Poser des questions plus pertinentes

J’ai fait beaucoup de tests d’ergonomie pendant de nombreuses années. À tel point que j’ai écrit un livre à ce sujet. Les tests d’ergonomie sont une partie vraiment essentielle de l’évaluation. En supposant que vous sachiez ce que veulent les gens et que vous ayez créé à plusieurs reprises un produit qui tienne compte de leurs souhaits, les tests d’ergonomie permettent de confirmer l’exactitude de vos suppositions. Ces tests constituent la dernière vérification.

Mais que se passerait-il si vous souhaitiez faire exactement le contraire et évaluer un produit avant de le fabriquer ? C’est ce que nous faisons grâce à notre méthode d’enquête.

 

Les innovations sont des réussites quand elles sont conçues pour les utilisateurs. Dans cette mini-série en trois parties, nous étudierons la démarche de Xerox en termes de conception orientée sur l’utilisateur en examinant les trois éléments du processus — Découverte, Conceptualisation et  Évaluation – puis, nous vous présenterons certains des chercheurs de notre équipe d’innovation.

Dans le dernier des trois billets, Mike Kuniavsky — ethnographe chez PARC, une société Xerox — traite de la façon dont les méthodologies d’enquête peuvent aider les innovateurs à décider si leurs grandes idées peuvent devenir de grands produits — sans avoir à les construire d’abord.

 

Tandis que les tests d’ergonomie portent sur l’évaluation d’une technologie connue auprès d’un groupe d’utilisateurs connus en ayant un résultat connu à l’esprit, nous testons une technologie inconnue auprès d’utilisateurs inconnus qui effectuent des tâches inconnues en sachant peu ou pas du tout à quoi ressemble le produit ou le service final.

Pourquoi ?

Et bien, parce que nous voulons répondre à un éternel dilemme : Comment savoir si une personne veut le produit que vous avez fabriqué avant de l’avoir fabriqué ?

Il est incroyablement coûteux et chronophage de suivre le processus de développement d’un nouveau produit ou d’un nouveau service. Mais il est peu probable qu’un individu ou qu’un groupe de discussion vous dise qu’ils aimeraient un haut-parleur connecté à un réseau WiFi capable de tous les écouter en même temps pour essayer de prédire le genre de musique ils aimeraient écouter.

Donc, l’innovation — la grande et fascinante innovation — devient complexe. Soit vous mettez au point une idée et espérez que tout se passe bien (c’est l’innovation par l’ignorance), soit vous ne prenez aucun risque et apportez des changements minuscules et progressifs aux produits et services qui se vendent déjà (c’est l’innovation par la peur).

Aucune de ces options n’est satisfaisante.

Et si vous êtes vraiment à l’origine d’une grande innovation mais que vous ne pouvez la répliquer parce que vous ne savez pas ce que vous avez fait de bon ou de mauvais, alors vous êtes dans la pire des situations. (Les grandes sociétés de biens de consommation se trouvent dans cette situation constamment).

Donc, notre point de départ n’est pas un prototype issu de notre vision de la conception que nous testerons ensuite. Notre point de départ n’a aucune idée de la technologie et de la conception attendues par les individus. Nos enquêtes peuvent n’avoir aucun rapport avec l’expérience finale, mais elles permettent de savoir si les gens apprécient cette expérience.

 

Réduction des risques rapide

Actuellement, la façon la plus courante de réduire les risques d’échec dans la conception du matériel informatique est de développer de nouveaux produits de façon traditionnelle, en priorisant le client et à partir du design industriel — rien à voir avec le monde du développement des logiciels.

Alors, comment pouvez-vous vous éloigner du schéma linéaire habituel suivant : Pre-Alpha —> Alpha —> Beta > etc., et savoir rapidement si au moins l’idée intéresse les gens ?

C’est là que notre méthodologie d’évaluation réalisée rapide entre en jeu. Permettez-moi de vous donner un exemple.

Récemment, nous avons entrepris un projet en Chine pour un client qui voulait fabriquer un système de recommandation mobile. Via une application, un utilisateur prendrait des photos à partir desquelles la technologie lui ferait des suggestions de produits qu’il aimerait acheter.

Mettre au point ce service aurait demandé énormément de temps et d’argent — et le client ne savait même pas si quelqu’un aimerait l’idée.

Donc, nous avons fait semblant.

Nous avons trouvé dix personnes qui correspondaient au public cible et nous leur avons demandé de prendre une photo chaque fois qu’ils voulaient plus d’informations sur un produit. Au lieu de télécharger leurs photos sur l’application, nous leur avons demandé de le faire sur WeChat, un réseau social mobile chinois très utilisé. Et au lieu d’un algorithme intelligent, nous avons demandé à des personnes réelles de répondre en tapant leurs suggestions.

Après la semaine d’essai, nous avons interrogé nos utilisateurs test et découvert ce qu’ils pensaient — pas de la technologie car elle n’existait pas — mais de la façon dont ils l’utiliseraient, où ils l’utiliseraient et pour quelles raisons ils l’utiliseraient.

 

Quand on pose de meilleures questions, on obtient de meilleures réponses

La « technologie » que nous utilisons pour nos enquêtes doit être bon marché et jetable. Elle peut aussi ne servir à rien. Les artefacts qui remplacent la technologie sont conçus pour être jetés à la fin des expériences de l’enquête. À ce stade, nous recherchons les idées de la valeur que pourrait avoir la solution une fois développée.

Sur un autre projet, nous voulions en savoir plus sur l’idée de  « capter des données » dans les maisons individuelles. Nous avons donné aux personnes une boîte sur laquelle était fixé un « capteur » mais nous ne leur avons pas dit où la mettre. Nous leur avons demandé de la placer dans leur maison — dans l’entrée, la cuisine, derrière le canapé — puis nous leur avons envoyé des « données » sur ce que nous « captions » à cet endroit. Le choix de l’endroit où ils avaient placé la boîte et la façon dont leur comportement a changé en fonction des fausses données que nous leur avons envoyées nous ont appris la valeur de certains types de données.

En fin de compte, nous recherchons des signaux autour de la valeur — quelle expérience de valeur la technologie pourrait-elle faciliter ? Quelles parties d’une innovation technologique ont de la valeur ?

Il est évident que nos enquêtes ne vont pas faire tout le travail, elles donnent une indication sur ce qu’il ne faut pas faire et non pas une réponse finale.

Mais si vous voulez savoir si votre idée originale a une valeur avant de commencer à la fabriquer, les évaluations rapides peuvent vous aider à obtenir des informations cruciales sur l’intérêt que portent les gens à votre produit, avant d’investir du temps ou des ressources dans son développement.