Sur le web, le vrai enjeu n’est plus d’être lu, mais d’être compris en quelques secondes

En 1998, il aurait indexé environ 26 millions de pages web (26 000 000).
Aujourd’hui, le moteur de recherche auraient référencés des centaines de milliards de pages web (plusieurs x 100 000 000 000).
En tant que lecteur, le problème n’est plus de trouver une information, mais de savoir rapidement laquelle mérite notre attention.

Depuis des années, les bonnes pratiques sont connues : hiérarchie des titres, paragraphes courts, listes, images, vidéos, légendes… . Le lecteur, lui, recherche toujours plus à gagner du temps.

Les travaux de Jakob Nielsen montrent que ces trois techniques combinées peuvent même augmenter l’utilisabilité de 124 % par rapport à un texte traditionnel.

• réduire la longueur des textes
• + mettre en évidence les mots-clés
• + structurer l’information

FAUT-IL ALLER PLUS LOIN ?

Une piste consiste à proposer trois niveaux de lecture.

• Le premier grâce au texte courant, qui développe les idées
• Le second grâce au gras, qui fait ressortir les idées essentielles
• Le second grâce au surlignage, réservé aux messages que le lecteur doit retenir avant même de commencer sa lecture

Dans Building a Second Brain, Tiago Forte rapporte les propos de Benigno : « Je savais instinctivement qu’envoyer un long article à des amis ne servait généralement à rien. Mais lorsque le texte était surligné, ils pouvaient le parcourir rapidement.« 

Cette observation fait écho à mon expérience : partager une information intéressante tout en craignant qu’elle ne soit jamais lue. L’idée d’ajouter un niveau de lecture permettant d’aller directement à l’essentiel semble donc séduisante.
Mais est-il envisageable d’intégrer cette pratique dans un processus de production : est-ce une réelle opportunité ?

NOUVEAU NIVEAU DE LECTURE OU UNE COMPLEXITÉ INUTILE ?

Les recherches restent toutefois nuancées. Une étude de 2016 sur la lecture hypertexte montre que le surlignage seul n’améliore pas nécessairement la compréhension. En revanche, plusieurs travaux indiquent que les éléments mis en évidence attirent davantage l’attention visuelle et facilitent le retour sur les informations importantes.

Du gras + du surlignage ne rendent pas le lecteur plus intelligent.
Ils rendent les informations importantes plus faciles à repérer.

La question n’est donc peut-être pas de savoir si le surlignage est une bonne pratique. Ca pourrait l’être en théorie. La véritable question est de connaître sa valeur.

Ajouter un troisième niveau de lecture modifie le processus de production : les rédacteurs doivent désormais identifier les informations qui méritent d’être surlignées, définir des règles communes et maintenir cette cohérence dans le temps. Cet effort supplémentaire est-il compensé par un gain réel pour le lecteur ? le bénéfice apporté au lecteur justifie-t-il l’effort demandé aux équipes ?

L’article Écrire pour le web, le surlignage et-il une nouvelle grammaire de la lecture ? est apparu en premier sur Carnet Web.

Cet article propose donc de faire le tour des principales approches. L’objectif est non seulement de comprendre comment elles s’écrivent, mais aussi de découvrir pourquoi elles existent et dans quels contextes elles peuvent être utilisées.

1. La User Story n’a jamais eu de format officiel

C’est probablement ma première surprise, car le Guide Scrum ne parle jamais du format (« En tant que… Je veux… Afin de…« ). Il ne définit pas non plus ce qu’est une User Story.

Le guide décrit simplement le Product Backlog comme une liste ordonnée d’éléments représentant le travail nécessaire pour améliorer le produit. Ces éléments peuvent prendre différentes formes : fonctionnalités, corrections de bugs, améliorations techniques, recherches, expérimentations, etc.

La User Story est donc une pratique, pas une règle de Scrum, et change donc avec les pratiques, équipes et produits.

Son origine remonterait à Extreme Programming (XP), où Ron Jeffries la résumait par la règle des 3C.

