Heatmap et consort : il est temps d’arrêter de raconter des bêtises aux entreprises

Il y a quelques semaines j’ai publié un post sur les dangers liés à l’interprétation erronée de données oculaires.

En effet, si la capture des données est grandement facilitée grâce à des sociétés comme Tobii (je profite de l’occasion pour remercier toute l’équipe Tobii pour son travail de fond sur le hardware eyetracking), l’analyse des données, elle, demande des connaissances approfondies du système perceptivo-cognitif.

Malheureusement aujourd’hui pour rendre l’eyetracking populaire, les softwares développés sont trop simplistes que pour tirer des conclusions fiables.

Regarde toutes les enquêtes eyetracking, qu’apportent-t-elles comme résultats ? Des parcours individuels et/ou des heatmap.

Mais que permettent d’analyser vraiment ces données? 

  1. visualiser les parcours réalisés par chaque utilisateur: oui, mais comment en déduire une conclusion d’ensemble sur les qualités d’une interface ?
     
  2. visualiser l’ensemble des fixations oculaires : oui, mais quid de l’ordre de découverte des zones de l’interface, de la notion temporelle de découverte de ces zones… ?

En tant qu’experts en sciences comportementales, ces données sont très importantes tout comme la qualité des fixations : est-ce que l’utilisateur a lu le contenu ou est simplement passé par là sans avoir pris le temps de lire ? A-t-il eu des difficultés à comprendre le contenu, a-t-il hésité entre deux éléments de navigation… ?

Face à ces questions sans réponse, Netway a créé EAGLE, son propre logiciel d’analyse des données oculaires sur base de nos propres algorithmes.

Je te présente aujourd’hui deux outils parmi tous les outils de notre software Eagle. Ils ont été utilisés pour analyser Cuil et Google.

Cuil vs Google - the screens

Emergence du focus attentionnel :

Une heatmap va montrer l’ensemble des fixations mais ne donnera ni l’ordre de découverte, ni la proportion des utilisateurs ayant regardé une zone en même temps.

Notre outil permet une analyse de l’ordre de découverte des zones d’une interface. Ces données sont précieuses pour visualiser la répartition des fixations de tous les testeurs durant le temps de visite d’une interface.

Cuil vs Google - Google zones

  • la zone 1 sur l’interface Google, qui est censée attirer le plus l’attention, est délaissée par les utilisateurs dans les 3 premières secondes pour atteindre +/- 30 % des visites après seulement 3,5 secondes de visite.
     
  • après 6 secondes, la zone 3 remporte 50 % des visites oculaires pour atteindre 90 % des visites oculaires après 9 secondes, la zone 1 remportant 50 % des visites oculaires seulement après 10 secondes de visite de la page.
     
  • après 15 secondes, les zones 1 et 2 vont se partager les visites oculaires à 50 % chacune.
     
  • à partir de la 20e seconde, 90 % des visites oculaires vont se porter sur la zone 2.
     
  • la pub n’est utilisée comme moyen de résoudre le scénario qu’à 25 % qu’à partir de 4,5 secondes et jusqu’à 8 secondes. Globalement elle ne dépasse jamais les 25 % de visite oculaire.

Continue toi-même à analyser le reste 😉

Cuil vs Google - Cuil zones

  • la zone 1 est visitée dès les premières secondes
     
  • de 2,5 à 30 secondes toutes les 6 zones de contenus sont visitées de manière homogène. De temps en temps, un bloc ressort légèrement du lot mais cela n’est pas représentatif.

CONCLUSIONS

Pendant les 10 premières secondes, Google génère un comportement “standardisé” mais avec des évitements des zones de publicités ou liens apparentés, là où Cuil arrive à éviter ce genre de comportement d’évitement pour répartir les fixations sur la totalité des zones de contenu mais sans parcours “standard”.

Qualité des fixations :

Une heatmap va montrer la présence plus ou moins importante de fixations oculaires. Or, il existe de nombreuses fixations différentes dépendant de la durée de la fixation.

Par exemple, pour avoir le temps de lire, la fixation doit avoir entre 200 et 350 ms. Imaginez une zone où vous ayez beaucoup de fixations mais où personne n’a lu le contenu, la heatmap vous montrera une zone de chaleur importante et pourtant personne n’aura lu !

Notre outil d’analyse de la qualité des fixations permet de mettre en avant le type de fixations oculaires et la qualité de prise de prise d’information au sein des zones.

Cuil vs Google - Google fixations quality

  • Sur la totalité des fixations oculaires enregistrées sur Google, 33 % des fixations oculaires sont des fixations de lecture du contenu.

Cuil vs Google - Cuil fixations quality

  • Sur l’entièreté des fixations oculaires enregistrées sur Cuil, 40 % des fixations oculaires sont des fixations de lecture du contenu.

CONCLUSIONS

La qualité de prise d’information est meilleure sur Cuil que sur Google.

Nous avons aussi des données sur le diamètre pupillaire, les zones à attention visuelle importante…

Voilà juste 2 types de données parmi plus de cinquante que l’on ne voit jamais et qui, pourtant, permettent de nuancer grandement les résultats simplistes véhiculés autour du eyetracking.

Imagine la puissance de ces données lorsqu’un expert en sciences comportementales analyse des interfaces.

Passe une excellente semaine.

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