15 méthodes de recherche utilisateur pour les entreprises SaaS

Why is user research important for SaaS?

User research is a cornerstone of successful SaaS sales and marketing plans. It provides invaluable insights that drive product development, enhance user experience, and ultimately increase customer satisfaction and retention.

Here’s why:

User research helps you step into your users' shoes, understanding their motivations, frustrations, and the problems they're trying to solve.

User research enables you to discover how your customers perceive your product or service: 

• What is in it for them? 
• Why do they give you their time and money?

User research is also a great opportunity to gather feedback on early-stage concepts to identify potential issues and make necessary adjustments. It reveals usability issues.

This way, you can identify interested users who want to develop the product with you and tap into new use cases or market segments.

When to conduct user research

User research should be an ongoing process throughout the entire lifecycle of a SaaS product. 

However, there are specific times when it's particularly crucial:

Product Design

Before investing heavily in development, you can conduct user research to determine which features are most valuable to users and allocate resources accordingly.

You can use the data to create detailed user personas based on your ideal customer's demographics and behaviors to ensure you build a product that resonates with them.

One way to collect data is through surveys. You can design and distribute surveys to collect quantitative data about user preferences.

Or you can launch one-on-one user interviews and incentivize participants with gift cards or discounts to gain deeper insights into user motivations, challenges, and experiences.

If you don’t have enough users to use these ideas, you can wear your detective hat and explore the depths of the internet. 

Look at how users interact with similar products. 

• What do they complain the most about? 
• What do they want to solve by using that specific product? 
• Do they enjoy a certain feature? 

Product Launch

The earlier you spot improvements, the better. 

That is why user research is useful for obtaining feedback on the design of your product, the functionality of your features, and the overall user experience.

You can examine initial customer support tickets and interactions to see how your product is performing during launch. 

See if there are any patterns where users might need additional guidance. 

For example, imagine a customer complaining about a bug in the product on launch day. 

You can either ignore it and celebrate this special day or use it as an opportunity to identify and fix the issue and gather feedback on its impact on their experience. 

It is also important to check your analytics regularly during this stage. 

If, for instance, you notice that a particular feature is not being used as frequently as you expected, sit down with your team and understand why this is happening. 

Product Redesign

Your product’s journey doesn’t end with the launch. In fact, it is only the beginning of a long marathon that requires you to learn, grow, and adapt to deliver the best results to your customers.

Maybe your product struggled to gain traction. This is not the end of the world, but it certainly can be a giant blow to your business. 

You should use the product redesign process to work closely with your product design team, test the redesign, and adapt your marketing strategy to highlight the changes made.

Ongoing Product Updates

You designed, launched, and redesigned your SaaS product. All of these changes might be hard to keep up with for your users.

Important updates might slip under the rug, or a big feature announcement can go unnoticed. To prevent that from happening, you should integrate user research into your schedule.

It ensures that your product remains aligned with user needs and preferences as it evolves. 

It also allows you to try different research methods, such as customer success stories, A/B testing, and others, throughout the process to see what the users respond to the most.

15 User Research Methods for SaaS

User Interviews

What: One-on-one conversations with users to gather in-depth insights into their needs, behaviors, and motivations.

How:

• Structured interviews: Use a predetermined set of questions to guide the conversation and ensure consistency across interviews like "What are your top three priorities when choosing a SaaS solution for [specific task]?
• Semi-structured interviews: Use a general outline of questions, allowing for flexibility and exploration of unexpected topics. For example, you can ask, "Can you tell me about your experience using our SaaS product, specifically [feature]?”
• Unstructured interviews: Have a general topic in mind but allow the conversation to flow naturally, guided by the user's responses. For example, you could ask, “What do you think about the new pricing model we recently introduced?”

Focus Groups

What: Group discussions with multiple users to explore a specific topic or product feature.

How: 

• Moderator-led groups: A moderator guides the discussion, ensuring that all participants have a chance to contribute and that the conversation stays on topic.
• Facilitated groups: A facilitator creates a supportive and inclusive environment for participants to share their thoughts and ideas.

Usability Testing

What: Observing users as they interact with a product to identify usability issues and areas for improvement.

How: 

• In-person testing: Conduct usability testing in a controlled environment where you can observe users' actions and ask follow-up questions.
• Remote testing: Use screen-sharing tools and video conferencing to conduct usability testing remotely, allowing you to reach a wider audience.

First Click Testing

What: Observing users’ initial actions when presented with a product or interface to understand their thought processes.

How:

• Think-aloud protocol: Ask users to think aloud as they interact with the product, sharing their thoughts and reasoning.
• Eye-tracking: Use eye-tracking technology to measure where users are looking on the screen and how long they focus on different elements.

Card Sorting

What: Asking users to categorize product features or content to understand their mental models and information organization.

How:

• Open card sorting: Allow users to create their own categories and assign items to them. You can prompt them by saying, "Sort these cards into categories that make sense to you based on how you would expect to find them in our product."
• Closed card sorting: Provide users with pre-defined categories and ask them to assign items to them. 

