Faut-il mener des entretiens utilisateurs ou lancer une enquête ? Analyser les données analytics ou observer des utilisateurs en situation réelle ? Tester un prototype avec quelques personnes ou chercher à obtenir des résultats sur un certain nombre de répondants ?

Pour un UX manager, ce choix revient régulièrement. Et il n’est pas toujours aussi simple qu’il en a l’air.

La question « UX Research qualitative vs quantitative : laquelle choisir ? » est d’ailleurs souvent mal posée. Dans la plupart des projets, il ne s’agit pas de décider quelle approche est « meilleure ». Il faut surtout déterminer quelle information manque à l’équipe pour prendre une décision.

Une étude qualitative aide à comprendre ce qui se passe dans la tête et dans le quotidien des utilisateurs : leurs motivations, leurs frustrations, leurs habitudes, leurs stratégies et leurs attentes. Une étude quantitative permet davantage de mesurer un comportement, d’en évaluer l’ampleur ou de comparer plusieurs situations.

Les deux approches ont leur place dans une stratégie de UX Research (recherche utilisateur). Encore faut-il les utiliser au bon moment.

Pour une équipe UX, ce choix a des conséquences très concrètes : temps consacré à la recherche, budget, capacité à convaincre les parties prenantes et, surtout, qualité des décisions prises ensuite.

Quelle est la différence ?

Commençons par le plus simple :

La recherche qualitative cherche principalement à comprendre. La recherche quantitative cherche principalement à mesurer. Cette distinction peut paraître évidente, mais elle permet déjà de résoudre une grande partie des hésitations méthodologiques.

Imaginez que votre équipe constate que beaucoup d’utilisateurs abandonnent un formulaire d’inscription.

Les données analytics peuvent vous montrer que 42 % des utilisateurs quittent le parcours à une étape précise. C’est une information quantitative très utile. Mais elle ne vous dit pas nécessairement ce qui provoque cet abandon.

Peut-être que le formulaire demande trop d’informations ? Peut-être qu’une question est mal comprise ? Peut-être que les utilisateurs ne voient pas le bouton pour continuer ? Peut-être encore qu’ils hésitent à communiquer certaines données personnelles ?

Pour le savoir, il faudra aller voir ce qui se passe réellement. C’est là que la recherche qualitative prend tout son sens.

La recherche qualitative : comprendre les comportements

Les méthodes qualitatives permettent d’explorer les comportements et les perceptions avec davantage de profondeur.

Les entretiens utilisateurs, les tests utilisateurs, les observations terrain ou les études contextuelles permettent par exemple de comprendre comment une personne accomplit réellement une tâche, ce qui la fait hésiter et comment elle interprète une interface.

Le nombre de participants est généralement limité. L’objectif n’est pas de produire une statistique représentative, mais de faire émerger des insights UX suffisamment riches pour comprendre un problème.

C’est particulièrement précieux lorsqu’une équipe ne sait pas encore exactement quel est le problème.

La recherche quantitative : mesurer ce qui se passe

La recherche quantitative s’intéresse davantage aux volumes, aux fréquences et aux proportions.

Elle peut s’appuyer sur des enquêtes à grande échelle, des données analytics, des questionnaires standardisés ou des expérimentations comme les tests A/B.

Son intérêt devient évident lorsqu’une équipe doit répondre à une question comme : « Ce problème concerne-t-il réellement une majorité de nos utilisateurs ? »

Le qualitatif peut vous dire que six utilisateurs rencontrent la même difficulté. Le quantitatif peut vous aider à déterminer si cette difficulté concerne 5 %, 30 % ou 70 % de votre population cible.

Les deux informations sont utiles, mais elles ne servent pas exactement la même décision.

La question à se poser avant de choisir une méthode

Lorsqu’un projet de recherche arrive sur la table, il est tentant de commencer immédiatement à discuter méthodologie.

« On pourrait faire dix entretiens. »

« Pourquoi ne pas lancer un questionnaire ? »

« On a déjà les données analytics. »

Le problème, c’est qu’on risque de choisir l’outil avant d’avoir défini le besoin.

Pour un manager, la première question devrait plutôt être : quelle décision devons-nous prendre à l’issue de cette recherche ?

Cette question change beaucoup de choses. Si l’équipe doit comprendre pourquoi les utilisateurs ne trouvent pas une fonctionnalité, une approche qualitative sera probablement pertinente. Si elle doit déterminer quelle proportion des utilisateurs rencontre le problème, le quantitatif sera plus adapté. Si elle doit comprendre le problème, puis mesurer son importance avant d’investir plusieurs mois dans une refonte, les deux approches peuvent se compléter.

La méthode vient donc après la question.

