Hi I'm Martin
Étude analytique pour Seconde Peau, plateforme de mode seconde main : comprendre pourquoi le nouvel outil de recommandation vestimentaire fait chuter les conversions plutôt que de les faire grimper.
Seconde Peau a déployé un outil de recommandation vestimentaire : un pop-up d'accueil invite chaque visiteur à remplir un formulaire de 9 questions sur ses goûts (genre, taille, style, couleurs, matières…), avant même d'avoir pu naviguer sur le site. Depuis sa mise en place, le taux de conversion a chuté et les plaintes clients se multiplient. L'équipe Produit souhaite garder la fonctionnalité : ma mission — comprendre d'où viennent les problèmes à partir des données réelles (tickets clients, enquêtes, métriques), pour l'améliorer plutôt que la supprimer.
Une analyse croisée du qualitatif (tickets clients, enquêtes de satisfaction) et du quantitatif (métriques webmaster), pour fonder le diagnostic sur des faits convergénts plutôt que sur une seule source.
L'analyse s'appuie aussi sur une carte d'empathie et une cartographie du parcours actuel vs. idéal, pour visualiser précisément où se situent les points de rupture.
L'analyse des tickets clients et des enquêtes de satisfaction converge vers un constat clair : depuis le déploiement de l'outil de recommandation, l'expérience s'est significativement dégradée. Quatre familles de problèmes reviennent de manière récurrente.
Les suggestions s'imposent sur la home, les catégories et les fiches produit, sans tenir compte des critères de recherche actifs.
9 questions, pas de barre de progression, pas de retour en arrière, pas de sauvegarde, aucune confirmation à l'enregistrement.
Le profil post-formulaire redemande des infos déjà fournies à l'inscription (adresse, date de naissance, genre).
Les filtres taille/couleur/prix qui fonctionnaient auparavant semblent noyés par l'algorithme.
« Dès que je me connecte, la page d'accueil est remplie de recommandations qui ne m'intéressent pas du tout […] Je trouve cette nouvelle fonctionnalité beaucoup trop intrusive ! » — Ticket client, utilisatrice régulière
Au-delà des problèmes techniques, un désalignement d'intention fondamental : l'outil a été conçu pour inspirer, alors que les utilisateurs arrivent en majorité avec un besoin précis et un objectif d'achat défini.
La hausse de +67% des pages vues par visite pourrait sembler positive — c'est l'inverse. Combinée à la chute de conversion et à la baisse du temps sur site, elle décrit une errance : les utilisateurs multiplient les clics parce qu'ils ne trouvent plus ce qu'ils cherchent.
Le problème n'est pas l'intention de personnalisation — c'est son timing et son placement. Un outil de recommandation efficace attend que l'utilisateur ait montré qu'il explorait ; il ne l'intercepte pas à l'entrée.
Ce projet a mobilisé l'analyse de données qualitatives et quantitatives au service d'un diagnostic UX argumenté, joué en soutenance orale de 30 minutes face à un évaluateur incarnant le directeur produit.
Soutenance orale de 30 minutes en 3 temps : présentation des livrables (15 min), discussion en jeu de rôle avec l'évaluateur incarnant le directeur produit (10 min), debrief (5 min).
Martin Lanrezac — Formation UX Design, OpenClassrooms. Soutenance 10 : Seconde Peau.