• Format card : une carte contenant quelques mots, pour encourager la synthèse
• Conversation : retrace les échanges entre les personnes concernées
• Confirmation : les critères permettant de vérifier que le besoin est satisfait sont indiqués

Autrement dit, la carte n’était jamais censée contenir toute la spécification : elle servait avant tout à déclencher une conversation.

Au fil des années, d’autres approches sont apparues : Lean, Product Discovery, Design Thinking, SAFe, Kanban…, chacune a fait évoluer la manière d’exprimer un besoin.

C’est pourquoi il existe aujourd’hui une grande diversité de formats. Ils ne sont pas concurrents ; ils répondent simplement à des situations différentes.

2. Les grandes familles de User Stories

Il existe des dizaines de variantes. Ce tableau m’aide à comprendre dans quel contexte chacune apporte de sa valeur.

Après examen du tableau, une chose essentielle ressort : le choix d’un format dépend davantage du problème à résoudre que de Scrum lui-même.

Une équipe qui développe une plateforme SaaS, un logiciel métier ou un produit grand public ne rencontrera pas les mêmes besoins, elles n’utilisent donc pas exactement les mêmes formulations.

En réalité, il est rare qu’un Product Backlog ne contienne qu’un seul type de User Story. Une Story classique peut côtoyer un Spike, un bug ou une amélioration technique sans que cela pose le moindre problème.

L’objectif n’est pas d’uniformiser les intitulés, mais de rendre le backlog compréhensible et utile pour tous les acteurs du produit.

3. Qu’est ce qui compte réellement ?

À force de parler de modèles, il est facile d’oublier l’essentiel.

Une User Story n’a jamais eu vocation à devenir une mini-spécification fonctionnelle. Son rôle est plutôt de faciliter les échanges entre les personnes qui conçoivent, développent et utilisent le produit.

Qu’elle commence par « En tant que… », « Lorsque… » ou qu’elle ne suive aucun modèle particulier importe finalement assez peu.

Les questions les plus importantes sont :

• Le besoin est-il compris par toute l’équipe ?
• La valeur recherchée est-elle clairement identifiée ?
• Les critères d’acceptation permettent-ils de savoir quand le travail sera terminé ?
• La Story est-elle suffisamment petite pour être réalisée dans un délai raisonnable ?
• Favorise-t-elle les discussions plutôt que de les remplacer ?

Si la réponse est oui, alors la forme utilisée est la bonne.

En définitive, il n’existe pas une seule bonne manière d’écrire une User Story. Il existe des pratiques adaptées à des contextes différents.

C’est peut-être là la plus grande leçon à retenir : une User Story est un outil au service de la collaboration, pas un exercice de mise en forme. Les équipes les plus efficaces ne sont pas celles qui appliquent un modèle à la lettre, mais celles qui choisissent consciemment la manière de formuler leurs besoins pour mieux construire leur produit.

L’article 1001 façons d’écrire une User Story (et pourquoi elles existent) est apparu en premier sur Carnet Web.

Un récapitulatif rapide du monde du digital, sur le mois d’avril, en une dizaine de points.

1. IA générative : passage en mode “outil métier”

Les usages quittent le stade expérimental pour s’intégrer dans les workflows (support client, rédaction, code). La question n’est plus “faut-il y aller ?” mais où créer de la valeur sans risque.

2. Sécurité & données : forte vigilance entreprise

Des cas comme l’interdiction de ChatGPT chez Samsung Electronics continuent d’influencer les politiques internes :
montée des guidelines IA + data governance

3. Explosion des copilotes dans les outils SaaS

Notion, Google, Microsoft… tous intègrent de l’IA.
Enjeu : éviter la dispersion des usages et garder une cohérence produit

4. UX : retour à la simplicité

Face à la surcharge d’IA, tendance à :

• interfaces plus claires
• moins de friction
  “moins de features, plus de compréhension”

5. No-code / low-code : maturité réelle

Les outils deviennent exploitables en production.
Opportunité forte pour :

• MVP rapides
• tests produit à faible coût

6. Data : fin du “tout collecter”

Pression réglementaire + coût infra →
priorité à la data utile et activable

7. SEO : mutation accélérée avec l’IA

Les moteurs évoluent vers des réponses générées.
Impact direct :

