Modèle d'exploration de concept
Modèle de test d'arborescence de l'architecture de l'information
Strong navigation starts with solid IA. This template reveals if users find what they expect-or get lost along the way. Uncover hidden flaws and reorganise content to match real user behavior.
Contexte de la décision
Le test d'arborescence de l'architecture de l'information aide à réduire un risque décisionnel réel.
Use this when planning a redesign, launching new sections, or hearing "I can't find it" from customers. Test before building to avoid wasted dev time and create a navigation that feels natural.
Aperçu du modèle
Contenu du modèle
Le modèle combine le test d'arborescence, des questions et des sondages avec des questions de suivi ciblées, afin que l'équipe puisse recueillir les données précises décrites dans l'étude source.
Structure de l'étude
Une structure d'étude ciblée, prête à s'adapter.
L'aperçu montre la structure de l'étude : le stimulus ou la tâche, les consignes principales et les données de suivi que Fred peut vous aider à recueillir.
Tâche 01
Test d'arborescence
Où vous attendriez-vous à trouver la page « Intégrations » ?
Pages parentes : Produit, Entreprise, Tarification
Consigne 02
Texte court
Pourquoi avez-vous choisi cet emplacement ?
Consignez la réponse dans l'étude pour permettre à l'équipe de comparer les tendances entre participants.
Consigne 03
Texte long
Avez-vous envisagé une autre section avant de faire votre choix ?
Consignez la réponse dans l'étude pour permettre à l'équipe de comparer les tendances entre participants.
Consigne 04
Test d'arborescence
Où vous attendriez-vous à trouver la page « Contactez-nous » ?
Pages parentes : Produit, Entreprise, Tarification
Consigne 05
Texte court
Pourquoi avez-vous choisi cet emplacement ?
Consignez la réponse dans l'étude pour permettre à l'équipe de comparer les tendances entre participants.
Consigne 06
Texte long
Avez-vous envisagé une autre section avant de faire votre choix ?
Consignez la réponse dans l'étude pour permettre à l'équipe de comparer les tendances entre participants.
Méthodes incluses
Méthodes de recherche utilisées par le modèle.
L'aperçu ci-dessus présente les consignes et les tâches propres au modèle. Cette section explique les différents types de méthodes afin que les équipes comprennent l'utilité de chacune.
Test d'arborescence
Validation de la retrouvabilité
Objectif de la méthode
Le test d'arborescence vérifie si les utilisateurs parviennent à localiser une information dans une hiérarchie sans s'appuyer sur des indices visuels de conception.
Questions et enquêtes
Collecte de réponses structurées
Objectif de la méthode
Les questions de sondage collectent des réponses textuelles, sur échelle, à choix multiples, des dates, des valeurs numériques ou des grilles, afin que les équipes puissent comparer les retours utilisateurs de manière cohérente.
Parcours dans Fred
Du modèle aux données prêtes à éclairer la décision
Fred vous propose un point de départ structuré pour l'étude, puis vous aide à collecter les réponses et à transformer les signaux récurrents en données que votre équipe peut examiner.
- 01Partir de la structure préconfiguréeOuvrez le modèle de test d'arborescence de l'architecture de l'information, puis adaptez le stimulus, la tâche ou la formulation au contexte de votre produit.
- 02Collecter des réponses cibléesLes participants effectuent le test d'arborescence, répondent aux questions et aux sondages, puis aux questions de suivi qui font émerger le signal utile à la décision.
- 03Examiner les modèles et le niveau de confianceIdentifiez où les utilisateurs s'attendent à trouver les pages clés, quels libellés sont confus et quels parcours ils empruntent.
- 04Partager un rapport prêt à éclairer la décisionTransformez les signaux récurrents en une recommandation précise pour la décision de produit, de conception, de contenu ou de recherche à prendre.
Résultats probants
Ce que vous pouvez décider après avoir utilisé ce modèle
Le résultat doit aider l'équipe à passer des opinions à des données concrètes sur ce que les utilisateurs ont compris, sélectionné, terminé, préféré ou questionné.
Signal
Identifiez où les utilisateurs s'attendent à trouver les pages clés, quels libellés sont confus et quels parcours ils empruntent.
Données de recherche
Apprenez exactement comment restructurer l'architecture de l'information pour que votre produit soit intuitif, fluide et facile à explorer.
Action
Utilisez les résultats pour affiner l'expérience avant que la décision ne devienne coûteuse à modifier.
Adéquation de la méthode
Utilisez ce modèle lorsque la décision nécessite des données ciblées.
Utilisez cette section pour déterminer si le modèle est le bon point de départ ou si la question de recherche nécessite un plan plus vaste.
Bonne correspondance
À utiliser lors de la planification d'une refonte, du lancement de nouvelles sections, ou quand les clients disent « je ne trouve pas ». Testez avant de développer pour éviter de gaspiller du temps et créer une navigation naturelle.
Utiliser une autre méthode
Vous avez besoin d'un dimensionnement de marché statistiquement représentatif plutôt que de simples tendances issues de la recherche. Vous n'avez pas défini le stimulus, la tâche, le concept, la page ou la fonctionnalité que les participants doivent évaluer. Vous avez besoin d'un large programme d'exploration plutôt que d'une étude compacte guidée par un modèle.
Qui il aide
Différentes équipes peuvent utiliser les mêmes observations pour des décisions différentes.
Le modèle maintient l'étude assez compacte pour un sprint, tout en fournissant à chaque rôle les données nécessaires pour faire avancer la décision.
Responsable produit
Problème
Nécessite des données pour une décision de recherche exploratoire de concept sans concevoir l'étude de zéro.
Résultat
Fournit une structure prête à recueillir les données issues de tests d'arborescence, de questions et de sondages.
Chercheur utilisateur
Problème
Nécessite une structure de méthode répétable pour garder les questions, les tâches et les suivis focalisés.
Résultat
Fournit une structure d'étude adaptable, prête à être lancée et rapportée avec un minimum de configuration.
Ressources associées
Continuez à partir de ce modèle vers les méthodes et décisions associées.
Utilisez ces liens pour relier le modèle au processus Fred global et au contenu éducatif d'accompagnement.
FAQ
Détails pratiques avant d'utiliser le modèle.
Réponses courtes pour les équipes qui souhaitent savoir si ce modèle correspond à la décision de recherche à valider.
Démarrer l'étude
Utilisez ce modèle pour recueillir des données avant que la décision ne soit figée.
Commencez par une étude structurée, collectez des données ciblées et transformez les résultats en une décision produit plus claire.
Livrable
Une étude ciblée, une décision plus claire et des résultats que votre équipe peut examiner.