Problématique - Foyers utilisateurs
Les foyers n’avaient pas les mêmes équipements, objectifs ni niveau de compréhension énergétique
Un dashboard personnalisé par profil de foyer
On proposait le même dashboard à tous les foyers, qu’ils aient un panneau solaire, une batterie ou juste une prise.
J’ai construit une expérience qui s’adaptait au profil de chaque foyer : équipement, objectifs et niveau de compréhension, pour que les données affichées aient un sens pour celui qui les lit.
Contexte
J’ai piloté
DiscoveryProblem framingprototypageux flowsalignement cross teamtests & impacts
Équipe
Product - Engineering - Grand compte clients - Sales
Challenge
Rendre les données énergétiques utiles à chaque foyer, quel que soit son équipement ou son niveau de compréhension.
Année
2018
Planning
4 mois
Outils
Figma, Notion, Storybook, Zeplin, Illustrator
Résultat
Cadrer le problème
Exploration et solution
Organiser par besoin
Créer des sections dédiées : économiser, comprendre sa consommation et suivre sa production
Promesse
Langage utilisateur et objectifs plus visibles
Raisons d’abandon
Certaines intentions n’étaient toujours pas résolues
Personnaliser par profil
Générer un dashboard adapté à l’équipement, aux objectifs et au niveau de compréhension du foyer
Promesse
Réponse adaptée à tous les foyers
Risque accepté
Un onboarding plus rigoureux à concevoir
Révélation progressive
Garder une vue unique, mais révéler progressivement les explications et indicateurs utiles
Promesse
Rapide à mettre en place et non invasif
Raisons d’abandon
Cela résout les niveaux de compréhension mais pas les différences de setup
Décisions clés
Adapter le dashboard au foyer
Parce qu’un même dashboard ne pouvait pas être utile à des foyers équipés, motivés et compétents différemment.
Coût évité
Une vue trop générique
Coût évité
Des modules peu utiles
Un profil à expliquer
Coût accepté
Des variantes à maintenir
Coût accepté
Laisser l’utilisateur ajuster
Parce qu’un profil initial pouvait aider au départ, mais ne devait pas enfermer l’utilisateur dans une configuration figée.
Coût évité
Une personnalisation figée
Coût évité
Des besoins mal couverts
Plus d’états d’interface
Coût accepté
Une logique plus complexe
Coût accepté
Traduire les données énergétiques
Parce que les foyers ne cherchaient pas des données brutes, mais une explication claire de leur consommation et de leurs économies.
Coût évité
Des données incomprises
Coût évité
Une valeur peu visible
Plus de rédaction UX
Coût accepté
Des niveaux à gérer
Coût accepté
Les impacts
La personnalisation a amélioré les signaux clés du dashboard : attention initiale, rétention et compréhension de la valeur.
La première visite devenait plus pertinente
moins de rebond et plus de temps passé sur le dashboard
L’intérêt se maintenait mieux après découverte
rétention J7 et J30 en hausse sur les profils personnalisés
La valeur était mieux perçue
les modules liés aux économies étaient davantage consultés
Taux de rebond et temps passé
Le dashboard retenait mieux l’attention dès la première visite.
Taux de rebond
48%
36%
Temps sur dashboard
41 sec
54 sec
Rétention J7
Plus d’utilisateurs revenaient après la première semaine.
26%
34%
Rétention J7
Rétention J30
Les profils personnalisés maintenaient mieux l’intérêt après un mois.
09%
14%
Rétention J30
Interactions modules
Les modules correspondant au profil du foyer étaient davantage consultés.
22%
34%
Interactions modules
Rétrospective
Concevoir une vue unique pour tous
Adapter la valeur visible au contexte utilisateur
Organiser l’interface selon le produit
L’organiser selon ce que l’utilisateur cherche à comprendre
Mesurer seulement l’engagement global
Comparer les signaux par profil, module et moment d’usage