Quand privilégier la recherche qualitative en UX ?

Le qualitatif est particulièrement intéressant lorsque l’équipe évolue dans une zone d’incertitude. Vous savez qu’il se passe quelque chose, mais vous ne savez pas encore exactement quoi.

Quand vous découvrez un nouveau public

Lorsqu’une entreprise souhaite s’adresser à une nouvelle cible, les données historiques ne suffisent pas toujours.

Les utilisateurs déjà existants peuvent avoir des habitudes complètement différentes de celles du nouveau public visé. Quelques entretiens bien préparés peuvent alors apporter énormément d’informations : vocabulaire utilisé, critères de décision, irritants, contraintes métier ou encore solutions alternatives déjà utilisées.

Ce type de recherche est particulièrement utile en phase de discovery, c’est-à-dire au moment où l’équipe cherche à comprendre le problème avant de concevoir la solution.

Quand les données ne racontent pas toute l’histoire

Les équipes produit ont souvent beaucoup de données à disposition. Et pourtant, elles restent parfois incapables de répondre à une question simple : pourquoi ?

Une baisse de conversion peut être liée à une interface, à une évolution du marché, à un changement de comportement ou à une perte de confiance. Les chiffres permettent de repérer le signal. La recherche qualitative aide souvent à l’interpréter.

Quand vous concevez ou refondez un parcours

Les tests utilisateurs sont particulièrement efficaces lorsqu’un prototype existe déjà. Plutôt que de demander à une personne si elle « aime » une interface, on peut lui donner une tâche concrète et observer ce qu’elle fait.

« Vous souhaitez modifier votre adresse de livraison. Pouvez-vous me montrer comment vous procéderiez ? »

La différence est importante. Une personne peut trouver une interface agréable lorsqu’on lui demande son avis et se retrouver complètement bloquée lorsqu’elle doit réellement accomplir une tâche.

En UX, observer le comportement réel apporte souvent davantage d’enseignements que de demander aux utilisateurs de prédire leur comportement.

Quand privilégier la recherche quantitative ?

La recherche quantitative devient intéressante lorsque l’équipe a besoin de prendre du recul. Elle permet notamment de mesurer l’ampleur d’un phénomène et de comparer des populations ou des solutions.

Pour valider l’importance d’un problème

Supposons que plusieurs entretiens montrent que les utilisateurs ont du mal à comprendre la tarification d’un service. C’est un signal.

Mais avant de mobiliser une équipe produit pendant plusieurs semaines, le manager UX peut avoir besoin de savoir si ce problème est marginal ou largement répandu. Une enquête peut alors permettre de mesurer la fréquence du problème auprès d’un échantillon plus large.

La recherche quantitative ne remplace pas les entretiens réalisés précédemment. Elle leur donne une autre dimension.

Pour comparer plusieurs solutions

Le quantitatif peut également être pertinent lorsque plusieurs options sont déjà clairement définies.

Par exemple, une équipe peut vouloir comparer deux parcours d’inscription et mesurer lequel permet au plus grand nombre d’utilisateurs d’accomplir une tâche avec succès. Dans ce contexte, des métriques comme le taux de réussite, le taux d’erreur ou le temps nécessaire à l’accomplissement de la tâche peuvent apporter des éléments objectifs à la décision.

Pour suivre l’impact d’une évolution

Une refonte UX ne s’arrête pas au moment où la nouvelle interface est mise en production.

Il faut ensuite vérifier ce qu’elle produit réellement. Le taux de conversion progresse-t-il ? La fonctionnalité est-elle davantage utilisée ? Le taux d’abandon diminue-t-il ? Les utilisateurs reviennent-ils plus souvent ? Ces questions sont particulièrement adaptées aux données quantitatives.

Pour un manager UX, elles permettent également de mieux démontrer la valeur du design auprès des équipes produit et de la direction.

Quelques méthodes de recherche qualitative

Les entretiens utilisateurs

L’entretien permet d’explorer le vécu, les habitudes, les motivations et les attentes d’une personne. Il est particulièrement adapté lorsqu’on cherche à comprendre le contexte dans lequel un produit est utilisé.

Un bon entretien ne consiste toutefois pas à lire mécaniquement une liste de questions. Le chercheur doit savoir rebondir sur les réponses, demander des exemples et creuser les contradictions. « Vous dites que cette fonctionnalité est importante. Pouvez-vous me raconter la dernière fois où vous l’avez utilisée ? »

Ce type de relance permet souvent d’aller bien plus loin qu’une réponse générale.

L’observation terrain

Observer un utilisateur dans son environnement réel peut révéler des contraintes que les entretiens ne font pas toujours apparaître.

