Après 3 ans d’absence (cause covid), c’est le retour du NCD et il change de nom pour faire place au « Speed your Business », une première édition qui aura lieu le jeudi 15 juin 2023 à Euratechnologies Lille.
Rejoignez-nous le 15 juin à Lille !
Et voilà ! C’est reparti pour un tour !
Après 3 ans d’absence (cause covid), c’est le retour du NCD ! Le Nord Conversion Day. Souvenez-vous : en 2019, on avait rassemblé plus de 700 personnes dans l’enceinte d’Euratechnologies pour parler d’UX et de ebusiness.
3 ans, ça fait long, mais, rassurez-vous, votre attente va enfin être comblée grâce à un nouveau NCD qui aura lieu à nouveau à Euratechnologies, le 15 juin, à Lille.
Quoi de neuf au programme ?
👉 Le Nord Conversion Day devient le Speed Your Business !
Un événement dédié aux entreprises qui veulent accélérer leur croissance grâce au digital !
Spotify vient de faire une refonte majeure de son app (Spotify’s New Experience Inspires Deeper Discovery and Connection), et c’est très intéressant de voir comment le géant suédois de la musique a répondu à diverses problématiques pour créer encore plus d’engagement sur leur app :
Simplifier l’interface
Se mettre dans les habitudes des nouvelles générations
Augmenter la découvrabilité
Mieux mettre en connexion artistes et fans
Donner plus de possibilités d’expression aux créateurs
Qu’est-ce qui a changé ?
Principalement la manière de naviguer entre les différents contenus (musique, podcasts, livres audio).
Désormais, on a affaire à une interface à la Tiktok (ainsi que beaucoup d’autres l’ont déjà fait) pour s’adapter aux habitudes d’une part grandissante des utilisateurs.
Au lieu d’avoir des listes de contenus, ce sont désormais des extraits de quelques secondes qui peuvent être consultés un par un, puis scrollés… exactement comme sur Tiktok.
L’objectif, d’après Spotify, serait de permettre à ses utilisateurs de pouvoir se faire plus facilement une opinion d’un contenu.
On peut donc écouter le début d’une chanson, d’un podcast ou d’un livre audio sans lancer directement la lecture complète de ce morceau.
Spotify a séparé en 3 sections son interface de découverte : musique, podcasts et livres audios. Les contenus peuvent ensuite être parcourus à la manière de Tiktok
Est-ce que c’est mieux ou moins bien ?
Toujours difficile de juger une interface sans avoir les retours utilisateurs, mais ce qu’on peut dire, c’est que :
C’est une interface qui permet une navigation plus ludique, plus fun, à l’instar de ce qu’on trouve sur les réseaux sociaux
Ça permet effectivement de préécouter chaque contenu et de s’en faire une meilleure opinion
On retrouve des fonctionnalités de partage plus faciles à utiliser
En un sens, c’est mieux. Les longues listes anonymes qui étaient la norme dans la version précédente, ont disparu pour faire place à des listes plus visuelles, plus interactives et ayant un meilleur pouvoir émotionnel.
On a fait notre propre test de la navigation à la Tiktok. Aucune surprise, ça fonctionne bien, et ça permet effectivement de mieux découvrir les contenus.
Devez-vous faire ça ? (Faut-il copier Tiktok ?)
De plus en plus d’apps utilisent le mode de navigation à la Tiktok, même Amazon s’y est mis (lire notre article).
A partir du moment où vous avez des contenus en vidéos/audio et que vous voulez permettre à vos utilisateurs de passer du temps à découvrir des produits, des offres (je pense au voyage, mais aussi au bricolage ou à la beauté), il y a un intérêt à créer une telle interface (avec des contenus qui seront facilement exploitables, en plus, sur les réseaux sociaux, et vice versa).
C’est évidemment un moyen d’accrocher vos visiteurs et d’améliorer votre relation avec eux en créant une expérience basée sur plus d’émotions.
Un moyen de coller aux habitudes des nouvelles générations
Tiktok a beau être dans le viseur des législateurs en Europe et aux Etats-Unis, il n’en reste pas moins que l’application est très populaire et de plus en plus utilisée pour toutes sorte d’usages : divertissement, communication, recherche, découverte, etc.
Et il ne faut pas rester planté sur l’idée que Tiktok est réservé aux jeunes… créée en 2016, l’application est de plus en plus utilisée par des générations plus âgées… notamment celles qui feront les acheteurs/consommateurs de demain. Chaque réseau social a sa génération, et Tiktok (sauf si elle finit par être interdite) sera celle des consommateurs des 10 années à venir.
S’adapter à leurs habitudes est donc primordial. Ne pas le faire présente un risque de passer à côté de millions d’utilisateurs.
Envie de faire votre interface à la Tiktok ?
Si vous souhaitez tester un concept Tiktok, pourquoi ne pas faire une expérimentation ?
Wexperience peut vous accompagner sur ce sujet en :
vous aidant à mettre en place des ateliers créatifs
fabriquant un prototype sur une solution comme UXpin ou en utilisant une plateforme de nocode
C’est reparti pour le 28ème épisode d’Expériences Digitales ! Un épisode inédit mené avec Anne Faubry, UX Designer indépendante, membre des Designers Éthiques, et préoccupée par les questions environnementales. Vous l’aurez deviné, c’est d’éco-design et d’éco-conception que nous allons parler, un sujet qui devrait concerner de plus en plus d’entreprises !
Pour vous la présenter, Anne Faubry met depuis quelques années, à profit ses compétences sur des projets publics, d’ONG et de développement durable. Elle est également co-responsable du programme Eco-conception chez Designers Ethiques. Et à ce titre, elle a corédigé le guide d’écoconception de services numériques et forme les professionnels à ce sujet.
Au cœur de cet épisode, nous parlerons d’éco-conception forcément, mais aussi de référencement, de poids de pages, d’images, d’outils d’évaluation, d’accessibilité, et de mise en place de ces pratiques éco.
Les questions auxquelles nous répondrons :
Comment former à l’éco-design ? Devons-nous changer notre façon de travailler ?
Quelles sont les contraintes à prendre en compte pour rendre son site plus verts, plus économique et plus rapide ?
Comment mesurer son empreinte carbone et la consommation d’un site ?
Comment convaincre de passer à l’éco-design ? Peut-on faire des économies ?
Le choix des hébergements a-t-il un impact ?
Quelles questions se poser avant d’évaluer son site ?
Quid des poids des images, vidéos, du format ?
Quid du référencement ? Google met-il en avant les sites éco-conçu ?
Un site éco-conçu est-il forcément moche ?
