Article original : Why Data Visualization is Important for UX Design
De nos jours, nous nous retrouvons à consommer d'énormes quantités d'informations, à un rythme sans précédent. Des transactions en ligne aux interactions sur les réseaux sociaux, en passant par la recherche scientifique, la complexité des données croît de manière exponentielle. Cela révèle un défi : comment transformer ces données brutes en informations exploitables.
C'est là que la visualisation de données entre en jeu. La visualisation de données est un concept très important que nous devrions tous considérer lors de la conception pour nos utilisateurs.
Dans cet article, vous apprendrez ce qu'est la visualisation de données, comment elle se rapporte à la conception UX, et les défis rencontrés lors de la conception pour la visualisation de données.
Qu'est-ce que la visualisation de données ?
La visualisation de données peut être définie comme la capacité à visualiser les données dans des conceptions. Cela peut être fait en utilisant des graphiques, des cartes, des tableaux, et ainsi de suite. La visualisation de données permet simplement aux utilisateurs de voir et de comprendre les données, sans solliciter excessivement leur esprit ou leurs yeux.
En exploitant le pouvoir de la perception visuelle, la visualisation de données permet aux individus et aux organisations d'obtenir des informations plus approfondies et de prendre des décisions éclairées.
Comment la visualisation de données se rapporte-t-elle à la conception UX ?
Vous vous demandez peut-être si et comment la visualisation de données se rapporte à la conception UX. Après tout, les données ne concernent-elles pas uniquement les chiffres ?
Elles sont bien liées ! Vous voyez, la visualisation de données ne concerne pas seulement les chiffres. Il s'agit de représenter ces chiffres de manière à ce qu'ils aient du sens pour l'utilisateur et l'aident également à prendre des décisions.
En tant que concepteurs UX, notre objectif principal est de résoudre un problème pour nos utilisateurs. Lorsque nous concevons pour la visualisation de données, nous réduisons la charge de parcourir d'énormes quantités de données pour nos utilisateurs et, en général, nous facilitons leur vie.
Pourquoi la visualisation de données est-elle importante ?
La visualisation de données est importante pour de nombreuses raisons, parmi lesquelles :
- Amélioration de la compréhension : La simple présentation de données peut confondre un utilisateur ou un client particulier. L'utilisation de visuels pour interpréter les données les rend plus faciles et plus amusantes à comprendre pour les utilisateurs.
- Communication des informations : La visualisation de données aide à communiquer des informations sur une plateforme numérique. Les utilisateurs pourront comprendre les données, les sources de données et comment elles sont analysées.
- Meilleure expérience utilisateur : Dans l'ensemble, la visualisation de données aide à garantir que votre utilisateur ait une meilleure expérience lors de l'interaction avec votre plateforme. Vous essayez généralement de faciliter leur vie et de réduire la surcharge d'informations.
- Prise de décision éclairée : Aider l'utilisateur à mieux comprendre les données le tiendra informé et l'aidera à prendre de meilleures décisions qui peuvent stimuler leurs activités.
Défis de la conception pour la visualisation de données
La visualisation de données est si facile à mal faire. En raison de la nature délicate des données et de leur ampleur, les concepteurs peuvent rencontrer certains défis lorsqu'ils tentent d'aider les utilisateurs à visualiser les données. Certains de ces défis incluent :
- Données volumineuses/complexes : La nature volumineuse des données peut rendre difficile leur représentation à l'aide de visuels. De plus, simplifier les données sans perdre d'informations peut être très délicat.
- Interface encombrée : Plus ou moins lié au point précédent, la nature écrasante des données peut rendre la conception encombrée. Parce que vous concevez avec beaucoup de données, vous pourriez finir par avoir une interface désordonnée, tout en essayant de tout mettre sur un écran. Vous devez trouver un moyen de vous assurer que vos interfaces utilisateur ne semblent pas encombrées par une surcharge d'informations.
- Utilisation de la couleur : Malgré le fait que nous voulons que l'interface soit visuellement attrayante, nous devons considérer le fait que les couleurs peuvent distraire les utilisateurs de l'intention globale, qui est de communiquer les données aux utilisateurs. Par conséquent, nous devrions trouver un moyen de trouver un équilibre, surtout lorsque nous différencions les catégories de couleurs et mettons en évidence les informations importantes.
- Contexte du public cible : Vous devez également considérer le contexte et la compréhension de votre public cible. Certains utilisateurs peuvent ne pas avoir de connaissances techniques, il serait donc préférable de ne pas utiliser de jargon lors de la conception pour eux.
Comment concevoir efficacement pour la visualisation de données
Pour concevoir efficacement pour la visualisation de données et interpréter correctement les données pour vos utilisateurs, vous devriez considérer ces conseils :
Définir le but
Tout d'abord, vous voudrez définir votre but pour la conception. Il s'agit d'une étape courante dans la plupart des conceptions. Vous devez comprendre le but de la visualisation – est-ce pour transmettre des tendances, surveiller la croissance de l'entreprise, etc.
De plus, considérez le domaine, les exigences et les contraintes possibles. Cela vous aidera à déterminer le meilleur type de visualisation à utiliser.
Par exemple, disons que vous concevez une visualisation de données pour une plateforme de suivi des réseaux sociaux. Le but ici est de suivre la croissance du compte de réseau social, de noter quels posts sont les plus engagés, et de fournir des informations exploitables pour aider l'utilisateur à prendre des décisions qui stimuleront davantage le compte.