• baisse du trafic organique classique
• besoin de contenus différenciants

8. Product management : retour au business

Moins de focus sur les frameworks (comme OKR ou RICE), plus sur :
impact réel (revenu, usage, rétention)

9. Agilité : adaptation plutôt que dogme

Scrum pur recule au profit de modèles hybrides.
Le rôle du chef de projet évolue vers :

• facilitateur
• alignement stratégique

10. Collaboration : fatigue des outils

Trop d’outils → perte d’efficacité
tendance à :

• réduire
• centraliser
• simplifier

11. Design : montée du “AI-assisted design”

Les designers utilisent l’IA pour :

• générer des idées
• accélérer les wireframes
  mais gardent la décision finale

12. Développement : accélération mais dette potentielle

Le code généré par IA augmente la vitesse
mais crée :

• risques qualité
• besoin de review renforcée

13. Privacy & réglementation

Renforcement des règles (Europe notamment)
impact direct sur :

• tracking
• personnalisation
• marketing

14. Contenu : saturation + besoin d’authenticité

Avec l’IA :
explosion des contenus moyens
valeur accrue des contenus incarnés

15. Compétence clé : savoir orchestrer

La vraie compétence devient :
connecter outils, humains et stratégie

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Deux façons d’utiliser l’IA, deux ‘personnalités’

D’après la comparaison de cette vidéo (voir plus bas), Claude serait particulièrement adapté aux travaux intellectuels nécessitant profondeur, rigueur et raisonnement. Le codage fait notamment partie des domaines dans lesquels il se distingue.

ChatGPT, de son côté, apparaît davantage comme une IA polyvalente, capable de s’adapter rapidement à de nombreux usages. Création, exploration d’idées, innovation, conversation : sa force serait notamment dans cette capacité à passer rapidement d’un contexte à l’autre.

La question de la confidentialité

Le choix ne porte toutefois pas uniquement sur les capacités des modèles.

La confidentialité des données entre également dans l’équation. La vidéo évoque notamment une approche de type « privacy by design » et des engagements renforcés en matière de confidentialité pour certaines offres professionnelles de Claude.

Du côté de ChatGPT, les données des utilisateurs peuvent, selon les paramètres choisis, être utilisées pour améliorer les modèles. Il faut donc connaître les réglages disponibles et choisir l’option adaptée à son usage.

Modèles économiques et publicité

En 2026, de nouvelles réflexions apparaissent autour de la publicité et de la manière dont les services d’IA peuvent financer leur développement. La vidéo évoque notamment l’apparition de publicités pour certains utilisateurs américains de ChatGPT, tandis que Claude affirme vouloir conserver un modèle sans publicité.

ChatGPT ou Claude ?

Au final, la question « ChatGPT ou Claude ? » n’appelle peut-être pas une réponse définitive.
Le meilleur outil dépend aussi de ce que l’on cherche à faire, de la manière dont on travaille et du niveau de confidentialité attendu.
De plus, les modèles évoluent, les fonctionnalités apparaissent, les modèles économiques se transforment nous obligeant à rester à l’écoute et à adapter nos outils.

Le combat des IA continue.

L’article ChatGTP ou Claude en AVRIL 2026? est apparu en premier sur Carnet Web.

Quand tout le monde ne voit pas la même chose

Au cours d’un même projet, un commercial et un technicien peuvent être d’accord et employer les mêmes mots pour décrire une fonctionnalité, mais être en désaccord total lors de la livraison de la solution.
Le commercial indique « ça ne fonctionne pas », le technicien répond « pourtant, tout fonctionne ». Tous deux sont de bonne foi.

Un commercial peut décrire à ses clients une fonctionnalité d’un site, alors que les enjeux stratégiques ne prévoyaient même pas d’explorer ce chemin.

Les développeurs impliqués à 300%, peuvent livrer une balançoire à terre. Ils étaient déjà positionnés sur les starting blocks, ‘full-motivés’ à itérer une nouvelle fois pour le nouveau défi : relever la balançoire !

