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Quand la Data Visualisation rencontre l'UX
Les entreprises aujourd’hui sont de plus en plus data-driven, elles cherchent à collecter et exploiter une grande quantité de données via des représentations graphiques (Dataviz) et la compréhension d'indicateurs clés. La plupart des projets Dataviz consistent en la création de tableaux de bord destinés aux métiers, cependant ces derniers se trouvent trop souvent peu utilisés car trop loin des besoins métiers ou peu ergonomiques. Une des explications possibles réside dans le fait qu’il manque aujourd’hui une collaboration entre Dataviz et UX Design en amont de tout projet data.
Une rencontre nécessaire
Avant d’éclaircir la relation entre UX et Dataviz, rappelons le but de cette dernière et de tout tableau de bord au sens large ? C’est d’amplifier les processus cognitifs afin de faciliter la prise de décision grâce à des représentations visuelles claires et intelligibles de tous. Le but est donc de donner du sens aux données collectées, de transformer des données brutes en outils décisionnels. C’est pourquoi la Data Visualisation est aujourd’hui essentielle en entreprise, en effet, d’après IDC et Gartner 59% des décideurs se basent quotidiennement sur la data. On peut également se démarquer des outils décisionnels traditionnels en bâtissant une narration autour de ces données de manière à rendre ces outils plus user-friendly.
On dit souvent qu’une image vaut mille mots, en effet, la représentation visuelle de données permet de mettre en évidence des tendances. C’est pourquoi les usages de la DataViz sont multiples: établir des connexions entre les opérations et la performance d’une entreprise, l’analyse de données en temps réel, ou le suivi et l’optimisation des campagnes menées par exemple.
Pourtant, la data visualisation seule ne suffit pas, il faut également prendre en compte l’expérience utilisateur ou UX Design. Quels sont les facteurs à considérer d’un point de vue expérience utilisateur ? L’UX Design prend en compte à la fois le l'utilisabilité du produit ou du service ainsi que le ressenti global de l’utilisateur lors de son usage. Dans le cas d’un tableau de bord, prendre en compte l’expérience utilisateur permet donc d’améliorer l’outil en lui-même. On peut facilement illustrer ce qu’est une bonne UX avec l’image ci-dessous, très connue dans ce domaine.
Le storytelling : une évolution de la DataViz
Le storytelling (ou narration) est une évolution de la Data Visualisation qui allie analyse de données, représentation visuelle et narration. L’alliance de ces trois éléments impacte directement la manière de communiquer une information pour la rendre beaucoup plus impactante, comme il est décrit sur le schéma ci-dessous.
On pourrait questionner l’importance du storytelling dans le processus de prise de décision. Pourtant, des recherches en neurosciences ont prouvé qu’une grande partie des décisions se basent sur les émotions et le ressenti et non sur la logique. En somme, on prend une décision en fonction de notre ressenti, puis on l’explique par de la logique. Le Data Storytelling influe donc directement sur l’expérience utilisateur (UX) et permet de mieux communiquer, ce qui facilite la prise de décision. Si bien que l’entreprise Gartner prédit que d’ici 2025 le storytelling sera le moyen le plus répandu de consommer des analyses de données.
La Dataviz UX by design
La DataViz et l’UX Design sont donc deux corps de métiers complémentaires, en toute logique leur collaboration dès la phase de design d’un projet data est donc primordial à la réussite de celui-ci. Ce n’est pourtant pas toujours le cas. Un data scientist peut notamment apporter à un UX Designer son expertise sur la phase de recueil du besoin métier ainsi que sur la définition d’indicateurs clés de réussite du projet ou du ressenti utilisateur via des sondages ou des techniques de text mining - analyse de données textes non structurées récoltées sur les réseaux sociaux, forum etc. Quant à l’UX Designer, il peut notamment aider à améliorer le rendu et l’expérience utilisateur d’un tableau de bord. Il peut intervenir de manière itérative dès la phase amont du projet en réalisant des ateliers co-animés auprès des utilisateurs mais également lors de phases de tests pour recueillir le ressenti utilisateur et adapter l’outil créé en fonction. Il serait également envisageable et opportun de fonctionner avec des équipes transverses afin d’allier ces deux compétences.
En somme, la Dataviz est une interface utilisateur comme une autre, il est donc logique que son design respecte les règles UX et UI comme le fait une page web. Sans compter le gain de temps qu’apporte aux utilisateurs une Dataviz optimisée visuellement. La relation entre Dataviz et UX est indéniable et de nombreux arguments montrent qu’il est nécessaire d’allier ces deux corps de métiers là, alors qu’attendons-nous ?
Conclusion
Les entreprises se tournent de plus en plus vers la Dataviz pour analyser leurs données et prendre des décisions. Pourtant trop peu d’outils décisionnels prennent aujourd’hui en compte l’expérience de l'utilisateur lors du développement. Et ce à tort car Dataviz et UX sont complémentaires. De nouvelles pratiques émergent actuellement comme le storytelling, une évolution de la DataViz qui permet d’impacter réellement l’utilisateur et faciliter sa prise de décision. Toujours dans une dynamique d’évolution, il serait propice de s’ouvrir à une nouvelle façon d’organiser des projets Data en mettant certes la donnée au cœur du débat, mais également l’expérience utilisateur au cœur du livrable. Pourquoi ne pas également travailler avec des équipes agiles transverses et des profils transverses en DataViz et UX Design ?
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