Comment analyser vos données de sondage ?

Vous avez reçu des réponses à votre sondage en ligne ? Vous devez maintenant analyser ces données pour comprendre les résultats et pouvoir les exploiter au mieux. Ce guide complet couvre tous les aspects de ce processus : nettoyage des données, agrégation des chiffres, décryptage des réponses aux questions ouvertes et présentation aux parties prenantes.

Vous allez apprendre en quoi consiste une analyse de sondage, découvrir les différents types de données de sondage et voir comment analyser ces données efficacement en six étapes.

Une analyse de sondage consiste à transformer les données brutes provenant de vos sondages en insights exploitables. Axée sur les schémas, les tendances et les relations entre vos réponses, elle s’appuie sur des méthodes descriptives (pourcentages, moyennes, etc.) et inférentielles (corrélations, tests de signification, etc.) pour vous permettre d’interpréter les résultats et de prendre des décisions informées.

Pour une analyse de sondage réussie, il vous faut un plan clair car la plupart des sondages contiennent à la fois des questions ouvertes et des questions fermées. Ne foncez pas tête baissée : réfléchissez à ce que vous souhaitez accomplir. Définissez des objectifs précis et identifiez les questions clés, ainsi que les personnes qui ont besoin des résultats. Il vous sera plus facile de décider comment analyser les résultats de votre sondage et de déterminer les insights les plus pertinents.

À lire également : Comment élaborer un plan de création et d’analyse de sondage efficace ?

Les questions de votre sondage ont un impact direct sur le type de données que vous recevrez : quantitatives ou qualitatives. 

Les données quantitatives fournissent des réponses chiffrées aux questions fermées. Par exemple, dans un sondage Net Promoter Score® (NPS), les participants choisissent leur réponse sur une échelle de 1 à 10. Vous pouvez ensuite déterminer combien ont choisi chaque option, faire la moyenne des résultats et comparer les réponses de différents groupes dans le temps.

Exemple de question de sondage : « Recommanderiez-vous cette entreprise à un(e) ami(e) ou à un(e) collègue ? (0–10) »

Les données numériques sont parfaites pour suivre les progrès ou l’évolution dans le temps, mais si vous voulez savoir pourquoi vos participants ont choisi telle ou telle réponse, ajoutez une question de suivi pour obtenir des données qualitatives.

Les données qualitatives sont les réponses aux questions ouvertes qui permettent aux participants d’expliquer leurs choix avec leurs propres mots. Elles s’intéressent au « pourquoi » et au contexte des résultats numériques.

Exemple de question de sondage : « Pourquoi avez-vous choisi cette note ? »

Lorsque les réponses commencent à affluer, il est parfois difficile de savoir par où commencer. Ce processus en six étapes simplifie l’analyse des données de sondage. Il vous permet de mettre en évidence les informations les plus pertinentes, de structurer vos données et de communiquer les résultats aux parties prenantes de façon claire, précise et impartiale.

Avant de vous lancer dans l’analyse de votre sondage, il est primordial de vérifier que les données sont exploitables. Nettoyez vos données en décidant des participants à exclure de votre analyse, en supprimant les réponses de mauvaise qualité et en éliminant les doublons.

Certains participants ignorent la plupart des questions, d’autres répondent à la va-vite sans vraiment réfléchir : ces données de piètre qualité peuvent fausser vos résultats finaux.

En analysant la qualité des réponses, vous pourrez identifier celles qui ne satisfont pas à vos critères. Vous voulez savoir ce que vos clients pensent de votre produit ou de votre service ? Dans ce cas, la réponse d’un participant qui n’est pas client de votre entreprise ne présente guère d’intérêt.

Préparez vos données de sondage afin qu’elles soient facilement lisibles, présentées dans un ordre logique et dans un format cohérent, et vos analyses partiront sur de bonnes bases.

Les questions clés ou principales constituent la force de votre sondage : elles portent sur la finalité, l’objectif de votre sondage, que vous avez généralement déterminé en amont.

Avant de vous plonger dans les détails de vos données, analysez les réponses à vos questions principales. Par exemple, si vous avez demandé aux participants s’ils achèteraient un produit donné, commencez par le tableau de résultats ci-dessous.

Achèteriez-vous ce produit s’il était disponible aujourd’hui ?

Comme vous pouvez le voir, la plupart des participants ont répondu positivement. Munis de cette information, vous pouvez passer aux données issues des autres questions.

