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L’analyse factorielle, également connue sous le nom de réduction de dimension, est une méthode statistique permettant de réduire les données d’un plus grand volume à un ensemble de données plus petit. Comme son nom l’indique, l’analyse factorielle réduit essentiellement les dimensions de vos données et les décompose en moins de variables. Ce petit ensemble de données est maintenant plus facile à gérer et à comprendre.
L’analyse factorielle trouve un modèle répétitif dans un ensemble de données et observe les caractéristiques communes dans les modèles. Par conséquent, le « facteur » fait référence aux variables observées partageant des modèles réactifs similaires. Il existe deux principaux types d’analyse factorielle :
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L’analyse factorielle fonctionne en mesurant à la fois les variances uniques et partagées entre les variables. Mais pour nous concentrer sur l’une d’entre elles, nous ne considérons que les variables qui partagent leurs variances avec les autres variables et non les variables uniques. Ceci est ensuite utilisé pour identifier divers modèles dans les variables et les regrouper en conséquence.
L’analyse factorielle crée essentiellement une nouvelle échelle en éliminant les variables uniques ou celles qui ne partagent pas leurs variances avec d’autres variables. En plus de ses nombreuses applications, l’analyse factorielle est couramment utilisée par les chercheurs en sondages lorsqu’ils veulent savoir s’ils peuvent simplifier leurs réponses aux questions en réponses plus courtes.
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L’analyse factorielle vous aide à condenser les variables et à déterminer des groupes de réponses. Voyons comment cela fonctionne réellement avec un exemple :
Vous décidez de poser des questions comme ci-dessous, qui couvrent des motifs de satisfaction client quelque peu similaires.
En ce qui concerne l’évaluation de l’ensemble des performances de l’entreprise, il serait pratique pour vous de n’avoir qu’une seule variable qui représente le score d’expérience client. Cela peut être fait de deux manières :
La technique du PCA est généralement plus efficace que la méthode moyenne car elle calcule la pondération des variables.
Il peut y avoir un cas où vous souhaitez poser plusieurs questions au client, mais ne savez pas exactement quelles réponses peuvent être regroupées et lesquelles seront totalement différentes. Exemple : barrières d’achat des clients cibles. Les raisons pourraient être :
L’analyse factorielle vous aide à regrouper ces réponses telles que :
Nous avons trois étiquettes pour les groupes et selon elles, l’analyse factorielle utilise des cartes thermiques pour regrouper clairement les facteurs afin de nous dire ce qui affecte les réponses et ce qu’elles impliquent.
Regrouper les informations ci-dessus avec ses trois composants nous indiquera les tendances des clients qui sont élevées en termes de coût et d’organisation, mais pas les deux.
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Après tous les miracles que fait l’analyse factorielle, il faut une bonne compétence d’observation pour déterminer quelles questions ont besoin de cette analyse. Pour vous faciliter la tâche, dans cette section, nous examinerons quelques exemples de questions où l’analyse factorielle peut vous convenir :
Ce sont les questions « D’accord – Pas d’accord » qui donnent l’avis des clients.
Exemple :
Je ressens l’importance d’être fidèle à une marque
J’apprécie la qualité plus que l’argent
Ces questions « D’accord – Pas d’accord » font ressortir le comportement des clients.
Exemple :
Je préfère l’option la plus coûteuse
Je suis un client négociateur
Ces questions mesurent les attitudes des clients d’une manière « D’accord – en désaccord ».
Exemple :
Je n’ai pas aimé le service client
Je suis satisfait du prix du produit
Ces questions « D’accord – Pas d’accord » vous indiquent ce que le client fait habituellement.
Exemple :
Je préfère toujours acheter en ligne
J’adore visiter les zoos
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