Étude causale : Comment l’identification de liens de cause à effet permet de prendre des décisions

Qu’est-ce qu’une étude causale ?

Pour répondre à cette question, nous allons tout d’abord examiner la finalité d’une étude causale, comment la mettre en œuvre dans vos projets de recherche, et enfin voir quelques exemples d’entreprises qui s’appuient sur les études causales pour prendre de meilleures décisions.

Qu’est-ce qu’une étude causale et quelle est sa finalité ?

L’étude causale appartient à la catégorie des études conclusives, car elle vise à mettre en évidence une relation de cause à effet entre deux variables. Tout comme l’étude descriptive, cette forme d’étude tente de prouver la validité d’une hypothèse émise par un individu ou une organisation, mais ses méthodes et ses objectifs diffèrent. Tandis que l’étude descriptive a une large portée et tente de définir plus précisément l’opinion, l’attitude ou le comportement d’un groupe particulier, l’étude causale n’a que deux objectifs :

  1. Déterminer les causes et les effets. Supposons par exemple qu’un conseil municipal veuille réduire le nombre d’accidents de la route dans sa commune. Une étude exploratoire et une étude descriptive préliminaires mettent en évidence que les accidents tout comme la violence routière n’ont pas cessé d’augmenter au cours des 5 dernières années. Au lieu de supposer d’emblée que la violence routière est la cause de ces accidents, il serait important d’évaluer si l’inverse pourrait être vrai. Peut-être la violence routière a-t-elle augmenté suite à une hausse des accidents due à la fermeture de certaines voies de circulation et à l’intensification du trafic routier ? N’oublions pas le vieil adage « corrélation n’est pas causalité ». Peut-être l’augmentation de ces deux variables a-t-elle d’autres causes, telles que le manque de dispositifs appropriés pour contrôler le trafic, un afflux de nouveaux conducteurs ou des travaux routiers.
  2. Déterminer la nature du lien entre les causes et l’effet prédit. Poursuivons notre exemple en supposant que le conseil municipal a prouvé que la violence routière avait bel et bien un effet sur la hausse du nombre d’accidents de voiture dans la commune. Il conviendrait, dans un premier temps, d’évaluer l’importance de l’effet, c’est-à-dire de quantifier le pourcentage d’augmentation des accidents provoqués par la violence routière ; dans un second temps, d’observer comment fonctionne le lien entre les variables (en d’autres termes, comment les conducteurs exaspérés ont tendance à accélérer dangereusement ou à prendre plus de risques, provoquant ainsi plus d’accidents).

Ce sont ces deux objectifs qui font que l’étude causale a une portée plus scientifique que l’étude exploratoire ou l’étude descriptive. Pour les atteindre, les chercheurs doivent identifier la variable particulière qu’ils considèrent comme responsable d’un fait ou d’un constat, et mesurer son importance réelle. Forte de ces informations, une organisation peut alors décider en toute confiance comment gérer ces variables : développer l’une (installer des panneaux de signalisation supplémentaires par exemple) ou supprimer l’autre (tenter d’enrayer la violence routière).

Mise en œuvre efficace d’une étude causale

Une étude causale doit être considérée comme une étude expérimentale. N’oubliez pas que son but est de prouver un lien de cause à effet. Une fois cet objectif en tête, il est capital de planifier soigneusement ses paramètres et ses objectifs. Sans une parfaite compréhension de votre plan d’étude et de ce que vous cherchez à prouver, vos résultats risquent de perdre en fiabilité et de présenter des biais de recherche importants. Utilisez l’étude exploratoire ou l’étude descriptive comme un outil sur lequel baser votre plan d’étude.

Après avoir défini le plan d’étude et les objectifs, place à l’élaboration de l’étude causale elle-même. Toutefois, voici 3 conditions essentielles qu’il vous faudra vérifier avant de vous lancer dans l’expérience :

  1. Le lien de cause à effet doit être confirmé ou infirmé par l’expérience. Cela peut paraître l’évidence même, mais si vous ne vous assurez pas que le plan de votre étude est en lien direct avec son objectif, les résultats finaux seront totalement inutiles. Pour être sûr que votre étude générera des résultats dans un sens ou un autre, observez l’environnement habituel, puis augmentez la fréquence ou la puissance de la variable cause.
  2. Les variables à tester en tant qu’éléments indépendants (causes) et celles à tester en tant qu’éléments dépendants (effets) doivent être clairement identifiées. Comme évoqué dans l’exemple sur la violence routière et les accidents de voiture, il est bien souvent difficile d’établir le lien de dépendance entre les variables. C’est pourquoi il est essentiel de définir, avant le début de l’expérience, la nature des différentes variables testées. En général, la variable indépendante est celle que vous ajoutez à l’environnement.

