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Data-driven Stratégie UX

Data-driven Stratégie UX

Structurer une approche data-driven de l’UX Research, enrichie par l’intelligence artificielle. Transformer la mesure de l’expérience utilisateur en levier de décision produit et business.

En bref

Dans un contexte où la donnée est devenue un langage commun entre le design, le produit et le business, cette formation propose d’approfondir la pratique de la recherche utilisateur par une approche résolument data-driven et stratégique.

Pensée comme un niveau 2 en UX Research, elle s’adresse à des professionnels déjà acculturés aux méthodes de recherche qualitative et souhaitant renforcer leur capacité à mesurer l’expérience, piloter la stratégie produit et convaincre les décideurs à l’aide d’indicateurs robustes.

La formation alterne apports théoriques, études de cas et ateliers pratiques. Elle aborde l’usage avancé des KPIs UX, la triangulation des données qualitatives et quantitatives, ainsi que l’intégration des outils d’intelligence artificielle générative dans les pratiques de Research Ops.

Une attention particulière est portée à la mise en récit de la donnée (data storytelling) et à la construction d’outils de pilotage (dashboards UX) permettant d’inscrire la recherche dans une dynamique d’amélioration continue et d’impact business.

Metrics Recherche & tests Stratégie Discovery IA

Durée

2 Jours (16h) - 9h à 18h

Participants

16 max

Lieu

Paris

Proch. session

16 au 17 Avril 2026

Financement

OPCO, France Travail

Financements

Prix

2 000 €HT 2 400 €TTC

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Programme

Data-driven Stratégie UX

Metrics Recherche & tests Stratégie Discovery IA

Cette formation propulse votre pratique de l’UX Research au cœur des décisions business. Apprenez à dépasser le qualitatif pur en maîtrisant la triangulation des données, les KPIs stratégiques (NPS, SUS) et la création de dashboards d’impact.

À travers des ateliers pratiques, vous intégrerez l’IA générative dans vos workflows de Research Ops et perfectionnerez votre data storytelling pour convaincre les décideurs. L’enjeu : transformer chaque insight en levier de croissance mesurable pour votre produit.

Metrics Recherche & tests Stratégie Discovery IA
  • Jour 1 UX Research, data et stratégie produit

    Introduction : Pourquoi la donnée est le nouveau langage du design ?

    • Parler le langage du business : Utiliser les chiffres pour convaincre les directions générales et justifier le ROI du design.
    • Porter la voix de l’utilisateur en interne : utiliser des données robustes qui permettront d’orienter la stratégie.
    • Prendre en compte l’IA générative : Comprendre comment l’IA transforme l’analyse des données de recherche (codage automatique, analyse de sentiments à l’échelle).

    Partie 1 : UX Research et stratégie

    • L’UX Research comme levier de croissance et d’alignement stratégique
    • Intégrer la recherche dans la vision produit et la feuille de route business
    • Recherche ponctuelle vs recherche continue : impacts organisationnels
    • Panorama des indicateurs UX de référence : Maîtriser le NPS, CSAT, CES, SUS et leurs limites respectives.
    • Maturité produit : Adapter ses KPIs selon le cycle de vie du produit.
    • Framework North Star : Différencier la “North Star Metric” des “Input Metrics” pour piloter l’engagement et la rétention.

    Atelier pratique

    • Définir son audience cible et ses objectifs business
    • Classer ses indicateurs (Interaction, Perception, Résultats)
    • Identifier les décisions produit à éclairer par la recherche
    • Formaliser un cadre de recherche aligné avec la stratégie de l’organisation

    Partie 2 : Maîtriser les outils et les méthodes de mesure de l’expérience client

    • Indicateurs macro et granulaires : Équilibrer Utilité, Facilité et Émotion.
    • KPIs prioritaires : Approfondissement du mix NPS (froid), CSAT (transactionnel) et CES (effort).
    • Les échelles UX scientifiques : Utiliser des outils comme le SUS ou l’UEQ pour quantifier l’attractivité et la clarté.
    • Triangulation des données : Méthodologie pour croiser le Qualitatif (tests), l’Analytics et les données Business.
  • Jour 2 Research Ops, IA et pilotage stratégique

    Partie 3 : Research Ops & Intelligence Artificielle

    • Automatisation de l’analyse : Utiliser les LLM pour nettoyer les verbatims et identifier les signaux faibles massivement.
    • Gouvernance de la connaissance : Passer du stockage passif au “Repository Dynamique” (comment rendre l’insight accessible au bon moment).
    • Éthique & Biais : Protection des données (RGPD) et vigilance face aux biais algorithmiques lors de l’interprétation.
    • Framework RICE : Utiliser le score RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort) pour prioriser les chantiers design issus de la recherche.

    Partie 4 : Narratif et pilotage de la stratégie UX

    • Data Storytelling : Construire un récit percutant autour des metrics pour provoquer la décision.
    • Le Dashboard UX : Concevoir une interface de pilotage simple et granulaire de la courbe d’expérience.
    • L’Indicateur Pivot : Éviter de tout indexer sur un score unique et relier les résultats aux problématiques réelles de l’organisation.
    • Itération continue : Utiliser la donnée pour produire des recommandations et piloter les évolutions à long terme.

Prochaines sessions

16 au 17 Avril 2026

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Modalités

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Dernière modification de cette page : 25-01-2026 à 14:15:28

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