Le chef de projet, par manque de temps, peut créer des spécifications dans lesquelles la balançoire est ‘peut-être un peu trop proche du tronc ‘, rendant son utilisation quasi impossible et créant de la dépendance technique pour l’équipe de développement.

Et puis il y a le client.
Il est ravie et se balance avec un grand sourire sur sa nouvelle ‘balançoire-pneu’, malgré sa demande initiale de balançoire innovante à trois étages.

Alors… qui avait mal compris le besoin initial ? Peut-être personne.

Besoin de plus de communication ?

On entend souvent qu’il faut mieux communiquer. Ou communiquer davantage. Pourtant, multiplier les réunions, les mails et les documents ne garantit pas que tout le monde se comprenne mieux. La quantité d’information ne remplace pas la qualité des échanges.

Il peut être plus utile de créer, à certains moments clés du projet, de courtes plages de travail collectif pour confronter les représentations, poser les questions qui dérangent et vérifier que chacun parle bien de la même chose. Il ne s’agit pas de travailler constamment ensemble, mais de savoir quand se retrouver pour prendre le diapason et accorder les instruments.

Car un projet ne déraille pas nécessairement faute de compétences. Il peut dérailler faute d’alignement. Et l’alignement ne se décrète pas. Il se construit, volontairement.

Besoin de pLus de fondations ?

Chacun a simplement construit sa propre représentation du besoin à partir de son métier, de son expérience, de ses contraintes et de ses objectifs propres.

Alors comment éviter de construire cinq balançoires différentes à partir d’une même demande ?

Avant même de parler de fonctionnalités, revenons un peu plus sur les fondations :

• Quel problème cherche-t-on réellement à résoudre ?
• Pour qui ?
• Quel changement concret doit-on observer si le problème est résolu ?
• Quels sont les objectifs de chacun des acteurs du projet ?
• Quelles contraintes chacun doit-il prendre en compte ?
• Qu’est-ce qui doit absolument être commun à tous ?
• Quels visuels, schémas ou maquettes peuvent rendre visible ce que les mots ne permettent pas de préciser ?

Une expression du besoin efficace ne consiste donc pas seulement à recueillir une demande et à la transmettre. Elle consiste à construire progressivement une compréhension commune.

Une symphonie plus qu’une balançoire ?

Finalement, c’est peut-être là que la métaphore de la symphonie prend tout son sens.

Dans un projet digital, chacun possède sa propre partition, son vocabulaire, ses contraintes et sa manière de regarder le projet. L’objectif n’est pas de faire disparaître ces différences, mais de permettre à chacun de jouer dans la même direction.

Un projet bien aligné n’est pas un projet dans lequel tout le monde pense la même chose. C’est un projet dans lequel chacun comprend suffisamment bien ce que les autres cherchent à construire.

L’article Expression du besoin : pourquoi tout le monde ne voit pas la même balançoire est apparu en premier sur Carnet Web.

Si je reviens en arrière, la CNIL a déclaré Analytics non conforme au RGPD en 2023 et a laissé à la firme quelques mois pour s’ajuster au marché français (et européen).
Nous sommes en 2024, où en est t’on au niveau de la conformité RGPD de google Analytics ?

Proxi quoi ? Le language Google Analytics

En juin 2022, la CNIL a recommandé l’utilisation de la proxyfication et de mesures spécifiques pour utiliser correctement GA4 en conformité avec les directives Européennes et la RGPD.

« La proxyfication de Google Analytics consiste à remplacer certaines informations par le serveur de proxification pouvant participer à la génération d’une empreinte, et supprimer toute autre donnée pouvant mener à une réidentification comme ID de base CRM. »

https://starfox-analytics.com/docs/articles/google-analytics/proxyfication-de-google-analytics-:-une-bonne-idee

Je reprends ci-après une image plus simple à comprendre tirée d’un article très instructif sur le site www.alphalyr.fr/fr/ même si de nombreuses ! questions persistes.

En 2023, que dit la CNIL ?

