Un test d'arbre a été effectué pour une navigation sur le site Web et le résultat a été de 53%, puis nous avons repensé l'architecture de l'information et produit un nouveau test d'arbre avec la nouvelle navigation. Le résultat s'est amélioré de 53% à 74% mais il est toujours inférieur au taux standard accepté de 78%. Quelles raisons avancer en communiquant cela? Y a-t-il quelqu'un qui a rencontré ce type de situation?.
L'augmentation de 21 points de pourcentage est une amélioration impressionnante et seulement 4 points en dessous du taux standard. Vous pourriez expliquer quels ajustements ont été apportés et comment ils auraient pu contribuer à la hausse des taux de réussite. Cependant, vous devez inclure davantage de facteurs lors de la communication des résultats.
Le taux standard accepté de 78% est-il spécifique à l'industrie ou au sujet pour lequel le site Web est conçu? Un site Web de magasinage est moins complexe en termes de connaissance du sujet et du domaine, par rapport à un site Web spécifique à l'industrie.
La validité de ces résultats dépend également des participants au test: Combien de participants y avait-il au test? Sont-ils des utilisateurs experts et des niveaux élevés de connaissance du domaine? S'agissait-il des mêmes utilisateurs lors du premier test ou s'agissait-il d'un groupe différent?
Ce sont d'autres facteurs que vous pouvez envisager d'inclure dans votre rapport.