01
Friction
Pour les utilisateurs
Les foyers n’avaient pas les mêmes équipements, objectifs ni niveau de compréhension énergétique.
Équipements très différents
Motivation économique forte
Compréhension variable
B2B2CWeb & MobileWhite labelflagship productE2E ownership
Personnaliser un dashboard énergétique
En 2018, notre produit aidait les foyers équipés de solaire, batterie ou véhicules électriques à suivre leur énergie. J’ai remplacé un dashboard unique et générique par une expérience personnalisée selon le profil du foyer, pour rendre les données plus utiles et la valeur plus visible.
Challenge
Mon rôle
PilotéContribuéDiscoveryProduct framingUX architectureInteraction designPrototypingUser testingDesign deliveryAnalytics reviewBusiness positioningWhite-label constraints
Année
Planning
Outils
Comprendre le problème
Méthodologie
Entretiens utilisateursAnalyse comportementaleSegmentation des profilsTests de compréhensionAnalyse d’engagement
Profils énergétiques des foyers
34%
Conso
seule
27%
Solaire
seul
18%
Solaire +
bat.
11%
Solaire +
EV
10%
Solaire +
bat. + EV
Les foyers n’avaient pas tous le même niveau d’équipement.
Taux de rebond
48%Part des sessions quittant le dashboard sans interaction sur ses éléments clés.
Temps passé sur dashboard
41 secTemps moyen passé sur le dashboard par session utilisateur.
Le dashboard unique ne retenait pas assez l’attention
Rétention dans le temps
100%
26%
9%
J0J7J30
L’intérêt chutait fortement après la première découverte
Motivation
Principale motivation: Les économies
Les foyers consultaient surtout les données capables d’expliquer une économie concrète.
Entretiens et tests d’engagement
Comment rendre le dashboard utile à des foyers différents, motivés d’abord par les économies ?
02
Friction
Pour le business
La valeur du produit devenait difficile à démontrer avec un dashboard trop générique ou trop technique.
Valeur peu visible
Engagement limité
Différenciation difficile
Exploration et solution
01
Organiser par besoin
Créer des sections dédiées : économiser, comprendre sa consommation et suivre sa production.
Langage utilisateur
Objectifs plus visibles
Vue globale fragmentée
Peu adapté aux hybrides
Exploré
02
Personnaliser par profil
Générer un dashboard adapté à l’équipement, aux objectifs et au niveau de compréhension du foyer.
Valeur immédiate
Besoins mieux ciblés
Configuration sensible
Personnalisation à justifier
Sélectionné
03
Progressive reveal contextuel
Garder une vue unique, mais révéler progressivement les explications et indicateurs utiles.
Moins coûteux
Compréhension renforcée
Personnalisation limitée
Problème moins ciblé
Exploré
Découvrez les 3 décisions clés que j'ai prises
Personnalisation
Adapter le dashboard au foyer
Parce qu’un même dashboard ne pouvait pas être utile à des foyers équipés, motivés et compétents différemment.
Profil énergétique généré pour un foyer, avec motivations, équipements et niveau de compréhension.
Coût évité
- Une vue trop générique
- Des modules peu utiles
Coût accepté
- Un profil à expliquer
- Des variantes à maintenir
Contrôle
Laisser l’utilisateur ajuster
Parce qu’un profil initial pouvait aider au départ, mais ne devait pas enfermer l’utilisateur dans une configuration figée.
Mode édition permettant de modifier les widgets du dashboard.
Coût évité
- Une personnalisation figée
- Des besoins mal couverts
Coût accepté
- Plus d’états d’interface
- Une logique plus complexe
Pédagogie
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.
Transformation des données énergétiques brutes en messages compréhensibles pour l’utilisateur.
Coût évité
- Des données incomprises
- Une valeur peu visible
Coût accepté
- Plus de rédaction UX
- Des niveaux à gérer
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
Avant
Taux de rebond48%
Temps sur dashboard41 sec
Taux de rebond36%
Temps sur dashboard54 sec
Après
Le dashboard retenait mieux l’attention dès la première visite.
Rétention J7
26%
34%
Avant / Après
Plus d’utilisateurs revenaient après la première semaine.
Rétention J30
09%
17%
Avant / Après
L’intérêt se maintenait mieux après un mois.
Interactions modules
22%
34%
Avant / Après
Les modules utiles au profil étaient davantage consultés.
Rétrospective
Concevoir une vue unique pour tous
NE PLUSAdapter la valeur visible au contexte utilisateur
MAIS PLUTÔTOrganiser l’interface selon le produit
NE PLUSL’organiser selon ce que l’utilisateur cherche à comprendre
MAIS PLUTÔTMesurer seulement l’engagement global
NE PLUSComparer les signaux par profil, module et moment d’usage
MAIS PLUTÔT