Les questions principales sont souvent plus générales et vous permettent d’identifier les avis prédominants et les idées clés. Une fois cette base jetée, vous pouvez vous aventurer dans des aspects plus complexes de l’analyse de vos données pour tirer les conclusions de votre étude. 

Vous voulez mieux comprendre vos données ? N’hésitez pas à les segmenter, les découper, les diviser... Vous pouvez vous servir des analyses croisées pour scinder vos données en groupes plus petits, en fonction de caractéristiques communes. Vous pourriez par exemple filtrer les données provenant des participants issus d’un milieu spécifique. Vous pouvez ensuite créer des filtres, des comparaisons et des règles pour analyser les données de chaque segment d’utilisateurs.

Les filtres de données vous offrent une vue approfondie et pointue de vos données. Vous voulez savoir ce que différents groupes pensent de votre produit ? Il vous suffit d’inclure des questions sociodémographiques à votre sondage. Vous pouvez alors filtrer les réponses en fonction de la tranche d’âge (par exemple) et comparer ces jeux de données pour savoir qui votre produit séduit, et repérer les valeurs aberrantes et les consommateurs insatisfaits.

Vous pouvez filtrer vos données de multiples façons :

Les données qualitatives ne produisent pas les pourcentages ou les chiffres bruts que vous pouvez utiliser ici, mais vous pouvez toujours utiliser des outils d’analyse de texte. Ils sont capables d’analyser le ressenti des participants à partir des réponses libres qu’ils ont rédigées. 

Pour convertir des données brutes en informations exploitables, il faut démontrer que vos résultats sont statistiquement significatifs, et non pas choisis au cas par cas. L’analyse statistique révèle si les tendances observées sont significatives et ce que les données suggèrent quand elles sont utilisées avec d’autres jeux de données. 

Il existe plusieurs méthodes pour prouver la signification statistique de vos résultats :

L’analyse des données n’est pas le seul facteur qui détermine si vos résultats sont significatifs : la comparaison du nombre total de réponses et des taux d’achèvement à la taille de l’échantillon indique par exemple si vos résultats représentent un groupe statistiquement significatif.

Et ne négligez pas la marge d’erreur. Elle vous indique si vos résultats sont un reflet précis de l’ensemble de votre population : Une marge d’erreur faible suggère que vos résultats sont fiables, tandis que l’inverse suggère qu’ils ne reflètent pas la réalité. 

Si vous avez besoin de réponses supplémentaires pour donner plus de poids aux résultats de vos sondages, pensez à notre solution SurveyMonkey Audience. 

Le benchmarking consiste à comparer vos résultats à ceux d’autres entreprises ou aux moyennes du secteur. Vous pouvez aussi comparer vos propres résultats au fil du temps en recueillant les mêmes données trimestre après trimestre. 

Les entreprises du monde entier s’appuient sur le benchmarking de l’expérience client pour connaître la place qu’elles occupent dans le cœur de leurs clients par rapport à leurs concurrentes. 

Pour comprendre l’évolution de vos résultats de sondage dans le temps, menez une étude longitudinale. Par exemple, si vous organisez une conférence annuelle, demandez à chaque fois aux participants de répondre à un sondage de satisfaction. Si votre événement enregistre une baisse du taux de satisfaction au fil des ans, il peut être judicieux de creuser.

Vous pouvez ajouter une question ouverte demandant aux personnes interrogées d’expliquer leur choix. Ces données qualitatives vous permettront de comprendre ce qui peut être à l’origine d’une baisse de satisfaction et ainsi de prendre des mesures pour y remédier. 

Vous pouvez même suivre les données de différents sous-groupes. Supposons par exemple que le taux de satisfaction des membres de l’équipe marketing augmente d’année en année, mais pas celui du personnel administratif. Vous voudrez peut-être étudier les réponses de ces personnes-là pour comprendre pourquoi elles sont moins satisfaites que les autres.

Vos données de sondage sont révélatrices. Commencez par votre question principale et présentez les résultats. Que cherchiez-vous à découvrir ? Qu’avez-vous appris de vos données ? Quelles conclusions se détachent du lot ou revêtent un intérêt particulier ?

