Optimisation de l’expérience utilisateur pour Maket AI, une plateforme SaaS de conception générative avec l'IA

Client

Maket AI

Période de réalisation

Janvier à mai 2024

Équipe

Équipe de développement produit composée d'ingénieurs logiciels (front-end et back-end) ainsi qu'en intelligence artificielle, et moi-même en tant que designer UX.

Mandat

Dans le cadre de mon projet supervisé de maîtrise en commerce électronique, j'ai été chargé d'optimiser l'expérience utilisateur de Maket AI. Celle-ci, opérant dans le secteur de la rénovation et de la construction. La mission était claire : identifier les sources de mécontentement des utilisateurs et proposer des solutions efficaces pour améliorer l’expérience du segment des “rénovateurs-amateurs”, tout en fournissant des perspectives pour guider les futures décisions stratégiques de l'entreprise.

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UX dans les startups de logiciel: le cas de Maket AI

Étant dans un contexte dynamique soumis à des contraintes de temps et de ressources, Maket AI, une plateforme SaaS innovante exploitant l'intelligence artificielle pour la conception générative, éprouvait des difficultés à appliquer les bonnes pratiques UX.

En conséquence, l'entreprise faisait face à des obstacles majeurs compromettant son expansion et sa durabilité sur le marché. Son taux d'attrition mensuel dépasse largement la moyenne de l'industrie, tandis que son ratio CLTV/CAC est en deçà des normes établies. De plus, son faible Net Promoter Score (NPS) et la courte durée de vie moyenne des clients témoignaient d'une insatisfaction généralisée des utilisateurs.

L'optimisation de l'expérience utilisateur est devenue une priorité absolue pour Maket AI afin de résoudre ces défis et de stimuler la croissance durable de l'entreprise. En effet, il était impératif d'identifier et de résoudre les lacunes en matière d'UX afin de répondre aux besoins et attentes des utilisateurs, de renforcer la fidélité à la marque et de stimuler la croissance de Maket AI sur le marché.

Aperçu de ce que j'ai réalisé lors du mandat

En tant que responsable de l'expérience utilisateur (UX), ma mission est de transformer ces défis en opportunités de croissance tout en adoptant une approche holistique et centrée sur l'utilisateur.

Analyse des concurrents

Recherche utilisateur

Personas, parcours clients et cartographies d'expérience

Architecture de l'information et flux utilisateurs

Prototypes interactifs

Collaboration avec l'équipe développement produit

Avant et après : transformation de l'expérience utilisateur

Cette section décrit de manière brève les problèmes rencontrés par Maket AI avant mes ajustements, ainsi que les solutions mises en place pour améliorer l'expérience utilisateur.

Avant : défis à surmonter

L'éditeur de plan, peu intuitif et dépourvu de fonctionnalités pertinentes, rendait la création et la modification de plans difficiles et peu efficaces. Cette lacune cruciale compromettait directement l'attrait de Maket AI pour ces utilisateurs. Mes recherches approfondies ont confirmé que s'ils trouvaient plus simple de concevoir leurs plans avec des outils tels que PowerPoint ou le traditionnel papier et crayon, alors ils étaient peu enclins à adopter Maket AI comme solution.

Après : Une nouvelle approche axée sur l'utilisateur

En mettant en œuvre une approche centrée sur l'utilisateur, j'ai orchestré une transformation significative de l'expérience utilisateur de Maket AI. Mon objectif principal était de rationaliser le flux utilisateur, de simplifier l'accès aux informations clés et d'améliorer la convivialité de l'interface. Il est à noter que les directives esthétiques, telles que l'identité visuelle, seront élaborées ultérieurement par un designer UI externe déjà engagé par la firme.

Les correctifs UX : vue avant-après

Ajout de nouvelles fonctionnalités essentielles

J'ai introduit de nouveaux outils d'édition pour permettre aux utilisateurs de créer des plans en 2D et 3D, de choisir des couleurs, etc. Ces ajouts enrichissent l'expérience utilisateur en répondant à leurs besoins spécifiques en matière de conception et de visualisation.

Identité Visuelle

J'ai veillé à ce que le visuel soit cohérent, simpliste et esthétique, bien que le design graphique de l'interface (UI) finale sera pris en charge ultérieurement par un designer UI externe engagé par la firme.

Emplacement de l'Information et flux utilisateur

J'ai réorganisé la disposition des éléments pour rendre les informations essentielles plus accessibles dès l'arrivée sur la plateforme. En déplaçant les fonctionnalités les plus utilisées, tel que l'ajout de pièces, vers des emplacements plus visibles, j'ai simplifié la navigation. De plus, j'ai créé un onglet qui s'ouvre lorsqu'un élément est sélectionné, permettant ainsi de présenter d'autres informations modifiables pour guider l'utilisateur de manière plus efficace.

