Dans un monde où chaque détail compte pour capter l’attention du consommateur, l’eye-tracking est une technique intéressante pour gagner en efficacité. Cette technologie, qui permet de suivre précisément les mouvements oculaires, révèle des insights précieux sur le comportement visuel des consommateurs. En tant que cabinet d’études de marché, nous l’utilisons pour affiner nos analyses qualitatives et quantitatives. Pour les professionnels du marketing, comprendre où se pose le regard et combien de temps il s’y attarde constitue d’après nous un avantage concurrentiel. Grâce aux progrès technologiques, nous pouvons mettre l’étude par eye tracking à la portée de toutes les bourses (à partir de 1000€).
L’essentiel à retenir
- Applications : optimisation de packagings, planogrammes, étiquettes, visuels, publicité, graphiques
- Budget : à partir de 1000€ HTVA
- Durée de l’étude : 1 semaine
- Devis : sous 24h
Les derniers développements technologiques permettent, grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning, de mettre l’eye tracking au service du marketing pour un budget très abordable de quelques centaines d’euros. Nous utilisons donc cette technique dans nos études de marché afin de mieux comprendre le comportement client et d’optimiser l’efficacité des actions marketing.
Exemple d’utilisation de l’eye tracking dans un contexte FMCG. Nous avons étudié la perception d’une gamme de vin en nous basant notamment sur la compréhension de l’étiquette par le consommateur. Nous voyons que le système de notation imaginé par le producteur n’est pas pris en compte par l’utilisateur et que l’information la plus importante concerne l’origine du vin.
Qu’est-ce que l’eye-tracking et comment fonctionne-t-il ?
L’eye-tracking, ou oculométrie en français, désigne l’ensemble des techniques permettant de mesurer et d’analyser les mouvements oculaires d’un individu. Cette technologie repose sur l’utilisation de caméras infrarouges qui captent la réflexion de la lumière sur la cornée et la pupille.
Le principe technique s’appuie sur la méthode PCCR (Pupil Center Corneal Reflection). Un faisceau lumineux infrarouge, invisible à l’œil nu, éclaire l’œil du participant. La caméra enregistre simultanément la position de la pupille et le reflet cornéen, permettant de calculer avec précision la direction du regard.
Les systèmes modernes d’oculométrie peuvent fonctionner à distance, sans contact physique avec le participant. Certains dispositifs portables, comme les lunettes équipées de capteurs, permettent même de réaliser des études en conditions réelles, dans un magasin ou devant un écran publicitaire.
Cette technologie génère plusieurs types de données exploitables :
- les fixations (zones où le regard s’arrête)
- les saccades (mouvements rapides entre les fixations)
- les parcours visuels complets.
Ces informations sont ensuite transformées en visualisations compréhensibles, notamment les fameuses cartes de chaleur qui révèlent les zones les plus regardées. Pour rendre ces insights accessibles aux entreprises, IntoTheMinds utilise des technologies algorithmiques qui permettent de simuler les fixations, saccades et parcours visuels. Les coûts par rapport à une étude d’eye tracking classique sont en moyenne divisés par 10.
L’eye-tracking dans le secteur FMCG : comprendre l’attention du consommateur
Le secteur des biens de consommation courante (FMCG) tire un parti considérable de l’oculométrie. Dans un environnement où les décisions d’achat se prennent en quelques secondes, comprendre ce qui attire l’œil devient crucial.
Les études d’eye-tracking révèlent des patterns comportementaux spécifiques au FMCG. Par exemple, les consommateurs accordent généralement plus d’attention aux éléments situés dans le tiers supérieur d’un packaging. Cette zone, appelée "zone de communication primaire", concentre souvent 60% du temps de fixation total.
IntoTheMinds a observé lors de ses études que les consommateurs suivent généralement un parcours visuel en forme de "Z" sur les packagings. Le regard se pose d’abord sur le coin supérieur gauche, balaye horizontalement vers la droite, puis descend en diagonal vers le centre, avant de terminer par un mouvement horizontal vers le coin inférieur droit.
Cet insight nous permet de conseiller nos clients dans la hiérarchie visuelle de leurs produits. Les éléments les plus importants (nom de marque, bénéfice produit principal) sont positionnés sur ces zones de forte attention, tandis que les informations secondaires trouvent leur place dans les zones moins regardées.
