Accélérer la croissance e-commerce par la recherche produit

TL;DR

J’ai co-piloté la stratégie de recherche visant à optimiser la Product Details Page de Youcom lors du cycle Upstream, en menant des entretiens utilisateurs avec 8 clients et en synthétisant les insights via de l’affinity mapping et de l’analyse comportementale. Cette recherche a structuré la roadmap produit du Q1 2023, en faisant émerger trois hypothèses priorisées selon l’impact utilisateur et la valeur business. J’ai formalisé la méthodologie de synthèse – codage des parcours par participant, mapping des insights par section de page, traduction des observations en hypothèses testables – afin d’aligner design, produit et engineering.

Lors du cycle Downstream, j’ai pris le rôle de designer unique sur la refonte de la galerie produit (Hypothèse #2), en assurant l’ensemble du processus, de l’exploration au test A/B. Cette initiative a généré +7,6 % de revenu par session et +5,6 % de taux de conversion, validés par des tests avant un déploiement complet au Q2 2023. En transformant la recherche en hypothèses actionnables et en définissant des métriques de succès claires, nous avons permis des décisions produit confiantes, basées sur la donnée, tout en créant un framework de recherche réutilisable pour les futures initiatives.

Rôle : Product Designer
• Upstream : co-lead recherche
• Downstream : designer unique
Période : Q4 2022 – Q2 2023 (~6 mois)
Équipe : 2 Product Designers, UX Writer, Product Owner, équipe Engineering
Impact :
• +7,6 % de revenu par session
• +5,6 % de taux de conversion
• +397 k R$ de revenu incrémental projeté pour 2023

Ancienne version de la PDP

Nouvelle PDP après optimisations UX & UI

Objectifs

• Comprendre les comportements utilisateurs grâce à des insights qualitatifs

• Prioriser les freins à la conversion selon leur impact et leur valeur business

• Générer des hypothèses validées, alignées avec les OKRs trimestriels

• Réduire la friction dans l’exploration produit et la prise de décision

• Mettre en place un framework de recherche réutilisable

• Valider les évolutions via des tests A/B avant déploiement

Cadrage du problème

Contexte

Youcom, marque de mode et lifestyle jeune, opère sur des canaux digitaux et physiques. La Product Tribe travaillait à faire évoluer l’expérience e-commerce sur les phases d’exploration et de considération du parcours client.
La Product Details Page constituait un point de conversion critique, mais les métriques indiquaient une sous-utilisation de ses éléments clés.

L’entreprise disposait de données quantitatives — heatmaps, analytics de clics, taux d’abandon — mais manquait d’insights qualitatifs pour interpréter les comportements utilisateurs. Ce manque limitait la priorisation et la prise de décision. Par ailleurs, la PDP avait évolué de manière organique, sans architecture de l’information cohérente, entraînant des expériences hétérogènes entre desktop et mobile. La pression concurrentielle (expériences visuelles plus engageantes) et les OKRs orientés conversion digitale rendaient nécessaire une approche structurée.

Problème & Objectifs

La PDP sous-performait malgré un trafic élevé et une forte intention d’achat. Les utilisateurs interagissaient peu avec des contenus pourtant essentiels : seuls 50 % des utilisateurs desktop et 35 % des utilisateurs mobile consultaient les informations produit, tandis que les modules de cross-selling atteignaient à peine 10–15 % de visibilité.
Sans validation qualitative, il existait un risque réel d’investir sur de mauvaises solutions.

Côté business, il fallait une roadmap guidée par la recherche pour identifier les opportunités à fort impact et valider les hypothèses avant développement. Côté utilisateur, l’enjeu était de mieux exposer l’information pertinente et de réduire la charge cognitive lors de la prise de décision. Les contraintes incluaient une capacité engineering limitée, des cycles de planification trimestriels et des dépendances techniques liées à des systèmes legacy.

Mon rôle

J’ai co-construit la stratégie de recherche durant le cycle Upstream, en structurant l’incertitude via une matrice CSD afin de partir d’hypothèses alignées plutôt que de questions dispersées. J’ai défendu une approche de recherche hybride pour croiser les signaux et limiter les biais de confirmation.
Lors de la phase de synthèse, j’ai structuré la méthodologie de débrief permettant de transformer les observations brutes en hypothèses priorisées et testables, servant de passerelle entre recherche et backlog produit. J’ai identifié le risque de lancer l’Hypothèse #3 sans validation suffisante, conduisant à un report stratégique plutôt qu’à une sur-allocation de ressources.
Pour l’Hypothèse #2, j’ai pris le rôle de designer unique en Downstream, en pilotant l’ensemble du process – de l’exploration au test A/B – tout en assurant l’alignement cross-fonctionnel et la définition de métriques de succès claires.