Quid d’Opquast pour faire de la qualité web ?
Quid du référentiel fait par l’INR ?
Des exemples de sites éco-conçu réussi ?
Belle écoute et n’hésitez pas à partager l’épisode sur vos réseaux 😘
« Expériences Digitales » : c’est le podcast de Wexperience qui a pour but de partager avec vous des histoires, des bonnes pratiques et des insights autour de l’expérience client digitale. Pour découvrir nos épisodes vidéo c’est ici.
Adieu web designers (on joke bien sûr, enfin j’espère…) ! Laissez maintenant place à l’intelligence artificielle pour faire votre travail… car ces nouveaux outils IA pour le design UI sont bluffants.
Dans ce nouvel article, on vous parle de nos dernières trouvailles en terme d’outils IA pour l’UI, qui vont, sans aucun doute, révolutionner le secteur. Et si vous n’y voyez pour le moment aucun réel potentiel, eh bien, sachez que vous vous trompez ! Ces technos ont évolué à vitesse grand V ces derniers temps, et elles sont véritablement en train de changer la donne.
Alors, amis de l’UI et de l’UX, tenez-vous prêts, the future is here !!!
1/ Genius, votre nouveau compagnon IA pour vos design dans Figma
Rappelez-vous… Nous vous en avions déjà parlé dans un autre article. Genius est le nouvel outil lancé par la startup Diagram. Il est capable de comprendre vos conceptions pour ensuite vous faire des suggestions qui viendront compléter votre travail, tout cela en utilisant des éléments de votre système de design.
Genius arrive très bientôt ! S’il vous intéresse, vous pouvez rejoindre la waitlist juste ici 👉 genius.design
2/ Galileo, l’outil IA en mode ChatGPT pour vos designs d’interface
Vu sur twitter, Hélène Zhou et Arnaud Benard annoncent la sortie de Galileo, le premier produit IA qui utilise le langage naturel pour générer des conceptions d’interfaces utilisateur ! Un peu comme ChatGPT, il suffit de taper ce que vous souhaitez voir dans la barre de recherche et Galileo génère des design. Plutôt cool, non 🙂 ?
Pour demander un accès anticipé c’est par ici 👉 usegalileo.ai
3/ Générer un design à partir d’un texte ou d’une capture d’écran avec Uizard
Et si générer un design UI multi-écrans à partir d’un simple texte était désormais possible ? Et si vous pouviez générer des maquettes UI, à partir d’une simple capture d’écran ? Les réponses sont oui, oui et oui, et c’est tout simplement grâce à l’IA et à la compagnie Uizard, avec ces outils dédiés au design UI :
Uizard Screenshot (pour générer une maquette à partir d’une capture d’écran)
Et pour compléter cette liste, on vous partage ce thread signé @BastiUI qui vous présente 9 autres outils pour améliorer votre travail de graphiste et de designer d’interface grâce aux IA !
9 outils pour améliorer votre travail de graphiste et de designer d’interface grâce aux IA !
Netflix vient de retirer le bouton » Surprenez-moi ! « de son interface.
Vous n’aviez pas remarqué ce bouton, vous non plus ?…
Il est apparu en 2019, d’abord sur l’application Android, puis a été étendu sur toute la plateforme. Mais n’ayant rencontré aucun réel succès, il a été retiré et jeté aux oubliettes du Web…
C’est quoi ce bouton ?
Ce bouton « Surprenez-moi ! » a été la fausse bonne idée qui a monopolisé des dizaines de développeurs et quelques d’UX designers, pour pouvoir répondre au problème suivant : trouver quelque chose de bien à regarder sur Netflix. Si vous avez déjà remarqué le bouton « J’ai de la chance ! » sur Google, eh bien, c’est un peu le même genre d’invention que personne ne se vante d’utiliser.
Alors, pourquoi avoir dépensé du temps et de l’argent pour faire quelque chose qui, c’était certain, ne servirait pas à grand monde ?
Mais alors, pourquoi l’avoir fait ?
Sur Netflix, absolument tout était déjà fait pour mettre en avant des contenus personnalisés. Tout était déjà parfaitement pensé pour que vous puissiez trouver un film ou une série qui allait vous plaire, en tout cas en principe. Alors comment des gens aussi forts que ceux qui bossent chez Netflix avaient pu commettre une telle erreur ?
En fait, le bouton en question était une réponse aux investisseurs pour qu’ils continuent d’investir dans la plateforme. Parce que, nous sommes tous d’accord là-dessus, nous passons énormément de temps à chercher un film ou une série à regarder. Une vraie plaie ! C’est frustrant et extrêmement négatif pour l’image de marque de Netflix.
Il fallait bien trouver une solution. Mais il n’y en avait pas vraiment. Alors, si on inventait une solution qui plaise aux investisseurs, aussi absurde qu’elle puisse être, ce serait une solution quand même…
D’où ce fameux bouton « Surprenez-moi ! »
Bien sûr, nous exagérons un petit peu, car cela n’a pas dû se passer exactement comme ça…
Même Netflix n’est pas parfait !
Cette histoire montre que tout le monde peut se tromper, même la première plateforme mondiale de streaming !
Ça n’est sans doute pas faute d’avoir fait des tests et d’avoir regardé les web analytics… Ce genre de problème est multifactoriel. Il est possible que l’idée ait été lancée dans la précipitation, qu’elle soit partie d’un constat faux et ait fini par apporter une solution trop facile. Finalement, il aura fallu 4 ans pour que tout le monde se rende compte que ce n’était pas une bonne idée !
L’erreur est humaine…
Parfois, sous l’emprise du groupe, l’être humain commet des erreurs. Erreurs qu’il ne ferait peut-être pas s’il était seul décisionnaire, ou s’il prenait du recul en s’écartant du groupe.
Mais avoir un regard objectif sur un problème n’est souvent pas si simple. Et plus les équipes UX d’une entreprise sont grande, plus c’est compliqué de faire machine arrière quand on s’est trompés. C’est un des grands dangers du développement d’applications grand public, et voilà ce que l’on peut en retenir :
Il faut savoir s’arrêter quand il est temps
Reconnaître ses erreurs
Ne pas s’obstiner
Accepter de se dire qu’on a brûlé de l’argent pour rien…
Bref, repartir sur un bon pied et apprendre de son expérience !
Pour conclure…
Lorsque vous serez arrivé à ce stade de maturité, alors vous développerez beaucoup mieux vos projets. Et vous éviterez aussi et surtout, de vous entêter inutilement.
Ce n’est pas évident et cela demande un peu de sagesse. Mais accepter que vous vous soyez trompé ne pourra que vous faire progresser. Eh oui, c’est bien connu que l’on n’apprend rien sans faire d’erreurs !