Un collaborateur peut par exemple expliquer qu’une tâche lui prend cinq minutes. En l’observant dans son environnement de travail, on peut découvrir qu’il doit en réalité jongler entre trois logiciels, rechercher une information dans un fichier Excel et demander une validation à un collègue.

Le problème n’est alors peut-être pas uniquement l’interface. Il se situe dans l’ensemble du processus.

Les tests utilisateurs (cas particulier)

Le test utilisateur consiste à observer une personne en train d’utiliser un produit, un service ou un prototype.

C’est une méthode particulièrement efficace pour identifier des problèmes d’utilisabilité. Elle peut intervenir très tôt dans le projet, même lorsque l’interface est encore loin d’être finalisée.

Attendre d’avoir une interface « parfaite » avant de la tester est d’ailleurs l’une des erreurs classiques des équipes produit. Cette méthode est particulière car elle peut être qualitative, quantitative, voire mixte !

Quelques méthodes de recherche quantitative

Les enquêtes

Les enquêtes permettent de recueillir des réponses auprès d’un nombre important de personnes.

Elles peuvent servir à mesurer une satisfaction, identifier des préférences ou quantifier un problème déjà identifié.

Mais elles doivent être conçues avec soin : formulation des questions, ordre des réponses, échantillonnage et interprétation des résultats peuvent influencer fortement les conclusions.

L’analyse comportementale/analytics

Les outils d’analytics permettent d’observer les comportements à grande échelle.

Ils sont particulièrement utiles pour suivre des parcours, détecter des abandons ou identifier des différences entre segments d’utilisateurs. Ils constituent souvent un excellent point de départ pour identifier où se situe un problème.

Mais encore une fois, ils ne répondent pas toujours à la question du pourquoi.

Les tests A/B

Le test A/B consiste à exposer différentes versions d’une expérience à des groupes d’utilisateurs afin de comparer leurs performances.

Cette approche peut être très utile pour mesurer l’impact d’une modification précise. Elle est toutefois moins adaptée lorsqu’on ne sait pas encore quel problème résoudre.

Tester deux mauvaises solutions ne permet pas nécessairement de découvrir la bonne.

Une méthode n’est pas forcément qualitative ou quantitative par nature

Il faut toutefois apporter une nuance importante à cette classification. Une méthode de UX Research n’est pas nécessairement qualitative ou quantitative par nature. Les méthodes précédemment énoncées sont généralement associées au qualitatif ou au quantitatif en fonction de leur usage le plus courant, mais elles peuvent appartenir aux deux approches selon le contexte, le protocole et les données recueillies.

Un test utilisateur, par exemple, peut être qualitatif lorsqu’il cherche à comprendre les difficultés, les réactions et les stratégies d’utilisation de quelques participants. Il peut aussi être quantitatif lorsque l’étude mesure, sur un échantillon plus important, le taux de réussite, le temps d’exécution ou le taux d’erreur. Une enquête peut suivre la même logique : des questions ouvertes produiront des données qualitatives, tandis que des questions fermées ou des échelles de notation permettront de recueillir des données quantitatives.

La frontière n’est donc pas entre des méthodes « qualitatives » et des méthodes « quantitatives ». Elle dépend surtout de la question de recherche, de la manière dont l’étude est conçue et du type de données que l’on cherche à obtenir. Certaines recherches combinent d’ailleurs les deux approches afin de comprendre un problème tout en mesurant son importance.

Pourquoi les approches mixtes sont souvent les plus intéressantes

Dans un projet complexe, il est fréquent que la meilleure réponse soit de combiner les méthodes.

Prenons un exemple concret.

Une plateforme B2B constate une baisse du nombre de demandes de démonstration. L’équipe commence par analyser les données quantitatives. Elle constate que la baisse est concentrée sur le formulaire de demande de contact et qu’elle touche particulièrement les nouveaux visiteurs. Cette information permet de mieux cadrer le problème. Des tests utilisateurs sont ensuite réalisés. Plusieurs participants hésitent devant une question concernant la taille de leur entreprise. Certains ne comprennent pas pourquoi cette information est nécessaire.

L’équipe dispose alors de deux niveaux d’information.

Le quantitatif indique où se situe le problème et quelle est son ampleur. Le qualitatif permet de comprendre ce qui provoque la friction. Après modification du formulaire, les données quantitatives permettent enfin de vérifier si la situation s’améliore.

Ce type de démarche est particulièrement intéressant pour les organisations qui veulent passer d’une logique de « livrables UX » à une logique de pilotage par la preuve.

Comment choisir sa méthode de UX Research en tant que manager ?

Le rôle du manager UX n’est pas nécessairement de réaliser toutes les recherches lui-même. Il consiste aussi à créer les conditions permettant à l’équipe de poser les bonnes questions et de prendre les bonnes décisions.

