment exploiter les données récupérées ?
Une fois ces données récoltées, il est ensuite possible pour l’entreprise de les intégrer dans ses réflexions stratégiques relatives à l’UX. Elle peut par exemple les exploiter pour la mise en place de nouvelles pistes d’optimisation du site, ou les étudier pour avoir une idée précise du gain de performance offert par des nouvelles fonctionnalités en ligne.
Pour mener cette phase du Data Oriented Design à bien, l’expertise de l’UX Designer et du Digital Analyst est d’une importance capitale. En effet, les données fournissent des informations relatives aux comportements et aux motivations des consommateurs : elles permettent donc à ces experts d’orienter l’ensemble de leurs tests, en validant ou en réfutant leurs hypothèses initiales.
La pratique du Data Oriented Design exige d’importantes qualifications en informatique, et plus particulièrement dans le traitement et l’analyse des données de masse. Une réelle expertise est donc nécessaire pour l’utilisation de cette méthode, et à ce titre, il est indispensable de s’y être formé par le biais d’un cursus spécialisé. Certaines écoles de l’Ingénierie Informatique, comme l’ESGI, proposent d’ailleurs un Mastère avec spécialisation Intelligence Artificielle et Big Data, qui permettra à l’étudiant d’apprendre à exploiter les données ainsi que les technologies qui s’y rattachent !
Le Data Oriented Design est donc idéal pour augmenter les performances de vente d’un site ou d’une application. Les plus grosses firmes mondiales y ont déjà recours, car il permet de mieux cerner les besoins du consommateur et de lui proposer une expérience d’achat optimale.
