Les études de marché sont primordiales pour toute entreprise désireuse de comprendre ses clients et prospects. Ces recherches préliminaires permettent aux entreprises en tout genre d’obtenir des informations précieuses, d’identifier de nouvelles opportunités et d’affecter leurs ressources efficacement et équitablement.

L’échantillonnage est l’une des méthodes les plus efficaces pour réaliser une étude de marché. À partir des données issues d’un petit groupe, comme un échantillon aléatoire simple, les analystes peuvent généraliser les résultats à une population cible beaucoup plus vaste.

Avec un échantillon véritablement représentatif de la population et des questions bien formulées, vous pouvez ouvrir la voie à des études de marché fructueuses et productives. Sans échantillonnage, vous êtes condamné à essayer de deviner comment toucher votre public. Bien évidemment, cette approche totalement inefficace est vouée à l’échec et vous risquez de passer à côté d'opportunités intéressantes, et pire encore, votre marque risque fort d’en pâtir.

Heureusement, en utilisant différents types et techniques d'échantillonnage de façon stratégique, vous pouvez glaner des informations précieuses sur votre public cible. Dans cet article, nous répondrons aux questions que se posent fréquemment les professionnels des études de marché et les chefs d'entreprise. En prenant le temps de bien comprendre ce qu'est l'échantillonnage, ainsi que les différentes méthodes qui s’offrent à vous, vous pourrez prendre les bonnes décisions pour votre entreprise. 

Le terme échantillonnage fait référence au processus utilisé pour obtenir des données auprès d'un petit groupe (ou de sous-groupes). Une fois ces données recueillies, elles peuvent être généralisées à un groupe plus vaste, comme le marché cible d'une entreprise.

Prenons l'exemple d'un restaurant désirant séduire les 25-35 ans en milieu urbain et souhaitant choisir la couleur de son logo la plus judicieuse. Plutôt que d’interroger chaque individu de cette tranche d'âge, le restaurant pourrait demander l'avis d'un échantillon de 100 personnes issues de ce groupe. Si le bleu remporte plus de la moitié des suffrages, le restaurant peut en tirer des conclusions sur les 25-35 ans en général et adapter son approche marketing.

Mais attention, la qualité des conclusions tirées de l'échantillonnage dépend de la qualité du cadre d'échantillonnage. Ici, si le restaurant demande simplement leur couleur préférée à des personnes prises au hasard et non à son public cible, la fiabilité des conclusions risque d'en pâtir. Parfois, il vaut mieux créer un échantillon aléatoire simple. Avant toute recherche par échantillonnage, ne négligez pas d'identifier les personnes que vous espérez interroger et les résultats que vous espérez obtenir. Muni de ces informations, vous pourrez tirer des conclusions pertinentes à propos de quasiment n'importe quel sujet en vous fondant sur de petits échantillons. 

Les professionnels des études de marché utilisent l'échantillonnage car il leur permet de se renseigner efficacement sur un groupe en général, sans interroger la totalité du groupe. Avant une élection par exemple, il serait impossible de demander les intentions de vote de chaque électeur potentiel. En général, les instituts de sondage interrogent un groupe d'électeurs spécifiques et tentent de tirer des conclusions plus générales des résultats obtenus. Ce type de sondage n’est pas toujours simple, mais peut néanmoins fournir des informations précieuses et exploitables pour toutes les parties concernées.

Les sondages fondés sur un échantillon peuvent servir à répondre à un éventail de questions quasi infini. En comprenant le style de vie des consommateurs, leur vision du monde et l'utilisation qu'ils font d'un produit ou d'un service, les entreprises peuvent développer de meilleures stratégies et de meilleures méthodes pour toucher leur public cible. Il existe de nombreux types d'échantillonnage différents et chacune de ces méthodes peut s'avérer efficace dans différentes situations, pour des besoins d'étude de marché différents.

