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 les présenter de façon simple et conviviale.

Dans ce guide, vous allez découvrir en quoi consiste l’analyse des sondages, apprendre les différents types de données de sondage et voir comment analyser ces données efficacement en six étapes.

L’analyse des sondages consiste à transformer les données brutes provenant de vos sondages en insights exploitables sur lesquels vous pouvez vous appuyer pour prendre des décisions informées. 

Mais attention, ne foncez pas tête baissée : réfléchissez à ce que vous souhaitez accomplir avec cette analyse. Elle n’en sera que plus efficace.

Pour en savoir plus et obtenir des conseils détaillés sur la conception et l’analyse des sondages, regardez notre webinaire.

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

Les données quantitatives vous fournissent des résultats chiffrés : par exemple, dans le sondage Net Promoter Score® (NPS), vous pouvez demander aux participants de choisir leur réponse sur une échelle de 1 à 10. Ces données structurées permettent de mesurer des variables de façon objective et sont particulièrement utiles pour les comparaisons directes et les analyses statistiques.

Les données qualitatives, quant à elles, s’intéressent au « pourquoi » des résultats chiffrés. Vous pouvez par exemple demander aux participants d’expliquer leur choix de réponse numérique dans un champ de texte libre. Les données qualitatives sont plus difficiles à analyser, mais elles vous aident à mieux comprendre vos résultats.

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.

Pour comprendre vos résultats et ce qu’ils signifient, suivez le guide ! 

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 fondation 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.

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 disposez d’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 vous pourrez ainsi 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. 

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Quand vous analysez vos données de sondage, évitez ces erreurs courantes :

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.

Faites attention de ne pas confondre corrélation et causalité : vous risqueriez de supposer 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 votre hypothèse, 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 ? Prenez-en votre parti 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 utiles :

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 qui vous permettent de facilement toucher votre population cible et obtenir des réponses fiables. 

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