### Mettre en Œuvre une Recherche Utilisateur sur les Avis d’un Site Internet à Forte Audience dans le Secteur Public
### Objectifs
1. Comprendre les retours utilisateurs sur un site internet de service public.
2. Filtrer et organiser les avis pour en dégager des tendances et des insights.
3. Prioriser les problèmes identifiés pour orienter les améliorations à apporter.
### Méthodologie Proposée : Atomic Research
**Atomic Research** est une méthode structurée qui permet de décomposer les informations recueillies en unités de recherche (atoms) pour les analyser et les synthétiser plus facilement. Cette méthode est particulièrement efficace pour traiter une grande quantité de données, comme les avis des utilisateurs.
### Étapes de la Méthodologie
#### 1. Collecte des Avis
- **Sources** : Recueillir les avis utilisateurs à partir des différentes plateformes où ils sont publiés (site web, forums, réseaux sociaux, emails).
- **Outils** : Utiliser des outils de web scraping et des API pour automatiser la collecte des avis.
#### 2. Filtrage Initial
- **Critères de Filtrage** : Éliminer les avis spam et les doublons. Se concentrer sur les avis pertinents qui contiennent des détails spécifiques sur l'expérience utilisateur.
- **Outils** : Utiliser des filtres automatisés basés sur des mots-clés négatifs et positifs.
#### 3. Décomposition en Atoms
- **Création d'Atoms** : Décomposer chaque avis en unités de recherche distinctes (atoms). Chaque atom représente un point de feedback unique, par exemple : "problème de navigation", "difficulté à trouver l'information", "temps de chargement lent".
- **Outils** : Utiliser des outils d’analyse de texte et de traitement du langage naturel (NLP) pour identifier et extraire ces points de feedback.
#### 4. Organisation des Atoms
- **Catégorisation** : Classer les atoms par thèmes (par exemple : interface utilisateur, accessibilité, performance).
- **Outils** : Tableurs ou outils de gestion de projet comme Trello ou Airtable pour visualiser et organiser les atoms.
#### 5. Analyse et Synthèse
- **Identification des Tendances** : Regrouper les atoms similaires pour identifier des tendances et des motifs récurrents.
- **Priorisation** : Utiliser des matrices d’impact et d’effort pour prioriser les problèmes. Par exemple, un problème qui affecte un grand nombre d’utilisateurs et qui est facile à résoudre devrait être priorisé.
#### 6. Communication des Résultats
- **Rapports** : Créer des rapports détaillés avec des visualisations pour présenter les résultats de l’analyse. Inclure des exemples concrets tirés des avis pour illustrer les principaux problèmes.
- **Réunions** : Organiser des sessions de partage avec les parties prenantes pour discuter des findings et des actions à entreprendre.
### Exemples Concrets
1. **Problème de Navigation**
- *Avis Utilisateur*: "Il est très difficile de trouver la section pour renouveler mon passeport. J'ai dû chercher pendant 20 minutes."
- *Atom*: "Difficulté à trouver la section de renouvellement de passeport"
- *Action*: Simplifier la structure de navigation et ajouter un lien direct sur la page d’accueil.
2. **Temps de Chargement Lent**
- *Avis Utilisateur*: "Le site met beaucoup de temps à charger, surtout la page des services en ligne."
- *Atom*: "Temps de chargement lent pour la page des services en ligne"
- *Action*: Optimiser les ressources et les scripts pour améliorer la vitesse de chargement.
3. **Erreurs de Formulaire**
- *Avis Utilisateur*: "Le formulaire de demande de subvention ne fonctionne pas correctement. Je reçois des erreurs sans explication."
- *Atom*: "Erreurs dans le formulaire de demande de subvention"
- *Action*: Corriger les bugs du formulaire et fournir des messages d'erreur clairs et explicatifs.
### Conclusion
En utilisant la méthodologie Atomic Research, vous pouvez systématiquement analyser et prioriser une grande quantité d’avis utilisateurs pour un site de service public. Cette approche permet de décomposer les retours en unités gérables, d'identifier les problèmes clés, et de prioriser les actions à entreprendre pour améliorer l'expérience utilisateur de manière efficace et orientée vers les données.
### Outils Recommandés
- **Collecte et Filtrage** : Python (web scraping, API), TextRazor (NLP)
- **Organisation et Analyse** : Airtable, Trello, Excel
- **Visualisation et Communication** : Tableau, Power BI, Google Data Studio
En suivant ces étapes et en utilisant les outils appropriés, vous pourrez transformer les avis négatifs en opportunités d'amélioration concrète pour votre site internet.
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