Démarche approfondie

Compréhension

J'ai entamé mon travail par une recherche exploratoire approfondie, plongeant dans le passé, le contexte et au-delà des utilisateurs eux-mêmes. Cette phase a comporté l'analyse des métriques existantes, une évaluation heuristique préliminaire de l'interface et une réorientation du mandat vers une compréhension plus profonde des besoins des utilisateurs, constatant que Maket AI manquait de clarté à cet égard. J’ai également constaté une discordance entre les attentes des utilisateurs et la réalité de l'application.

Analyse de la performance de Maket AI

J'ai examiné attentivement les métriques existantes pour comprendre les performances passées de Maket AI sur les outils d'analyse, tels que Stripe, Metabase, Google Analytics 4, etc. Ceci m'a permis d'identifier les forces et les faiblesses de l'application.

Évaluation heuristique préliminaire

J'ai procédé à une analyse approfondie de l'interface utilisateur en utilisant Capian, un outil tout-en-un pour capturer, organiser et partager mes évaluations UX & UI, me permettant ainsi de détecter les éventuels problèmes d'utilisabilité et de conception. Cette méthode a permis d'identifier les points forts et les lacunes de l'interface, ouvrant ainsi la voie à des améliorations nécessaires pour garantir une expérience utilisateur optimale.

Analyse des concurrents

J'ai entrepris une étude minutieuse de l'écosystème concurrentiel, scrutant les forces et les faiblesses des acteurs du marché en comparaison avec Maket AI. Cette analyse a impliqué l'évaluation des fonctionnalités offertes, de l'expérience utilisateur, des stratégies de tarification, ainsi que des tactiques de marketing et de communication. En résulte une vision éclairée des opportunités à saisir et des défis à relever pour positionner Maket AI de manière compétitive sur le marché.

Analyse des réponses des utilisateurs qui ont annulé leur abonnement

L'analyse des réponses des utilisateurs annulant leur abonnement a permis d'identifier plusieurs domaines clés nécessitant une attention particulière, notamment l'amélioration des performances techniques, l'ajout de fonctionnalités pertinentes, l'optimisation de l'expérience utilisateur et l'amélioration du service client. Ces constats ont fourni une base solide pour prendre des mesures correctives visant à réduire le taux d'attrition et à améliorer la satisfaction globale des utilisateurs.

Empathie

Comprendre pleinement les utilisateurs de Maket AI est crucial pour concevoir des solutions répondant précisément à leurs besoins, renforçant ainsi leur satisfaction et leur fidélité. Pour ce faire, j'ai mené des entretiens approfondis, collecté des retours via des questionnaires ciblés et analysé les comportements d'utilisation à l'aide d'outils tels que Hotjar et Google Analytics 4.

Entretiens UX

J'ai mené des entretiens approfondis et tests d'utilisabilité avec des utilisateurs, cherchant à comprendre leurs expériences, leurs besoins, leurs frustrations et leurs attentes vis-à-vis de la plateforme. Ces entretiens ont permis d'obtenir des constats qualitatifs précieux sur l'expérience utilisateur.

Analyse des sessions enregistrées

J'ai examiné attentivement les enregistrements d'écran capturés par Hotjar, observant le comportement des utilisateurs sur l'interface en temps réel. Cette analyse visuelle a permis de repérer les points de friction, les difficultés de navigation et les comportements courants des utilisateurs.

Définition

Dans le but de tirer des constats pertinents à partir des données qualitatives et quantitatives récoltées, j'ai utilisé une technique d'analyse reconnue, soit la cartographie d'affinité. Cet outil visuel permet d'organiser des informations en classant des faits ou des idées selon des thèmes communs.

Données

Thèmes et patterns

Constats

J'ai organisé les notes prises lors des entrevues et sessions enregistrées des utilisateurs, et noté mes observations post-entrevue.

J'ai passé ensuite en revue ces données pour identifier les thèmes récurrents, les motifs significatifs et les tendances émergentes, en regroupant les observations similaires.

J'ai regroupé les points d'importance identifiés.

Définition du segment des rénovateurs amateurs

Le segment des "amateurs rénovateurs" regroupe des propriétaires impliqués dans des projets de rénovation résidentielle, présentant une diversité de compétences et d'engagements. Certains préfèrent réaliser eux-mêmes les travaux, tandis que d'autres préfèrent déléguer à des professionnels. Leur degré d'engagement et leurs préférences varient, mais tous partagent un besoin commun en soutien et en ressources pour mener à bien leurs projets.