Heyyy !! Quoi de neuf dans le monde du numérique ? Aujourd’hui nous vous proposons une revue de web spéciale IA ! Découvrez les tout derniers outils d’IA pour la conception et la rédaction et, évidemment, on n’a pas pu s’empêcher de parler (encore) de chatGPT… Bonne lecture ! 🙂
1/ ChatGPT, le perroquet adroit, mais pas intelligent du tout.
Pour commencer, voici un de nos articles que vous avez peut-être raté, qui rappelle que chatGPT n’est finalement pas un outil de création fiable. Hormis le fait qu’il soit un robot très bon en grammaire et en orthographe, ce chatbot commet des erreurs bien réelles. Alors voilà pourquoi, selon nous, notre fameux perroquet n’est pas une solution aussi miraculeuse qu’on le dit sur les réseaux sociaux :
2/ Des descriptions de produits générées par l’IA sur Shopify
Les descriptions de produit ont un rôle trop important pour ne pas en faire et pourtant, sur Shopify, il y aurait des millions de produits en vente qui n’en ont pas. Mais avec la nouvelle fonctionnalité de Shopify Magic, plus question que ce soit le cas ! Ce nouvel outil est capable de rédiger des descriptifs complets et cohérents. Rapide et efficace, avec cet outil d’IA , vous n’avez plus d’excuse pour la rédaction de vos descriptifs de produit !
3/ Podcast sur chatGPT: révolution de l’IA ou simple gadget?
Pour continuer sur le sujet chatGPT, voici un petit podcast avec l’Heure Du Monde, qui nous explique ses potentialités et ses limites. A quoi peut-il servir, qui se trouve derrière cette intelligence artificielle et pourquoi elle émerveille autant qu’elle inquiète ? Voici les questions abordées dans ce podcast :
The Washington Post s’est amusé avec chatGPT en le testant pour des tâches de bureau telles que : répondre à des messages, donner de nouvelles idées, aider dans des situations de travail délicates ou encore pour rédiger des rapports d’auto-évaluation. Encore une fois, on en conclut que cette IA peut être une aide, mais également une perte de temps.
5/ Genius, le nouveau compagnon des designers pour Figma
Si on fait un tour du côté des solutions, on a ici la startup Diagramme qui nous propose une IA capable d’aider à designer des composants sur Figma. Et il faut avouer que c’est assez bluffant !
Pourquoi vous ne devriez plus utiliser Lorem Ipsum pour l’UX et la conception de produit ? Comment pouvez-vous utiliser chatGPT efficacement pour votre rédaction UX ? Découvrez-le dans cet article mêlant UX et IA :
7/ L’intelligence artificielle au service de la recherche UX
Enfin, pour terminer cette revue sur l’IA, la startup française Ween.ai propose un outil d’analyse d’interview pour la recherche UX. Nous l’avons déjà essayé, et c’est très prometteur !
Avant la déferlante chatGPT ! Et puisque Maaike est la spécialiste des agents conversationnels, il fallait bien qu’on reparle de ce sujet avec elle. Alors voilà, c’est parti, 3500 mots pour parler d’IA et de génération de texte. Ça vaut le coup de les lire.
Bonjour Maaike, on parle partout de chatGPT sur les réseaux sociaux, et c’est un peu la folie, en fait ! Mais j’ai aussi l’impression qu’on dit tout et n’importe quoi. Et je voudrais éclaircir avec toi, puisque tu es LA spécialiste des agents conversationnels, ce qu’on peut faire et ne pas faire avec chatGPT, et quel parti on peut en tirer ou pas, dans le cadre d’offre de services aux particuliers ou aux professionnels.
Mais avant de démarrer, j’aimerais que tu nous dises en 2 mots ce qu’est chatGPT et comment il fonctionne.
ChatGPT est l’application d’un grand modèle de langage en format de dialogue. Le grand modèle de langage sous-jacent utilisé par ChatGPT est GPT-3 – renforcé par l’utilisation d’ InstructGPT, ajoutant ainsi une couche d’apprentissage supervisé. OpenAI a ainsi optimisé le modèle pour avoir des conversations, et rendre le tout plus performant encore.
GPT est l’abbréviation de Generative Pretrained Transformer, ou plus communément, un modèle qui est entraîné pour générer du contenu – une application concrète de ce que l’on appelle l’IA Générative.
ChatGPT n’est-il qu’un perroquet surdoué ?
Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage? Pour mieux le comprendre, il faut s’intéresser au NLP (Natural Language Processing), qui est un domaine de l’intelligence artificielle qui s’intéresse au traitement du langage naturel (TLN en français). Le propre d’une intelligence artificielle étant qu’il faut un modèle sous-jacent permettant à ce traitement d’avoir lieu. En occurence donc, un modèle de langage. Il existe différents types de modèle de langage dans ce domaine: les modèles statiques et les modèles basé sur des réseaux de neurones.
ChatGPT n’a pas de connaissances propres mais crée des réponses basés sur la séquence de mots la plus statistiquement probable
On parlera d’un grand modèle de langage (large language model) dès lors que le modèle de langage ne s’appuie pas uniquement sur un domaine particulier, basé sur un entraînement statique par ‘intents’ mais un modèle qui utilise un ensemble de techniques statistiques et probabilistiques pour déterminer et faire des prédictions sur la séquence de mots la plus probable dans une phrase donnée, basé sur un dataset important de paramètres.
Ce qu’il faut retenir : ChatGPT est un produit capable de comprendre et répondre à des requêtes en langage naturel. L’application utilise un grand modèle de langage, entraîné sur un grand nombre de paramètres, et renforcé par d’autres algorithmes et de la supervision humaine. Elle n’a cependant pas de connaissances propres mais crée des réponses basées sur la séquence de mots la plus statistiquement probable.
Ce qui rend ChatGPT et les autres solutions d’OpenAI si attrayant, est non seulement sa capacité apparente à converser à propos de n’importe quel sujet, mais aussi le fait que l’on peut tous interagir avec, et que justement le modèle est ‘ouvert’.
Alors justement, tu parles de capacité apparente, et c’est vrai que c’est bluffant. On pose une question à chat GPT et il répond comme s’il avait compris la question. Et ça, sur n’importe quel sujet. Mais quand on creuse ensuite un peu le sujet et qu’on pose des questions plus précises ou dans un contexte particulier, on s’aperçoit que les réponses, même si elles sont écrites dans un français impeccable, sont, en réalité, moins cohérentes et comportent des erreurs. Et moi, je me pose tout de suite une question, qui est importante : chatGPT est-il fiable ou raconte-t-il n’importe quoi ?
