Fresh Data × Studio Smalt | Product Designer · SaaS web et mobile
Fresh Data| Rendre les données fruits et légumes enfin exploitables
Facilitation d'ateliers
Entretiens
User stories
Matrice impact / effort
Parcours utilisateurs
Prototype cliquable
Transformer une idée de start-up en démonstration crédible, en trois ateliers.
Le secteur des fruits et légumes produit beaucoup de données de marché, mais elles restent éparpillées, incomplètes et mises à jour trop rarement. Fresh Data veut les rendre lisibles pour celles et ceux qui achètent, vendent et mettent en rayon.
Avec Studio Smalt, j'ai préparé et animé les ateliers de cadrage, synthétisé les entretiens et conçu la démonstration cliquable qui sert à convaincre les premiers clients.
Mon rôle
Product Designer UX/UI, facilitation des ateliers
Équipe
Le fondateur, un CPO de transition, un expert produit, deux designers
Durée
3 ateliers d'une demi-journée · janvier 2025
Plateforme
SaaS web et application mobile
Méthodes
Ateliers, entretiens, user stories, matrice impact / effort
Utilisateurs
Enseignes, fournisseurs, marques
Contexte
Le fondateur de Fresh Data connaît le rayon de l'intérieur : il a dirigé des achats fruits et légumes dans la grande distribution avant de créer son cabinet de conseil. Son constat est simple : la filière a des données, mais ne s'en sert presque pas.
Les grands instituts d'études couvrent surtout les hypermarchés, avec des chiffres livrés toutes les quatre semaines. Fresh Data se positionne comme une alternative plus souple, centrée sur les fruits et légumes, avec deux modules : une plateforme d'analyse pour le bureau et une application de scan pour le rayon.
Objectifs
Traduire la vision du fondateur en fonctionnalités concrètes et priorisées.
Confronter ces idées aux besoins réels des acheteurs, fournisseurs et producteurs.
Livrer une démonstration cliquable assez crédible pour convaincre les enseignes de partager leurs données.
Les défis
Trois contraintes ont pesé sur chaque décision.
01
Des données encore incomplètes
Les produits en vrac sont mal codifiés : toutes les tomates peuvent partager un seul code. La démonstration devait donc s'appuyer sur des jeux de données simulés, construits à partir de sources réelles.
02
Trois profils, trois besoins
Une enseigne pilote ses gammes et ses promotions, un fournisseur suit ses performances, une marque surveille sa position. Un même écran ne pouvait pas servir tout le monde.
03
Une filière peu numérique
Les outils existants sont peu utilisés, faute de formation et à cause d'interfaces complexes. Chaque écran devait se comprendre sans mode d'emploi.
Recherche
J'ai organisé la démarche en quatre temps, chacun nourrissant le suivant.
Atelier 1
Partager la vision
Objectif
Comprendre le marché, la proposition de valeur et la concurrence.
Méthode
Atelier de cadrage de 3 h 30 avec le fondateur et l'équipe produit.
Résultat
Les défis du marché et une première liste de fonctionnalités clés.
Entretiens
Écouter le terrain
Objectif
Vérifier les besoins auprès de futurs utilisateurs.
Méthode
Entretiens avec des acheteurs d'enseignes, des producteurs et des experts de la donnée.
Résultat
Cinq problèmes clés, et un fort intérêt pour un outil simple et personnalisable.
Atelier 2
Dessiner les parcours
Objectif
Lister les fonctionnalités essentielles et les parcours de chaque profil.
Méthode
Questions guidées, brainstorming sur post-its, personas et user flows.
Résultat
Des parcours par profil et une première hiérarchie des fonctionnalités.
Atelier 3
Fixer le périmètre de la démo
Objectif
Choisir les écrans à concevoir en haute fidélité.
Méthode
Revue des wireframes, user stories « En tant que… je souhaite… afin de… », matrice impact / effort.
Résultat
Une liste d'écrans validée, et ce qu'on garde pour plus tard.
Ce que la recherche a révélé
Les entretiens ont fait ressortir des problèmes très concrets. Chacun est devenu un principe de conception.
Constat
Réponse de conception
Des chiffres difficiles à comparer et à relier aux données internes
Des tableaux de bord synthétiques, filtrables par produit, période, variété et région
Des mises à jour trop rares pour suivre les ventes semaine par semaine
Des alertes sur les variations fortes de prix ou de volume
Des rapports longs à extraire, donc des outils sous-utilisés
Des rapports personnalisables, exportables en un clic
Peu de confiance dans l'origine des chiffres
La source et la fiabilité de chaque donnée affichées à l'écran
Des équipes peu formées aux outils numériques
Un démarrage guidé et une interface sans jargon
Les retours sur les premiers wireframes
Chaque profil a besoin de son propre parcours : un fournisseur entre par enseigne, pas par produit.
Les utilisateurs veulent d'abord une vue d'ensemble, tous produits confondus.
Ils doivent toujours savoir ce qui est affiché, et pouvoir revenir au point de départ en un geste.
Arbitrer avec l'équipe
Pour sortir des débats d'opinion, chaque fonctionnalité a reçu une note d'impact et d'effort. Le résultat a tranché.
Fonctionnalité
Impact
Effort
Décision
Tableaux de bord et rapports
5 / 5
3 / 5
Priorité haute, au cœur de la démo
Alertes par produit
3 / 5
2 / 5
Gain rapide, inclus
Gestion des membres et des droits
3 / 5
4 / 5
Plus tard
Prédictions et simulations
5 / 5
5 / 5
Plus tard, évoquées sans être détaillées
La solution
Une démonstration cliquable qui raconte un usage réaliste pour chaque profil.
Un démarrage qui construit le tableau de bord
À l'inscription, la personne choisit son profil et répond à quelques questions. Ses réponses ajoutent automatiquement les bons widgets.
Un tableau de bord par profil
Enseigne, fournisseur ou marque : chacun retrouve d'abord ses indicateurs clés, parts de marché et tendances.
Des rapports à la carte
Choisir un rapport, le personnaliser, générer le tableau, le partager avec son équipe.
Le scan rayon sur mobile
Une application pour vérifier en magasin les prix, l'origine et l'étiquetage, et remonter les écarts.
Résultats
3ateliers pour passer d'une vision à un périmètre de démo validé par toute l'équipe
3parcours distincts, pour les enseignes, les fournisseurs et les marques
1démonstration cliquable pour présenter l'outil aux premiers clients
Les professionnels interrogés ont salué un outil qui pourrait vraiment changer leur façon de travailler. Ils ont aussi rappelé une condition : prouver la rentabilité pour que les enseignes acceptent de partager leurs données.
Ce que j'en retiens
01
Une matrice vaut mieux qu'un long débat
Noter l'impact et l'effort a mis tout le monde d'accord en quelques minutes, y compris sur ce qu'on repousse.
02
Une démo n'est pas un produit fini
Choisir quoi montrer, et quoi laisser de côté, est une décision de conception à part entière.
03
La confiance passe par la transparence
Dans un outil de données, afficher la source d'un chiffre compte autant que le chiffre lui-même.
04
Un profil, un parcours
Les retours sur les wireframes ont montré qu'un écran commun ne convenait à personne. Je pars désormais des profils avant de dessiner les écrans.