« Le 10 juillet 2023, la Commission européenne a adopté une nouvelle décision d’adéquation concernant les États-Unis.
Par cette décision, la Commission décide que les modifications apportées par les États-Unis à leur législation nationale permettent désormais d’assurer un niveau de protection adéquat des données personnelles transférées de l’UE vers les organisations situées aux États-Unis».« 

CNIL – https://www.cnil.fr/fr/transferts-de-donnees-vers-les-etats-unis-la-commission-europeenne-adopte-une-nouvelle-decision

En octobre 2023, cette nouvelle magique fait de Google Analytics 4 un outil qui n’est plus illégal en France (même sans proxification et donc sans perte de performance de l’outil !).

Source et liens à explorer ici : https://www.boryl.fr/blog/google-analytics-4-cnil-rgpd/

Comment ont réagi les sociétés en 2023 ?

Les sociétés clientes de boryl.fr (spécialiste marketing automation) migraient généralement vers Piano Analytics, Matomo ou Piwik Pro, en fonction de leur budget.
Pour les sociétés collectant une grande masse de données ou des données très sensibles, Google Analytics 4 étaient tout simplement arreté.
Pour les sociétés dont les enjeux RGPD étaient moindre, GA4 cohabitait avec la nouvelle solution installée. Si la CNIL leur tombaient dessus, elles étaient ainsi prêtes à supprimer GA4 définitivement.

(Sources très intersessantes à creuser : https://www.boryl.fr/blog/google-analytics-4-cnil-rgpd/ )

Que ce passe t’il en 2024 ?

Dans les faits, en mai 2024, GA4 est conforme au RGDP car le loi Américaine a changé. La proxification ne serait pas nécessaire. A titre d’exemple, un site utilisant un CMS faisant ces mises à jour régulièrement serait en conformité sans trop d’effort.
Cependant, on peut toujours se poser la question de comment les données transmises à des tiers seront utilisées, quelles données seront vraiment transmises.

Bien plus, le sujet n’est pas stable et pourrait évoluer dans les mois à venir, nous alerte l’agence marketing Boryl. Plusieurs plaintes en justice réclament l’annulation de l’accord entre les États-Unis et l’Union européenne sur les transferts de données.

Conclusion ?

Sujet complexe. Comme beaucoup de sociétés qui hésitent encore, je dois faire la migration de mon outil statistique. Le choix est difficile mais la pelote de laine a été démélée, prête à être retricotée.
Est-ce que je m’éloigne de la solution utilisée par une grande majorité ou est-ce que j’entre dans des terres inconues mais plus calme.

J’aime assez bien le calme en fait. On travaille bien dans le calme ! Pas vous ?

L’article Analytics GA4, RGPD en 2024 ? est apparu en premier sur Carnet Web.

L’outil repose sur une logique de workflow : chaque étape de la génération de l’image peut être représentée, connectée et modifiée. Au lieu de simplement formuler une demande à une IA, on peut ainsi visualiser le chemin parcouru entre l’idée de départ et l’image finale.

Comprendre la logique du workflow

Un workflow ComfyUI ressemble finalement à une recette de cuisine : chaque étape joue un rôle précis et peut être modifiée, remplacée ou combinée avec d’autres.

Cette approche permet notamment de mieux comprendre ce qui se passe derrière la génération d’une image. Modèles, prompts, paramètres, transformations, upscale… les différentes opérations deviennent visibles et peuvent être ajustées indépendamment.

C’est aussi ce qui rend l’outil particulièrement intéressant pour expérimenter et reproduire un résultat.

Une aventure en soi

Mais comprendre comment construire un workflow peut rapidement devenir une aventure en soi.

L’interface, les nœuds et les nombreuses possibilités peuvent sembler intimidants au premier abord. Il faut progressivement comprendre la logique de l’outil avant de pouvoir réellement en tirer parti.

Quelques vidéos permettent justement de commencer à explorer cet univers, de comprendre les premiers workflows et de prendre progressivement en main ComfyUI.

Pour commencer

Ci-dessous, une sélection de vidéos pour découvrir l’outil, comprendre la logique des workflows et commencer à créer ses propres images.

