Il faut généralement un peu de conviction pour amener les chefs d'entreprise à approuver une analyse de données initiative d'expérience utilisateur - en particulier lorsqu'il s'agit de passer d'un système hérité à un système offrant la dernière vague de fonctionnalités avancées.
Ensuite, il est toujours important de justifier l'investissement initial en démontrant comment l'analyse améliore les performances avec des facteurs tels que la réduction des inefficacités et l'augmentation des revenus.
Beaucoup trop d'entreprises ont déployé des systèmes d'analyse avec de grands espoirs, pour trouver les résultats décevants. Pourquoi? Parce que les employés n'adoptaient pas les outils mis à disposition pour un certain nombre de raisons.
Il ne suffit pas de disposer d'analyses ; vos employés doivent être disposés et capables de les intégrer dans la prise de décisions courantes de l'entreprise.
Ce n'est qu'alors que les entreprises connaîtront le retour sur investissement qu'elles espèrent voir.
Comment l'expérience utilisateur d'Analytics affecte les résultats
Malgré les meilleurs efforts de nombreuses organisations, les taux d'adoption de la Business Intelligence (BI) et de l'analyse de données sont restés obstinément faibles, atteignant souvent environ 30 % de tous les employés au sein d'une entreprise, selon Gartner.
Le cabinet d'études propose quelques suggestions aux entreprises qui souhaitent augmenter les taux d'adoption parmi leurs effectifs : déployer des plateformes de BI modernes, tirer parti de l'analyse mobile et garantir des capacités d'intégration.
Toutes ces suggestions soulignent la nécessité de faciliter des expériences d'analyse positives, flexibles et rapides pour les utilisateurs. Sinon, ils sont tout simplement moins susceptibles d'utiliser les outils à leur disposition.
Imaginez que vous essayez d'acheter un pantalon en ligne. Vous visitez le site Web d'une marque que vous aimez généralement, mais la page d'accueil met plus de cinq secondes à se charger. Les commandes de navigation sont alambiquées. Et, pour couronner le tout, la barre de recherche ne renvoie pas les résultats dont vous aviez besoin.
Si vous êtes comme la plupart des gens, vous fermerez probablement le site Web par frustration et essayerez une autre entreprise. La probabilité que vous reveniez sur le site Web à l'avenir est également beaucoup plus faible, en fonction de votre faible expérience utilisateur (UX).
Bon nombre des mêmes principes s'appliquent à analytique plates-formes. Des interfaces compliquées, glitchy ou déroutantes découragent les utilisateurs de travailler avec des données, en particulier les utilisateurs non techniques avec une expérience d'analyse limitée.
Plus les taux d'adoption diminuent, moins les employés intègrent des informations sur les données dans la prise de décision - et moins fréquemment. Cela commence à éroder l'impact positif potentiel de la prise de décision basée sur les données sur le résultat net. Et n'est-ce pas là le but ?
Power Positive UX grâce à l'analyse de données
Examinons ce qui constitue une conception UX analytique positive capable d'encourager l'adoption par les employés.
Voici quelques piliers de l'UX d'analyse positive à prendre en compte :
- Choisissez une plate-forme capable de servir les utilisateurs expérimentés (analystes et scientifiques) ainsi que les utilisateurs professionnels occasionnels à grande échelle. Une plate-forme unifiée est également bien préférable à un patchwork de solutions multiples et disparates.
- Rendez les informations facilement partageables dans une organisation et au-delà. La recherche montre que le déploiement d'analyses mobiles, accessibles à distance sur les smartphones, peut augmenter les taux d'adoption. Assurez-vous que les outils et les informations sont intégrables dans les flux de travail partagés pour de meilleurs résultats. Interfaces libre-service, outils interactifs de visualisation de données et les tableaux de bord collaboratifs sont indispensables.
- Exploitez en tandem les analyses basées sur la recherche et l'IA. Les outils de recherche fournissent un paradigme permettant à quiconque de poser des questions, de générer des visualisations et d'extraire des informations. Pendant ce temps, les analyses alimentées par l'IA effectuent le gros du travail d'exploration de données pour obtenir des informations pertinentes plutôt que de devoir compter exclusivement sur les efforts manuels d'analystes humains.
- Établissez la fiabilité des données et une source unique de vérité, sinon les utilisateurs pourraient hésiter à croire leurs conclusions.
- Supervisez l'utilisation et la sécurité des données grâce à une gouvernance centralisée solide. Comme Magazine Finance Stratégique rappelle, les grands principes de l'efficacité gouvernance des données sont la responsabilité, la normalisation et la qualité.
L'optimisation de l'expérience utilisateur d'analyse de données moderne consiste principalement à comprendre ce que les utilisateurs veulent et ont besoin, puis à offrir des expériences de données pratiques, flexibles, interactives et évolutives.
