Cartes d’empathie et profils d’utilisateurs
Les cartes d’empathie et les profils d’utilisateurs sont utilisés partout dans le développement de produits. Elles promettent une clarté rapide sur les utilisateurs cibles et donnent aux équipes l’impression d’être alignées. Mais la popularité n’est pas synonyme de fiabilité. Si vous les utilisez directement, vous n’obtiendrez pas d’informations significatives, mais plutôt du bruit.
Ces outils sont souvent enseignés dans les UX bootcamps et poussés dans les environnements de startup comme des « must » pour développer des produits centrés sur l’utilisateur. Mais trop souvent, ils se transforment en abstractions qui ne reflètent pas les utilisateurs réels. Les modèles obligent les équipes à faire des suppositions sur les motivations, les pensées et les comportements des utilisateurs. Cela peut amener les gens à croire qu’ils comprennent l’utilisateur alors qu’ils voient en réalité un idéal fictif écrit pour s’adapter au cadre.
Je l’ai vu de mes propres yeux. Les équipes interprètent ces personas comme des indicateurs de l’empathie des utilisateurs, alors qu’ils ne sont souvent que des extrapolations basées sur des données limitées ou mal comprises. Elles semblent exactes précisément parce qu’elles ont l’air soignées. Le danger réside dans l’illusion de certitude créée lorsque l’outil se substitue à la réflexion réelle.
Les dirigeants de la suite doivent reconnaître que ces outils ne sont pas des sources d’information en soi. Ils doivent être traités comme des lentilles. Si vos décisions en matière de produits sont basées sur des modèles remplis par des hypothèses, votre produit penchera vers la conjecture.
Les cartes d’empathie et les personas peuvent involontairement renforcer les stéréotypes et les préjugés personnels.
Les cartes d’empathie et les personas peuvent renforcer vos pires idées, surtout si personne ne les conteste. Les préjugés se manifestent lors du recrutement ou du marketing et s’insinuent discrètement dans les hypothèses relatives au produit. Les équipes apportent leurs propres expériences de vie et leurs jugements de valeur à l’interprétation de la recherche sur les utilisateurs. C’est là que les ruptures commencent.
L’équipe d’une application de pleine conscience a recueilli les commentaires d’utilisateurs des deux sexes. Les femmes ont décrit leur objectif comme étant l’équilibre émotionnel. Les hommes ont décrit leur objectif comme étant la clarté mentale. Mêmes motivations fondamentales, langage différent. Mais le chef de produit qui a rapporté les données les a interprétées comme suit : les femmes recherchent la régulation émotionnelle, les hommes les performances cognitives. Cette interprétation était erronée et sexiste. La différence n’est pas psychologique. Il s’agissait d’un conditionnement social.
Ce type de raisonnement conduit à de mauvaises hypothèses et modifie la manière dont les ressources sont allouées. Il façonne les décisions relatives aux fonctionnalités, au positionnement et même à la tarification. Et à moins que quelque chose ne vienne remettre en cause le discours de l’équipe, le produit final finit par refléter ces idées fausses internes, et non la réalité de l’utilisateur.
Données non pertinentes ou trompeuses qui peuvent détourner l’attention de ce qui est vraiment important.
L’un des problèmes récurrents des personas et des cartes d’empathie est la quantité d’informations non pertinentes qu’ils encouragent les équipes à inclure. Les modèles demandent souvent des informations telles que l’âge de l’utilisateur, sa fonction, sa situation de famille ou même ses marques préférées, sans se soucier de savoir si ces détails ont une incidence sur la façon dont l’utilisateur utilise votre produit ou sur les raisons qui le poussent à le faire. Les gens ajoutent ces informations parce que le format les y invite, et non parce qu’elles apportent de la valeur.
Ce type de détail peut donner l’illusion d’une certaine exhaustivité, mais il ne permet pas d’améliorer les décisions relatives aux produits. L’âge, par exemple, ne permet pas de prédire le comportement de manière cohérente. Un sexagénaire et un jeune homme de 25 ans peuvent tous deux être de grands utilisateurs de la même application mobile de fitness, pour des raisons totalement différentes. Si votre équipe donne la priorité à un ensemble de fonctionnalités en se basant sur des préférences générationnelles supposées plutôt que sur des modèles de comportement réels, alors le produit sera moins performant.