L’analyse oculométrique révèle également l’impact des couleurs et des contrastes. Les éléments qui se détachent visuellement de leur environnement captent l’attention plus rapidement et la retiennent plus longtemps. Cette donnée s’avère particulièrement précieuse pour les lancements de nouveaux produits qui doivent se démarquer dans un linéaire saturé.
Analyse par oculométrie (eye tracking) du magazine d’un retailer belge (Delhaize) dans le cadre d’une étude réalisée par IntoTheMinds pour le changement du layout. Une première analyse, déclarative, avait été réalisé par méthode CAWI et l’analyse par eye-tracking nous a permis de compléter les insights.
Publicité et call-to-actions : optimiser l’impact visuel
Dans le domaine publicitaire, l’eye-tracking révolutionne l’approche créative en apportant des données objectives sur l’efficacité visuelle des campagnes. Cette technologie permet de dépasser les déclaratifs pour comprendre ce qui capte réellement l’attention.
L’analyse des publicités presse révèle des règles de composition efficaces. Les visuels qui respectent la règle des tiers génèrent des parcours visuels plus fluides et des temps de fixation plus longs. Les éléments placés aux intersections de ces lignes imaginaires bénéficient d’une attention naturellement renforcée.
Pour les call-to-actions, l’oculométrie apporte des insights précieux sur leur positionnement optimal. Une étude comparative sur des bannières web a montré que les boutons d’action placés dans le quart inférieur droit de l’annonce génèrent 35% de clics supplémentaires par rapport à un placement centré.
La couleur des call-to-actions influence également leur performance visuelle. Les boutons orange ou rouge captent l’attention 2,5 fois plus rapidement que les boutons bleus ou verts. Cette donnée, confirmée par de multiples études d’eye-tracking, guide désormais les choix créatifs de nombreuses marques.
L’analyse des publicités vidéo révèle l’importance des trois premières secondes. Si le regard n’est pas capté dans ce laps de temps, la probabilité de visionnage complet chute de 70%. Cette donnée objective justifie l’investissement dans des accroches visuelles fortes dès l’ouverture.
Les données d’oculométrie permettent aussi d’optimiser la hiérarchie des informations. Dans une publicité automobile, par exemple, l’analyse peut révéler que le prix attire plus l’attention que les caractéristiques techniques. Cette information guide la restructuration du message pour maximiser l’impact commercial.
Optimisation des créations graphiques et interfaces
L’eye-tracking transforme l’approche du design graphique en apportant une validation scientifique aux choix créatifs. Cette technologie permet de tester objectivement l’efficacité des compositions avant leur diffusion.
Pour les sites web, l’oculométrie révèle des patterns de navigation universels. Le modèle en "F" reste dominant : les utilisateurs regardent d’abord horizontalement en haut de page, puis verticalement le long du côté gauche, avant de balayer à nouveau horizontalement plus bas. Cette connaissance guide l’architecture de l’information.
L’analyse des interfaces mobiles montre des spécificités liées à la taille d’écran. Les éléments placés dans le tiers supérieur de l’écran bénéficient d’une attention 50% supérieure à ceux du bas. Cette donnée influence directement la conception des applications mobiles.
Les études d’eye-tracking sur les newsletters révèlent l’importance de la structure visuelle. Les emails avec une hiérarchie claire (titre, sous-titre, visuel, texte) génèrent des parcours de lecture plus fluides et des taux de clic supérieurs de 25%.
Pour les créations print, l’oculométrie guide l’équilibre entre texte et image. Les compositions où l’image occupe 60% de l’espace et le texte 40% optimisent le temps de lecture tout en maintenant l’attention visuelle. Cette proportion, validée par de nombreuses études, devient une référence pour les créatifs.
L’analyse des logos révèle également des principes de design efficaces. Les logos simples, avec peu d’éléments, sont reconnus 40% plus rapidement que les versions complexes. Cette donnée objective guide les refontes de marque vers plus de simplicité.
Optimisation des packagings grâce au suivi oculaire
Le packaging constitue le premier point de contact entre la marque et le consommateur. L’eye-tracking permet d’optimiser chaque élément de cette interface critique en révélant ce qui fonctionne réellement sur le terrain.
