5 Astuces pour optimiser l’expérience utilisateur avec le langage non-verbal

Par couderines
12 novembre 2024 31
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image illustrant le non-verbal : optimiser l'expérience utilisateur

Si vous cherchez à mieux comprendre ce que ressentent réellement les visiteurs de votre site, aller au-delà de l’analyse KPI pourrait faire toute la différence. Avec l’analyse des signaux non verbaux, vous pourrez capter les émotions et réactions de vos utilisateurs dans le but d’ajuster votre site pour optimiser l’expérience utilisateur.

Voici cinq astuces concrètes pour exploiter les signaux non verbaux et optimiser l’expérience utilisateur (UX).

Astuce 1 : Analysez les expressions faciales pour décrypter les émotions

Les expressions faciales trahissent les émotions comme la joie, la frustration, ou la surprise. Avec des outils d’intelligence artificielle, vous pouvez analyser ces expressions et comprendre comment les utilisateurs réagissent à certains éléments de votre site.

  • Outils recommandés : Affectiva et Luxand sont d’excellents choix pour analyser les émotions faciales en temps réel.

  • Exemple d’utilisation : Si vous constatez que les utilisateurs montrent des signes de frustration en voyant un formulaire ou une offre, cela peut indiquer qu’ils trouvent ces éléments envahissants ou peu clairs. En ajustant ces contenus pour mieux répondre à leurs attentes, vous pouvez rendre l’expérience plus agréable et efficace.

Astuce 2 : Utilisez l’Eye-Tracking pour identifier ce qui capture l’attention

Le suivi des mouvements oculaires permet de déterminer précisément où les utilisateurs concentrent leur attention. Il révèle également quelles parties de votre site sont ignorées. Les heatmaps générées grâce à l’eye-tracking montrent les zones les plus “chaudes” de la page. Optimiser la mise en page de cette façon peut renforcer l’engagement et augmenter les conversions.

  • Outils recommandés : Tobii Pro et Gazepoint offrent des solutions fiables pour suivre les mouvements oculaires.

  • Exemple d’utilisation : Si la carte de chaleur révèle que votre bouton d’appel à l’action n’attire pas le regard, cela indique qu’il doit être repositionné. Vous pouvez donc le rendre plus visible pour capter davantage d’attention.

Astuce 3 : Analysez la posture et les gestes pour évaluer l’engagement

La posture et les mouvements du corps sont aussi révélateurs. Une inclinaison vers l’avant peut montrer un intérêt marqué. En revanche, une position plus reculée ou des signes d’agitation peuvent indiquer de la confusion ou de l’ennui. Observer ces comportements peut vous aider à repérer les obstacles dans le parcours utilisateur.

  • Outil recommandé : OpenPose (open source) est une banque de donnée efficace pour comprendre les postures et mouvements.

  • Exemple d’utilisation : Si un utilisateur se recule en remplissant un formulaire ou dans le processus de paiement, c’est peut-être le signe que quelque chose le freine. En ajustant les éléments qui posent problème, vous pourrez simplifier le parcours et rendre l’expérience plus agréable.

Astuce 4 : Fiez-vous au ton de Voix pour améliorer le support client

Le ton de la voix est souvent un bon indicateur d’émotions, comme la satisfaction ou la frustration. Cela est particulièrement vrai dans les échanges vocaux avec vos clients. Cette analyse est précieuse pour les services client qui utilisent des chatbots vidéo ou des appels vocaux. Elle permet en effet de mieux adapter les réponses en fonction de l’état émotionnel de l’utilisateur.

  • Outil recommandé : Les outils de Speech Analytics analysent le ton de la voix pour détecter les émotions, et permettent ainsi d’adapter les réponses en temps réel.

  • Exemple d’utilisation : Si un utilisateur exprime de la frustration dans sa voix pendant une interaction avec un chatbot, l’IA peut suggérer de transférer l’appel vers un agent humain. Cette réactivité contribue à améliorer l’expérience client et renforce la satisfaction globale.

Astuce 5 : Combinez les données non verbales aux données analytique pour avoir une vision globale

Pour obtenir une vue complète de l’expérience utilisateur, commencez par associer les signaux non verbaux aux données de web analytique traditionnelle. Par exemple, en les combinant avec des métriques comme celles des taux de rebonds ou de clics. Cette combinaison vous permettra de mieux comprendre le comportement des utilisateurs et leurs préférences, et d’apporter des améliorations plus ciblées.

  • Outils recommandés : Hotjar fournit des cartes de chaleur et des enregistrements de sessions ; combiné à des analyses émotionnelles comme celles d’Affectiva, il permet d’avoir une vue d’ensemble du parcours utilisateur.

  • Exemple d’utilisation : Si un utilisateur montre des signes d’irritation en naviguant sur une page qui a un taux de rebond élevé, il y a probablement un problème d’UX. En modifiant les éléments de cette page, vous pouvez réduire le taux de rebond et offrir une meilleure expérience globale.

https://youtu.be/UNIVW7ldC2w

  • #1 : Ajuster les éléments où des signes de frustration sont détectés.
  • #2 : Repositionner les éléments clés (ex : CTA) dans les zones chaudes.
  • #3 : Simplifier les étapes complexes pour maintenir l’intérêt.
  • #4 : Orienter les utilisateurs frustrés vers un support humain.
  • #5 : Combinez données quantitatives et qualitatives.

L’intégration de l’analyse des signaux non verbaux dans votre stratégie pour optimiser l’expérience utilisateur est un atout précieux. En appliquant ces cinq astuces, vous dépassez l’analyse des chiffres et créez une expérience utilisateur plus engageante et fluide. Elle sera aussi davantage en phase avec les attentes de vos visiteurs.

Sources

Kopp, S., & Bergmann, K. (2017). “Embodied interaction in the digital age: Nonverbal communication in computer-mediated interactions.” Récupéré de: https://link.springer.com/article/10.1007/s12369-011-0124-9

Carter, B. T., & Luke, S. G. (2020). Best practices in eye tracking research. International Journal Of Psychophysiology, 155, 49‑62. Récupéré de  https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2020.05.010

Peterson, R. A., & Merunka, D. R. (2014). “Convenience samples of college students and research reproducibility.” Journal of Business Research, 67(5), 1035-1041. Récupéré de : https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S014829631300307X

Bente, G., Krämer, N. C., & Petersen, A. (2002). “Virtual gestures: Analyzing and synthesizing expressive movements in video-mediated communication.” Journal of Nonverbal Behavior, 26(4), 225-254. Récupéré de : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0001691823000161

Bagozzi, R. P., Gopinath, M., & Nyer, P. U. (1999). The Role of Emotions in Marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 27(2), 184-206. https://doi.org/10.1177/0092070399272005

 

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