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Méthodes mixtes chez LANDR :
En avant la musique !

Contexte

J’ai eu la chance de faire partir de l’aventure LANDR, qui est une entreprise montréalaise spécialisée dans la création d’outil en ligne pensés pour les musiciens. Etant fasciné par la musique et son impact utilisateur (tellement que j'ai rédigé un article scientifique dessus), j’ai pu mettre en place bon nombre de projets de recherche utilisateur. Il y avait tout à faire et j’étais le seul UX Researcher, autant dire que c’était un vrai terrain de jeu !

Pour l'un de mes premiers projets, j'ai donc géré l’effort de recherche pour mieux comprendre l’expérience utilisateur sur le produit le plus important de LANDR : le mastering via Intelligence Artificielle.

Rôle : Réalisation de l'ensemble de la recherche utilisateur, en collaboration avec David Magère & Karim Dahou (Product Designers), Marc-André Veronneau (Head of Product Design), Louis Thompson-Amadei (Product Marketing Manager) and Patrick Bourget (Product Director)
Méthodologie : Questionnaire, test utilisateurs
Outils : Typeform, Figma, Notion, Google Meet
Durée : Environ 2 mois

Compréhension du sujet

Pour mieux comprendre le contexte il faut comprendre l’outil de Mastering en lui-même.

Pour résumer très grossièrement, le mastering est le processus par lequel on retravaille les différentes parties d’un morceau (batterie, voix, basse, …) pour le préparer à la distribution et qu’il sonne tout aussi bien sur Spotify dans votre voiture que sur Apple Music sur votre smartphone !

Ce processus, qui traditionnellement est fait par un ingénieur spécialisé dans le domaine, avait comme désavantage d’être onéreux et de prendre du temps. C’est en proposant un service similaire, réalisé via intelligence artificielle pour une fraction du coût et du temps, que LANDR s’est fait connaître dans le domaine de la musique. Et c’est sur cet outil incroyable que j’ai eu la chance de faire mes armes auprès de LANDR !

J’ai donc décidé d’apporter à l’équipe produit les réponses les plus pertinentes à cette question en proposant une étude avec une double approche : des tests utilisateurs auprès de personnes qui ne connaissaient pas le service de mastering automatisé et un questionnaire pour les utilisateurs actuels du service.

Méthodes mixtes

Mais pourquoi donc faire une méthode mixte avec utilisateurs et prospects ? Premièrement car les objectifs de recherche étaient si larges qu’il me semblait nécessaire de séparer ces deux groupes, qui n’ont pas du tout la même approche du produit. Les sujets et problématiques abordés par chacun seraient en effet trop différent. Et deuxièmement, parce que l’équipe produit n’avait aucune info préliminaire qualitative ou quantitative sur ces sujets, j’ai donc pris l’initiative d’en fournir pour améliorer la compréhension du projet.

Pour les personnes découvrant le mastering automatisé, quelle a été leur compréhension du service ? Quels éléments de l’User Flow ont été source de frustration ou de confusion ?

Pour les personnes utilisant le service, quelle était leur opinion du service ? Quels étaient leur pain points ? Quels seraient les prochaines features les plus pertinentes à prioriser ?

J’ai donc recruté 7 participants proches de nos personas pour la partie qualitative de cette étude et sollicité plus de 850 participants pour la partie quantitative. Et le plus facile à faire n’était pas nécessairement celui qu’on pourrait croire..!

Tests Utilisateurs

Pour les tests utilisateurs, j’ai tout simplement utilisé la version live du site et de demander aux participants de suivre le parcours classique, depuis l’inscription jusqu’à la page de paiement finale. Cela m’a permis d’avoir le retour le plus proche possible du réel, la seule chose qui compte vraiment dans la recherche UX ! La variable la plus “biaisante” étant vraiment la présence du Researcher (moi, donc :) ). Il aurait été intéressant d’effectuer ces tests dans un cadre non-modéré, afin de supprimer également le biais de l’observation directe. Mais en termes de contraintes de temps et d’argent, effectuer les tests utilisateurs via Google Meet répondaient lieux au besoin de l’équipe.

Les résultats de cette partie de l’étude ont été globalement satisfaisants : tous les utilisateurs ont réussi à faire le mastering de leur son sans encombre et atteindre la page de pricing ! 🎉

De nombreux éléments ont cependant été identifiés dans le parcours de sign-up et la page de pricing, principalement au niveau du copy qui gagnerait à être plus clair.

Par exemple : plusieurs utilisateurs connaissaient le processus de mastering “traditionnel”, mais pas celui via IA…Ce qui les a conduit à supposer que le mastering durerait plusieurs heures ou jours, alors qu’il ne dure que quelques minutes en réalité ! Cela était également dû à une absence totale de référence fournie aux prospects, qui n’ont alors aucune autre idée que leur modèle mental existant pour juger ce nouveau produit.

Questionnaire

Pour le questionnaire, ’ai pu solliciter notre base d’utilisateurs et leur soumettre un lien Typeform validé auparavant par l’équipe de marketing. En effet, j’ai remarqué au fil de mes diverses expériences que les équipes marketing et UX ont des méthodes en commun même si leur objectif est différent.

C’était donc une parfaite occasion pour collaborer et brainstormer afin de proposer des questions qui soient pertinents pour tout le monde. Cela réduit aussi la charge de mails envoyés aux utilisateurs et augmente le taux de réponses !

Les réponses à ce questionnaire, étaient très intéressantes à la fois car elle permettaient d’apporter des informations sur l’état actuel de la perception de l’outil, d’aider à la prioritisation de la roadmap (qui a été impactée directement par ces tests) mais également de fournir des insights inattendus concernant l’utilisation de l’outil.

Un des insights les plus intéressants par exemple était d’apprendre que la plus fréquente alternative au Mastering automatisé de LANDR n’était pas un autre service de Mastering concurrent, mais bel et bien un ingénieur de son, suivi ensuite de l’utilisateur qui effectue le mastering lui-même. Et ce, indépendamment de leur revenu en tant qu’artiste ! Cet information a un impact important, par exemple sur la communication : on ne s’adresserait effectivement pas de la même manière si on veut convaincre un utilisateur de quitter un concurrent ou si on veut le convaincre de passer de l’humain à la machine…

Conclusion

Je ne peux bien évidemment pas communiquer tous les retours observés mais ils étaient assez intéressants pour que je fasse une présentation auprès de toute la compagnie pour les partager. Pas mal pour un premier projet UXR au sein d’un compagnie :)

Cela restera un de mes moments forts au sein de LANDR, car il m'a permis de mettre en place une méthodologie mixte et d’aider à définir les bonnes questions auprès des bonnes personnes. Présenter à l’ensemble de LANDR était également un parfait exercice d’évangélisation et a permis en peu de temps de communiquer les avantages d’une recherche UX systématique, même sur des produits existants.

SI j’avais pu, j’aurais couplé ce process avec un test de prototype sur des features à venir. Mais encore une fois, les contraintes de temps ne permettaient pas de tester cela ici. Pour une autre fois, donc !

Merci pour la lecture !