1. Partir de la décision

Avant de définir la méthode, identifiez la décision qui dépend des résultats.

Si aucune décision concrète ne découle de l’étude, il faut probablement revoir son cadrage.

2. Identifier ce que vous savez déjà

Avant de recruter des participants ou de créer un questionnaire, faites l’inventaire des informations existantes. Analytics, tickets du support, verbatims clients, études précédentes, données commerciales ou retours des équipes terrain peuvent déjà contenir une partie de la réponse.

Une bonne démarche de recherche ne consiste pas toujours à produire de nouvelles données. Elle consiste parfois à mieux exploiter celles qui existent déjà.

3. Déterminer ce qui reste inconnu

Une fois les informations disponibles analysées, il devient plus facile de voir ce qui manque.

Vous ne savez pas pourquoi les utilisateurs abandonnent ? Orientez-vous vers le qualitatif. Vous connaissez le problème mais pas son importance ? Le quantitatif peut être pertinent.

Vous devez comprendre le problème puis mesurer son impact ? Envisagez une approche combinée.

4. Adapter l’effort au niveau de risque

Toutes les décisions ne méritent pas la même profondeur d’investigation. Une petite modification d’un écran n’a pas les mêmes conséquences qu’une refonte complète d’un parcours stratégique ou qu’un lancement sur un nouveau marché.

Le rôle du manager est aussi de trouver le bon équilibre entre rapidité, coût et niveau de confiance nécessaire.

Comment présenter les résultats aux décideurs ?

Une bonne recherche peut perdre beaucoup de sa valeur si ses résultats sont présentés uniquement sous la forme d’un long rapport de 80 pages.

Les décideurs ont besoin de comprendre rapidement ce que l’équipe a découvert et ce que cela implique. Pour chaque insight important, il est utile de faire le lien entre trois éléments : ce que les utilisateurs font, pourquoi ils le font et quelle décision cela doit provoquer.

Un verbatim utilisateur peut être puissant, mais il devient encore plus intéressant lorsqu’il est relié à un problème business concret.

Par exemple, « les utilisateurs ne comprennent pas cette étape » est un constat UX. « Cette incompréhension intervient juste avant une étape clé du parcours et contribue à l’abandon » permet déjà de faire le lien avec la performance du produit.

Cette traduction est essentielle pour renforcer la crédibilité de la fonction UX auprès des autres directions.

Les erreurs à éviter dans une stratégie UX Research

La première erreur consiste à choisir la méthode avant la question.

La deuxième consiste à vouloir tout mesurer.

La troisième est de considérer chaque retour utilisateur comme une vérité générale.

Enfin, une erreur particulièrement fréquente consiste à mener une étude sans avoir prévu ce que l’équipe fera des résultats.

Une recherche UX doit avoir une utilité opérationnelle. Elle doit permettre de mieux comprendre, prioriser, concevoir, arbitrer ou mesurer. Sinon, elle risque de devenir une activité intéressante intellectuellement, mais difficile à défendre lorsque les budgets et les délais sont contraints.

Alors, UX Research qualitative ou quantitative ?

Si vous devez retenir une seule idée, retenez celle-ci : ne choisissez pas une méthode de recherche en fonction de la méthode elle-même, mais en fonction de la décision que vous devez prendre.

La recherche qualitative est particulièrement adaptée pour comprendre les utilisateurs, explorer un problème et identifier les causes d’un comportement.

La recherche quantitative est particulièrement adaptée pour mesurer, comparer et suivre l’évolution d’un phénomène.

Et lorsque le projet le justifie, les deux peuvent fonctionner ensemble. Le qualitatif peut faire émerger une hypothèse. Le quantitatif peut aider à mesurer son importance. Puis le suivi des données peut permettre de vérifier si la solution mise en place produit réellement l’effet attendu.

C’est cette complémentarité qui rend une stratégie de UX Research particulièrement utile au pilotage produit.

Conclusion

Opposer UX Research qualitative et quantitative n’a finalement pas beaucoup de sens.

Ces deux approches répondent à des besoins différents.

Lorsque vous cherchez à comprendre pourquoi un utilisateur agit d’une certaine manière, le qualitatif apporte la profondeur nécessaire. Lorsque vous devez savoir combien d’utilisateurs rencontrent le problème ou mesurer l’impact d’une évolution, le quantitatif apporte une autre forme de preuve.

Pour un manager UX, le véritable enjeu est donc moins de choisir son « camp » que de construire une démarche cohérente avec les enjeux du produit.

Une bonne recherche n’est pas celle qui produit le plus de données. C’est celle qui permet à l’équipe de prendre une meilleure décision avec davantage de confiance.

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