8 biais à reconnaître en menant des recherches utilisateurs (2/2)
Voici la suite de notre article sur les 8 biais les plus communs pouvant être rencontrés lors d’interviews ou de tests d’utilisabilité. Si vous l’avez manqué, vous pouvez retrouver la première partie ici
📲 Le biais du prototype
Par essence, un prototype doit être rapide à produire. Certains articles recommandent même de tester sur papier ou à partir de wireframes. Si cela peut permettre de tirer des conclusions valides d’un test d’utilisabilité, ce n’est pas toujours le cas et il existe certaines situations où réaliser un prototype hyper réaliste sera le seul moyen d’obtenir des résultats exploitables.
En 2017, Heetch a souhaité tester auprès de chauffeurs VTC des interfaces présentant un nouveau service de trajets partagés (à la Uber Pool). Le prototype de test était composé d’une succession d’écrans montrant les différentes phases de l’expérience : prise en charge d’un premier passager, puis d’un second, dépose du premier passager, puis du second. Lors des tests, réalisés dans une salle de réunion, il était très difficile pour les chauffeurs de se représenter l’expérience dans cet environnement. Créer un second prototype montrant des interactions plus fines, tout en gardant les mêmes interfaces aura été d’une grande aide dans la compréhension du scénario et donc dans l’évaluation de cette solution.
Chaque prototype présente des limites et en fonction des aspects que vous souhaitez tester (accès au clavier, animations, real data…), il faudra s’adapter et se diriger vers des outils permettant des prototypes plus ou moins fidèles.
👨🏼🤝👨🏿 Le biais de représentation
Tester avec des collègues ou des amis peut sembler être un bon compromis en période de rush pour continuer à aller vite tout en ne sacrifiant pas complètement la partie recherche utilisateur. Dans les faits, il peut être risqué de se fier aux conclusions de ces études. Vos collègues ont un point de vue différent de celui de vos utilisateurs. Ils vont probablement avoir une connaissance plus fine de votre produit et des intérêts particuliers (un membre de l’équipe Sales va aborder votre étude de son propre prisme de projets, d’objectifs, … et donc agir ou témoigner en fonction).
En revanche, si vous souhaitez solliciter l’intelligence collective de vos collègues, celle-ci peut être utilement mise en valeur lors de design critique ou d’ateliers de co-création.
Il en va de même pour la famille ou les amis. Ils seront plus sévères ou plus critiques dans leurs témoignages pour votre bien, ou au contraire plus indulgents pour vous faire plaisir. Dans les deux cas ils ne seront pas neutres.
Il n’est donc pas conseillé de prendre pour sujet d’étude des gens dans son entourage. Si cette option se pose par manque de temps, il est peut-être préférable de se diriger, si c’est pertinent, vers des techniques de recherche non modérée (questionnaire, test à distance…)
🥤 Le biais de contexte
Réaliser un test dans une salle de réunion ou un laboratoire de recherche introduit inévitablement un biais. Cela prive les utilisateurs de leur contexte et de leurs comportements habituels.
Dans les années 1980, Coca-Cola a lancé New Coke après s’être aperçu que lors de tests à l’aveugle, la majorité des gens préféraient Pepsi à Coca. Des tests similaires ont montré que New Coke était plus apprécié que les 2 autres recettes. Et pourtant, les ventes de New Coke n’ont jamais décollées. La raison est à chercher du coté du protocole de test : pour définir quelle boisson les participants préféraient, il leur a été demandé de goûter une ou deux gorgées de chacune avant de se décider. Le problème c’est que ce n’est pas comme cela que nous consommons des sodas. Ils accompagnent souvent les repas et les gens en boivent plus qu’une ou deux gorgées. La configuration du test était trompeuse et ces sessions de recherche auront mené Coca-Cola vers un de ses plus gros échecs commerciaux.
Lorsque c’est possible, il peut être très intéressant d’observer le comportement des utilisateurs dans leur environnement.
🏭 L’effet Hawthorne
Rien que le fait qu’un utilisateur ait conscience de participer à une étude est déjà un biais en soi. Se sentant observé et peut-être même jugé, il se peut qu’il ne se comporte pas de manière naturelle.
En 1924, dans l’usine d’Hawthorne près de Chicago, deux chercheurs du MIT ont mené une série d’études visant à définir les conditions de travail idéales pour augmenter la productivité des employés. Les résultats ont montré que peu importe le facteur changeant (luminosité, durée des pauses, interdiction de parler…), la productivité augmentait alors même que certains critères pouvaient être jugés comme défavorables.
Quelques années plus tard, d’autres recherches montreront que les employés, ayant conscience de participer à une expérience, étaient plus motivés parce qu’ils se savaient observés.
Toute étude comporte des biais. Il est possible de les réduire mais jamais de les faire disparaitre. Il est facile pour des personnes non expérimentées de ne pas reconnaître ces biais et de tirer de mauvaises conclusions, mettant alors toute une équipe sur la mauvaise voie et impacter très négativement vos objectifs.
Aussi, mener une phase de recherche utilisateur n’est pas forcément long et coûteux. Il suffit d’adapter les techniques de recherche en fonction de vos besoins et de votre contexte (guerrilla interviews, test non modérés…).
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