L'augmentation de la p\u00e9n\u00e9tration de l'internet, la multiplication et la diversification des appareils connect\u00e9s, ainsi qu'un stockage data moins cher et plus accessible, sont autant de facteurs qui contribuent \u00e0 accro\u00eetre le volume d'interactions entre les utilisateurs data. Data n'est plus r\u00e9serv\u00e9 aux nerds ; il est devenu crucial pour de nombreuses organisations. Avant l'explosion actuelle du data, les produits num\u00e9riques \u00e9taient principalement con\u00e7us sur la base d'une intuition cr\u00e9ative. Mais alors que le data \u00e9tait autrefois utilis\u00e9 uniquement pour mesurer les performances, les objectifs de revenus et les taux de conversion, aujourd'hui, les entreprises disposant d'un solide data historique peuvent \u00e9galement l'utiliser pour la cr\u00e9ation de contenu.<\/p>\n
En fait, la cr\u00e9ation de contenu est devenue de plus en plus importante pour les entreprises en croissance. \u00c0 tel point que nous pensons qu'elle devrait \u00eatre une priorit\u00e9 absolue pour la direction, car elle est essentielle \u00e0 la r\u00e9ussite des entreprises d'aujourd'hui.<\/p>\n<\/div>
N'utilisez pas data \u00e0 l'aveuglette : restez humain<\/h2><\/div>Pour obtenir un avantage concurrentiel, le contenu peut \u00eatre utilis\u00e9 pour optimiser le classement des mots cl\u00e9s dans les moteurs de recherche. En utilisant les bons mots-cl\u00e9s, les bonnes phrases et les bonnes images sur les pages de renvoi, les entreprises peuvent obtenir un meilleur classement dans les pages de r\u00e9sultats des moteurs de recherche (SERP). Les moteurs de recherche captent ces signaux et classent votre site web plus haut. De plus, une meilleure pertinence pour les utilisateurs augmente l'engagement et les conversions.<\/strong>.<\/p>\n<\/div>\u201cNous devons passer d'une conception data-driven \u00e0 une conception data\u201d.\u201d<\/h2><\/div>\u00c0 l'\u00e8re de la surcharge data, chaque \u00e9l\u00e9ment de contenu cr\u00e9atif re\u00e7oit un retour d'information imm\u00e9diat, directement du march\u00e9 et des utilisateurs. \u00c0 l'\u00e9poque, il fallait des mois pour que les effets d'une cr\u00e9ation se fassent sentir. Aujourd'hui, data peut \u00eatre utilis\u00e9 pour \u00e9viter les mauvaises d\u00e9cisions en mati\u00e8re de conception et comme levier dans les discussions internes (gagnez cette discussion avec votre patron !).<\/p>\n
Bien que le data soit essentiel, c'est le concepteur qui doit piloter la conception, et non le data. En suivant aveugl\u00e9ment la data, on risque d'\u00e9touffer une conception de qualit\u00e9, voire d'aboutir \u00e0 une exp\u00e9rience utilisateur fragment\u00e9e et d\u00e9sordonn\u00e9e.<\/p>\n
Data doit vous aider \u00e0 prendre des d\u00e9cisions en mati\u00e8re de conception. Il peut vous aider \u00e0 vous concentrer sur ce qui compte vraiment et sur ce qui doit \u00eatre am\u00e9lior\u00e9. Il peut \u00e9clairer la strat\u00e9gie lorsque les concepteurs UX interpr\u00e8tent le data pour prendre des d\u00e9cisions intelligentes (sans se contenter de faire aveugl\u00e9ment ce que le data leur dit de faire).<\/p>\n
\u00c0 Artefact, nous pensons que data-<\/strong>inform\u00e9<\/i>, et non data-pilot\u00e9<\/i><\/strong>, la cr\u00e9ation de contenu est la voie \u00e0 suivre<\/strong>. Data devrait \u00eatre un moyen d'aider et d'informer le processus de cr\u00e9ation.<\/strong>. Le cerveau humain est ce qui distingue votre cr\u00e9ation de celle de vos concurrents.<\/p>\n<\/div>Fournir un contexte en tant qu'analyste Data<\/h2><\/div>En tant qu'analyste data, il est important de fournir aux concepteurs des data exploitables afin qu'ils puissent lib\u00e9rer leur cr\u00e9ativit\u00e9. La premi\u00e8re \u00e9tape consiste \u00e0 fournir des informations centr\u00e9es sur l'utilisateur par le biais d'informations explicites et implicites data<\/strong>. La data explicite est la data qu'un utilisateur partage dans le but de personnaliser son exp\u00e9rience, par exemple en aimant une vid\u00e9o ou en \u00e9valuant un film. La mention explicite data r\u00e9v\u00e8le les pr\u00e9f\u00e9rences de l'utilisateur.