Les études d’oculométrie sur packaging suivent généralement un protocole rigoureux. Les participants sont exposés à différentes versions d’un même produit, dans des conditions contrôlées qui reproduisent l’environnement d’achat. Les données collectées permettent d’identifier les éléments qui captent l’attention, ceux qui la retiennent, et ceux qui passent inaperçus.
Un cas d’étude particulièrement révélateur concerne l’optimisation d’une gamme de yaourts. L’analyse initiale montrait que le logo de la marque, pourtant proéminent, n’était regardé que par 30% des participants. En revanche, l’image du fruit occupait 45% du temps de fixation total. Cette découverte a conduit à repenser complètement la hiérarchie visuelle du packaging.
La version optimisée a repositionné le logo près de l’image du fruit, créant une association visuelle forte. Le résultat : une augmentation de 25% de la reconnaissance de marque et une amélioration de 15% de l’intention d’achat lors des tests consommateurs.
L’eye-tracking révèle aussi l’importance de la lisibilité. Les textes trop petits ou mal contrastés génèrent des fixations courtes et répétées, signe d’une difficulté de lecture. Cette donnée objective permet d’ajuster la typographie et les contrastes pour améliorer l’expérience consommateur.
Les données oculométriques guident également les décisions concernant la taille et la position des éléments. Un call-to-action qui n’est regardé que 2 secondes en moyenne nécessite probablement un repositionnement ou un renforcement visuel.
Applications en retail : maximiser la visibilité produit
L’environnement retail présente des défis spécifiques que l’eye-tracking aide à résoudre. Dans un linéaire où des centaines de produits se disputent l’attention, comprendre les mécanismes de l’attention visuelle devient stratégique.
Les études en magasin révèlent que les consommateurs ne regardent en moyenne que 20% des produits présents dans une catégorie. Cette sélectivité naturelle rend cruciale l’optimisation de la visibilité produit. L’oculométrie permet d’identifier les zones du linéaire qui bénéficient naturellement d’une forte attention visuelle.
La hauteur de placement s’avère déterminante. Les produits positionnés à hauteur des yeux (entre 1,20m et 1,60m) captent 40% plus d’attention que ceux placés en bas de linéaire. Cette donnée objective justifie les investissements en facing et négociations de placement.
L’analyse des parcours visuels en magasin révèle également des patterns de navigation spécifiques. Les consommateurs tendent à regarder d’abord les extrémités des linéaires (têtes de gondole), puis balayent de gauche à droite. Cette connaissance permet d’optimiser l’implantation des nouveautés et des produits à forte marge.
Un exemple concret : l’étude d’un rayon céréales a montré que les produits placés à droite du linéaire bénéficiaient d’un temps de fixation 30% supérieur à ceux de gauche. Cette asymétrie, liée au sens de lecture occidental, a conduit à repositionner les références stratégiques pour maximiser leur exposition visuelle.
L’eye-tracking en retail permet aussi d’évaluer l’efficacité des supports de communication. Les stop-rayons, étiquettes prix ou PLV ne sont efficaces que s’ils sont effectivement regardés. Les données oculométriques objectivent leur performance et guident les investissements futurs.
Méthodologie et mise en œuvre des études d’eye-tracking
La réalisation d’une étude d’eye-tracking nécessite une méthodologie rigoureuse pour garantir la fiabilité des résultats. Le processus débute par la définition précise des objectifs et la sélection du matériel adapté.
Le recrutement des participants suit des critères stricts. L’échantillon doit être représentatif de la cible étudiée, avec généralement 30 à 50 participants pour obtenir des données statistiquement significatives. Certaines caractéristiques, comme le port de lunettes ou de lentilles, peuvent influencer la qualité des mesures.
L’environnement de test reproduit fidèlement les conditions d’exposition réelles. Pour une étude packaging, l’éclairage, la distance de vision et l’angle de présentation sont standardisés. Cette rigueur méthodologique garantit la validité des comparaisons entre différentes versions.
La calibration de l’équipement constitue une étape critique. Chaque participant doit effectuer une séquence de calibration qui permet au système de s’adapter à ses caractéristiques oculaires spécifiques. Cette procédure, qui dure généralement 2 à 3 minutes, conditionne la précision des mesures.
L’analyse des données combine métriques quantitatives et observations qualitatives. Les temps de fixation, les séquences de regard et les zones d’intérêt sont analysés statistiquement. Ces données sont ensuite croisées avec les verbatims des participants pour enrichir l’interprétation.