N’assommez pas vos lecteurs en les bombardant de chiffres, paragraphe après paragraphe, et pensez à inclure des éléments visuels. Un simple graphique ou nuage de mots peut résumer vos résultats et les rendre compréhensibles instinctivement, d’un seul coup d’œil. 

Maintenant que vous avez analysé vos données et établi qu’elles revêtaient une signification statistique, il est temps de passer à la dernière étape et de partager vos conclusions avec vos collègues en créant un rapport dans l’espoir d’inspirer le changement au sein de votre entreprise. 

À lire également : Six graphiques simples à utiliser pour créer des rapports efficaces

Toutes les équipes, même les plus rigoureuses, doivent être vigilantes face à certaines erreurs récurrentes lors de l’analyse de sondage. Elles peuvent généralement être classées en deux catégories : les problèmes qui risquent d’affecter les conclusions et les méthodes utilisées pour produire les rapports, qui peuvent fausser l’interprétation des résultats en leur attribuant une importance exagérée ou insuffisante. En ayant conscience de ces tendances, vous serez en mesure de les repérer en amont et de garantir la qualité de votre analyse de sondage.

Utilisez cette liste pour effectuer une vérification rapide avant de finaliser votre analyse de sondage, afin d’éviter que des erreurs ne se glissent dans vos conclusions ou vos rapports.

C’est l’une des erreurs les plus courantes. On parle de causalité quand il y a un lien de cause à effet entre deux variables : l’une est directement responsable de l’autre. On parle de corrélation quand deux variables fluctuent en parallèle, sans être nécessairement liées.

Les conséquences du froid hivernal constituent un excellent exemple : boire un chocolat chaud et porter des gants sont deux variables corrélées. Elles tendent à fluctuer ensemble (vers le haut ou le bas), mais sans que l’une ne soit induite par l’autre. En réalité, elles sont toutes deux dues à un troisième facteur : le froid.

Ce n’est pas parce que deux variables fluctuent ensemble qu’elles sont liées. Effectuez une analyse de corrélation pour identifier les relations qui existent entre vos données.

En bref : si vous confondez corrélation et causalité, vous risquez de penser qu’il y a un lien direct entre deux variables et une troisième qui en serait la cause. 

Nous avons vu plus haut que vos données peuvent être révélatrices, mais attention : si vous choisissez les données qui vont dans votre sens et valident vos hypothèses, vous risquez de passer à côté de la réalité.

Quand vous vous lancez dans un sondage avec un parti pris, il peut être frustrant de voir que les données vont à l’inverse de ce que vous cherchez à prouver. Vos clients ne sont pas d’accord avec une déclaration clé ou aucune majorité significative ne se dégage de vos données ? Tenez-en compte et évitez à tout prix de ne sélectionner que les points de données qui vous conviennent.

Si vous choisissez uniquement les données qui viennent étayer votre point de vue ou votre hypothèse, vous compromettez l’exactitude des résultats de votre sondage.

Ne vous laissez pas emporter par un trop plein d’enthousiasme quand vous menez un sondage et recueillez les réponses. Bien sûr, vous êtes impatient de connaître les résultats, mais si vous vous précipitez pour les calculer, il est possible que les participants n’aient pas encore tous répondu et vous risquez fort de passer à côté de données importantes. 

En règle générale, plus le nombre de réponses est élevé, plus vos données de sondage sont fiables : armez-vous de patience et la signification statistique sera au rendez-vous. 

Supposons que les résultats de votre sondage montrent que la toute dernière fonctionnalité de votre produit intéresse 100 % de vos clients. Génial, direz-vous ? En théorie... mais si un seul client a répondu, ces résultats reflètent-ils vraiment l’opinion de votre clientèle dans son ensemble ?

Les questions de votre sondage ont un impact direct sur le type et la qualité des données que vous recevrez. Il est donc primordial de réfléchir à vos questions avec soin. 

Voici quelques conseils :

En améliorant la qualité de vos sondages, vous améliorerez naturellement la qualité des données que vous collectez.

L’analyse des données de sondage est un domaine complexe : examen prioritaire des résultats principaux, segmentation des données, rapport sur les conclusions... 

SurveyMonkey propose des modèles et des outils d’analyse de sondage qui vous permettent de toucher facilement votre population cible et d’obtenir des réponses fiables. 

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NPS®, Net Promoter® et Net Promoter® Score sont des marques déposées de Satmetrix Systems, Inc., Bain & Company et Fred Reichheld.