Pourquoi il est important de tester l'UX et la rétention

Un produit fort n'est pas seulement une « fiche », mais surtout une expérience compréhensible et un retour. L'UX est responsable de la rapidité avec laquelle l'utilisateur atteint la valeur (aha-moment), la rétention - si elle revient à cette valeur à nouveau. Les tests de système UX et de rétention transforment les suppositions en hypothèses vérifiables et affectent directement ARPU/LTV. Ci-dessous, un hyde pratique : quoi mesurer, comment tester et quels pièges contourner.

1) Base : qu'est-ce qu'un « bon UX » et un « holding »

UX (User eXperience) : temps et frottement à la valeur : navigation claire, textes compréhensibles, disponibilité, pas de « patterns sombres ».

Rétention : proportion d'utilisateurs retournant à la D1/D7/D30 (ou par semaine), ainsi que « rétention active » - retour avec une action ciblée (par exemple, mise, session dans le jeu, achat).

Pourquoi important :

1. L'UX réduit les pertes de CAC pendant la phase d'onbording.

2. La rétention augmente LTV sans « rattraper » le budget.

3. Les deux indicateurs sont l'assurance contre les rejets « cosmétiques » qui n'ont aucun effet commercial.

2) Le cadre des métriques

North Star Metric (NSM) : une métrique de valeur (par exemple, « kol-in-fined target sessions/compte/semaine »).

HEART : Happ....( CSAT/NPS), Engagement (fréquence/durée), Adaptation (nouveaux actifs), Retrait (retours), Échec (erreurs/temps/conversion).

AARRR: Acquisition → Activation → Retention → Revenue → Referral.

Guardrails : crash/ANR, plaintes, vitesse, RG/éthique (pas de « patterns sombres »), accessibilité (WCAG).

3) Télémétrie : Que loger par défaut

Onbording : visionnage de l'écran d'accueil, fin du tutoriel, CUS/profil, premier acte clé (FTUE/FTB/FTD).

Navigation/recherche : clics sur le menu, résultats vides, retours en arrière, temps jusqu'à l'écran souhaité.

Chemins critiques : Constructeur (Bet Builder/Building Panier), décoration, cache/paiement.

Sessions : longueur, fréquence, fenêtres de jour, sessions « nocturnes ».

Erreurs/latence : p95/99 par API clé, temporisation, clics répétés (signe de friction).

RG/éthique : limites incluses, « chèques de réalité », promo opt-out.

4) Recherche UX : méthodes qualitatives

Tests d'utilisabilité (5-8 répondants par scénario) : nous pensons à voix haute, nous enregistrons les « échecs du modèle » (où la personne ne comprend pas quoi faire ensuite).

Cartes de clics/cartes thermiques/scroll-maps : ce qui ignore où sont les « zones aveugles ».

Recherche journalière/interview JTBD : « Quel travail l'utilisateur embauche-t-il le produit ? »

Serevei : CES (facilité), CSAT (satisfaction), NPS (recommandation).

Disponibilité : Vérifiez le contraste, la taille des polices, les focus, la navigation sans souris/son.

5) Expériences : Comment vérifier les hypothèses

Tests A/B : une variable est une comparaison. Puissance minimale (puissance ≥ 0. 8), une durée prédéterminée et une métrique.

Tests multitâches et factoriels : quand vous devez comparer plusieurs options (icônes, textes, ordre des étapes).

Sortie Canaries/Shadow : une course sur une petite fraction du trafic pour les tehrisques.

Tests de cohorte : évaluation de la rétension à long terme (W1/W4/W8), CUPED pour réduire la variance.

Ficheflagi : Désactivation/activation instantanée sans sortie.

Statistiques (brièvement) : Taille de l'échantillon ≈ ((z _ {α/2} + z _ {β}) ^ 2\cdot 2 σ ^ 2/\Delta ^ 2) où (Δ) est l'effet le plus faible. Pour les lobes - utiliser des estimations binomiales/Wilson, pour le temps - tests non paramétriques (Mann-Whitney).

6) Analyse de cohorte : lire correctement

Retraite curve : la cible est « l'étagère qui tombe et se stabilise », pas « glisser vers zéro ».

Facteur de sticky : DAU/MAU (parfait 0. 2–0. 6 selon le domaine).

Activation→Retention : la croissance de D1 sans croissance de D7/D30 est un signe de « sucre » (motivation erronée, bonus trop agressifs).

Segments : source de trafic, plateforme, pays, heure de connexion - différents profils de rétention nécessitent des solutions UX différentes.

7) Barrières UX typiques et fixations rapides

Long chemin vers la valeur : raccourcir les étapes, sceller les écrans, donner « par défaut smart ».

