Produire une data-visualisation permettant à Nexity de tirer des enseignements pour mieux convertir ses prospects et/ou fidéliser ses clients. Travail réalisé dans le cadre de La Web School Factory.

1. Equipe 9
LIVRABLE CLIENT
#FT2
David Auzias - Charles Avril - Pierre Bouchet - Mathieu Chansac - Lucas de Rouvray

2. Sommaire
1
2
3
Nos objectifs p.02
Problématique
Favoriser la prise de décisions
Notre démarche p.05
Croiser les données
Contourner les limites
Notre interface p.08
Démarche UX
Maquette graphique
Charte graphique

3. Nos objectifs
1Problématique
Favoriser la prise de décisions
p.02

4. La problématique
Quels enseignements peut-on tirer de nos données pour mieux
convertir nos prospects et/ou fidéliser nos clients ?
p.03
Pour y répondre, nous avons eu dès le départ à faire un choix, entre découvrir des insights client
pour les montrer à l’utilisateur ou bien réaliser une plateforme lui permettant de les déterminer
lui-même. Aussi, nous avons préféré la solution du croisement dynamique de données, pour une
utilisation à destination des équipes commerciales de Nexity.

5. p.04
Favoriser la prise de décisions
Dans un premier temps, à partir du fichier
prospects et clients de Nexity, nous avons
cherché à évaluer la qualité et le degré de
complétion des données fournies.
Déterminer, en fonction d’un barème que
nous avions mis en place, la proportion de
personnes ayant remplies largement le
formulaire sur la population totale. À
l’inverse, le nombre de personnes ayant
renseigné peu de critères de recherche.
Ce travail préliminaire sur la qualité des
données collectées, a démontré les
contraintes que nous allions rencontrer en
exploitant ce fichier. Il nous a aussi permis
de déterminer les informations que nous
souhaitions afficher.
Nous avons fait le choix d’une interface à
destination des équipes commerciales de
Nexity. Leur permettant d’identifier, de
manière clair, les profils correspondant aux
critères renseignés dans le formulaire. Dans
l’objectif aussi, d’aider les équipes en interne
dans leur prise de décision, afin de mieux
répondre à la demande du client et au
besoin des prospects.
Au lieu de vouloir montrer quelque-chose,
nous avons choisi de donner à voir.
Préférant permettre à l’utilisateur de tester
des hypothèses, plutôt que de lui afficher un
scénario prédéterminé. Pour cela nous avons
opté pour un système de croisement de
données, dynamique et interactif.

6. 2Notre démarche
Croiser les données
Contourner les limites
p.05

7. p.06
Pour permettre à l’utilisateur, donc aux
équipes Nexity, de vérifier la correspondance
de profils à une recherche particulière, nous
avons opté pour un système de “libellés” et de
“critères”, en reprenant les champs de la base
de données. L’utilisateur a la possibilité de ne
remplir qu’un seul libellé (ex : état du bien) en
choisissant un critère unique (ex : neuf) et de
rechercher les profils correspondants. Il peut
aussi sélectionner un critère de chaque libellé.
Trois informations générales nous intéressent,
le nombre de profils remplissant tous les
critères sélectionnés, le top des filiales et le
taux de récence, toujours calculés sur la base
des profils correspondant.
Croiser les données

8. Contourner les limites
Le première difficulté à laquelle nous nous
sommes confrontés fut la faible qualification,
par critères de recherche, des clients et des
prospects. Pour tenter d’y remédier, nous
avons choisi de mettre en exergue des
données moins contraintes à la
correspondance rigoureuse aux critères
sélectionnés dans le menu.
L’interface renseigne sur le “taux de
complétion”, c’est à dire, la proportion de
personnes remplissant au moins un des
critères (ex : Neuf, Ancien) de chaque libellé
renseigné (ex : État du bien), sur le total de
clients ou prospect. Cet indice est alors plus
élevé que le taux de correspondance et
permet, en analysant leur écart, de déterminer
si un critère est plus répandu qu’un autre.
Dans le détail par libellé, sur la droite, on
accède à des informations encore plus
précises. La proportion d’un critère en
particulier (ex : T2) parmi tous les autres (T1,
T3), pour le nombre de personnes
remplissant les libellés sélectionnés.
p.07

9. 3Notre Interface
Démarche UX
Maquette graphique
Charte graphique
p.08

10. Intuitive ComplèteSimple
Une interface divisée en
deux partie, celle de
gauche où l’utilisateur
choisit ses critères et celle
de droite où les résultats
s’affichent.
Le principe de recherche
par critères rend l’interface
très intuitive. L’utilisateur
n’a qu'à choisir les critères
qui l'intéressent et attendre
les résultats en appuyant
sur calculer.
Les résultats vont s’afficher
sous différentes formes
avec différents niveaux de
précision pour ne retenir
que les informations
pertinentes.
p.09
Démarche UX

11. p.10
Maquette graphique

12. Nunito light
abcdefghijklmnopqrstuvwxyz
ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ
0123456789
Nunito bold
abcdefghijklmnopqrstuvwxyz
ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ
0123456789
Rouge :
Vert :
Bleu :
211
34
57
Rouge :
Vert :
Bleu :
57
63
79
Rouge :
Vert :
Bleu :
255
255
255
Rouge :
Vert :
Bleu :
84
93
117
p.11
Charte graphique
Pour l’interface, nous avons
choisi une police de caractère
qui s'intégrait bien dans
l’univers de Nexity. Une police à
la fois géométrique et ronde,
permettant d’exprimer un
certain sérieux tout en sortant
du côté trop conventionnel de
l’agence immobilière.
Les couleurs sont directement
inspirées de l’univers de Nexity.
Nous avons observé aussi bien
le site internet que les agences
physique pour en sortir les
couleurs qui nous paraissaient
les plus pertinentes.

13. Lucas De Rouvray David Auzias Pierre BouchetCharles Avril Mathieu Chansac
Marketing Design Design DesignIntégration
Notre équipe
p.12