L’article Workflow ComfyUI : créer une image étape par étape est apparu en premier sur Carnet Web.

En ce moment, il est question de passer à Google Analytics 4 (GA4 pour les intimes). Une solution gratuite, largement utilisée, face à des alternatives payantes ou open source. Alors, pourquoi payer quand une solution gratuite semble répondre au besoin ?

Le gratuit, une bonne idée à court terme ?

À court terme, le gratuit présente des avantages évidents : pas de coût d’abonnement, une prise en main souvent rapide et la possibilité de tester un outil sans engagement. Pour un projet ponctuel ou une petite structure, cela peut être un choix parfaitement rationnel.

Mais sur le long terme, la question devient différente. Qui finance le service ? Que deviennent les données ? Quelle dépendance crée-t-on ? Que se passe-t-il si les conditions changent ?

C’est là que revient la célèbre formule : « Si c’est gratuit, vous êtes le produit. » Elle est souvent attribuée à Bruce Willis. Vraiment ? L’acteur américain aurait-il réellement prononcé cette phrase ? Après quelques recherches, l’origine reste difficile à établir. Le web ne semble pas avoir définitivement tranché.

Et l’avenir du gratuit ?

La question mérite d’être élargie aux logiciels libres : l’open source propose une autre relation au logiciel : le code peut être étudié, modifié et partagé selon les conditions de sa licence.

Cela ne signifie pas pour autant que tout est gratuit. L’hébergement, la maintenance, le support ou certaines fonctionnalités peuvent être payants.
Matomo, par exemple, propose une version open source auto-hébergée, avec une approche fondée sur la maîtrise des données. La version payante permet d’avoir accès à un panel de services supplémentaires.

Quelques solutions open source utilisées en 2024

WordPress, Matomo, Linux, Firefox, Nextcloud ou encore LibreOffice montrent que l’open source est loin d’être marginal.
À l’échelle des écosystèmes logiciels, les chiffres sont considérables : en 2024, les seuls registres JavaScript, Python et .NET représentent plusieurs milliers de milliards de téléchargements/requêtes annuels estimés.

Alors, gratuit ou payant ? Peut-être que la vraie question est plutôt : quel modèle économique, quelle dépendance et quelle liberté se cachent derrière le prix affiché ?

Pour creuser le terrier

Avant de lancer la vidéo ci-dessous, je suis persuadée que l’article d’Esther Onfroy intitulé ‘Comment maîtriser les collectes de datas sur mobile – Esther Onfroy‘ vous intéressera.

> www.logiciel-libre.ch/accueil

L’article Gratuit ou payant : que choisit-on vraiment ? est apparu en premier sur Carnet Web.

Ces indicateurs permettent bien entendu d’analyser les comportements, les perceptions et l’engagement des utilisateurs tout au long de leur expérience avec un produit ou un service.
Ils constituent ainsi une base précieuse pour orienter les décisions et faire évoluer une stratégie UX de manière plus objective.

Quelques métriques à exploiter

Voici un classement possible : Métriques de comportement – Métriques d’attitude – Métriques descriptive – Métriques de diagnostique – Métriques d’engagement – Métriques de résultats.