Textes incompréhensibles : microcrédit avec exemples ("qu'est-ce que ça veut dire ? "), les indices de l'inline.

Congestion : rangez le secondaire, ajoutez l'espace vide, les grands CTA.

Faible rétroaction : états « téléchargement/succès/erreur », écrans skeleton, toasts locaux.

Longue vitesse : optimisation des images/cache, débouns, queues d'interrogation.

Mauvaise recherche/filtres : remplissage automatique, dernières requêtes, filtres enregistrés.

8) Rétention : ce qui augmente réellement le rendement

Scénarios de « retour » (re-entry) : condensé « quoi de neuf pour toi », rappels d'une action en cours (pas de pression).

Progrès et personnalisation : « continuer du terrain », recommandations sur le comportement passé.

Calendrier des événements : raisons de revenir (events/saisons/vie-événements) + plan visible.

Formation par site : micro-tutoriels sous l'action, « illumination » des possibilités inexploitées.

Communications : e-mail/push/messagers avec caps de fréquence, pertinence> fréquence, opt-out léger.

Des mécaniciens honnêtes : sans les « patterns sombres » et les minuteries obsessionnelles, cela ramènera les clics à court terme, mais tuera le NPS et la rétention à long terme.

9) Guardrails : comment ne pas faire de mal

Ceux : crash/ANR, p95 latency, erreurs de paiement.

Éthique/RG : ne pas stimuler la « course », garder les limites de temps/argent disponibles, respecter le silence la nuit.

Expérience client : plaintes/désistements/notes faibles - ligne rouge pour arrêter l'expérience.

10) Cas pratiques (simplifiés)

Case « Onbording est plus court de 2 pas » : − 25 % du temps avant la première action clé, D1 ↑ 4 pp, D7 sans changement → ont ajouté des indices « au 2ème jour » au lieu d'un long tutorial.

Case « Résultats de recherche vides » : ont ajouté « requêtes similaires » et « dernières trouvées » → conversion de la recherche à l'action + 12 %, plaintes − 30 %.

Case « Pushi à l'horaire » : remplacé « tous les soirs » par « par événement et intérêt » → D7 + 2 p.p., retrait − 40 %.

11) Chèque de lancement du programme UX/Retraite

Instrumentation

Schéma des événements : onbording, chemins clés, erreurs, vitesse.
Dashboards : FTUE, conversion par étapes, D1/D7/D30, DAU/WAU/MAU, facteur sticky.
Attribution/segments : canal, plateforme, pays, version.

Recherche

Séances d'utilisation sur 3 scénarios clés.
Interview de JTBD ; sondages réguliers CES/CSAT/NPS.
Audit de disponibilité (contraste, navigation, texte alternatif).

Expériences

Registre des hypothèses (priorité ICE/PIE).
Ficheflags, canaris, modèles A/B, plan de puissance.
Guardrails et critères d'arrêt.

Opérations

Rituel « hebdomadaire rétro » sur les cohortes et la dette UX.
Backlog de dette UX avec SLA.
Politique des communications (fréquence/heures silencieuses/opt-out).

12) Erreurs qui se produisent le plus souvent

Compter les clics « au lieu » de la valeur. Métriques de vanité ≠ avantages alimentaires.

Changer une douzaine de choses tout de suite. Je ne sais pas ce qui a marché.

Ignorer les frictions mineures. Une seconde à une seconde - et c'est déjà − 10 % de conversion.

Gagner « à la valeur p ». Regardez l'effet et la rétention, pas seulement la signification statistique.

Courir la rétention avec des promotions. D1 grandit, D30 tombe - vous êtes « sucré », pas amélioré UX.

13) Mini-fourrure de formules

Maintien de la cohorte du jour t : (R_t =\frac {\text {actif le jour} t} {\text {installé le jour 0}}).

DAU/MAU : collant ≈ DAU/MAU.

Taille de l'échantillon pour A/B selon la proportion p : (n\approx\frac {2 p (1-p) (z_{α/2}+z_{β}) ^ 2} {\Delta ^ 2}).

Correction CUPED : (Y ^ = Y -\theta (X -\bar {X})), où (X) est un covariat prétest.

Les tests UX et de rétention sont une discipline qui relie la recherche, l'analyse et l'expérimentation. L'équipe qui gagne :

1. formule clairement la valeur (NSM) et pose la télémétrie, 2. teste régulièrement des scénarios humains, 3. lance un A/B soigné avec guardrails, 4. lit les cohortes, pas les « moyennes », 5. respecte l'utilisateur en évitant les « schémas sombres ».

Ainsi, vous augmentez la conversion, développez la rétention à long terme et - par conséquent - LTV, sans sacrifier la confiance dans le produit.