Sommaire
1. Présentation des méthodes mixtes
2. Commençons par les bases. Définition des données quantitatives et qualitatives
3. Les trois modèles de méthodes mixtes les plus utiles
4. Quatre étapes pour appliquer avec efficacité un modèle de méthodes mixtes
5. Conclusion
1. Présentation des méthodes mixtes
La recherche basée sur les méthodes mixtes est une méthodologie qui permet aux chercheurs d’utiliser plusieurs méthodologies pour résoudre un problème ou vérifier des hypothèses. Pour aller plus loin, cette méthodologie est le résultat de la combinaison des données quantitatives et qualitatives au sein d’un seul projet de recherche ou simplement lors de la vérification d’hypothèses.
L’avantage majeur d’une telle approche réside dans l’intégration qui permet une utilisation plus complète et harmonieuse des données, contrairement à la collecte et à l’analyse individuelle de données quantitatives et qualitatives. Dans le secteur de l’UX, cette combinaison se traduit par la collaboration des User Researchers (aspect qualitatif) avec les Data Scientists (aspect quantitatif) qui se complètent et doivent se considérer comme les membres naturels d’une même équipe.
Lors des projets UX, nous, les experts, faisons souvent face à un manque de temps ou de ressources, voire les deux. Les données quantitatives peuvent être facilement disponibles, mais les données qualitatives demandent beaucoup de temps bien qu’elles soient très utiles.
En outre, il n’est pas rare de voir les parties prenantes demander « la formule complète » pour la moitié du temps et des ressources nécessaires. C’est dans ces situations qu’il est naturellement difficile de gérer et de prioriser les données.
En combinant les données qualitatives, qui suscitent l’empathie et racontent des histoires, aux données quantitatives, qui font, « autorité » et qui constituent un « échantillon impressionnant », vous disposez d’un outil et d’une opportunité pour réaliser plus de tâches de manière plus efficace.
Comme toujours, tous les chemins mènent à Rome. Les différentes parties prenantes, les différents projets et les différentes questions de recherche permettent d’utiliser différents modèles de recherche par méthodes mixtes.
Dans cet aperçu, vous trouverez des informations clés sur les trois modèles de méthodes mixtes pertinents et sur comment vous pouvez tirer profit de leur utilisation au cours de votre prochain projet de recherche UX.
2. Commençons par les bases. Définition des données quantitatives et qualitatives
Pour appréhender pleinement l’approche des méthodes mixtes, vous devez d’abord saisir les clés que peuvent vous offrir les données qualitatives et quantitatives pour votre projet et apprendre à les rassembler.
2.1 Les données basées sur l’attitude face aux données comportementales
En tant qu’experts des sciences sociales, nous savons que les personnes n’agissent pas forcément en adéquation avec leurs déclarations et inversement.
En règle générale, les données basées sur l’attitude traitent des informations livrées par les personnes d’elles-mêmes qui donnent un aperçu du schéma mental d’un utilisateur à propos d’une plateforme ou de ce qu’il pense d’une marque ou d’un certain type de produit. L’objectif principal est donc de découvrir la pensée de ces personnes.
Les méthodes dans la recherche basée sur l’attitude peuvent comprendre :
- des sondages
- des entretiens utilisateurs
- un journal d’étude
- le tri de cartes (card sorting)
En revanche, les données comportementales se concentrent uniquement sur les actions des personnes. Par conséquent, nous cherchons ici à observer comment les personnes se comportent dans des situations précises.
Les méthodes dans la recherche comportementale peuvent comprendre :
- des tests utilisateurs
- des tests d’arborescence (tree testing)
- des tests A/B
- la web analytic (analyse des audiences d’un site Web)
2.2 Mais qu’en est-il des données quantitatives et qualitatives ?
Pour faire simple, les données quantitatives sont des données numériques, qui englobent tout élément pouvant être compté ou mesuré, telles que le taux de réussite d’une tâche, le temps nécessaire pour l’accomplir, ou simplement le nombre de visiteurs sur une page. Ainsi, dans la recherche quantitative, les données centrées sur le comportement ou les attitudes sont récoltées indirectement via des outils et des instruments comme les sondages et les outils d’analyse.
Quant aux données qualitatives, elles renvoient aux données descriptives, c’est-à-dire chaque élément qui peut être observé, mais qui n’est pas mesurable telles que les émotions, les opinions ou les motivations. Ces données sont et doivent être recueillies à l’aide d’observations ou de questions lors de sondages ouverts ou d’entretiens.
En raison de la nature de ces deux modalités de données différentes, nous pouvons affirmer que les méthodes quantitatives sont plus adaptées pour répondre à des questions axées sur la nature et la quantité. Les méthodes qualitatives, quant à elles, permettent de répondre à des questions sur le pourquoi et surtout le comment d’un problème.
En disposant d’une plus grande compréhension des dimensions des données traitées, nous pouvons représenter les méthodes de recherche UX en deux dimensions sous la forme d’un schéma Quoi-Pourquoi (What-Why Framework).
What-Why Framework : schéma adapté d’un article du Nielsen Norman Group par Christian Rohrer.
En combinant les méthodes de recherche issues des différents quadrants du « What-Why Framework » ci-dessus, nous pouvons obtenir une compréhension complète des multiples types de données et combler les potentiels points nébuleux des méthodes de recherche individuelles.
3. Les trois modèles de méthodes mixtes les plus utiles
Laissez-nous vous présenter les nombreuses options qui s’offrent à vous en combinant les différentes méthodes de recherche. Il existe trois types majeurs de modèles de méthodes mixtes qui peuvent se révéler particulièrement utiles dans la recherche UX. Chacun d’entre eux s’accompagne d’un scénario d’application particulier.
