Utilisation efficace des études quantitatives

Identifier les méthodes quantitatives et collecter les données.

QuantData_LowResUne étude quantitative permet de généraliser les résultats d’un groupe-échantillon à un groupe de personnes plus important. À la fois structurée et statistique, une étude quantitative vous donne la possibilité de tirer des conclusions et de prendre une décision éclairée en matière de plan d’action.

La plupart des études quantitatives servent à prouver ou réfuter une hypothèse que vous avez peut-être formulée au vu des résultats d’une étude qualitative.

Les questions quantitatives occupent la plus grande partie de la plupart des sondages, mais elles sont souvent utilisées de façon inefficace. Lorsque vous formulez une question quantitative, assurez-vous qu’elle vous permettra d’atteindre un des trois objectifs suivants :

1. Définissez une des caractéristiques de vos personnes interrogées (les questions fermées visent à mieux définir certaines caractéristiques de vos personnes interrogées). Cela pourrait inclure l’obtention d’informations sur :

  • Un trait spécifique : sexe, âge, revenu, etc.
  • Un comportement : identification de certaines habitudes des personnes interrogées, telles que temps passé sur Internet chaque semaine, les contingences de transport quotidien, leur pratique d’un sport, etc.
  • Une opinion ou une position : identifier les pensées des personnes interrogées, par exemple, la personne est plus ou moins satisfaite d’un produit ou elle apprécie plus ou moins telle personnalité politique.

En découvrant ce type de caractéristique, vous comprendrez mieux vos personnes interrogées, leur comportement et ce qu’elles aiment ou attendent de vous.

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2. Mesurez les tendances de vos données : En exécutant le même sondage au fil du temps, vous pourrez commencer à identifier certaines tendances incluses par vos données. Peut-être que les opinions de vos clients évoluent lentement dans la même direction, ou il vous semble que certaines tendances sont plus marquées selon les saisons ?  Plus globalement, en observant les tendances au fil du temps, vous donnez du contexte à vos résultats de sondage.

Exemple : vous demandez à vos clients d’évaluer leur satisfaction vis-à-vis de votre service clientèle sur une échelle allant de « très satisfait » à « très insatisfait », et 20 % se prononcent « très satisfaits ». S’il reste intéressant de savoir où vous vous situez à un moment donné en matière de satisfaction client, vous pouvez également utiliser les résultats obtenus comme critère pour mesurer vos progrès à l’avenir.

En reprenant l’exemple ci-dessus, vous avez apporté certaines modifications pour mieux répondre aux besoins des clients. Vous pouvez ensuite répéter le même sondage après ces modifications et déterminer si le pourcentage des clients « très satisfaits » a augmenté ou diminué. Cela vous permet de mesurer les progrès que vous faites en matière de satisfaction client au fil du temps, et de mesurer directement les effets des initiatives et des processus implémentés entre deux sondages.

3. Comparez des groupes : Les questions de vos sondages permettent également d’établir des comparaisons entre des groupes de personnes interrogées.

Reprenons l’exemple ci-dessus. En posant des questions démographiques aux répondants (âge, sexe, revenu…), vous pourrez comparer des questions telles que : les hommes jeunes sont-ils plus satisfaits de vos services que les femmes plus âgées ?

En comparant différents groupes, vous pourrez identifier plusieurs critères utiles : types de clients à cibler, les messages à leur proposer et le moment où vos produits devront changer pour s’adapter à un marché (ou à un groupe) particulier. Vous pouvez également comparer le pourcentage de clients satisfaits avec un benchmark afin de voir comment vous vous situez par rapport à vos concurrents.

Autres utilisations possibles des études quantitatives

Au-delà du domaine des sondages, vous pouvez également utiliser les études quantitatives de différentes manières. En voici quelques exemples :

1. Observez les données du monde réel : Chaque jour, vous collectez des données qui peuvent vous aider à prendre des décisions de type quantitatif : Depuis combien de temps ce client visite-t-il votre site Web ? Quels mois ou quelles saisons sont les plus favorables aux ventes ? Etc. Ces données du monde réel (généralement de type mégadonnées) peuvent être tout aussi utiles à vos décisions que des recherches dédiées !

Les mégadonnées (« Big Data ») peuvent vous dire beaucoup de choses sur le comportement et les actions des individus, mais n’oubliez pas qu’elles précisent très rarement la ou les raisons de ce comportement ou de ces actions. Pour les compléter, vous devez obligatoirement faire appel aux études qualitatives et quantitatives !

2. Recherche de causalité : Pour essayer de comprendre un peu mieux ce « pourquoi » (cette motivation des clients), la recherche de causalité vise à déterminer une relation de cause à effet en observant ce qu’il se passe lorsque vous introduisez une nouveauté ou une modification. Cette nouveauté peut consister par exemple à mesurer l’effet d’une publicité sur les ventes ou… d’une fête de bureau sur l’engagement des employés.

Comme vous envisagez de modifier l’emballage d’un de vos produits, vous vous demandez quel pourrait être l’impact de cette nouveauté sur les ventes. Vous pourriez vous contenter d’introduire le nouvel emballage dans un nombre réduit de magasins et comparer ses ventes à celles de l’ancien emballage. La recherche de causalité est le concept qui sous-tend les tests A/B (dont nous parlons un peu plus loin).

Vous disposez maintenant de tous les outils nécessaires pour agir, mais n’oubliez pas de réaliser des études qualitatives avant d’agir. Pour plus de détails sur l’utilisation de ces deux types d’étude dans votre plan global, consultez cet article.

Cet article fait partie du projet Surveys 101 de SurveyMonkey. Nous espérons pouvoir aider tous nos clients à créer des sondages efficaces. Découvrez le projet et notre implication dans la communauté des chercheurs.