Dans une application métier, chaque action doit être optimisée pour ne pas faire perdre de temps aux utilisateurs. La recherche ne transige pas à cette règle. Mais face à des milliers de résultats possibles, comment transformer l’expérience de recherche afin que l’utilisateur ne passe pas plus de temps à chercher qu’à agir ?
Nous verrons dans cet article pourquoi les systèmes de recherche et de filtrage sont essentiels à toute application métier, comment les transformer grâce à une UX pensée pour l’usage professionnel en un outil simple et puissant, et quels sont les pièges de conception à éviter.
Nous avons souvent tendance à associer recherche et filtres aux sites e-commerce. Pourtant, le besoin de filtres avancés est tout aussi central voire critique dans une application métier, dont les données sont souvent plus nombreuses, plus denses et plus complexes que sur un site grand public.
Qu’il s’agisse d’un tableau de données, d’une liste de cards ou de tout autre type de page de listing, une recherche et des filtres pensés pour l’expérience utilisateur d’une app métier doivent être mis en place dès la conception de l’outil.
Une absence de filtre, des critères peu pertinents ou trop larges sont autant de raisons pouvant retarder l’utilisateur dans ses tâches, entraîner des erreurs de sélection, générer des tickets au support, voire conduire à l’abandon d’une tâche.
En optimisant l’UX d’un formulaire de recherche, les utilisateurs d’une application métier accèdent rapidement et simplement aux résultats souhaités, et atteignent ainsi plus facilement leurs objectifs professionnels.
Un visiteur d’un site internet peut prendre le temps de chercher son produit, avec des niveaux de filtrage plus ou moins précis selon ce qu’il recherche.
L’utilisateur d’une application métier n’a pas ce temps : il doit pouvoir effectuer des recherches précises et obtenir des résultats rapidement pour remplir ses objectifs.
Dans le cadre de son travail, il sera amené à répéter l’opération plusieurs fois par jour. Ce qui serait acceptable pour un visiteur occasionnel, un clic supplémentaire, un menu à déplier, l’affichage d’un résultat prenant deux secondes devient dans une application métier, une source de fatigue, de frustration et de perte de productivité, d’autant plus lorsque cela est multiplié par des dizaines d’usages quotidiens.
À force d’utiliser l’outil, l’utilisateur métier finit par le connaître par cœur : il anticipe l’emplacement des filtres et mémorise des raccourcis. C’est tout l’enjeu d’une bonne expérience utilisateur : concevoir pour l’usage répété, pas pour la découverte.
Pour l’accompagner, notamment dans le cadre d’une refonte de l’outil où les premiers jours de prise en main ne sont pas évidents, il peut être pertinent de mettre en place un système d’onboarding.
À la différence d’un visiteur occasionnel, l’utilisateur quotidien d’une application métier n’est pas dans une posture de découverte, mais d’efficacité, et c’est précisément ce que doit servir la conception UX.
Oui, les filtres sont importants, mais êtes-vous sûr qu’ils soient tous indispensables pour une recherche donnée ?
Une liste trop importante de filtres peut décourager l’utilisateur et freiner l’envie d’y recourir, un défaut d’UX fréquent dans les applications métier trop riches en fonctionnalités.
Prenez le temps de réfléchir aux données que l’utilisateur va chercher à retrouver, et sur lesquelles il va s’appuyer comme critères de recherche.
De cette manière, vous établirez une liste de filtres propre à chaque contexte métier.
Si vous ne voulez pas que votre utilisateur se perde et finisse par délaisser le formulaire de recherche, il sera nécessaire de mettre en place une hiérarchisation dans l’affichage des filtres, d’autant plus si leur nombre est important.
Les filtres susceptibles d’être utilisés régulièrement doivent être positionnés en premier. Les filtres moins courants peuvent être placés dans une section « Filtres avancés ». Veillez cependant à limiter cette pratique si le nombre de filtres ne le justifie pas, afin de réduire le nombre de clics pour l’utilisateur, un principe de base en design UX.
Votre utilisateur vient d’effectuer une recherche, mais il s’est trompé à une lettre près ? Ne le pénalisez pas en ne lui montrant aucun résultat. Mettez plutôt en place une recherche par correspondance afin de lui apporter les données qu’il recherche.
Votre utilisateur doit toujours voir le nombre de résultats affichés après une recherche.
Il doit aussi pouvoir facilement retrouver les filtres actifs utilisés dans sa recherche, pour les supprimer ou les modifier.
Votre utilisateur a effectué une recherche, mais aucun résultat ne s’affiche ?
Ne le laissez pas sans réponse : essayez plutôt de l’épauler dans sa recherche en lui proposant des solutions alternatives.
Vous avez établi une hiérarchie dans l’importance des filtres, des plus fréquents aux moins utilisés. C’est une très bonne chose.
Maintenant, il s’agit de les afficher de façon pratique : les filtres importants toujours visibles en premier, puis les filtres moins courants masqués dans une section « Filtres avancés ». Comme dit plus haut, cette pratique n’a de sens que si le nombre de filtres est important. Si le nombre de filtres est réduit, priorisez l’affichage de l’ensemble des filtres pour éviter à votre utilisateur un clic supplémentaire, une règle d’or de l’UX design appliquée aux applications métier.
La recherche facettée consiste à découper les critères de filtrage en catégories indépendantes, statut, type, date, montant…, que l’utilisateur peut combiner librement plutôt que de suivre un chemin de recherche unique et rigide.
Contrairement à un filtre isolé qui remplace le précédent, chaque facette s’ajoute aux autres : l’utilisateur affine progressivement sa recherche sans jamais repartir de zéro.
