Qu’est-ce qu’un tableau croisé et comment l’utiliser ?

Le tableau croisé, aussi appelé tabulation croisée ou « crosstab », est un outil simple permettant d’analyser des données en fonction de différentes catégories. Poursuivez votre lecture pour en savoir plus. 

Un tableau croisé est un outil souvent utilisé pour comparer les résultats d’une ou plusieurs variables à ceux d’une autre variable. Il permet d’étudier des données sur une échelle nominale, où les variables sont nommées ou libellées sans ordre spécifique.

Dans le cadre de SurveyMonkey, un tableau croisé ou crosstab présente des données de résultat pour la totalité d’un groupe de participants à un sondage, ainsi que pour les sous-groupes. Il est idéal pour mettre en avant des liens entre certaines données, qui risquent d’être peu visibles si vous vous contentez de consulter l’ensemble des réponses.

Un tableau croisé vous aide à analyser vos données sous différents angles pour mieux comprendre les différents groupes de participants.

Il peut s’avérer compliqué d’analyser de grands volumes de données, surtout si vous souhaitez en extraire des insights pertinents et exploitables. Un tableau croisé segmente les données en sous-groupes pour les interpréter plus facilement : vous verrez des pourcentages et des fréquences qui évolueront lorsque vous intégrerez des variables d’autres catégories. Simplifier la gestion de grandes quantités de données réduit le risque de générer des erreurs.

Un tableau croisé vous permet d’examiner les relations entre plusieurs variables et produit ainsi des insights plus précis. Vous risqueriez sinon de passer à côté de ces insights, perdus dans la masse des données et difficiles à repérer. Pour aller plus loin et découvrir encore plus de détails, vous pouvez aussi utiliser différents filtres.

Avec une tabulation croisée, vous simplifiez les jeux de données pour les comparer plus facilement. En vous appuyant sur ces données, vous pouvez créer de nouvelles stratégies de marketing pertinentes plus rapidement. Vous pourrez aussi suivre les tendances mondiales des sondages et vous en inspirer pour prendre des décisions stratégiques.

Avec un tableau croisé pour simplifier et segmenter les jeux de données en sous-groupes, vos données seront plus claires. Vous obtiendrez un format simple, utilisable par tous. Pas besoin d’être un pro des analyses de données !

En règle générale, une tabulation croisée est utilisée lorsque vous pouvez segmenter les informations dont vous disposez selon des groupes mutuellement exclusifs, aussi appelés des variables catégorielles. Cela vous permet d’identifier des relations entre des données à priori indépendantes. Dans les études de marché, un rapport d’analyse croisée peut mettre en évidence le lien entre plusieurs questions d’un même sondage.

Les tableaux croisés sont largement utilisés, dans tous les secteurs d’activité. Voici quelques exemples d’équipes qui ont souvent recours à des tableaux croisés :

Les RH s’en servent pour évaluer les réponses des employés à des sondages sur la culture d’entreprise, l’encadrement, l’engagement des employés, etc. Ils peuvent ainsi identifier les services qui sont confrontés à des problèmes spécifiques ou qui ont des besoins particuliers.

Les équipes chargées des études de marché peuvent donner un format plus clair à des données brutes avant de les présenter aux équipes de direction pour les aider à prendre des décisions stratégiques.

Les équipes de service client peuvent mesurer et comparer la satisfaction des clients de longue date et celle des nouveaux clients.

Les équipes pédagogiques analysent les évaluations des élèves fournies par les professeurs en les recoupant avec le sujet, l’heure du contrôle ou d’autres variables afin d’améliorer l’expérience pédagogique.

Dans le cadre d’un tableau croisé, un test khi carré sert à déterminer l’importance statistique des données. Le test khi évalue la corrélation des variables catégorielles. Les données sont considérées comme significatives du point de vue statistique si les deux variables sont indépendantes (sans lien).

Voici quelques termes souvent utilisés dans le cadre des analyses croisées :

Exemple 1

Satisfaction des employés : voici un exemple de tableau croisé sur SurveyMonkey, créé à partir de données provenant d’un sondage sur la satisfaction des employés. Les employés devaient répondre à plusieurs questions à choix multiple et indiquer notamment :

Les questions qui définissent les groupes se trouvent dans les colonnes, tandis que les questions utilisées pour comparer les groupes sont sur les lignes. C’est un format classique pour une analyse croisée.

Ce tableau croisé fait apparaître un lien entre l’ancienneté des employés et leur niveau de satisfaction. Une fois que vous avez repéré ce lien, vous pouvez approfondir votre analyse pour en comprendre la raison. D’après les données dont vous disposez, vous ne pouvez pas affirmer avec certitude qu’une variable a un impact sur l’autre. En d’autres termes, les données font apparaître une corrélation entre l’ancienneté et la satisfaction des employés, mais elles n’impliquent pas de lien de causalité entre les deux. 

Conseil : quand vous analysez des données, faites bien attention de ne pas confondre corrélation et causalité.

Exemple 2 :

Intention d’achat : dans cet exemple, vous cherchez à déterminer si votre produit est plus susceptible d’être acheté par des hommes ou des femmes.

Ici encore, les données qui définissent les groupes s’affichent dans les colonnes (homme et femme) et la question qui permet de les comparer dans les lignes (Achèteriez-vous mon parfum pour chat ?)

Si vous consultiez les résultats globaux sans analyse croisée, vous verriez simplement que 54 % des participants au sondage disent être intéressés par l’achat de votre produit. Vous ne connaîtriez pas les intentions d’achat selon le genre. Pourtant, il peut s’agir d’un élément clé pour vos campagnes marketing.

Grâce à la tabulation croisée, vous voyez que 45 % des participants disent qu’ils achèteront votre produit et que 66 % de ces futures clientes sont des femmes. Ces informations vous aideront à adapter le nom de votre produit, son emballage, vos campagnes de communication et bien plus encore.

Une analyse croisée peut mettre en évidence de nombreux insights. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de questions pour lesquelles un tableau croisé vous donnera des réponses.

Sondages sur la satisfaction des clients

La satisfaction des nouveaux clients est-elle différente de celle de vos clients de longue date ?

Y a-t-il un lien entre la satisfaction des clients et le fait qu’ils recommandent ou non votre produit ?

Vos clients les plus satisfaits sont-ils prêts à publier un avis positif sur les réseaux sociaux ?

Quelle est la principale doléance des clients mécontents de votre produit ?

Sondages de satisfaction des employés

Que pensent vos employés de votre entreprise selon l’équipe dans laquelle ils travaillent ?

Y a-t-il un lien entre l’emplacement géographique et la satisfaction ?

Sondages d’étude de marché

L’intention d’achat d’un produit donné est-elle la même pour les femmes et pour les hommes ?

L’âge des consommateurs a-t-il un impact sur la notoriété de la marque ?

Sondage sur la satisfaction des étudiants universitaires

Que pensent les étudiants inscrits à différents programmes de l’accès aux ressources de l’université ?

Y a-t-il un lien entre le programme d’études et la satisfaction ?

Si vous avez besoin d’affiner les résultats et d’obtenir des données plus pointues, les tableaux croisés avec des filtres sont la solution idéale. Gagnez du temps, révélez des insights détaillés et exploitez le plein potentiel de vos données avec SurveyMonkey et les tableaux croisés. Consultez notre section d’aide pour apprendre à créer vos propres tableaux d’analyse croisée.

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