Utilisation efficace des études quantitatives

Identifier les méthodes quantitatives et collecter les données

Les études quantitatives permettent de généraliser les résultats d'un échantillon de groupe à un groupe entier.

À la fois structurées et statistiques, les études quantitatives permettent de tirer des conclusions et de prendre des décisions éclairées dans le cadre d'un plan d'action.

La plupart des études quantitatives servent à confirmer ou à réfuter une hypothèse éventuellement émise dans le cadre d'une étude qualitative.

Les questions quantitatives constituent la plus grande partie de bien des sondages, mais elles sont souvent utilisées de façon inefficace. Lorsque vous formulez une question quantitative, veillez à ce qu'elle réponde à l'un des trois objectifs suivants :

1. Définir certaines caractéristiques des participants  : les questions fermées visent à mieux définir une caractéristique des participants pouvant porter notamment sur les éléments suivants :

  • Un trait spécifique : âge, sexe, groupe ethnique, revenus, etc.
  • Un comportement : identification de certaines habitudes (temps passé à consulter Internet chaque semaine, déplacements domicile-travail, pratique sportive, etc.
  • Une opinion ou une attitude : avis des participants sur un produit ou une personnalité politique élue par exemple.

Ces caractéristiques vous aident à comprendre qui sont les participants, leur comportement, leurs attentes et ce qu’ils apprécient.

2. Mesurer les tendances au niveau des données : en effectuant régulièrement le même sondage, vous pouvez repérer des tendances au niveau des données. Vous remarquerez peut-être que l'opinion des participants évolue lentement dans un sens particulier ou vous identifierez peut-être des tendances saisonnières. Au final, étudier l'évolution des tendances au fil du temps apportera du contexte aux résultats de vos sondages.

Supposons que vous avez demandé à vos clients d’évaluer leur degré de satisfaction vis-à-vis de votre service clients sur une échelle allant de « Très satisfaits » à « Très insatisfaits » et que 20 % d'entre eux se sont déclarés « Très satisfaits ». Il est certes intéressant de savoir où vous vous situez à un moment donné en matière de satisfaction client, mais vous pouvez également utiliser ces résultats pour mesurer votre progression à l’avenir.

Supposons que suite au sondage précédent, vous avez apporté des modifications pour mieux répondre aux besoins des clients. Vous pouvez à présent soumettre le même sondage afin de voir si le pourcentage des clients « Très satisfaits » a augmenté ou diminué. Cela vous permet de mesurer les progrès réalisés en matière de satisfaction client au fil du temps, ainsi que l'impact des initiatives mises en œuvre entre les deux sondages.

3. Comparer des groupes : les questions de sondage peuvent également servir à établir des comparaisons entre des groupes de participants.

Revenons à l'exemple ci-dessus. En posant des questions sociodémographiques aux participants (âge, sexe, revenus…), vous pourrez effectuer des comparaisons telles que les hommes jeunes sont-ils plus satisfaits de vos services que les femmes plus âgées ?

En comparant différents groupes, vous pourrez déterminer les populations à cibler, les messages à leur proposer et quand modifier votre produit pour l’adapter à un marché spécifique. Vous pouvez également comparer le pourcentage de clients satisfaits à un point de référence afin de vous situer par rapport à vos concurrents.

Autres utilisations possibles des études quantitatives

Au-delà des sondages, les études quantitatives peuvent avoir différentes applications. Voici quelques exemples :

1. Observation des données réelles : Vous recueillez probablement chaque jour des données qui peuvent vous aider à prendre des décisions ayant trait à une notion quantitative (durée d'une visite de votre site Web par un client ou périodes de l'année où vous enregistrez vos pics de ventes, par exemple). Ces données réelles, récemment baptisées « Big Data », peuvent être tout aussi utiles pour orienter vos décisions que pour réaliser vos propres études.

Si les Big Data peuvent vous en apprendre beaucoup sur le comportement des personnes, elles ne renseignent que très rarement sur les raisons de ce comportement. Pour obtenir ces informations, il vous faudra mener des études qualitatives et quantitatives plus directes !

2. Recherche de causalité : Pour essayer de comprendre un peu mieux ce « pourquoi », la recherche de causalité vise à établir une relation de cause à effet en observant ce qui se passe lorsqu'un élément nouveau est ajouté à un environnement (il peut s'agir par exemple de l'impact d'une publicité sur les ventes ou d'une fête de bureau sur l’engagement des employés).

Supposons que vous envisagiez de modifier l'emballage de l'un de vos produits et que vous souhaitiez évaluer l'impact potentiel de ce changement sur les ventes. Vous pourriez introduire le nouvel emballage dans un nombre restreint de magasins et comparer les ventes générées entre le nouveau et l'ancien emballage. La recherche de causalité est le concept qui sous-tend les tests A/B.

Vous disposez maintenant de tous les outils nécessaires pour vous mettre au travail, mais n'oubliez pas d'intégrer également des études qualitatives. Pour en savoir plus sur l'utilisation de ces deux types d'études dans vos recherches, lisez cet article.

Cet article fait partie du projet Sondages 101 de SurveyMonkey qui vise à aider un plus grand nombre d'utilisateurs à créer des sondages efficaces. En savoir plus sur le projet et sur notre implication au sein de la communauté des chercheurs.

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