Se poser la question de la fiabilité de ChatGPT revient à se poser la question de la fiabilité des paramètres sur lesquelles a été entraîné ce modèle.
Ce qu’il faut savoir sur ChatGPT, et ce qui finalement résulte de ce que nous décrivons ci-dessus est qu’il s’agit d’une application avec un modèle de langage entraîné sur de la data existante, un dataset de près de 175 milliards de paramètres! C’est ce qui fait aujourd’hui sa puissance et sa capacité à avoir ‘réponse à tout’. S’agissant d’une forme d’intelligence générative, ChatGPT va utiliser ces paramètres pour prédire, et générer une séquence de mots plausibles en lien avec le sujet proposé.
Avoir réponse à tout ne veut pas dire avoir la bonne réponse à tout…
Avoir réponse à tout ne veut pas dire avoir la bonne réponse à tout… et c’est par ailleurs là, le plus grand piège de ces modèles et applications très performantes: leur capacité à générer des réponses convaincantes avec une facilité déconcertante. La réponse est tellement bien tournée qu’il puisse nous paraître impossible qu’elle soit fausse… Ceci est renforcé par le fait que nous ne percevons pas la source desdites informations et paramètres d’entraînement, ne nous permettant pas de discerner le vrai du faux en s’appuyant sur d’autres paramètres contextuels en notre possession, comme on le ferait lors d’une recherche plus classique où nous avons des éléments à notre disposition permettant de mettre en oeuvre notre esprit critique : source de l’information, site web de provenance, juxtaposition des informations avec d’autres résultats fournis, etc. C’est là toute la différence entre les moteurs de recherche classiques et ChatGPT.
Historiquement, l’homme a toujours cherché à obtenir des réponses à ses questions. Avant l’ère industrielle, cette connaissance se transmettait d’experts à des individus par la parole, le dialogue… Vint ensuite, les encyclopédies, permettant au plus grand nombre de consulter des informations plus ou moins détaillées sur un nombre impressionnant de sujets. Ces encyclopédies étaient traitées en tant que source de la vérité, de fait de l’autorité des experts qui y contribuaient, et de la sélection faite par les auteurs desdites encyclopédies eux-même incarnant une certaine forme d’autorité et de notoriété. Diderot et d’Alembert, notamment, ont écrit sur la théorie de la double validation d’un témoignage pour confirmer sa probabilité. On pourrait donc dire que l’on invente rien… si ce n’est que la digitalisation de cette transmission. Internet s’invite dans les foyers et l’accès à la connaissance se multiplie exponentiellement. Non seulement, l’accès à des informations que l’on pourrait qualifier comme étant ‘de bonne foi’ mais plus généralement, à toute information que quiconque disposant d’un ordinateur souhaite partager. Aujourd’hui, les moteurs de recherche classiques s’enrichissent, avec plus ou moins de succès, d’applications semblables à ChatGPT, comme BARD pour Google et l’Assistant Bing basé lui aussi sur un grand modèle de langage OpenAI (une évolution nldr de ChatGPT). Cependant, la double validation d’un témoignage ou d’une information ne s’appuie plus sur l’expertise, mais sur la récurrence d’une séquence de mots dans le dataset d’entraînement. Il est donc légitime de se poser la question: quid de la véracité des propos tenus par ces assistants? Par ailleurs, Google à l’annonce de BARD en a fait les frais loupant son effet d’annonce en montrant un exemple dont l’information était fausse.
Un réel tournant de la méfiance envers l’ intelligences artificielle vers la confiance parfois un peu trop aveugle…
Ce qui m’interpelle avant tout, c’est la courbe d’adoption fulgurante qu’a connu ChatGPT depuis sa sortie, et le degré de confiance qu’il a inspiré. C’est un réel tournant de la méfiance envers l’ intelligences artificielle vers la confiance parfois un peu trop aveugle… A quoi est-ce dû ?
Tout d’abord au fait que cela passe par une interface conversationnelle. Comme mentionné par Paul Grice dans ses maximes de la conversation, le modèle mental humain d’une conversation contient un principe de qualité. Nous partons inconsciemment du principe que l’autre interlocuteur collabore avec nous pour faire avancer la conversation, avec des informations de qualité – à savoir qui sont vraies selon ses connaissances. Ce pourrait-il donc que nous donnons plus de crédit à ChatGPT et ses informations parce que nous le percevons comme étant le co-participant à une conversation plutôt qu’une source d’information classique que l’on mettrait davantage en question? Il serait intéressant de mener des recherches anthropologiques et des études UXR sur ce point.
A la question donc sur la fiabilité des informations de ChatGPT, on peut donc opposer la réponse suivante:
ChatGPT est entraîné sur un dataset avec de nombreux paramètres augmentant de façon significative la probabilité que les réponses fournies soient plus efficaces que des applications utilisant des modèles de langages précédents.
ChatGPT prédit une séquence de mots et d’informations mais n’a pas conscience du sens profond de ce qui est dit
Ainsi ChatGPT sait que la séquence de ‘Le président de la France’ est statistiquement majoritairement suivi de ‘Emmanuel Macron’ dans son dataset
ChatGPT ne sait cependant pas ce que veut dire qu’est ‘un président’, ‘La France’ ou la personne de Emmanuel Macron.
L’entraînement de ChatGPT se base sur un dataset de 2021 et n’est donc pas au fait de l’évolution de la connaissance et des informations au-delà de cette date. Si La France avait tenu des élections entre cette date et maintenant, désignant une autre personne, l’information ‘Le président de la France est Emmanuel Macron’ serait alors désuète.
La véracité ou non des réponses fournies par ChatGPT est difficile à vérifier dans l’immédiat, car exprimé de façon très habile, sans mention des sources
Grâce au mécanisme d’apprentissage renforcé, l’utilisation du feedback humain, a permis au modèle de langage sous-jacent d’être récompensé ou puni en fonction de l’efficacité perçue par les humains en charge de sa supervision. Note ici que cela pose la question et le risque du biais implicite, lié à la diversité des équipes en charge de ce travail.
On peut donc en conclure que les applications en question fournissent une probable réponse, pas des réponses possibles et encore moins ce que l’on devrait considérer comme la réponse. La combinaison et juxtaposition de différentes sources d’informations lorsque l’on cherche de possibles réponses à une question ou une problématique, ce qui peut inclure ChatGPT ou d’autres applications, me semble donc au jour d’aujourdh’ui l’approche la plus efficace.