Diary Studies

What: Tracking user behavior and interactions over time to gain insights into daily routines and product usage.

How:

• Daily or weekly logs: Ask users to record their interactions with the product on a daily or weekly basis.
• Prompt-based diaries: Provide users with specific prompts or questions to guide their observations.

Surveys

What: Collecting quantitative and qualitative data from users through questionnaires or online surveys. 

How: Different survey types, such as NPS, customer satisfaction score (CSAT), open-ended, star scale, and thumbs-up-and-down surveys, can help you collect feedback at the right spot in your user’s journey.

Tests A/B

Quoi : Comparaison de deux ou plusieurs versions d'un produit ou d'une fonctionnalité afin de déterminer laquelle est la plus performante.

Comment :

• Assignation aléatoire : Affectez les utilisateurs à différentes versions du produit ou de la fonctionnalité de manière aléatoire pour vous assurer que les groupes sont comparables. Par exemple, vous pouvez affecter les utilisateurs au groupe A ou au groupe B pour qu'ils reçoivent des versions différentes de votre produit.
• Analyse statistique : Utilisez l'analyse statistique pour déterminer si les différences entre les groupes sont statistiquement significatives. Pour ce faire, vous pouvez essayer un test t pour déterminer s'il existe des différences statistiquement significatives dans le comportement des utilisateurs entre les deux groupes.

Cartes thermiques et cartes cliquables

Quoi : Représentations visuelles des interactions des utilisateurs sur une page web ou une application afin d'identifier les zones où l'engagement est élevé ou faible.

Comment :

• Cartes thermiques à code couleur : Utilisez des cartes thermiques à code couleur pour visualiser les endroits où les utilisateurs cliquent ou survolent une page. Utilisez une carte thermique à code couleur pour visualiser les endroits où les utilisateurs cliquent sur le tableau de bord de votre produit afin de voir si les utilisateurs peuvent trouver facilement ce qu'ils recherchent.
• Cartes des clics : Affichez l'emplacement exact des clics de l'utilisateur sur une page. Essayez de superposer une carte des clics à l'interface de votre produit pour voir l'emplacement exact des clics des utilisateurs.

Analyse du retour d'information des clients

Quoi : Analyse des commentaires des clients à partir des avis, des tickets d'assistance et des médias sociaux afin d'identifier les tendances et les points à améliorer.

Comment :

• Analyse des sentiments : Utilisez le traitement du langage naturel pour analyser le sentiment des clients. Catégorisez les sentiments en groupes positifs, neutres et négatifs afin de détecter des modèles de comportement des utilisateurs.
• Modélisation des sujets : Identifiez les thèmes et sujets communs dans les commentaires des clients afin de comprendre les questions les plus fréquemment abordées.

Analyse des utilisateurs

Quoi : Suivi et analyse des données sur le comportement des utilisateurs pour comprendre l'engagement des utilisateurs, les taux de conversion et d'autres indicateurs clés.

Comment :

• Analyse du web : Utilisez des outils tels que Google Analytics pour suivre le trafic sur le site web, le comportement des utilisateurs et les taux de conversion.
• Analyse des applications : Utilisez des outils tels que Firebase ou App Annie pour suivre l'utilisation des applications mobiles, l'engagement des utilisateurs et les achats in-app.

Analyse des concurrents

Quoi : Étudier les produits et les stratégies des concurrents afin d'identifier les possibilités de différenciation. 

Comment :

• Analyse comparative : Comparez votre produit à celui de vos concurrents sur la base d'indicateurs clés tels que la satisfaction des utilisateurs, la part de marché et le chiffre d'affaires.
• Analyse SWOT : Effectuez une analyse SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats) pour identifier vos avantages et désavantages concurrentiels.

Relecture de la session

Quoi : Enregistrer les sessions des utilisateurs afin d'analyser en détail leurs interactions avec un produit.

Comment :

• Analyse du comportement des utilisateurs : Utilisez les reprises de session pour comprendre comment les utilisateurs naviguent dans votre produit, identifier les points de douleur et optimiser l'expérience utilisateur.
• Suivi des erreurs : Identifiez les erreurs et les bogues que les utilisateurs rencontrent au cours de leurs sessions.

Analyse des produits

Quoi : Analyser les données d'utilisation des produits pour comprendre le comportement des utilisateurs, identifier les tendances et mesurer l'impact des changements apportés aux produits.

Comment ?

• Analyse de cohorte : Analysez le comportement de groupes spécifiques d'utilisateurs (par exemple, les nouveaux utilisateurs, les utilisateurs réguliers) au fil du temps. Par exemple, vous pouvez suivre les comportements des nouveaux utilisateurs, des utilisateurs réguliers et des utilisateurs expérimentés pour voir si les mises à jour de votre produit produisent les résultats escomptés.
• Analyse de l'entonnoir : Suivez la progression des utilisateurs tout au long du parcours client afin d'identifier les points de chute et les domaines à améliorer.