Pour les dirigeants, le message est simple : arrêtez de donner la priorité aux données superficielles. Recentrez vos équipes sur les comportements d’utilisation réels, les points de friction et les objectifs. Si un point de données ne modifie pas ce que vous construisez, n’y accordez pas d’attention. Le rôle des frameworks est de réduire la complexité, pas de remplir l’espace. Si les modèles détournent les équipes de l’identification des mécanismes d’engagement et de prise de décision des utilisateurs, ils ralentissent l’innovation. Supprimez ce qui ne vous aide pas à avancer plus vite ou à mieux construire.
Les cartes d’empathie et les personas ont tendance à généraliser le comportement des utilisateurs de manière trop large, en négligeant souvent des cas particuliers cruciaux.
Même les équipes qui ont de bonnes intentions en matière de recherche tombent souvent dans le piège de la généralisation des utilisateurs en profils vagues et moyens. Lorsque vous superposez plusieurs types d’utilisateurs dans un seul document et que vous diluez les spécificités dans des tendances générales, vous n’obtenez pas de clarté. Et lorsque les complexités du monde réel disparaissent de vos modèles, la possibilité de servir des segments d’utilisateurs plus nuancés disparaît également.
Les produits ne s’adaptent pas efficacement en optimisant uniquement pour le cas moyen. Les leaders du marché se démarquent en identifiant les besoins non satisfaits qui se cachent dans les cas d’utilisation moins visibles, ce que la plupart des équipes négligent en s’appuyant trop sur les généralisations des personas. Si votre équipe ne prend en compte que quelques personas mixtes et les considère comme des représentations définitives, elle risque d’ignorer des comportements aberrants qui pourraient être une source de croissance ou de fidélisation.
Les cadres doivent se poser une question lorsqu’ils examinent des cadres tels que les personas ou les cartes d’empathie : quel comportement ou besoin important manque dans ce résumé ? Encouragez une segmentation plus profonde. Encouragez le doute. Demandez ce que les données ne montrent pas. La diversité des comportements des utilisateurs est un indicateur d’opportunités plus larges. Les équipes qui vont au-delà des représentations généralisées sont celles qui les trouvent en premier.
Les modèles standard pour les cartes d’empathie et les profils d’utilisateur devraient être modifiés.
Les cartes d’empathie et les personas ont été créés pour organiser la recherche sur les utilisateurs, et non pour en dicter l’aspect. Pourtant, dans de nombreuses équipes produit, ces modèles sont appliqués sans contexte. Les équipes remplissent tous les champs parce que le format implique qu’ils soient complets. Cette façon de penser ralentit la prise de conscience.
Les modèles rigides comportent souvent des hypothèses sur ce que les utilisateurs pensent ou ressentent, même si aucune étude ne vient les étayer. Vous ne pouvez pas savoir ce que ressent une personne si elle ne vous le dit pas. Les suppositions sapent tout l’intérêt de la recherche sur les utilisateurs. Les modèles introduisent aussi parfois des catégories non pertinentes, comme la question de savoir comment les utilisateurs apparaissent aux autres. Si cela n’est pas lié au comportement d’utilisation pour lequel vous concevez, cela ajoute du bruit au processus.
L’approche la plus intelligente consiste à modifier la structure pour répondre aux besoins réels de votre produit. Supprimez les sections qui ne s’appliquent pas. Ajoutez le contexte qui s’applique. Utilisez le format comme un cadre souple, et non comme une liste de contrôle figée. C’est ainsi que vous passerez d’un profilage basé sur des suppositions à une stratégie basée sur des preuves.
Pour les dirigeants, les attentes doivent être claires : ne récompensez pas les équipes pour l’exhaustivité esthétique. Récompensez-les pour leur clarté stratégique. Soutenez l’adaptation plutôt que la perfection. Si vos équipes personnalisent leurs outils, elles réfléchissent ; si elles ne le font pas, elles suivent. Suivre n’invente rien. Il s’agit d’une copie.
La segmentation comportementale offre une alternative plus efficace aux personas traditionnels basés sur la démographie.
Les données démographiques sont souvent faciles à collecter, mais elles n’ont pas une grande valeur prédictive. L’âge, le sexe et le poste occupé peuvent vous renseigner sur l’identité des utilisateurs en apparence, mais pas sur les raisons pour lesquelles ils effectuent des actions spécifiques ni sur les décisions qu’ils prendront dans le cadre de votre produit.
Ce qui importe davantage, c’est le comportement des utilisateurs, ce qu’ils essaient d’accomplir, le contexte dans lequel ils agissent et ce qui déclenche systématiquement l’engagement ou la friction. La segmentation des utilisateurs en fonction de leur comportement permet d’aligner la stratégie produit sur les cas d’utilisation réels.