On voit partout aujourd’hui sur les réseaux sociaux et dans la presse, des gens qui proposent des utilisations “magiques” de chatGPT : rédaction d’articles pour le SEO, rédaction de fiches produits pour le ecommerce, création de personas pour le marketing, brief d’agence, etc…
On a un peu l’impression que c’est tout et n’importe quoi. Et ça me laisse assez dubitatif, et la question que je me pose aujourd’hui est : quelles véritables applications peut-on faire d’un outil comme chatGPT ou de son algorithme ? Comment peut-on l’employer en étant sûr qu’il ne produise pas des choses fausses, mais que, en même temps, il soit suffisamment précis pour ne pas dire de généralités ? Tu as des exemples en tête ?
Jusqu’ici dans cet article nous avons souligné l’importance de prendre les informations fournies par ChatGPT avec un grain de sel. Cependant, combiné avec l’intelligence humaine, utiliser ChatGPT peut être un outil d’aide à la conception – à condition de toujours garder un œil critique sur ce qui est produit. Ainsi ChatGPT peut:
Être un accélérateur de conception : plutôt que de se morfondre devant la page blanche, ChatGPT peut donner quelques pistes de réflexion autour d’un sujet donné. Comme on dit, il suffit parfois d’une étincelle…
Servir d’assistance pour résumer des textes: ChatGPT vous permet de résumer un texte long en récit concis, et en distiller une possible conversation.
Classifier du texte et catégoriser un dataset: ChatGPT peut prendre un texte et en distiller les points les plus importants, le sentiment prédominant, …
Adapter du contenu à un ton d’expression: ChatGPT permet la reformulation d’un écrit en fonction du ton d’expression défini par une marque
Permettre une visualisation rapide et concise de data: ChatGPT nous permet de visualiser le résultat de 175 milliard de paramètres en quelques phrases. Cependant, ne connaissant pas l’origine de cette data, il faut du discernement humain pour y voir plus clair.
Formuler des hypothèses dans la phase découverte de conception d’un produit ou service
Générer des formulations variées de certains messages, ou textes – en fonction de paramètres précis
Servir de compagnon de code: à savoir, aider à debugger du code ou encore suggérer l’écriture de code (en sachant qu’il y a sûrement quelques erreurs). Le peer review à l’ère de l’ automatisation intelligente…
En sus, dans le domaine du design conversationnel, l’utilisation de ChatGPT peut notamment aider à la:
Découverte de sujets récurrents dans un corpus de données conversationnelles pour informer la conception
Génération de synonymes et d’expressions utilisateurs (training phrases) possibles pour nourrir l’entraînement d’un modèle de langage plus restreint, basé sur des intents.
Génération de dialogues exemples pour mieux guider la conception des conversations clés, et le design pour la longue traîne – à savoir des variations que l’on peinerait à prédire sans source de calcul étendu
Pour la création de persona, le risque de biais et de multiplication des stéréotypes pourrait ainsi se retrouver accéléré de façon significative
Aujourd’hui, la recommandation de certains d’utiliser ChatGPT pour l’écriture d’articles SEO me pose question. Ceci pour plusieurs raisons :
La fiabilité des informations et le manque de référence aux ressources utilisées pour l’écriture de l’article
Se pose nécessairement aussi la question de la propriété intellectuelle et du plagiat
Il existe d’ores et déjà des algorithmes à même de déceler des textes écrits par l’humain des textes générées par des modèles de langage, des watermarks. Ainsi, la génération de textes laisse une trace à travers l’utilisation d’enchaînements prédéfinis et récurrents que l’écriture humaine n’utilise pas, et qui est somme toute plus aléatoire. On peut imaginer que dans le futur, ces articles seraient plutôt penalisés qu’encouragés – les moteurs de recherche ayant toujours donné une certaine préférence au contenu unique.
Faire écrire ses articles SEO-friendly par une intelligence artificielle, revient à répandre des informations non-vérifiées et renforcer des potentielles semi-vérités car cela nourrit le corpus de textes présents en ligne. Un peu comme une fausse rumeur qui se répand.
Puis, imaginons 1000 personnes demandant l’écriture d’un article sur le même sujet… et publiant tous cet article généré par ChatGPT.
Le dataset sur lequel est entraîné ChatGPT est aujourd’hui limité à 2021, se baser sur ce dataset pour la génération d’articles SEO qui se doivent pour certains sujets d’être au fait des dernières évolutions, revient à regurgiter les mêmes articles que des années précédentes.
En ce qui concerne l’aide à la conception, comme la description d’un persona marketing, ou d’un parcours utilisateur, ces sujets tombent pour moi sous l’ombrelle de la formulation d’hypothèses et de l’accélération de la conception. À savoir que l’on ne devrait pas prendre le texte et l’hypothèse généré pour de l’argent comptant. Notamment pour la création de persona, le risque de biais et de multiplication des stéréotypes pourrait ainsi se retrouver accéléré de façon significative. Cependant, cela ne veut pas dire que c’est à jeter à la poubelle – au contraire on peut l’utiliser comme base de réflexion, à valider ou invalider sur le terrain et avec la connaissance des experts métiers.
Cependant, n’oublions pas que ChatGPT est une application avec un modèle sous-jacent, et c’est là où résident les possibilités à plus long terme : sur les modèles de langage et non pas sur l’application en elle même en isolation. Par ailleurs, on peut voir les opportinutés de ces modèles de langage à travers les intégrations que Microsoft en fera à travers sa ligne de produits digitaux, Teams, Edge, notammant allant de la complétion de texte, la génération de variantes, le résumé de contenu ou encore l’assistance à la recherche… le tout de manière conversationnelle. Pour explorer les possibilités des grands modèles de langage, il faut donc prendre un peu de hauteur et se distancier du buzz créé par l’application ChatGPT en elle-même.
En résumé, ChatGPT peut être considéré comme une aide automatisée à la conception qui devra être juxtaposé à des données provenant d’études vérifiées et vérifiables, quantitatives et qualitatives.
En résumé, ChatGPT peut être considéré comme une aide automatisée à la conception qui devra être juxtaposé à des données provenant d’études vérifiées et vérifiables, quantitatives et qualitatives. En soi, ChatGPT n’a aucune connaissance propre si ce n’est que l’enchaînement de mots basé sur un modèle probabilistique ( à savoir la probabilité qu’un certain mot sera suivi de tel autre mot pour former une phrase). ChatGPT doit donc être considéré comme un générateur de texte, basé sur des motifs de langage, plutôt qu’un générateur de contenu.