<\/strong>. Il s'agit de l'information la plus facile \u00e0 comprendre pour un concepteur et sur laquelle il peut agir.<\/p>\nLa valeur implicite data est plus compliqu\u00e9e, car elle est comportemental data et n'exprime pas d'informations concr\u00e8tes<\/strong>. C'est pourtant l'information que les entreprises recherchent le plus souvent. data implicite ou involontaire (par exemple, data laiss\u00e9e derri\u00e8re lorsqu'un utilisateur navigue sur un formulaire et l'abandonne) est porteuse de sens et montre une relation entre les interactions et les \u00e9l\u00e9ments.<\/strong>. Ce type de data d\u00e9termine la r\u00e9ussite ou l'\u00e9chec d'un projet.<\/p>\nL'\u00e9tape suivante consiste \u00e0 d\u00e9terminer comment data peut \u00eatre utilis\u00e9e de mani\u00e8re significative par un concepteur. Data doit \u00eatre exploit\u00e9e pour des cas d'utilisation concrets afin d'am\u00e9liorer l'exp\u00e9rience de l'utilisateur. Il est important de r\u00e9soudre les points de douleur critiques et d'anticiper les intentions de l'utilisateur en suivant son parcours.<\/strong>. Un bon analyste data peut montrer au concepteur o\u00f9 placer le bon contenu au bon moment gr\u00e2ce \u00e0 un briefing clair, contextuel et exploitable<\/strong>.<\/p>\nEnfin, pour que ce processus fonctionne efficacement, il est important de cr\u00e9er une boucle de r\u00e9troaction parfaite et mesurable<\/strong>. Elle doit \u00eatre it\u00e9rative, afin de tirer les le\u00e7ons des exp\u00e9riences et de recommencer sans cesse sur la base de nouvelles data connaissances. Un concepteur doit comprendre que personne ne peut livrer le Saint-Graal du premier coup. Pour parvenir \u00e0 une boucle de r\u00e9troaction presque parfaite, le processus doit comprendre les \u00e9l\u00e9ments suivants : la recherche comme base ; la traduction en data contextuelles et exploitables ; des essais et des erreurs continus.<\/strong>.<\/p>\n<\/div>Yin-Yang<\/h2><\/div>Lorsque l'on utilise data pour \u00e9clairer le processus de cr\u00e9ation, il est essentiel de trouver un \u00e9quilibre parfait. Un concepteur exp\u00e9riment\u00e9 sait quand il doit faire preuve de cr\u00e9ativit\u00e9 et quand il doit valider son \u201cintuition\u201d en utilisant les m\u00e9thodes appropri\u00e9es de collecte de data. Il n'existe pas de m\u00e9thode de travail id\u00e9ale ou d'\u00e9tape pr\u00e9cise dans le processus de cr\u00e9ation o\u00f9 il convient d'utiliser data ou de suivre son instinct.<\/strong>. Il s'agit de trouver le bon contexte, d'\u00eatre centr\u00e9 sur l'utilisateur et, surtout, de distinguer votre contenu de celui de vos concurrents.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"23 f\u00e9vrier 2021
\nAlors que data \u00e9tait autrefois utilis\u00e9 uniquement pour mesurer les performances, les objectifs de revenus et les taux de conversion, aujourd'hui, les entreprises disposant d'un historique data solide peuvent \u00e9galement l'utiliser pour la cr\u00e9ation de contenu. Daniel de Vos, Manager Data & Analytics chez Artefact Netherlands, vous explique comment. <\/p>","protected":false},"featured_media":52351,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-52346","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/52346","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/52351"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=52346"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=52346"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=52346"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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Aujourd'hui, data peut \u00eatre utilis\u00e9 pour \u00e9viter les mauvaises d\u00e9cisions en mati\u00e8re de conception et comme levier dans les discussions internes (gagnez cette discussion avec votre patron !).<\/p>\n Bien que le data soit essentiel, c'est le concepteur qui doit piloter la conception, et non le data. En suivant aveugl\u00e9ment la data, on risque d'\u00e9touffer une conception de qualit\u00e9, voire d'aboutir \u00e0 une exp\u00e9rience utilisateur fragment\u00e9e et d\u00e9sordonn\u00e9e.