Le texte propose un exemple pratique : la conception d’une application pour les propriétaires d’animaux de compagnie. Au lieu de regrouper les utilisateurs par âge ou par type d’animal, l’équipe produit les a classés en trois catégories : propriétaires d’animaux anxieux, grands voyageurs et professionnels occupés. Ces catégories ont permis de déterminer directement les fonctionnalités à privilégier et d’aligner l’expérience produit sur les besoins émotionnels et logistiques.
Pour les dirigeants, investir dans une segmentation axée sur le comportement est plus stratégique. Il permet à votre produit d’atteindre plus rapidement sa valeur. Elle permet aux équipes de marketing de diffuser des messages plus clairs. Et elle apporte le type de clarté que les personas démographiques traditionnels fournissent rarement. Plus vous êtes proche de la compréhension du comportement réel, plus vite vous pouvez construire des produits qui correspondent à l’intention de l’utilisateur. Et l’intention est le moteur de la croissance.
Chaque point de données utilisé dans la construction des profils d’utilisateurs doit être examiné de manière critique
La plupart des équipes produit collectent des données sur les utilisateurs avec de bonnes intentions. Mais l’erreur survient plus tard, lorsqu’elles commencent à combler les lacunes sans se rendre compte qu’elles font des suppositions. Les personas et les cartes d’empathie sont souvent alimentés par des hypothèses présentées comme des faits. L’apparence est soignée, mais la réflexion n’est pas fondée sur la vérité.
Si un utilisateur ne l’a pas dit, ou si votre recherche ne l’a pas capturé, alors il n’a pas sa place dans votre modèle. Les équipes ressentent souvent le besoin de « compléter l’image » et inventent donc des détails. Cette approche rompt le lien entre votre produit et ce que les gens veulent réellement. Il vaut mieux être précis et incomplet que de présenter une fiction complète.
Du point de vue des dirigeants, il s’agit de définir des normes. Les décisions relatives aux produits ne doivent être fondées que sur des informations vérifiées. Encouragez les équipes à reconnaître l’ambiguïté. Si quelque chose n’est pas clair au sujet de l’utilisateur, dites qu’il s’agit d’une lacune dans la recherche, et non d’une opportunité créative. La clarté de la pensée l’emporte sur l’exhaustivité des documents. Les hypothèses trop confiantes coûtent beaucoup plus cher que d’admettre ce que l’on ne sait pas.
Établissez la règle en interne : si la réponse ne provient pas directement de l’apport de l’utilisateur, indiquez-le clairement ou laissez-le de côté. Cela permet de s’assurer que les décisions prises en aval, qu’il s’agisse de marketing, de développement ou d’interface utilisateur, reposent sur des bases stables.
D’autres cadres peuvent permettre d’obtenir des informations plus fiables sur les utilisateurs.
L’approche « Jobs to Be Done » (JTBD) se concentre sur ce que les utilisateurs essaient d’accomplir dans une situation spécifique. Il s’agit moins de traits de personnalité ou de personas fictifs que d’actions, de motivations et de points de friction. Ce changement d’orientation est important si vous voulez que votre produit résolve des problèmes réels.
Contrairement aux personas traditionnels remplis de traits de caractère spéculatifs, le JTBD pose des questions plus claires : Qu’est-ce que vos utilisateurs essaient de faire ? Qu’est-ce qui les en empêche ? Qu’est-ce qui déclenche leur recherche d’une meilleure solution ? Ces questions n’ont pas besoin d’être devinées. Elles peuvent être observées et peuvent être répétées d’un segment à l’autre.
Cette approche permet de mieux aligner les décisions relatives aux produits sur les intentions des utilisateurs. Elle aide les équipes à hiérarchiser les fonctionnalités en fonction des résultats, et non pas en fonction d’histoires imaginaires. Elle raccourcit également les boucles de rétroaction, car elle élimine les hypothèses de la conversation et se concentre sur les progrès mesurables.
Les dirigeants devraient donner la priorité aux cadres qui augmentent la rapidité des produits et la confiance dans les décisions. Le JTBD y parvient en éliminant le bruit et en ciblant la résolution des problèmes. Il permet des cycles d’itération plus rapides, un positionnement plus clair et un alignement plus étroit entre ce que vos équipes construisent et ce dont les clients ont réellement besoin. Si vous souhaitez résoudre des problèmes à grande échelle, JTBD vous apporte la clarté nécessaire pour y parvenir.