ChatGPT est entraîné sur un dataset de connaissances générales, non spécifique à un domaine spécialisé ou entreprise en particulier. Ainsi, les conditions générales de vente du site e-commerce A peuvent être différentes de celle de e-commerce B. ChatGPT pourrait éventuellement générer des conditions générales tel qu’elles pourraient être conçues théoriquement et en général, mais ne saurait vous indiquer la réalité des conditions générales pour cette marque et ce site e-commerce en particulier. Par ailleurs, ChatGPT n’a pas conscience de la légalité ou non et l’application possible ou non des dites conditions générales.
Cependant, ChatGPT pourrait à contrario générer des questions possibles que les utilisateurs pourraient se poser sur des conditions générales données qui lui seraient fournies, ou, comme pour l’assistant Bing les résumer s’ils sont présents sur le site web de la marque.
Tu es une spécialiste des agents conversationnels. Notre expérience du ecommerce nous a montré qu’en 2022, les gens se tournaient volontiers vers des êtres humains quand ils sont en difficulté sur un site Web. Est-ce que l’on peut imaginer utiliser chatGPT pour créer des chatbots plus intelligents, des assistants qui permettraient de répondre intelligemment aux questions les plus courantes des internautes ?
En effet, dans le e-commerce en particulier, les applications conversationnelles, chatbots, peuvent en règle générale apporter une aide à l’utilisateur, et augmenter les chances de conversion des achats. En effet, quand on regarde de plus près l’abandon de panier dans le cadre de l’e-commerce – le fait de trouver réponse à ses questions, ses doutes, diminue de façon significative les probabilités d’abandon.
Une étude récente réalisée par Forrester, indique ainsi qu’en effet les consommateurs aiment interagir avec des chatbots du fait de leur disponibilité à tout moment, leur capacité à répondre à des questions fréquentes et de fluidifier le parcours d’interaction. Cette même étude nous apprend que 60% des participants portent un regard positif sur leur expérience chatbot. Il reste donc encore une marge de progression assez importante qui pourrait bien être réduite grâce à l’utilisation de grands modèles de langages.
60% des participants portent un regard positif sur leur expérience chatbot
Une des reproches faites aux chatbots actuels n’utilisant pas ces modèles, est leur incapacité de tenir la conversation à multiples tours de paroles ou encore de tenir des conversations plus complexes. L’utilisation de grands modèles de langages, en combinaison avec une logique conversationnelle, et des bases de connaissances propres à une organisation, permettent d’ y remédier, grâce à la combinaison de l’intelligence artificielle avec l’intelligence préexistante de l’organisation, et l’intelligence humaine.
Plus concrètement, le LLM (large language model) peut être utilisé pour répondre de façon fluide à des requêtes complexes. La logique conversationnelle, quant à elle, permet à l’organisation de définir un tunnel de vente avec des étapes de conversion prédéfinies, par exemple. Enfin, l’intégration avec la base de connaissances propre à l’organisation devrait permettre de répondre aux questions des utilisateurs avec des réponses pertinentes et personnalisées à l’utilisateur, plutôt que des réponses générales fournies par le LLM pré-entraîné seul.
Quels conseils donnerais-tu à ceux qui veulent utiliser chatGPT ?
Les modèles de langages gagnent en performance, par ailleurs GPT 4 est d’ores et déjà annoncé avec un dataset d’entraînement exponentiellement plus grand encore que la version utilisée pour ChatGPT – de quoi nous surprendre avec des réponses, sans doute, de plus en plus efficaces.
L’environnement dans lequel nous évoluons change sans cesse, et l’intelligence artificielle est un accélérateur de changement que l’on ne peut ignorer. Malgré une certaine méfiance, somme toute saine, il est aujourd’hui indispensable de s’intéresser au sujet du conversationnel en général, et des grands modèles de langage en particulier, et comment en tirer avantage pour améliorer son expérience client.
Expérimentez, testez, aimez, ou, détestez mais gardez avant tout un oeil critique sur les réponses fournies, avant de les re-utiliser sans réfléchir
Le meilleur moyen donc de s’y mettre est de se renseigner, de rester à l’écoute et s’entourer d’experts de l’IA conversationnelle. Ensuite, se poser la question des éventuelles opportunités à explorer dans le cadre des grands modèles de langage (plutôt que ChatGPT, l’application en elle-même uniquement) pour votre organisation ou vos utilisateurs. Rien ne vaut, effectivement, l’expérimentation. Commencer par identifier un cas d’usage, où répondre à des questions de vos utilisateurs dans l’immédiat, en contexte et de façon personnalisée – ferait une réelle différence et apporterait une réelle valeur ajoutée. Puis posez vous la question, si cela est possible à l’aide de l’utilisation d’une interface conversationnelle simple (sans traitement du langage), ou au contraire, si cela nécessite une intégration profonde avec vos systèmes et une connaissance linguistique étendue. Si la réponse à cette dernière question est ‘oui’, les grands modèles de langage peuvent effectivement vous permettre de concevoir une expérience conversationnelle d’envergure et potentiellement efficace.
Quant à l’utilisation de l’application, ChatGPT, mon conseil est des plus simples : expérimentez, testez, aimez, ou, détestez, mais gardez avant tout un œil critique sur les réponses fournies, avant de les re-utiliser sans réfléchir. Gardez néanmoins l’esprit ouvert aux applications futures possibles, car il n’y a aucun doute que l’interface conversationnelle vient de s’inviter au coeur de l’expérience.
Merci beaucoup, Maaike !
(tous les perroquets de l’article ont été générés par l’IA)
Qui est Maaike Copens ?
Maaike est une experte en conception de produits conversationnels, conférencière et auteure de renommée internationale. Elle possède une solide expérience dans le design conversationnel, travaillant aussi bien avec des startups dans ce domaine qu’avec de grandes marques, en France et à l’international.
Elle possède une expertise particulière en matière de technologie vocale, consultant sur des plateformes telles qu’Amazon Alexa, Google DialogFlow, et bien d’autres. Elle a récemment été reconnue par Amazon comme Alexa Champion.
Maaike est également co-auteur du Voice UX Workbook (en anglais) et auteur de ‘Design Conversationnel’, paru aux Editions Eyrolles.
Maaike travaille activement avec OpenDialog AI – menant leurs équipes de conception dans l’effort de traduire un framework conversationnel, complexe et riche, en une plate-forme agréable, performant et efficace.
On enchaîne sur notre série de podcasts avec cette fois-ci, un épisode inédit dédié au WEB3 avec Valentin Auvinet, Web 3 Explorer chez Decathlon sur lequel on vous parlera de réalité augmentée, virtuelle et d’e-sport !
