De votre idée à un rapport exploitable.

Construction des profils

Les profils Humain Numérique sont construits pour représenter différentes réalités de la population québécoise. Ils combinent des caractéristiques démographiques, sociales, professionnelles et numériques afin de créer des profils suffisamment détaillés pour faire ressortir des différences de besoins, d'habitudes et de comportements.

Sources démographiques

Les caractéristiques utilisées pour construire les profils s'appuient sur des données démographiques et socioéconomiques disponibles pour le Québec, notamment auprès de sources statistiques et gouvernementales. Ces données servent à ancrer les profils dans la réalité québécoise plutôt qu'à reproduire un utilisateur générique.

Sélection et échantillonnage

Tous les profils ne sont pas nécessairement pertinents pour chaque projet. Humain Numérique sélectionne les profils les plus utiles selon la clientèle visée, le contexte du produit et la question à laquelle l'analyse doit répondre. L'échantillon peut ainsi être ajusté au projet plutôt que de traiter l'ensemble des profils de la même façon.

Analyse

Les profils explorent le produit ou le contenu qui leur est présenté et produisent des observations sur ce qu'ils comprennent, ce qu'ils cherchent à faire, ce qui les rassure et ce qui peut les bloquer. Les observations sont ensuite regroupées et priorisées afin de faire ressortir les problèmes récurrents, les profils concernés et les pistes d'amélioration les plus pertinentes.

Limites

Une analyse Humain Numérique constitue une première lecture structurée d'un produit ou d'un marché. Elle ne constitue ni un sondage statistique, ni une étude de marché exhaustive, ni une preuve que tous les utilisateurs réels se comporteront de la même façon. Les résultats doivent être interprétés comme des hypothèses et des priorités à valider lorsque les enjeux ou les décisions le justifient.

Différence avec de vrais utilisateurs

Les profils Humain Numérique ne remplacent pas les vrais utilisateurs. Ils permettent de détecter rapidement des problèmes potentiels, de challenger des hypothèses et de mieux préparer une recherche utilisateur réelle. L'objectif est de réduire les angles morts avant de mobiliser du temps et des ressources pour des tests auprès de personnes réelles.