1. Métriques de comportement
   Elles permettent d’observer ce que fait réellement l’utilisateur lorsqu’il utilise un produit ou un service. Elles peuvent notamment mesurer le taux de réussite d’une tâche, le temps nécessaire pour la réaliser ou encore les erreurs rencontrées.
2. Métriques d’attitude
   Ces métriques s’intéressent au ressenti et à la perception des utilisateurs. Elles permettent notamment d’évaluer le score de satisfaction, le score de facilité d’utilisation, le score de confiance ou encore le score d’intention de recommandation.
   La confiance peut également être étudiée à l’aide d’une échelle de confiance ou d’un questionnaire de confiance, composé de plusieurs questions portant sur la fiabilité, la crédibilité, la sécurité ou la transparence perçues.
3. Métriques descriptive
   Elles apportent des informations sur les utilisateurs et leurs comportements : profil utilisateur, données démographiques, fréquence d’utilisation, contexte d’utilisation ou encore parcours utilisateur. Ces données permettent notamment d’identifier des schémas récurrents et de construire ou affiner des personas.
4. Métriques de diagnostique
   Lorsqu’un problème est identifié, ces métriques permettent d’en rechercher les causes. Elles peuvent notamment s’appuyer sur le taux d’abandon, le taux d’erreur, le taux de réussite par étape ou les résultats des tests utilisateurs afin de comprendre à quel moment et pourquoi une difficulté apparaît.
5. Métriques d’engagement
   Ces indicateurs mesurent la manière dont les utilisateurs s’impliquent dans un produit ou un service. On peut notamment observer la fréquence d’utilisation, le taux de retour, la durée d’utilisation, le nombre d’utilisateurs actifs ou encore le taux d’adoption d’une fonctionnalité.
6. Métriques de résultats
   Enfin, ces métriques permettent de mesurer les effets concrets des améliorations apportées à l’expérience utilisateur. Elles peuvent inclure le taux de conversion, le taux de rétention, le taux de réachat, la réduction des demandes auprès du support ou encore l’évolution du score de satisfaction.

Collectionner toutes les métriques à chaque projet ? Plutôt sélectionnés avec soin les métriques UX les plus pertinentes pour comprendre les utilisateurs, identifier les difficultés et mesurer les résultats des améliorations mises en place.

L’article Construire une stratégie UX en se basant sur des métriques ? est apparu en premier sur Carnet Web.

L’objectif est d’aider les entreprises à identifier les différentes formes de valeur qu’un produit ou un service peut apporter à ses clients et à ses utilisateurs. Car un produit ne répond pas uniquement à un besoin fonctionnel : il peut également faire gagner du temps, simplifier une tâche, rassurer, créer du lien ou encore contribuer à l’accomplissement personnel.

Des besoins humains aux besoins des clients

Le modèle de Bain s’inspire notamment des travaux du psychologue Abraham Maslow et de sa théorie de la hiérarchie des besoins humains. Maslow identifie plusieurs grandes catégories de besoins : les besoins physiologiques, la sécurité, l’appartenance, l’estime et l’accomplissement de soi.

Cette approche est souvent représentée sous la forme d’une pyramide. Pourtant, les besoins humains ne fonctionnent pas nécessairement comme une succession rigide d’étapes à franchir. Ils peuvent évoluer, se combiner et prendre une importance différente selon les personnes et les situations.

C’est cette idée que l’on peut transposer à la compréhension des besoins des clients. Une personne ne choisit pas un produit uniquement pour ses caractéristiques et satisfaire un besoin. Elle recherche également une expérience et une VALEUR qui répondent à ses attentes.

Quelle valeur votre produit apporte-il ?

Le modèle des Éléments de valeur propose ainsi plusieurs niveaux permettant d’analyser ce qu’une entreprise apporte à ses clients : des bénéfices fonctionnels, émotionnels, susceptibles de faciliter la vie ou de créer une forme de reconnaissance, jusqu’à des dimensions plus profondes liées à la transformation personnelle ou à l’impact collectif.

Pour une entreprise, ce modèle peut devenir un outil de réflexion intéressant :

• À quels besoins des clients répond notre produit ?
• Quels problèmes cherchons-nous à résoudre ?
• Quelle valeur nos utilisateurs reconnaissent-ils dans nos produits/offres ?
• Répondons-nous uniquement à un besoin fonctionnel ou apportons-nous également une valeur émotionnelle ?
• Existe-t-il des besoins auxquels notre produit pourrait mieux répondre ?

Comprendre les besoins et les motivations des clients permet ainsi d’aller au-delà des seules fonctionnalités d’un produit. C’est aussi une manière de réfléchir à la proposition de valeur, à l’expérience proposée et aux opportunités d’amélioration.

Pour approfondir le modèle, vous pouvez consulter l’étude originale de Bain & Company sur les Éléments de valeur ainsi que leur outil interactif Elements of Value.

L’article Comment mieux comprendre les besoins des clients, un voyage au-delà de la pyramide de Maslow est apparu en premier sur Carnet Web.