Connaître votre public
Un autre conseil pour concevoir efficacement est de connaître votre public. Vous devez comprendre ce dont votre public a besoin avant de déterminer comment les aider.
Vous pouvez mener des recherches sur le type de personnes qui utiliseraient l'outil de visualisation de données pour le domaine sur lequel vous travaillez.
En utilisant le même exemple que le premier conseil, votre public serait généralement des gestionnaires de réseaux sociaux, des ambassadeurs de marque, ou d'autres personnes qui travaillent principalement dans l'espace des réseaux sociaux. Notez que le public peut varier en termes d'âge, d'expertise et de préférences personnelles.
Choisir le type de visualisation
Ici, vous choisissez le meilleur type de visualisation pour transmettre vos informations. Vous pouvez décider d'utiliser des graphiques à barres, des tableaux, des graphiques, etc., pour représenter vos données.
En continuant avec notre exemple, vousoudriez sélectionner des visualisations qui représentent efficacement les progrès dans le temps, telles que des graphiques à barres, des graphiques de progression, et ainsi de suite. Vous pourriez également vouloir analyser des données clés telles que les followers actifs. Utiliseriez-vous un graphique à barres ou un graphique linéaire pour ce faire ? C'est ce que choisir le type de visualisation implique.
Exemples de quelques graphiques de visualisation de données. Image de [OpenClassrooms](https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Fopenclassrooms.com%2Fen%2Fcourses%2F4555961-apply-metrics-to-design-decisions%2F5403056-decide-on-an-approach-to-present-information&psig=AOvVaw11EJaN3uJ8zzLGJ7VRciQd&ust=1685717146266000&source=images&cd=vfe&ved=0CBEQjRxqFwoTCKjA--nov8CFQAAAAAdAAAAABAR)_
Avoir une mise en page intuitive et simple
Ici, vous devrez réfléchir au type de mise en page que vous souhaitez utiliser pour votre conception. Vous voudrez opter pour une mise en page simple qui aidera vos utilisateurs à comprendre facilement les visuels.
Pour la visualisation de données des réseaux sociaux, vous pourriez vouloir :
- Incorporer une hiérarchie claire des éléments en utilisant la taille, les couleurs et le placement.
- Utiliser des motifs familiers comme des icônes ou des symboles, pour représenter différentes métriques de réseaux sociaux.
- Adopter une approche minimaliste en affichant uniquement les informations essentielles.
- Concevoir un système de navigation clair afin que les utilisateurs comprennent toujours leur position actuelle sur l'application.
Avoir une mise en page intuitive peut aider à réduire la surcharge d'informations pour vos utilisateurs. Lorsque les éléments sont disposés de manière logique et que la visualisation est simple et exempt de désordre, vos utilisateurs sont sûrs d'avoir une excellente expérience.
Utiliser des couleurs accessibles
Ensuite, choisissez des couleurs qui sont faciles pour les yeux. En dehors de l'arrière-plan et des couleurs primaires, vous pourriez utiliser un codage de couleurs pour différencier les différentes métriques/éléments.
Par exemple, vous pourriez décider d'obtenir la démographie de genre du public pour le compte de réseau social. Pour représenter ces données, vous pourriez utiliser un graphique circulaire (donut), et choisir différentes couleurs pour représenter les genres.
Un exemple de graphique circulaire avec chaque élément différencié par des couleurs.
Veuillez noter que l'accessibilité ne concerne pas seulement les personnes handicapées. Assurez-vous d'utiliser des couleurs qui ne distraient pas l'utilisateur des éléments et informations importants. Vous pouvez utiliser la règle 60-30-10 pour choisir une palette de couleurs qui améliore la compréhension et aide à l'interprétation.
Un tableau de bord de visualisation de données
Exemple de tableau de bord pour un outil de visualisation de données
L'image ci-dessus montre un tableau de bord pour un outil de visualisation de données de réseaux sociaux. Le tableau de bord contient des métriques de performance, des analyses des likes, des followers et des commentaires sur le compte. Le tableau de bord contient également les données démographiques du public, les taux d'engagement et l'activité des posts.
Toutes ces informations sont des données analytiques importantes qui sont utiles au propriétaire du compte.
Vous pouvez voir comment des graphiques et des graphiques à barres sont utilisés pour interpréter les données. Imaginez avoir une grande liste qui contient les données démographiques de chaque utilisateur, chaque like et commentaire posté, chaque personne qui a interagi avec chaque post, et ainsi de suite. Ce serait un peu écrasant et difficile à parcourir pour trouver des informations.
Conclusion
La personne moyenne consomme environ 40 à 75 gigaoctets de données par jour. Maintenant, c'est assez énorme. Imaginez devoir assimiler cette énorme quantité de données à travers des interfaces encombrées et désorganisées. Cela rendrait difficile la compréhension et l'interprétation des données.
En tant que concepteurs, c'est notre travail de faciliter les expériences des utilisateurs lors de l'interaction avec nos produits. Nous devons nous concentrer et aligner nos choix de conception avec le but et le public, ainsi que d'évaluer continuellement nos visualisations pour nous assurer qu'elles communiquent efficacement les informations et informent de manière appropriée les spectateurs. N'oubliez pas, cela s'améliore avec la pratique.
Merci d'avoir lu !