Comment utiliser l'IA pour les méthodes de recherche utilisateur

Traitement du langage naturel (TLN)

Le traitement du langage naturel (TLN) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui traite de l'interaction entre les ordinateurs et les langues humaines (naturelles). 

Il s'agit d'apprendre aux ordinateurs à comprendre, interpréter et générer du langage humain de manière significative et utile.

Vous pouvez utiliser le TLN dans l'analyse des sentiments et la modélisation des sujets pour identifier les thèmes et les sujets communs et comprendre le ton émotionnel des préoccupations et des intérêts clés des utilisateurs.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est également un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances dans une tâche spécifique sans être explicitement programmés. 

Il s'agit essentiellement d'apprendre aux ordinateurs à tirer des enseignements de l'expérience, comme le font les humains.

Vous pouvez utiliser l'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive et la détection des anomalies.

Chatbots et assistants virtuels

Les chatbots et les assistants virtuels sont des programmes informatiques conçus pour simuler une conversation humaine. Ils peuvent être utilisés pour fournir des informations, accomplir des tâches ou engager une conversation informelle.

Vous pouvez utiliser ces outils pour recueillir en temps réel les réactions des utilisateurs et tester différents scénarios de produits.

Analyse alimentée par l'IA

L'analyse alimentée par l'IA est l'application de techniques d'intelligence artificielle (IA) pour analyser les données et extraire des informations qu'il serait difficile, voire impossible, pour les humains d'identifier seuls.

Vous pouvez utiliser des outils d'analyse alimentés par l'IA pour créer des visualisations et rendre des données complexes plus compréhensibles et exploitables.

Comment utiliser des outils tiers pour la recherche utilisateur

Vous souhaitez améliorer votre recherche utilisateur ?

Les outils tiers peuvent être d'une aide précieuse ! Ils offrent des moyens organisés de faire les choses, vous aident à donner un sens aux données et facilitent les échanges avec les gens. 

Découvrez ces outils populaires et voyez comment ils peuvent vous être utiles :

Outils d'expérience utilisateur

1. Hotjar : Suivez le comportement des utilisateurs à l'aide de cartes thermiques, d'enregistrements de sessions et d'enquêtes.
2. UsabilityHub : Effectuez des tests en cinq secondes, des tests au premier clic et des tâches de triage de cartes.
3. UserTesting : Organiser des sessions d'essai à distance pour les utilisateurs avec des enregistrements vidéo et des transcriptions.
4. UXPressia : Créez des prototypes interactifs et effectuez des tests de convivialité.
5. Optimal Workshop : Effectuez des tris de cartes, des tests d'arbres et des tests au premier clic.

Outils d'enquête et de retour d'information

1. SurveyMonkey : Créez et diffusez des enquêtes en ligne avec des outils d'analyse avancés.
2. Typeform : Concevez des enquêtes attrayantes et engageantes avec une logique conditionnelle et des intégrations.
3. Qualtrics : Réalisez des enquêtes, des études de marché et des programmes d'expérience client.
4. Mopinion : Recueillez des commentaires par le biais d'enquêtes sur les pages, de fenêtres contextuelles et de widgets de commentaires.
5. Feedbackify : Recueillez des commentaires par le biais d'enquêtes in-app, de suivis par e-mail et d'un chat en direct.

Outils d'analyse

1. UserGuiding : Analysez le comportement des utilisateurs et l'utilisation des produits pour identifier les possibilités d'amélioration.
2. Google Analytics : Suivez le trafic sur le site web, le comportement des utilisateurs et des taux de conversion.
3. Mixpanel : Analysez le comportement et l'engagement des utilisateurs sur différents canaux.
4. Amplitude : Suivez les parcours des utilisateurs et comprenez les indicateurs clés tels que la rétention et le churn.
5. Heap : Capturez automatiquement toutes les interactions de l'utilisateur, sans avoir recours à l'instrumentation.

Outils alimentés par l'IA

1. MonkeyLearn : Analysez des données textuelles à l'aide de techniques de traitement du langage naturel.
2. Google Cloud Natural Language API : Extrayez des informations des données textuelles, y compris l'analyse des sentiments et la reconnaissance des entités.
3. Amazon Comprehend : Analysez des données textuelles pour déterminer le sentiment, les entités, la syntaxe et les phrases clés.

Conclusion

La recherche utilisateur dans le SaaS est essentielle pour valider vos concepts de produits, accroître la satisfaction des clients et stimuler le développement des produits.

Envisagez de mener vos recherches à des étapes clés telles que la conception du produit, son lancement et ses mises à jour. Utilisez diverses méthodes, notamment des enquêtes, des entretiens, des tests de convivialité et des analyses, afin de recueillir des informations complètes.

N'oubliez pas non plus d'impliquer les équipes transversales dans le processus de recherche afin de garantir l'alignement et la mise en œuvre efficace des résultats, et d'utiliser des outils tiers si nécessaire.