Les livrables d’une étude d’eye-tracking incluent généralement des cartes de chaleur, des parcours visuels moyens, et des métriques de performance par zone. Ces éléments visuels facilitent la communication des résultats aux équipes créatives et marketing.
Tendances et évolutions technologiques
L’eye-tracking connaît des évolutions technologiques majeures qui démocratisent son usage et enrichissent ses applications. L’intelligence artificielle transforme particulièrement l’analyse des données oculométriques.
Les algorithmes de machine learning permettent désormais de prédire les zones d’attention sans recourir à des tests physiques. Ces modèles, entraînés sur des milliers d’études réelles, atteignent une précision de 85% pour prédire les patterns de regard sur de nouveaux visuels.
L’eye-tracking par webcam démocratise l’accès à cette technologie. Les études peuvent désormais être menées à distance, avec des participants équipés simplement d’un ordinateur portable. Cette évolution réduit considérablement les coûts et les délais d’étude.
La réalité virtuelle ouvre de nouvelles perspectives pour l’oculométrie. Les casques VR intègrent désormais des capteurs de regard qui permettent d’analyser le comportement visuel dans des environnements 3D immersifs. Cette technologie révolutionne l’étude des espaces commerciaux et des expériences de marque.
L’analyse en temps réel constitue une autre avancée majeure. Les systèmes modernes peuvent traiter les données oculométriques instantanément, permettant des ajustements dynamiques pendant les tests. Cette capacité ouvre la voie à des études adaptatives plus sophistiquées.
L’intégration avec d’autres technologies biométriques enrichit l’analyse comportementale. La combinaison eye-tracking et mesure de l’activité électrodermale révèle les liens entre attention visuelle et émotion, apportant une compréhension plus complète de l’expérience consommateur.
Questions fréquentes sur l’eye-tracking en marketing
Quelle est la précision des mesures d’eye-tracking ?
Les systèmes professionnels d’eye-tracking atteignent une précision de 0,5 à 1 degré d’angle visuel, soit environ 1 cm à une distance de 60 cm. Cette précision permet d’analyser finement les éléments d’un packaging ou d’une publicité. La fréquence d’échantillonnage varie de 60 à 1000 Hz selon les équipements, les systèmes à 120 Hz étant suffisants pour la plupart des applications marketing.
Combien de participants faut-il pour une étude fiable ?
Pour obtenir des résultats statistiquement significatifs, il faut généralement de 30 à 50 participants par segment étudié. Ce nombre permet de détecter des différences de 15% entre deux versions avec un niveau de confiance de 95%. Les budgets nécessaires sont importants. Nous recommandons donc à nos clients d’utiliser des méthodes par simulations algorithmiques qui donnent d’excellents résultats (précision : 95%) pour un dixième du prix.
La simulation d’eye-tracking par machine learning fonctionne-t-elle dans toutes les situations ?
La technologie moderne s’adapte à la plupart des profils, y compris les porteurs de lunettes et de lentilles de contact. Cependant, certaines conditions peuvent affecter la qualité des mesures : strabisme prononcé, cataracte avancée, ou maquillage très marqué autour des yeux. Les systèmes récents compensent automatiquement la plupart de ces variations.
Peut-on réaliser des simulation algorithmiques d’eye-tracking en environnement retail ?
Absolument. C’est d’ailleurs une excellente manière d’optimiser les planogrammes. Concrètement, nous utilisons des photos des rayonnages afin de réaliser la simulation par eye-tracking. Plusieurs variations sont possibles, ce qui permet de garder la configuration qui livrent les meilleurs résultats par rapport à vos objectifs.
Comment interpréter une carte de chaleur ?
Les cartes de chaleur visualisent l’intensité de l’attention visuelle par un code couleur. Les zones rouges indiquent une forte concentration du regard, les zones jaunes une attention modérée, et les zones vertes ou bleues une faible attention. La taille des zones colorées reflète la dispersion du regard entre les participants. Une zone rouge très localisée indique un consensus fort sur un élément attractif.
En combien de temps les résultats d’une étude par eye-tracking sont-ils disponibles ?
Lorsque nous utilisons une approche algorithmique, nous sommes en mesure de vous donner les premiers résultats sous 24 heures.