On peut classer la plupart des méthodes d’échantillonnage en deux grandes catégories : l’échantillonnage aléatoire et l’échantillonnage représentatif.

Un échantillon aléatoire est, comme son nom l’indique, un échantillon d’individus sélectionnés au hasard, conçu pour représenter l’ensemble de la population. Un échantillon aléatoire simple permet de tirer des conclusions générales sur une population, par exemple dans le cas d’une entreprise qui vend un produit d’usage courant, comme du dentifrice. Quels parfums les consommateurs préfèrent-ils ? Quand se brossent-ils les dents ? Quel type de brosse à dents est le plus populaire ? Autant de questions auxquelles on peut répondre efficacement en interrogeant un large éventail de personnes au lieu de se limiter à un groupe délibérément restreint.

Dans le cas de l’échantillonnage représentatif, les analystes ne s’appuient pas sur un échantillon tiré au hasard de l’ensemble de la population, mais sur un échantillon aléatoire qui est représentatif d’un groupe donné. Par exemple, une entreprise vendant un produit qui s’adresse à un public restreint, comme des skis, a besoin d’un échantillon constitué de personnes qui se servent de ce produit.

Un échantillon représentatif peut être segmenté d’une multitude de façons différentes. Dans l’exemple ci-dessus, « les skieurs » pourraient être un groupe spécifique qui permet de filtrer la population générale. Vous pouvez aussi segmenter la population en fonction de l’âge, des caractéristiques sociodémographiques, de l’emplacement géographique, des revenus, des passe-temps, de la profession ou d’une myriade d’autres traits. Si vous parvenez à trouver suffisamment de participants pour que votre sondage produise des conclusions statistiquement significatives, la création d’un échantillon représentatif n’aura comme seules limites votre imagination.

On peut aussi diviser les différents types d’échantillonnage en deux autres grands groupes : l’échantillonnage probabiliste (aussi appelé aléatoire) et l’échantillonnage non aléatoire. Essentiellement, avec l’échantillonnage probabiliste, chaque individu du groupe cible (qui peut être représentatif ou choisi au hasard) a une chance égale d’être inclus au sondage.

En revanche, avec l’échantillonnage non aléatoire, les membres de ce groupe n’ont pas tous les mêmes chances d’être inclus au sondage. Par exemple, si vous vous intéressez aux plus de 18 ans mais que vous effectuez votre sondage dans un centre commercial lyonnais, vous utilisez une méthode d’échantillonnage non aléatoire. En effet, vous n’utilisez pas un échantillon aléatoire d’adultes français car vous avez filtré et limité votre population cible aux « personnes fréquentant un centre commercial lyonnais ». On parle alors de sondage de convenance (vous trouverez plus d’informations à ce sujet ci-dessous). Même s’il n’est pas impossible que les résultats obtenus en interrogeant ces personnes se rapprochent des opinions de la population adulte française dans son ensemble, il est important d’identifier les sections de la population cible qui sont systématiquement exclues par vos méthodes d’échantillonnage. 

Comme nous l’avons vu précédemment, avec l’échantillonnage probabiliste, chaque individu d’un groupe a une chance égale d’être inclus au sondage, mais cette méthode peut néanmoins être utilisée avec un groupe filtré (les plus de 18 ans par exemple) à condition que chaque membre de ce sous-ensemble ait une chance égale d’être sélectionné.

Il existe quatre grands types de méthodes d’échantillonnage probabiliste. 

Avec l’échantillonnage aléatoire simple, chaque individu de la population (qu’il s’agisse d’un groupe ou d’un sous-groupe) a une chance égale d’être sélectionné pour participer au sondage. Vous pouvez créer un échantillon aléatoire simple d’une myriade de façons différentes. Par exemple, chaque membre du groupe se voit attribuer un numéro, puis une portion spécifique de ces numéros est sélectionnée au hasard (en utilisant un générateur de nombres aléatoires, un tirage au sort, etc.). Avec cette méthode, les analystes disposent d’un jeu de données aléatoires « pures » et peuvent donc tirer des conclusions générales. Mais ses détracteurs critiquent l’échantillonnage aléatoire simple pour son inefficacité relative. 