L’IA peut améliorer la recherche sur les utilisateurs en identifiant les schémas récurrents dans les données qualitatives.
L’IA peut traiter rapidement de grands volumes de données qualitatives. Pour les équipes produit qui analysent des dizaines d’entretiens avec des utilisateurs ou des transcriptions d’enquêtes, c’est très utile. L’IA peut reconnaître des thèmes communs, des schémas et des groupes de mots qui pourraient être négligés par des humains travaillant sur des documents au coup par coup.
Mais l’IA ne comprend pas l’intention. Elle ne sait pas quand un utilisateur exprime subtilement sa frustration. Elle ne filtre pas les résultats en fonction de ce qui est stratégiquement pertinent, à moins qu’on ne lui dise où se trouve l’objectif. Ainsi, si l’IA peut scanner et suggérer, elle ne peut pas être le filtre final. Les chefs de produit doivent encore interpréter les résultats, les tester par rapport aux données du monde réel et décider ce qui pousse vraiment à l’action.
C’est grâce à cette augmentation, c’est-à-dire à l’IA et à l’examen humain, que l’outil devient efficace. L’IA permet de trouver des modèles plus rapidement. Elle ne valide pas les conclusions. Elle n’évalue pas les compromis stratégiques. L’équipe dirigeante doit toujours guider l’interprétation et l’exécution.
Pour les décideurs de la suite, la conclusion est simple : ne déléguez pas la compréhension à une machine. Utilisez l’IA lorsqu’elle accélère la compréhension, mais restez maître de la narration et de l’orientation. L’IA met à l’échelle la reconnaissance des schémas, pas le jugement. Ce jugement est le fruit du leadership.
Malgré leurs limites, les personas et les cartes d’empathie peuvent encore apporter une valeur stratégique
Les personas et les cartes d’empathie ne doivent pas être abandonnés. Elles sont toujours utiles lorsqu’elles sont utilisées comme outils de communication ou comme cadres de réflexion créative. Lorsque vous devez aligner différentes équipes internes ou avancer rapidement lors d’une séance de brainstorming, il est utile de disposer d’un point de référence commun. Il donne aux gens des éléments sur lesquels réagir et s’appuyer.
Ces outils servent également à la communication avec les parties prenantes. Ils simplifient les résultats de la recherche de manière à ce qu’ils soient plus faciles à comprendre pour les non-chercheurs. Lorsqu’ils sont utilisés avec clarté et parcimonie, ils renforcent l’alignement et aident les équipes à rester ancrées dans un langage centré sur l’utilisateur.
Ce qui compte, c’est la manière dont ils sont construits et la raison pour laquelle ils sont utilisés. S’ils proviennent de données réelles et sont utilisés pour entamer une conversation, et non pour en clore une, ils apportent de la valeur. Ils aident à faire le lien entre les idées et les connaissances.
Les dirigeants doivent envoyer un signal clair : traitez les outils tels que les personas et les cartes d’empathie comme des aides flexibles. Ne les laissez pas devenir des exercices de documentation ou des substituts de direction de produit. Utilisés au bon moment, avec la bonne intention, ils fournissent une structure qui favorise la rapidité et la concentration. Ignorez l’idée de modèles de « meilleures pratiques ». Adoptez ce qui apporte de la clarté. Laissez tomber ce qui ne l’est pas. C’est ainsi que vous conserverez votre élan et que vous construirez plus intelligemment.
En conclusion
Si vous êtes à la tête d’un produit, d’une conception ou d’une stratégie, la leçon à tirer est claire : cessez de confondre des cadres de travail bien conçus avec une véritable connaissance. Les personas et les cartes d’empathie ne sont pas le problème. C’est leur mauvaise utilisation qui l’est. Lorsque les équipes s’appuient sur ces outils sans remettre en question les données d’entrée, elles bâtissent leur stratégie sur des hypothèses et non sur des données.
Les données démographiques ne vous disent pas ce que les gens veulent vraiment. Les modèles ne remplacent pas la réflexion. Et aucun cadre n’est complet sans remise en question et validation. Les équipes les plus efficaces savent quand s’adapter, quand remettre en question et quand simplifier.
Investissez dans les données comportementales. Privilégiez la clarté à l’exhaustivité. Utilisez l’IA pour accélérer la découverte, mais gardez le jugement stratégique entre les mains des humains. Conservez le signal, laissez tomber le bruit.