<\/p>\n Data doit vous aider \u00e0 prendre des d\u00e9cisions en mati\u00e8re de conception. Il peut vous aider \u00e0 vous concentrer sur ce qui compte vraiment et sur ce qui doit \u00eatre am\u00e9lior\u00e9. Il peut \u00e9clairer la strat\u00e9gie lorsque les concepteurs UX interpr\u00e8tent le data pour prendre des d\u00e9cisions intelligentes (sans se contenter de faire aveugl\u00e9ment ce que le data leur dit de faire).<\/p>\n \u00c0 Artefact, nous pensons que data-<\/strong>inform\u00e9<\/i>, et non data-pilot\u00e9<\/i><\/strong>, la cr\u00e9ation de contenu est la voie \u00e0 suivre<\/strong>. Data devrait \u00eatre un moyen d'aider et d'informer le processus de cr\u00e9ation.<\/strong>. Le cerveau humain est ce qui distingue votre cr\u00e9ation de celle de vos concurrents.<\/p>\n<\/div> En tant qu'analyste data, il est important de fournir aux concepteurs des data exploitables afin qu'ils puissent lib\u00e9rer leur cr\u00e9ativit\u00e9. La premi\u00e8re \u00e9tape consiste \u00e0 fournir des informations centr\u00e9es sur l'utilisateur par le biais d'informations explicites et implicites data<\/strong>. La data explicite est la data qu'un utilisateur partage dans le but de personnaliser son exp\u00e9rience, par exemple en aimant une vid\u00e9o ou en \u00e9valuant un film. La mention explicite data r\u00e9v\u00e8le les pr\u00e9f\u00e9rences de l'utilisateur.<\/strong>. Il s'agit de l'information la plus facile \u00e0 comprendre pour un concepteur et sur laquelle il peut agir.<\/p>\n La valeur implicite data est plus compliqu\u00e9e, car elle est comportemental data et n'exprime pas d'informations concr\u00e8tes<\/strong>. C'est pourtant l'information que les entreprises recherchent le plus souvent. data implicite ou involontaire (par exemple, data laiss\u00e9e derri\u00e8re lorsqu'un utilisateur navigue sur un formulaire et l'abandonne) est porteuse de sens et montre une relation entre les interactions et les \u00e9l\u00e9ments.<\/strong>. Ce type de data d\u00e9termine la r\u00e9ussite ou l'\u00e9chec d'un projet.<\/p>\n L'\u00e9tape suivante consiste \u00e0 d\u00e9terminer comment data peut \u00eatre utilis\u00e9e de mani\u00e8re significative par un concepteur. Data doit \u00eatre exploit\u00e9e pour des cas d'utilisation concrets afin d'am\u00e9liorer l'exp\u00e9rience de l'utilisateur. Il est important de r\u00e9soudre les points de douleur critiques et d'anticiper les intentions de l'utilisateur en suivant son parcours.<\/strong>. Un bon analyste data peut montrer au concepteur o\u00f9 placer le bon contenu au bon moment gr\u00e2ce \u00e0 un briefing clair, contextuel et exploitable<\/strong>.<\/p>\n Enfin, pour que ce processus fonctionne efficacement, il est important de cr\u00e9er une boucle de r\u00e9troaction parfaite et mesurable<\/strong>. Elle doit \u00eatre it\u00e9rative, afin de tirer les le\u00e7ons des exp\u00e9riences et de recommencer sans cesse sur la base de nouvelles data connaissances. Un concepteur doit comprendre que personne ne peut livrer le Saint-Graal du premier coup. Pour parvenir \u00e0 une boucle de r\u00e9troaction presque parfaite, le processus doit comprendre les \u00e9l\u00e9ments suivants : la recherche comme base ; la traduction en data contextuelles et exploitables ; des essais et des erreurs continus.<\/strong>.<\/p>\n<\/div> Lorsque l'on utilise data pour \u00e9clairer le processus de cr\u00e9ation, il est essentiel de trouver un \u00e9quilibre parfait. Un concepteur exp\u00e9riment\u00e9 sait quand il doit faire preuve de cr\u00e9ativit\u00e9 et quand il doit valider son \u201cintuition\u201d en utilisant les m\u00e9thodes appropri\u00e9es de collecte de data. Il n'existe pas de m\u00e9thode de travail id\u00e9ale ou d'\u00e9tape pr\u00e9cise dans le processus de cr\u00e9ation o\u00f9 il convient d'utiliser data ou de suivre son instinct.<\/strong>. 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