Pour vous le présenter, Valentin est un « entre et intrapreneur » dans la tech. Après des expériences internationales (aux USA & Japon). Il est désormais en charge des sujets WEB3 pour Decathlon qui offre de nombreuses perspectives aussi bien sur les univers 3D que la blockchain. L’objectif étant de trouver de nouveaux leviers de croissance pour le groupe et de lancer des projets stratégiques.
Au cœur de cet épisode, nous parlerons de web3 forcément, mais aussi de réalitée virtuelle, augmentée, e-sport, design thinking, e-commerce etc… Vous en saurez plus sur :
La différence entre RA & VR ?
Comment Decathlon explorent ces technologies ?
Quand et comment les utiliser ?
Quels potentialités pour le e-sport ?
Est-ce que l’Oculus est une voie privilégiée par Décathlon ?
Comment faire pour que le public adopte l’Oculus ?
Est-ce qu’il n’y a pas de risques ?
Comment créer une application VR ? Comment la tester ?
Et surtout, Valentin vous dévoilera si le marché du jeu vidéo peut être une piste pour Decathlon ?
Belle écoute et n’hésitez pas à partager l’épisode sur vos réseaux 😘
« Expériences Digitales » : c’est le podcast de Wexperience qui a pour but de partager avec vous des histoires, des bonnes pratiques et des insights autour de l’expérience client digitale. Pour découvrir nos épisodes vidéo c’est ici.
Heyyy ! Notre fameuse revue de web est enfin de retour pour la première de 2023 ! Au programme : de l’UX et encore de l’UX, en passant par l’incontournable sujet du moment, chatGPT… Voici quelques articles qui, nous l’espérons, vous plairont autant qu’ils nous ont plu 🙂 Bonne lecture!
1/ Pourquoi copier des designs n’est pas une bonne idée
Dans ce premier article, Peter Ramsey prend l’exemple des applications bancaires pour nous expliquer comment il est possible de s’inspirer efficacement du design des autres, sans pour autant perdre en originalité. Il utilise ici l’exemple de Monzo Bank qui a été fortement copiée en 2020, notamment en ce qui concerne des fonctionnalités que vous connaissez bien, telles que le gel de votre carte et l’affichage de votre code PIN sur l’app.
Interface de l’application Monzo en 2020
À la suite d’un autre article dans lequel il publie les résultats d’une étude sur 12 banques, Peter constate que d’une marque à l’autre le nombre de clics pour commander une nouvelle CB varie entre 4 et 12 clics. Dans son article, vous découvrez donc son analyse, ce qu’il faut faire et ne pas faire, lorsqu’on souhaite s’inspirer d’un design.
2/ Les consommateurs préfèrent les expériences aux marques.
Eh oui ! C’est dans une nouvelle enquête de la société d’intelligence d’expérience numérique Fullstory, qu’on constate que les consommateurs privilégient largement des expériences numériques fluides aux marques de mobile commerce. C’est donc 55% des clients qui affirment clairement qu’ils ne reviendront pas sur une application ou un site mobile offrant une mauvaise expérience ! Que ce soit pour des temps de chargement trop longs, des liens ou boutons cassés, toutes ces choses considérées comme extrêmement frustrantes… et ça se comprend !
Les chiffres donnés dans cet article rappellent à quel point il est essentiel d’offrir la meilleure expérience possible aux utilisateurs, qui sont clairement plus ouverts au changement de marque.
C’est le sujet du moment, on en a même marre de voir tout le monde en parler sur Linkedin, Twitter, Youtube etc… Par contre, on est quand même tombé sur quelques articles qui se différencient avec un usage pour l’UX !
Du coup, voici non pas un article, mais un thread Twitter intéressant qui explique comment l’intelligence artificielle peut nous aider, nous les UI/UX designers, dans notre travail de tous les jours :
4/ L’UX mobile en 2023 en France : pire ou mieux ?
En moyenne, dans le monde, on passe 4h48 sur son mobile
92,5% utilisent des apps et seulement 7,5% un navigateur
Si vous l’aviez raté, voici un article que nous avions publié concernant l’état de l’art de l’UX mobile en 2023, basé sur un compte-rendu de l’agence Nielsen.
Et pour finir, un article pas tout récent, mais bien passionnant publié chez Nielsen Norman Group, qui revisite les ressorts psychologiques fondamentaux des bonnes expériences. Le plaisir peut être ressenti de manière viscérale, comportementale et réflexive par les utilisateurs, voilà les trois piliers d’un bon design…
4 légendes urbaines à propos du e-commerce B2B et de l’UX
En B2B, les entreprises ont tendance à négliger les apports de l’UX pour mettre en œuvre leur stratégie numérique. A l’heure où de plus d’achats entre entreprises se font en ligne, c’est une erreur de penser cela. Nous vous présentons ici 4 légendes urbaines qui montrent pourquoi.
D’ici 2025, le ecommerce B2B devrait croitre encore de 25% en France d’après une étude de la FEVAD/ Les Enjeux Innovation.
C’est une progression énorme qui montre que les achats en ligne entre les entreprises vont prendre une importance prépondérante si l’on suit la même courbe que celle du ecommerce B2C.
Une croissance qui devrait, en principe, alerter les directeurs et directrices emarketing et digital de soigner leur expérience client en ligne. Or, peut-être que, hormis pour les pure player, il ne semble pas que cet enjeu ai été pris en compte à sa juste hauteur, alors que dans le même temps, pour ce qui concerne le B2C, l’expérience vécue en ligne devient plus prépondérante que l’attachement à la marque (lire notre étude) dans l’acte d’achat.
📜 PREMIÈRE LÉGENDE
La plupart des achats se font sur desktop, pas besoin de s’occuper du mobile
FAUX !
Faux et même très faux, dans certains cas, ainsi que l’expliquait Laurence Beauregard, Directrice digital et data de Saint-Gobain lors de la journée Innovation B2B, organisée par Next Content à Paris le 2 février. Dans plusieurs filiales d’un groupe qui compte plus de 370,000 clients, le taux de transformation sur mobile est parfois plus élevé que sur desktop.
Même avis du côté de Mano Mano, la startup qui monte, qui monte, puisque, selon Anaïs Lesueur, VP Customer & Strategic Marketing, la part du mobile dans les ventes a plus que doublé depuis le démarrage de la société.
Chez Mano Mano, la part du mobile a doublé
Certes, le desktop, reste majoritaire dans de nombreux secteurs, mais il ne faut pas négliger les évolutions en cours :
Les commerciaux de terrain utilisent de plus en plus leur mobile pour passer leurs commandes
Commander en mobile pour un artisan, un agriculteur, est devenu chose normale, car c’est le terminal qu’ils ont toujours sur eux
De nombreux clients ont des comportements proches du particulier et le mobile est leur outil naturel de connexion à Internet
Il faut donc s’intéresser à l’UX de vos canaux numériques au regard de votre clientèle et anticiper ses comportements. Nul doute que dans la majorité des cas, tant que les parcours d’achats ne sont pas compliqués, le mobile prendra une part croissante.