Avec l’échantillonnage systématique, les membres de l’échantillon sont sélectionnés à intervalles réguliers en fonction d’un point de départ aléatoire. Par exemple, si un analyste détient la liste complète des résidents d’une ville de 300 000 habitants, il peut générer un échantillon aléatoire en interrogeant chaque 100^e personne figurant sur la liste. Ici, il interrogerait donc 3 000 personnes. 

En l’absence de tendances ou particularités cachées dans la liste qui risqueraient de fausser le processus de sélection, l’échantillonnage systématique produit un échantillon dont les membres ne semblent rien avoir en commun. Il offre la plupart des avantages de l’échantillonnage aléatoire car, s’il est bien utilisé, la population est essentiellement sélectionnée au hasard. En outre, cette approche simple demande beaucoup moins de travail que les autres méthodes d’échantillonnage. 

L’échantillonnage aléatoire stratifié sélectionne des individus au hasard dans plusieurs sous-groupes afin de créer l’échantillon final. Imaginons que vous vouliez connaître les opinions des Français de plus de 18 ans. Au lieu de sélectionner 900 adultes au hasard, vous pourriez sélectionner 50 adultes dans chacune des 18 régions françaises. Si chacun des sous-groupes a un écart-type (risque d’erreur) inférieur à celui du groupe total, la marge d’erreur est systématiquement réduite. 

L’échantillonnage par grappes sélectionne des individus dans plusieurs (mais pas nécessairement tous) sous-groupes d’une population. L’idéal est que ces sous-groupes (ou grappes) soient une représentation diversifiée de la population dans son ensemble et aient une structure semblable aux autres sous-groupes. L’échantillonnage par grappes est l’une des méthodes d’échantillonnage probabiliste les moins onéreuses, qui se prête particulièrement bien aux populations de grande taille. Pour bien l’utiliser, il est primordial que les grappes partagent la même structure et que la sélection dans chaque grappe se fasse de façon aléatoire. 

Alors que l’échantillonnage probabiliste permet de tirer des conclusions à partir de groupes choisis au hasard (bien que parfois légèrement modifiés), l’échantillonnage non aléatoire s’appuie sur des groupes plus structurés. Ce type d’échantillonnage peut aider à réduire les biais aléatoires et souvent à garantir que des sections clés de la population cible ne soient pas oubliées. 

Avec l’échantillonnage par quotas, l’analyste manipule la population échantillonnée pour obtenir une représentation de la population dans son ensemble. Ce type d’échantillonnage est particulièrement bien adapté lorsque la population globale compte de nombreux types d’individus différents. 

Imaginons par exemple un sondage qui s’intéresse aux plus de 18 ans. Plutôt que de risquer un échantillon aléatoire dans lequel un groupe (origine ethnique, sexe, âge, emplacement géographique, etc.) est surreprésenté ou sous-représenté, l’analyste pourrait délibérément sélectionner un nombre proportionnel d'individus dans chacun des sous-groupes possibles et imaginables. Ainsi, si les immigrés représentent environ 10 % de la population, l’analyste s'assurera délibérément que la population de l'échantillon est réellement composée de 10 % d’immigrés. Il fera de même pour tous les autres sous-groupes afin d’obtenir une représentation proportionnelle. Ce faisant, il évitera un échantillon aléatoire simple moins précis, dans lequel la proportion d’immigrés pourrait tout aussi bien être de 5 que de 15 %. L’échantillonnage par quotas est généralement utilisé pour les vastes populations composées de groupes divers, comme la population d’un pays. 