3.1 La triangulation
C’est l’approche des méthodes mixtes la plus courante et la plus connue. Ce modèle est utilisé pour obtenir des données quantitatives et qualitatives différentes, mais qui se complètent sur le même problème de recherche, afin de mieux comprendre les questions de recherche. Les deux types de données sont rassemblés au cours de la même phase de recherche.
Servez-vous de ce modèle si vous souhaitez comparer directement les résultats quantitatifs aux découvertes qualitatives, ou si vous souhaitez valider ou étendre les résultats quantitatifs avec les données qualitatives.
Le modèle de la triangulation par Creswell et Plano ( source : Designing and Conducting Mixed Methods Research – par John W. Creswell & Vicki L. Plano Clark, 4ème édition ).
3.2 Le modèle explicatif
Contrairement au premier modèle présenté, le modèle explicatif est une méthode qui se déroule en deux temps. Son objectif est de permettre aux données qualitatives d’expliquer ou de développer les résultats quantitatifs initiaux. Il vous aide à obtenir des réponses de type « Pourquoi » à partir des questions de type « Quoi » issues des données quantitatives.
Utilisez ce modèle si vous disposez déjà d’une quantité importante d’informations recueillies, par exemple, avec un outil d’analyse Web, mais que vous n’arrivez pas à expliquer pourquoi certaines fonctions de votre plateforme fonctionnent mieux ou moins bien. En rassemblant des données qualitatives supplémentaires, vous pouvez assurer le suivi des zones problématiques identifiées et leur donner une explication concrète.
Le modèle explicatif par Creswell et Plano ( source : Designing and Conducting Mixed Methods Research – par John W. Creswell & Vicki L. Plano Clark, 4ème édition ).
3.3 Le modèle exploratoire
Ce modèle se déroule également en deux temps. Le principal intérêt de ce modèle réside dans les données qualitatives d’une première méthode, par exemple d’un test de convivialité, qui peuvent aider à développer ou à vous informer sur la façon de recueillir ou de prioriser le suivi des données quantitatives dans un outil d’analyse Web.
Servez-vous de ce modèle si vous n’êtes pas sûr de comment mesurer ou suivre certaines informations concernant les utilisateurs ou les performances sur votre site Web. De la même façon, vous pouvez utiliser ce modèle en cas d’absence d’indicateurs ou de schéma conducteur. En glanant des informations qualitatives auprès de vos testeurs, vous avez la possibilité d’identifier et de généraliser des indicateurs importants, à suivre quantitativement sur votre site Web à un stade ultérieur.
Le modèle exploratoire par Creswell et Plano ( source : Designing and Conducting Mixed Methods Research – par John W. Creswell & Vicki L. Plano Clark, 4ème édition ).
4. Quatre étapes pour appliquer avec efficacité un modèle de méthodes mixtes
Comme nous le savons tous, les choses peuvent facilement se compliquer et devenir confuses en conditions réelles, et l’organisation des ressources et des compétences au sein d’une équipe peut parfois représenter elle-même un défi.
Afin de mieux vous aider à organiser et à prioriser un prochain projet de recherche et à obtenir les informations les plus complètes qui s’en dégagent, vous devez impérativement répondre à quatre questions avant de lancer un nouveau projet.
4.1 Prenez le temps d’élaborer vos questions
Ne tirez pas de conclusions hâtives en posant des questions faciles ou trop évidentes. En définissant précisément vos objectifs de recherche, vous pouvez facilement identifier des possibilités internes de collaboration, des ressources et des zones d’ombre.
4.2 Rassemblez et organisez les compétences et les données internes
Définir des objectifs de recherche clairs vous aide à identifier les compétences et responsabilités internes. Quelles données sont disponibles ? Quelles données sont manquantes ? En ayant connaissance des éléments manquants et des éléments recherchés, il est plus facile de choisir des méthodes adaptées pour votre cadre de recherche.
4.3 Les méthodes mixtes parmi les différents quadrants du « What-Why Framework »
En combinant les méthodes parmi les différents quadrants du « What-Why Framework », vous pouvez concilier les forces et les faiblesses de chaque méthode. Trouvez les méthodes complémentaires qui s’adaptent le mieux à vos données initiales et hypothèses.
4.4 Choisissez un modèle de méthodes mixtes adapté
En fonction de vos objectifs de recherche, choisissez un modèle de méthodes mixtes. En connaissant le but, les procédures, les forces et les défis inhérents à chaque modèle, vous êtes disposé à générer des informations précieuses et complètes à partir de vos problèmes de recherche.
5. Conclusion
La recherche par méthodes mixtes est pleinement intégrée dans le secteur de l’UX et constitue un outil puissant pour résoudre les divergences de données et générer des résultats complets et confirmés. Il est capital, en particulier dans la recherche utilisateur, de ne pas seulement s’intéresser à vos utilisateurs sur un seul plan (quantitatif ou qualitatif), mais de générer et compléter les informations issues des deux plans.
En utilisant les modèles de méthodes mixtes, nous vous avons présenté comment optimiser vos processus de recherches, vos expertises et vos ressources pour répondre avec succès à des questions de recherche complexes. N’hésitez pas à utiliser notre stratégie en 4 étapes dans votre prochain projet de recherche UX, et à expérimenter en combinant les différentes méthodes, afin d’observer lesquelles fonctionnent les mieux dans votre situation. Bon test !
