L’atomic research ou la capitalisation du savoir

Le recueil de données utilisateurs lors de tests UX nécessite une organisation rigoureuse et un investissement en temps. L’atomic research, ou recherche atomique, propose une méthode efficace pour gérer et exploiter ces informations, permettant aux entreprises de maximiser l’impact de leurs recherches.

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Qu’est-ce que l’Atomic Research ?

C’est une méthode qui permet la décomposition en « atomes » des apprentissages faits lors de la phase de recherche utilisateur, en petites unités modulaires pouvant être réutilisées.

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Cette approche de recherche facilite donc le stockage et le partage des connaissances, permettant aux équipes d’accéder plus rapidement aux informations découlant des tests utilisateurs (quantitatifs ou qualitatifs, comportementaux ou déclaratifs).

Lorsque plusieurs équipes UX écrivent des rapports de recherche, il arrive souvent que les insights, les « facts » et les recommandations se perdent dans des drives, des FigJam ou des PowerPoint. Comment pallier cela ?

Décomposer pour mieux structurer

Tout repose sur un principe simple : diviser ces insights en micro-unités, nommées « atomes », indépendantes mais liées entre elles, afin de construire une base de connaissances commune à un produit ou une entreprise.

Mais à quoi ressemblent ces fameux atomes ?
Ils peuvent être de plusieurs natures :

• Des observations : « Nous avons fait cela… »
  Cela inclut des rapports d’entretiens utilisateurs, des questionnaires ou encore des données collectées via des outils de suivi (analytics).
• Des « Facts » ou Key Learnings : « …et nous avons découvert que… »
  Cela peut être un verbatim d’interview, une observation tirée d’un test d’utilisabilité ou une statistique issue d’une recherche secondaire (attention à ne pas inclure d’opinions personnelles).
• Des Insights : « …ce qui nous fait penser que… »
  Ils sont dérivés de ces faits et ont chacun un niveau de maturité propre. Une des manières de créer un insight mature est de se baser sur plusieurs méthodologies de recherche (en collectant des key learnings de différentes sources).

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Quels sont les avantages ?

1. Accessibilité : Une base de données, si elle est correctement structurée, permet un accès simple et rapide aux apprentissages issus de la recherche UX, pour tous les collaborateurs.
2. Gain de temps : Les insights sous forme atomique évitent que les connaissances ne se perdent et permettent de réutiliser des données pour de futurs projets.

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Les obstacles et défis de l’atomic research

Bien sûr, comme dans tout processus, des problématiques peuvent émerger :

1. Des données à n’en plus finir !
   Créer des tags est essentiel pour que le repository d’Atomic Research soit clair et utilisable par tous. Par exemple, les tags peuvent indiquer la nature du key learning (quantitatif/comportemental…), son niveau de criticité ou à quel persona il est lié. Ainsi, il sera plus simple de rechercher des données en filtrant par tags.
2. Une mauvaise méthodologie d’écriture des insights
   Lors de mes missions en tant qu’UX Researcher, il m’est souvent arrivé de constater que les collaborateurs n’avaient pas tous la même définition ni méthodologie pour créer un insight. Cela conduit parfois à confondre « Facts » et insights (exemple : « 68 % des utilisateurs ont cliqué sur le bouton A » n’est pas un insight mais une observation comportementale quantitative).
3. Ne pas mettre à jour le repository !
   Les insights peuvent rapidement devenir obsolètes avec le temps, et un surplus de données anciennes peut « polluer » le repository.
   Chaque UX doit consacrer un moment, une fois par semaine, pour mettre à jour le repository, en supprimant ou en améliorant les données existantes.

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POUR CONCLURE...

Pour entreprendre la construction d’un repository et la mise en place d’une approche atomique de la recherche UX, il faut :

• Du temps,
• Des UX qui le mettent à jour,
• Un Lead pour jouer le rôle de « manager ».

Alors, prêt·e à transformer vos défis en opportunités ?

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