    Supposons par exemple que le fait de proposer une plus large gamme de coloris pour un modèle de voiture fera grimper les ventes de ce dernier. Le nombre de choix de coloris est alors la variable indépendante, et le niveau des ventes, la variable dépendante. L’étape suivante consiste à évaluer le volume des ventes « normal » chez le concessionnaire, puis à proposer les véhicules avec les nouveaux coloris. Collectez les chiffres des nouvelles ventes puis comparez-les à ceux des ventes « normales » et étudiez l’effet obtenu.
  3. Aucune variable extérieure ne doit risquer de modifier vos résultats. Si vous ne prenez pas en compte tous les éventuels facteurs susceptibles de modifier la variable dépendante, vous ne pouvez pas être certain que la variable que vous testez est véritablement responsable des effets que vous évaluez. En laboratoire, les chercheurs ont la possibilité de créer un environnement totalement neutre. Ce n’est malheureusement pas notre cas et nous devons faire avec l’environnement qui nous est donné. C’est pourquoi, le plus important lorsque vous élaborez votre plan d’étude, est de vous assurer que l’expérience se déroulera dans les conditions les plus semblables possible à celles dans lesquelles vous avez évalué vos résultats normaux.

    Supposons par exemple que vous soyez propriétaire d’un magasin de glaces et que vous souhaitiez étudier l’effet qu’un clown distribuant des ballons à l’entrée de votre boutique aurait sur les ventes de glaces. Super idée, non ? Mais carrément mauvaise si vous utilisez les chiffres de vos ventes en période estivale comme données normales (de référence) et vous décidez de mener cette expérience en hiver... Non seulement votre clown risquerait de s’enrhumer, mais l’effet sur les ventes de glaces serait encore plus... refroidissant.

Études causales : qui les utilise et comment les intégrer à vos objectifs d’entreprise ?

Quels que soient vos objectifs et le type de votre organisation, les études causales peuvent vous être utiles. Leur but consiste à prouver l’existence d’un lien de cause à effet particulier. Pour une entreprise, c’est un bon moyen de s’assurer qu’une stratégie va fonctionner ou d’identifier les origines d’un problème. Examinons quelques exemples d’application d’études causales en rapport avec différents objectifs :

  • Renforcer la fidélité client : La plupart des chaînes franchisées effectuent des études causales au sein de leurs magasins. Une chaîne importante de réparation automobile a récemment mené une expérience dans laquelle certains de ses magasins proposaient à ses clients un entretien individuel avec un employé pendant la révision de leur véhicule. Les employés avaient reçu pour consigne d’évoquer en termes simples tous les problèmes liés au véhicule, en s’assurant que les clients comprennent bien tout ce qui n’allait pas.

    Cette expérience a été mise en place après qu’un sondage en ligne a montré que les clients ne revenaient pas en raison d’un manque de communication avec les employés. Après avoir élaboré deux solutions (proposer un entretien individuel aux clients et favoriser leur compréhension), l’entreprise a évalué leur effet sur le taux de fidélisation des clients à l’aide d’une étude causale. En comparant le chiffre d’affaires des magasins ayant pris part à l’expérience à celui des autres magasins, l’entreprise a remarqué une augmentation significative de la fidélité des clients.
  • Évaluer les initiatives municipales : Les conseils municipaux recourent souvent aux études causales pour évaluer l’impact de leurs initiatives au sein de leurs villes. Supposons qu’un sondage mené par la ville de Strasbourg mette en évidence l’insatisfaction des habitants concernant les solutions de transport urbain actuelles. Une politique visant à déployer de nouveaux services de déplacement et de stationnement pourrait être élaborée afin de permettre à plus de personnes de prendre les transports en commun. Une fois la stratégie mise en œuvre, le même sondage pourrait être renvoyé afin d’évaluer les effets sur la satisfaction des usagers.
  • Évaluer l’efficacité des campagnes publicitaires : La publicité est l’un des secteurs qui recourt le plus aux études causales. La plupart du temps, les entreprises testent leurs campagnes publicitaires dans des zones restreintes avant de les déployer sur l’intégralité du territoire ciblé, l’idée étant d’évaluer si la hausse du chiffre d’affaires, du nombre de prospects ou de l’intérêt du public est suffisante pour envisager un déploiement à grande échelle.
    Nombre d’organisations vont un peu plus loin en soumettant un sondage qui demande aux clients ce qui a suscité leur visite ou leur intérêt pour le(s) service(s). Les entreprises peuvent ensuite comparer les réponses des clients de la zone test à celles de leur base de clients et voir si l’augmentation du trafic est la cause directe de leur campagne publicitaire.

À vous de jouer !

Grâce à ce que vous venez d’apprendre sur les études causales, vous pouvez désormais élaborer des plans d’étude plus efficaces et tirer parti de n’importe quelle opportunité commerciale.

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