Présentation des 3 scénarios typiques

Les sous-segments sont des subdivisions du segment plus large des "amateurs rénovateurs", visant à mieux comprendre les différents profils et besoins des utilisateurs de la plateforme Maket AI. Ceux-ci représentent un groupe distinct d'individus avec des caractéristiques et des comportements spécifiques en matière de rénovation résidentielle.

Représentation du parcours client pour les 3 scénarios typiques

Chaque sous-segment des "amateurs rénovateurs" présente des besoins et des préférences uniques en matière de rénovation résidentielle. Pour répondre efficacement à leurs besoins, il était crucial de comprendre en détail leur parcours client de chaque groupe.

Idéation

À partir du parcours client que j'ai identifié, j'ai animé des sessions d'idéation impliquant à la fois des clients potentiels et des membres de l'équipe. En utilisant des méthodes telles que le "crazy 8", nous avons généré de nombreuses idées prometteuses en mettant l'accent sur la facilité d'utilisation, la pertinence du contenu et la personnalisation de l'expérience. Ces idées ont été consolidées pour créer une carte d'expérience idéale, qui a ensuite servi de fondement à la conception de fonctionnalités pertinentes.

Carte d'expérience

J'ai élaboré la carte d'expérience idéale de la plateforme pour visualiser de manière holistique le parcours des utilisateurs, identifiant ainsi les moments clés où leur interaction avec Maket AI est optimale, garantissant ainsi une expérience utilisateur sans faille et parfaitement alignée avec leurs besoins et attentes.

Liste de fonctionnalités à valeur ajoutée

J'ai ressorti les fonctionnalités pertinentes pour les utilisateurs afin de garantir une expérience utilisateur optimale, en répondant précisément à leurs besoins et en facilitant leur utilisation de la plateforme Maket AI.

Vision de la plateforme

Développer la vision de la plateforme était crucial pour garantir une orientation stratégique claire, motiver les équipes en leur offrant un objectif inspirant, faciliter la communication et guider les décisions stratégiques tout au long du processus de développement.

Prototypage et test

Cette étape met en lumière l'importance de transformer les idées en solutions concrètes et de les valider auprès des utilisateurs et de l'équipe produit pour garantir le succès et l'efficacité du développement de la plateforme Maket AI.

Architecture de l'information

J'ai élaboré l'architecture de l'information en utilisant des techniques telles que le tri de cartes, garantissant une organisation optimale du contenu.

Flux utilisateur

J'ai élaboré avec minutie et détaillé les flux utilisateur pour chaque scénario identifié. Pour ce faire, j'ai puisé dans les informations recueillies lors des sessions d'idéation et des entretiens avec les utilisateurs. De plus, je me suis également inspiré des meilleures pratiques observées dans d'autres marchés afin de garantir une expérience utilisateur fluide et intuitive sur la plateforme Maket AI. Cette approche m'a permis de concevoir des flux qui répondent aux besoins spécifiques des utilisateurs tout en intégrant des éléments novateurs et efficaces pour optimiser leur parcours sur la plateforme.

Croquis, maquettes et prototypes interactifs

J'ai utilisé des outils de conception tels que Figma pour transformer les concepts abstraits en interfaces utilisateur tangibles. En créant des croquis, des maquettes et prototypes interactifs, j'ai pu visualiser et affiner les fonctionnalités clés de la plateforme, en tenant compte des retours et des constats obtenus lors des phases précédentes de recherche et d'analyse. Ces prototypes serviront de base pour développer des versions fonctionnelles de la plateforme, en permettant une itération rapide et une amélioration continue.

Mes réflexions sur le mandat

Chez Maket AI, j'ai appris que mon rôle ne se limite pas à la conception de l'interface utilisateur, mais englobe également un rôle actif dans la transformation de la culture de l'entreprise. En mettant en pratique une approche centrée sur l'utilisateur et en intégrant les meilleures pratiques de conception et de développement, j'ai constaté qu'il est possible de guider une entreprise vers une excellence en matière d'expérience utilisateur. Cela implique une collaboration avec les autres équipes et la sensibilisation aux bonnes pratiques UX, nécessitant des compétences de communication pour partager les principes de conception avec l'équipe de développement logiciel, le marketing, et autres. Cette expérience a ravivé ma passion et mon engagement envers la conception d'interfaces logicielles, renforçant ainsi mon dévouement pour ce métier.

Alyson a été un atout exceptionnel pour notre organisation. Son expertise a considérablement amélioré nos méthodes de travail, nous permettant de mieux comprendre nos clients et leur comportement. Sa contribution a été essentielle pour instaurer une culture de travail efficace.

- Stephane Turbine, COO et co-fondateur chez Maket AI