Part des ventes ecommerce dans l’activité de différentes entreprises en B2B
📜 DEUXIÈME LÉGENDE
On peut faire la même ergonomie pour un site web B2B que pour un site B2C
FAUX !
Certes, les acheteurs en B2B sont aussi des clients en B2C et il est pertinent d’adopter les parcours utilisateurs du B2B dans le cas de gros catalogues avec de la vente au détail. Mais dans le B2B, les parcours sont parfois plus compliqués, avec des mode de paiement différents (leasing, facturation), mais aussi des modes de commandes différents, sans compter que parfois, l’achat ne se termine pas en ligne.
Alors, si la vente au détail ne présente plus beaucoup de pièges en design d’interface, c’est nettement moins le cas pour la vente en gros, le conseil ou la génération de leads.
Les nombreux audits utilisateurs que nous avons réalisés toutes ces dernières années montre que, si les français s’en sortent plutôt très bien avec des parcours ecommerce classique, c’est nettement moins le cas avec des parcours moins conventionnels.
D’où la nécessité impérieuse de redoubler de vigilance et de mettre deux fois plus d’effort dans la conception d’interfaces lorsqu’il s’agit de B2B où, comme je l’ai déjà dit, les usages, les pratiques, les besoins sont bien plus divers et variés que dans le B2C.
À écouter : interview de Bertrand Libéral à propos de la refonte de Trenois.com, leader national de la quincaillerie en ligne pour les pros
📜 TROISIÈME LÉGENDE
L’utilisateur, on s’en fiche, de toute façon, c’est le commercial qui prend la commande
VRAI ET FAUX !
Comme le rappelait Nicolas de Pommerol, Directeur Stratégie et Innovation de Pomona, lors des Enjeux Innovation B2B, la plupart des commandes sont encore prises sur le terrain par des commerciaux (80% pour Pomona). Certes, ce ne sont pas les clients finaux qui utilisent l’interface de commande, mais ça ne veut pas dire que l’on peut se passer d’UX pour les outils de prise de commande. Bien, au contraire !
Deux constatations qui prônent pour une bonne UX :
Vos collaborateurs sont des pros, mais se comportent en ligne comme des particuliers
Il faut considérer ceux-ci comme des particuliers, formés au numérique par les usages du web, et devenus aussi exigeant en la matière que les clients particuliers en B2C. Aujourd’hui, un professionnel n’accepte plus de travailler sur des outils dont l’ergonomie n’aura pas été soignée et portée au même niveau que la plupart des applications et des sites grand publics, où l’effort en UX a été continu depuis des années.
Penser qu’ils apprendront à se débrouiller, ou qu’une bonne formation suffira à leur mettre le pied à l’étrier est une erreur. Les interfaces que vous leur mettrez entre les mains doivent désormais avoir le même niveau d’ergonomie que les interfaces grand publics.
Une demande croissante de self-service de la part des clients pro
La tendance est de toutes manières au self-service. Même si il y aura toujours en B2B des forces de ventes pléthoriques sur le terrain, il est probable que de plus en plus de commandes seront passées sur des applis ou des sites ecommerce. C’est logique, puisqu’il il est d’aucun intérêt de demander à un agent commercial de passer chez un client pour faire une recommande d’un produit déjà acheté ou bien de le faire se « déplacer » (je mets entre guillemets ce terme, car quand je dis « déplacer », cela peut être en visio) pour des montants et des produits qui n’impliquent aucune complexité dans la prise de commande.
Nous ne faisons pas de transaction en ligne, donc l’UX, ça n’est pas très important
FAUX !
70% des prospects pensent qu’il est important d’avoir de l’info en ligne avant d’être engagé
Si toutes les commandes ne passent pas par le Web, il n’en reste pas moins que tous les clients se renseignent désormais en amont sur le Web. C’est ce qui ressort de la récente étude Adobe/Forrester : 70% des prospects pensent qu’il est important d’avoir de l’info en ligne avant d’être engagé.
Deux raisons pour faire de l’UX, même sur un site non transactionnel
On nous demande souvent pourquoi faire de l’UX quand un site est purement informatif. Eh bien, pour pas mal de raisons, en fait !
Beaucoup de sites B2B ont été faits à une époque où leur plus-value n’était pas perçu par les entreprises. On faisait un site web pour faire un site web, parce qu’il fallait en avoir un et qu’il fallait faire comme tout le monde, mais sans en comprendre l’intérêt stratégique.
La plupart de ces sites ont donc été faits sans grande réflexion, les concepteurs s’occupant surtout de créer une bonne arborescence optimisée pour le SEO (parfois jusqu’à en friser le ridicule) fourrant chaque page d’un maximum de contenus, sans vraiment se préoccuper de l’UX
Mais le comportement des acheteurs a changé. Ils se renseignent énormément sur le Web avant d’acheter. Et, si le produit ou le service pèsent évidemment beaucoup dans la balance décisionnelle, il n’en reste pas moins que si :
ceux-ci sont mal présentés,
difficiles à trouver,
trop compliqués à lire,
pas assez « sexy » (oui, sexy),
… vos utilisateurs pourraient bien aller voir ailleurs, là où les choses sont mieux faites.
Ceci est dû à la même raison que vos commerciaux de terrain exigent des applicatifs dont l’ergonomie est au niveau d’un Netflix ou d’un Gmail : parce que vos acheteurs ou futurs clients sont éduqués aux sites mainstream sgrand public dont l’ergonomie a été peaufinée et améliorée depuis des années. Se retrouver face à un dinosaure numérique leur donnera la même impression que d’avoir face à soi un commercial en fin de carrière plus préoccupé par ses RTT que par sa courbe de ventes.
Autrement dit, oui :
l’apparence compte,
l’organisation de l’information compte,
l’écriture correcte des contenus compte,
vos médias comptent.
Tout ce que des experts UX et design peuvent vous apporter.
Conclusion : pourquoi l’apport de l’UX est-il primordial au e-commerce B2B ?
Je vois au moins trois raisons principales.
👉 Parce qu’il est indispensable à toutes les entreprises B2B de se mettre au même niveau que celles du B2C.
👉 Parce qu’une vente se réalise à au moins 50% sur le Web.
👉 Parce qu’une bonne ergonomie est le moyen de fidéliser vos acheteurs.
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