L’échantillonnage de convenance consiste à interroger un groupe de personnes facilement accessibles. C’est souvent l’échantillonnage le plus simple et l’un des moins onéreux. Pour un échantillonnage de convenance, l’analyste peut se rendre dans un lieu public très fréquenté et interroger les passants. Cette population n’est en aucun cas choisie de façon aléatoire, mais en fonction du type de données recherchées, cela peut être sans grande importance. L’échantillonnage de convenance est souvent utilisé pour les études pilotes, quand une entreprise essaie de comprendre la faisabilité ou la popularité d’un produit qu’elle envisage de commercialiser. 

L’échantillonnage en boule de neige est une méthode d’échantillonnage non aléatoire, conçue pour révéler des informations sur des populations « cachées », voire inaccessibles. Avec ce type d’échantillonnage, l’analyste encourage sa population existante à contacter d’autres membres de la population afin de venir étayer les données dont il dispose. Malgré les biais systématiques qu’elle implique, cette méthode demeure l’une des meilleures pour accéder aux populations qui refusent généralement de participer au moindre sondage (des personnes qui se livrent à des activités illégales par exemple). Cette méthode d’échantillonnage est rarement utilisée, mais malgré les problèmes inhérents, elle peut permettre d’obtenir des données là où les autres méthodes échouent. 

Avec l’échantillonnage raisonné, l’analyste sélectionne directement (plutôt qu’au hasard) un sous-ensemble de la population censé être représentatif de la totalité. Aussi appelé échantillonnage par choix raisonné car il fait appel au jugement d’une personne qui connaît bien le groupe et ses caractéristiques élémentaires, on le retrouve souvent dans d’autres méthodes d’échantillonnage non aléatoires, tel l’échantillonnage par quotas, mais il implique une intervention humaine supplémentaire.

Vous voulez en savoir plus sur les bonnes pratiques d’échantillonnage ? Consultez notre guide complet sur les études de marché.

L’échantillonnage fondé sur un panel dédié aux études de marché, tel le panel mondial intégré de SurveyMonkey, peut aider les analystes et les entreprises à accéder rapidement à une vaste population aléatoire. Avec ce type de panel, le concepteur du sondage contrôle les questions qu’il pose, les populations dans lesquelles il puise et le type de sondage qu’il utilise.

Une population peut être segmentée de nombreuses façons différentes : caractéristiques sociodémographiques, emplacement géographique, profil professionnel, etc. Ces panels peuvent servir à obtenir des informations précieuses, notamment dans le cadre des études de marché élémentaires, du développement de produits, du suivi de la marque et de l’analyse du comportement des consommateurs. En utilisant un panel pour étudier un groupe d’individus donnés, les entreprises peuvent généraliser les résultats à leur public cible dans son ensemble. 

Chaque type de méthode d’échantillonnage présente des avantages et des inconvénients. Par exemple, un échantillon aléatoire simple peut réduire le biais et vous permettre de tirer des conclusions générales, mais encore faut-il parvenir à générer efficacement un échantillon véritablement aléatoire. En outre, vous voulez peut-être en savoir plus au sujet d’un sous-groupe plutôt que de l’ensemble de la population. En revanche, si un échantillonnage de convenance permet d’obtenir des données rapidement, le risque de biais est important et vos conclusions finales pourraient bien en être faussées.

Il est donc évident qu’il n’existe pas de méthode d’échantillonnage universelle. En prenant la peine de bien planifier votre sondage, vous pourrez plus facilement identifier celle qui est faite pour vous. Commencez par déterminer avec précision ce que vous espérez apprendre de votre sondage, puis réfléchissez aux autres variables pertinentes, comme les contraintes temporelles et financières, la formulation des questions du sondage et l’accès à la population qui vous intéresse.

Avec une solide compréhension des différents types d’échantillonnage et un accès à des ressources précieuses, comme le public de SurveyMonkey qui compte plus de 80 millions de personnes, votre population n’aura plus de secrets pour vous et vos études de marché auront de beaux jours devant elles.