Décomposition de la PDP mettant en évidence les insights issus de la recherche et de l’audit UX

Matrice CSD reliant les initiatives de la roadmap aux cartes Kanban

Processus de design

Discovery & cadrage

L’équipe a démarré avec une matrice CSD pour faire émerger hypothèses et zones d’incertitude. Cet artefact collaboratif (Miro) a permis d’aligner ce que nous savions (objectifs business, OKRs), ce que nous supposions sans preuve (préférences et frustrations utilisateurs) et ce qui restait inconnu. La colonne “Doubts” est devenue notre backlog de questions de recherche.

J’ai mené une desk research et un benchmark concurrentiel pour analyser les patterns de PDP dans l’e-commerce mode Gen Z. À partir des enregistrements Hotjar, j’ai observé des rage clicks, des hésitations et des parcours de navigation, croisés avec les heatmaps révélant des chutes d’engagement. Cela a mis en évidence que des informations clés se situaient sous la ligne de flottaison pour 50–65 % des utilisateurs, et que les modules de cross-selling étaient rarement consultés.

Les enseignements ont été synthétisés dans un affinity map, servant de base au guide d’entretien utilisateur. Celui-ci combinait questions ouvertes sur les habitudes d’achat et questions ciblées sur la PDP existante, afin de collecter des données à la fois déclaratives et comportementales.

Exploration & Validation

Huit entretiens utilisateurs à distance ont été menés sur deux semaines, répartis équitablement entre desktop et mobile. Après l’échange, chaque participant réalisait un test d’utilisabilité modéré sur la PDP live. J’ai documenté les parcours via des captures d’écran et un code couleur pour identifier les patterns et frictions récurrentes.

La synthèse s’est faite via la reconstruction des parcours sur Miro, avec des post-its intégrant verbatims et moments clés. Les insights ont été mappés par section de PDP et priorisés selon leur fréquence et leur impact (points rouges pour l’impact utilisateur, bleus pour les paris design). Trois hypothèses testables ont émergé :

• • Hypothèse #1 (Quick win) : remonter les étoiles de notation pour augmenter l’interaction avec les avis
  • Hypothèse #2 (Fort impact, fort effort) : repenser la galerie photo en affichant toutes les images pour améliorer l’engagement et réduire la charge cognitive
  • Hypothèse #3 (Recherche complémentaire) : structurer les descriptions produit en sections scannables pour accélérer l’accès à l’information clé

Pour l’Hypothèse #2, j’ai exploré plusieurs layouts en low et mid-fi via croquis et critiques design, avant de consolider la direction retenue en prototypes high-fi, validés avec les stakeholders et l’équipe engineering.

Heatmap issue de Hotjar

Entretiens utilisateurs à distance

Wireframes exploratoires de la PDP

Conception UI & tests

J’ai assuré l’exécution finale du design pour l’Hypothèse #2, en concevant une galerie ouverte affichant toutes les images produit verticalement, supprimant la friction liée au carrousel identifiée en recherche. J’ai travaillé les états d’interaction (hover, zoom, sélection), optimisé les breakpoints responsive et assuré la cohérence avec le design system, tout en introduisant de nouveaux composants.

La solution a été documentée via des user stories et des critères d’acceptation couvrant les edge cases (images manquantes, ratios variés, chargements lents). Un test A/B de quatre semaines (mars-avril 2023) a comparé la nouvelle galerie à la version contrôle, avec un suivi hebdomadaire des métriques.

Impact & résultats

La refonte de la galerie photo a généré un impact business mesurable :

• +7,6 % de revenu par session (niveau de confiance 95 %)

• +5,6 % de taux de conversion (niveau de confiance 91 %)

• +397 k R$ de revenu incrémental projeté pour 2023

• Déploiement à 100 % du trafic au Q2 2023 après validation du test A/B

Au-delà des résultats chiffrés, le framework de recherche mis en place durant l’Upstream est devenu un modèle réutilisable pour les autres équipes. La matrice CSD, l’affinity mapping et la priorisation par hypothèses ont été adoptés au sein de la Product Tribe, accélérant les phases de discovery futures. Les hypothèses non priorisées (H#1, H#3) ont été documentées dans un repository partagé, permettant leur réutilisation sans duplication de recherche.

Les retours internes – Product Owner et engineering – ont souligné la clarté des livrables (user stories, critères d’acceptation, validation de faisabilité), réduisant les allers-retours et limitant le scope creep lors de l’implémentation.