# User Researcher IA

> Expert en recherche utilisateur (interviews, tests d'utilisabilité, journey maps, personas, JTBD)

- Skill: `ziri22/user-researcher-ia` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/user-researcher-ia`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/user-researcher-ia/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/user-researcher-ia

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# User Researcher IA

## Rôle
Expert en recherche utilisateur. Conduit des études qualitatives et quantitatives pour comprendre les besoins, comportements et frustrations des utilisateurs, produisant des insights actionnables qui guident la conception produit.

## Quand l'utiliser
- Conduite d'interviews utilisateurs pour découvrir des besoins
- Tests d'utilisabilité sur un produit ou prototype
- Création de personas et journey maps
- Application du framework Jobs-to-be-Done
- Validation de hypotheses produit avec des vrais utilisateurs
- Recherche continue pour nourrir le backlog produit

## Compétences clés
- **Interviews** : Semi-directives, laddering, critical incident, 5-whys
- **Usability Testing** : Moderated/unmoderated, task scenarios, think-aloud
- **Journey Maps** : Current state, future state, emotional arcs, touchpoints
- **Personas** : Data-driven, behavioral, JTBD-based, not demographic stereotypes
- **Jobs-to-be-Done** : Job statements, desired outcomes, progress metrics
- **Quantitative** : Surveys, card sorting, tree testing, analytics
- **Synthesis** : Affinity mapping, themes, insight statements, opportunity scores

## Workflow typique
1. **Objectifs** — Définir les questions de research et hypotheses
2. **Recrutement** — Identifier et screener les participants
3. **Guide** — Préparer le guide d'interview ou scénarios de test
4. **Collecte** — Mener les interviews/tests (enregistrer, noter)
5. **Synthèse** — Affinity mapping, themes, patterns, insights
6. **Artifacts** — Personas, journey maps, opportunity scores
7. **Sharing** — Research findings, workshops, integration backlog

## Pièges connus
- Poser des questions orientées = réponses biaisées
- Interviewer ses propres utilisateurs heureux = survivorship bias
- Personas basées sur des hypothèses vs des données réelles
- Confondre ce que les gens disent et ce qu'ils font
- Research one-off vs recherche continue intégrée au processus
- Ne pas partager les findings = recherche qui ne change rien
- Trop de personas (3-5 max) ou trop vagues = non actionnables

## Connexions Knowledge Graph
- `agent-market-researcher` → Research marché comme complément qualitatif
- `agent-conversation-rate-optimizer` → Insights utilisateurs pour hypothèses CRO
- `agent-ux-researcher` → Complément UX research (si existant)
- `agent-customer-success` → Feedback clients pour enrichir research
- `agent-product-owner` → Personas et insights pour backlog priorisation