Comment iDBQuery aide-t-il un chercheur UX ?
Un chercheur UX peut utiliser iDBQuery pour combiner les données comportementales du produit avec les données d'enquêtes et de support en langage naturel, obtenant des réponses sourcées qui ancrent les constats qualitatifs dans des chiffres. iDBQuery relie ces sources en un modèle unique et vivant, ce qui permet d'évaluer l'ampleur d'un problème d'utilisabilité ou de segmenter les utilisateurs sans solliciter un analyste.
La recherche UX est la plus solide quand le récit qualitatif s'appuie sur des preuves comportementales — mais ces preuves se trouvent dans des tables produit, des exports d'enquêtes et des tickets de support. iDBQuery les relie en un modèle unique et vivant et répond en langage naturel, en citant chaque chiffre pour que vos constats soient défendables.
Questions qu'un chercheur UX pose à iDBQuery : - Combien d'utilisateurs ont rencontré l'état d'erreur dans ce parcours le mois dernier, et à quelle étape ? - Les utilisateurs qui terminent l'onboarding déclarent-ils une satisfaction plus élevée que les autres ? - Quels segments abandonnent le plus souvent le passage en caisse ?
Les exports d'enquêtes et de support se chargent en CSV ou via le connecteur API, et iDBQuery peut même lire un dossier de notes d'entretien au format PDF grâce à l'OCR, les rendant consultables aux côtés des chiffres. Chaque réponse cite sa source, ce qui vous permet d'évaluer l'impact d'un problème d'utilisabilité avec confiance plutôt que par anecdote. Vous n'avez pas besoin de SQL — vous posez votre question en langage courant et obtenez un graphique ou un tableau, puis vous poursuivez dans le même fil. Cela permet aux chercheurs d'associer le « pourquoi » qu'ils découvrent à un « combien » solide, sans attendre l'équipe data.
Updated 2026-06-22