Lorsque nous mesurons les performances d’un site web, nous essayons souvent d’obtenir un chiffre unique que nous pouvons faire évoluer dans le temps. Il peut s’agir du temps de chargement médian d’une page, du temps d’affichage d’une image de héros, du score de vitesse d’une page ou du score des principaux indicateurs web. Mais est-ce vraiment aussi simple ?
Les utilisateurs visitent rarement une seule page d’un site, alors comment tenir compte des variations de performances entre plusieurs pages ? Comment savoir quelle page a un impact sur l’expérience globale de l’utilisateur ? Comment les différents biais cognitifs affectent-ils la perception qu’a l’utilisateur de la performance de notre site ?
En tant que développeurs et analystes de données, nous avons nos propres préjugés qui influencent la façon dont nous regardons les données et les problèmes que nous essayons de résoudre. Souvent, nos mesures elles-mêmes peuvent être affectées par notre biais de confirmation.
Cette conférence s’adresse aux personnes qui souhaitent comprendre l’impact commercial des performances de leur site et la manière dont les biais dans les données peuvent l’affecter.
Dans cet exposé, nous aborderons les différents biais qui peuvent affecter la perception de l’utilisateur ainsi que notre capacité à mesurer cette perception, et les moyens d’identifier si nos données présentent ces schémas.
Philip Tellis dirige l’équipe mPulse Data Science chez Akamai. Il est l’auteur de la bibliothèque JavaScript boomerang pour la collecte de données RUM et passe désormais le plus clair de son temps à distiller les données collectées pour en faire des histoires intéressantes. Philip porte de nombreuses casquettes (au sens propre comme au sens figuré) et est à l’aise avec des interfaces allant de CSS à POSIX. Son intérêt actuel pour le comportement humain se situe en dehors de cette zone de confort.
Philip Tellis