Analyse data & refonte UX d’une fonctionnalité de recommandation personnalisée

Analyse croisée quanti/quali sur une fonctionnalité dégradée — taux de rebond +15 pts, conversion ÷2 — 6 irritants cartographiés, 5 recommandations et parcours idéal repensé.
Périmètre
Seconde Peau est une plateforme e-commerce (fictive) spécialisée dans la vente de vêtements de seconde main. L’équipe produit avait récemment déployé une fonctionnalité de recommandation personnalisée basée sur les préférences utilisateurs.
Suite au lancement, les
performances du site se sont dégradées : baisse du taux de conversion, hausse du taux de rebond et augmentation des plaintes.
Le périmètre comprenait : une analyse des données, une étude des retours utilisateurs, un diagnostic UX complet, une refonte du parcours de personnalisation et des recommandations.
Objectifs principaux
  • comprendre l’origine de la baisse de conversion;
  • identifier les problèmes UX structurels liés à la nouvelle fonctionnalité;
  • réduire la confusion, la surcharge et les irritants;
  • proposer un parcours mieux cadré, simple et non intrusif;
  • restaurer la confiance utilisateur;
  • améliorer la pertinence perçue des recommandations.
Mon rôle :
UX designer
J’ai piloté l’analyse UX en assurant la collecte et l’interprétation des données, le croisement des enseignements quantitatifs et qualitatifs, ainsi que la cartographie précise des irritants. J’ai ensuite formulé des recommandations priorisées et conçu un parcours entièrement repensé, plus transparent, plus fluide et véritablement utile pour les utilisateurs.
Solutions
  • analyse croisée quanti/quali pour comprendre les causes réelles de la baisse de performance;
  • cartographie des irritants du parcours afin d’identifier précisément les zones de friction;
  • conception d’un parcours de personnalisation allégé, transparent et non intrusif;
  • mise en place de feedbacks clairs pour restaurer la confiance utilisateur;
  • priorisation des pistes UX pour guider l’équipe produit vers des améliorations réalistes et progressives.
Résultats & Impact
L'analyse part de données concrètes : le taux de rebond a bondi de 45% à 60% (+15 pts) et le taux de conversion a été divisé par 2 (2% → 1%) depuis le déploiement de la fonctionnalité. Le croisement des données quantitatives et qualitatives a permis de cartographier 6 irritants structurels — pertinence limitée des recommandations, problèmes techniques, navigation intrusive, absence de feedback, surcharge informationnelle, émotions de rejet. 5 recommandations ont été formulées autour de 3 axes : alléger le parcours, renforcer la transparence, offrir plus de contrôle utilisateur. Les objectifs de stabilisation définis ciblent un taux de rebond sous 50%, un gain de conversion de +1 à 2% et une augmentation du temps de visite de +20% sur les pages clés.
Equipe projet
Carine Renault (mentor) ‧ Céline Grosjean (évaluatrice) · Parties prenantes de seconde peau (fictif)
Process Design