Ce qui distingue une bonne recherche facettée d’une simple accumulation de menus déroulants, c’est le compteur par facette. Dès qu’un premier filtre est appliqué, chaque option restante affiche le nombre de résultats qu’elle produirait si on la sélectionnait à son tour.
Pour aller plus loin, nous pourrions griser les facettes qui tomberaient à zéro résultat plutôt que de les masquer. L’utilisateur comprend ainsi qu’une option existe, mais qu’elle est incompatible avec sa sélection actuelle, ce qui réduit ses interrogations sur la raison de cette disparition.
Ce fonctionnement répond directement au problème de forte densité de critères propre à une application métier, qui rassemble souvent un volume de données important. Présenter tous les filtres à plat oblige l’utilisateur à deviner quelles combinaisons sont pertinentes. Avec des filtres facettés, l’utilisateur sait exactement l’impact de chaque filtre sur le nombre de résultats, un exemple concret de conception UX orientée données.
L’utilisateur doit pouvoir visualiser l’impact de chacune de ses actions et revenir dessus pour les modifier.
D’abord sur les filtres : il doit pouvoir facilement identifier les filtres actifs de ceux qui ne le sont pas.
Une autre solution consiste à utiliser un badge numérique affichant le nombre de filtres utilisés.
L’utilisateur doit aussi pouvoir supprimer un ou plusieurs filtres facilement (bouton « Tout effacer »). Ce bouton a un double rôle en UX : il permet la suppression, mais signale aussi, par sa seule présence, que des filtres sont appliqués.
Enfin, mettez à jour le nombre de résultats affichés à mesure que l’utilisateur manipule les filtres, pour qu’il perçoive immédiatement la précision apportée à sa recherche.
Une recherche stricte part du principe que l’utilisateur connaît exactement le terme attendu par le système de recherche.
Dans une application métier, cette hypothèse tient rarement : un commercial tape « CA » quand la base attend « chiffre d’affaires », un technicien cherche une « réf » quand le champ est indexé sous « référence produit », un gestionnaire fait une faute de frappe sur le nom d’un client.
Sans tolérance dans la recherche, l’utilisateur est pénalisé et bloqué dans sa tâche, un point souvent négligé dans la conception UX des outils professionnels.
À l’inverse, une recherche tolérante est un système de recherche textuelle qui accepte les erreurs, les fautes de frappe et les approximations pour ne pas bloquer l’utilisateur. Son fonctionnement repose sur la correction orthographique, la gestion du singulier/pluriel et les synonymes.
Grâce à ce système, une recherche erronée peut être mise en parallèle avec une donnée existante, orientant l’utilisateur vers des résultats proches de sa recherche plutôt que de le laisser sans réponse.
Pour diminuer les risques d’erreur de syntaxe, on peut mettre en place un système d’autocomplétion pour guider la saisie dès les premiers caractères : il suggère les termes existants dans la base plutôt que de laisser l’utilisateur deviner l’orthographe exacte d’une référence ou d’un nom propre.
Pour apporter davantage d’information, afficher le contexte (catégorie, statut) à côté de chaque suggestion permet à l’utilisateur de choisir en connaissance de cause plutôt qu’au hasard entre deux résultats au nom identique, un détail d’UX qui fait toute la différence dans une application métier.
Le fuzzy matching (recherche approximative) intervient après que l’utilisateur a lancé sa recherche. Il tolère une distance d’édition raisonnable entre le terme saisi et les termes existants, de sorte qu’une lettre inversée ou un accent oublié n’exclue pas le bon résultat. Attention cependant à ne pas rendre une recherche approximative trop permissive, au risque de noyer les résultats pertinents sous des correspondances approchées et de réintroduire de la confusion dans la recherche.
La prise en compte du vocabulaire métier et des synonymes est sans doute le point le plus spécifique aux applications métier, et le plus souvent négligé, car il ne se résout pas uniquement par la technique. Il s’agit de recenser, avec les utilisateurs eux-mêmes, les différentes façons dont ils nomment une même chose. Un même objet porte souvent plusieurs noms selon le service : le « client » du commercial est le « compte » du comptable et le « dossier » du support.
Un dictionnaire de synonymes métier permet à la recherche de faire le lien entre ces vocabulaires internes, là où un moteur de recherche générique ne verrait que des termes sans rapport. C’est un investissement d’UX métier qui paie sur la durée.
Rien n’est plus frustrant pour les utilisateurs d’une application métier que de devoir réappliquer les mêmes filtres plusieurs fois par jour.
En plus de l’effort cognitif nécessaire pour se remémorer les filtres à appliquer, ils perdent un temps précieux à répéter ces actions.
Proposez à vos utilisateurs de créer des modèles de recherche pour simplifier leur travail et accélérer la réussite de leurs objectifs.
Votre utilisateur a effectué une recherche qui n’aboutit sur aucun résultat ? Ne le laissez pas sans porte de sortie.
Informez-le d’abord clairement qu’aucune correspondance n’a pu être trouvée, si aucun résultat similaire ne peut être proposé.
Si sa recherche contient des erreurs de syntaxe, suggérez-lui des corrections orthographiques et des requêtes susceptibles de l’intéresser.
Si aucun lien ne peut être fait entre une recherche et un résultat possible, orientez votre utilisateur vers du contenu populaire ou de la même catégorie.
Enfin, proposez-lui d’élargir ses champs de recherche en modifiant certains filtres.
Une recherche pertinente et des filtres bien pensés transforment un formulaire de recherche en un véritable outil de productivité pour les utilisateurs d’une application métier est pas simplement un détail cosmétique.
Mais cette rapidité ressentie dans l’exécution de ces tâches ne tient pas qu’à l’ergonomie, elle repose aussi sur la capacité du système à traiter ces recherches et ces filtres combinés sur une temps très court, quel que soit le volume de données. C’est ce que nous détaillerons dans un prochain article.
