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Vous avez rédigé d’excellentes questions, défini le bon public cible et recueilli les réponses au sondage à temps. Mais tous ces efforts seront inutiles si vous n’analysez pas correctement les données de l’enquête.
Sans analyse des données, vous ne pouvez pas apprendre ce qui doit être amélioré, par exemple, si vous ne menez pas de recherche sur l’entreprise elle-même, vous ne serez pas en mesure de déterminer où se trouve l’opportunité de revenus et ce qui permet et concrétise les ventes. Bien que l’analyse des données d’enquête puisse sembler technique, elle n’a pas à l’être, grâce à un logiciel de sondage en ligne.
Nous nous concentrerons sur la façon d’analyser les données d’enquête afin que vous puissiez découvrir des informations exploitables et trouver des réponses à ce qui éloigne vos clients.
L’analyse des données d’enquête est l’étape qui suit la collecte des données, au cours de laquelle vous convertissez toutes les données collectées en informations à l’aide d’un outil d’enquête en ligne. C’est une étape importante dans toute la recherche, pour prendre une décision d’affaires qui soit confiante et efficace.
Il existe différentes façons d’analyser les données d’enquête. Vous pouvez utiliser des tableaux croisés pour rechercher des modèles et des tendances dans vos données. Ou bien une analyse statistique avancée, afin de découvrir des informations que vous ne pouvez pas découvrir autrement. Ou bien encore, l’analyse du texte et des sentiments pour donner un sens aux commentaires des répondants et comprendre pourquoi ils ont répondu comme ils l’ont fait.
Toutes ces méthodes mènent à une conclusion : vous apprenez comment vous pouvez résoudre tous ces problèmes et apporter les bons changements.
Mais avant de commencer l’analyse des données d’enquête, il y a deux éléments dont vous avez besoin, qui sont à prendre en considération.
Ces informations vous indiqueront la fiabilité de vos données.
Vérifions maintenant les différents types de données que vous collectez au cours de l’enquête, avant de commencer à manipuler les chiffres.
Alors que nous discutons des différents types de données d’enquête, commençons par les deux types de données d’enquête que vous connaissez le mieux : les données quantitatives et les données qualitatives.
Les données que vous collectez en valeurs numériques, qui sont quantifiables, sont appelées données quantitatives. Par exemple, dans une enquête NPS®, CSAT ou par étoiles, chaque fois qu’un client laisse un avis dans ce type d’enquête, les données que vous collectez sont quantitatives.
Les réponses textuelles ou verbales sont appelées données qualitatives. Ces données ne peuvent pas être quantifiées et ne peuvent être représentées par une valeur numérique.
Chaque fois que vous posez une question ouverte telle que « Pourquoi nous avez-vous donné une note de 5 étoiles ? », vous recueillez des données qualitatives.
Lorsque nous creusons plus en profondeur dans les types de données d’enquête, nous trouvons les quatre échelles. En effet, quatre niveaux de mesure déterminent comment chaque donnée d’enquête peut être mesurée et quelle méthode d’analyse doit être effectuée.
Explorons tout cela en détail.
Les données catégorielles, c’est-à-dire les données nominales, existent dans des catégories. Il n’y a pas de hiérarchie dans ces données. Par exemple, dans la question ci-dessous, aucune des options de réponse n’est considérée comme meilleure que l’autre.
« Qu’avez-vous trouvé attrayant dans notre produit ? »
Il est bien connu, parce que c’est le type le plus simple à analyser. Cependant, en raison de l’absence de valeur numérique, vous devez suivre le nombre total de répondants qui ont choisi chaque option et laquelle a été la plus sélectionnée.
Les données ordinales aident à déterminer l’ordre de la valeur. Les options de réponse suivent un rang qui montre la relation avec la quantité ou la qualité, comme l’exemple suivant.
« À quelle fréquence utilisez-vous notre tondeuse à gazon ? »
Pour analyser les données d’enquête à l’échelle ordinale, vous pouvez analyser le mode et la médiane. Vous pouvez également utiliser la méthode de tabulation croisée, pour l’analyse des données d’enquête.
Lecture supplémentaire : nominal versus ordinal ; sachez faire la différence !
Les données d’intervalle déterminent l’ordre de la valeur et la différence entre elles. L’intervalle de données entre chaque valeur reste équivalent. Cependant, il y a une absence de zéro vrai, nommé parfois « zéro absolu », ce qui signifie que vous ne pouvez pas déterminer de combien la valeur est.
L’échelle est principalement utilisée pour recueillir des données clients sur la probabilité de recommandations, de satisfaction, d’accord, etc.
La meilleure façon d’analyser les données d’intervalle consiste à utiliser des analyses de corrélation, ANOVA et t-tests. L’ANOVA peut être utilisée pour déterminer la signification des données. Les analyses de corrélation et les tests-t peuvent aider à évaluer si les ensembles de données ont une relation.
Les données de ratio, similaires aux données d’intervalle, offrent un aperçu de l’ordre et des différences dans les valeurs.
Cependant, le point de différence est que les données de ratio ont un « zéro absolu/vrai ». Cela signifie qu’il peut déterminer à quel point les valeurs diffèrent.
En affaires, les données de ratio sont utilisées pour calculer les ventes, le nombre de clients, le montant dépensé par les clients, etc.
Vous pouvez analyser les données d’enquête sur une échelle de ratio à l’aide d’ANOVA, de tests-t et d’analyses de corrélation.
Vous pouvez également analyser le mode, la médiane et la moyenne.
Explorons maintenant les sept étapes que vous devez suivre pour analyser les données d’enquête, afin de réussir votre recherche.
Outre le taux de réaction, la possibilité suivante pour examiner une analyse est une ou des véritables enquêtes. Diverses sortes d’enquêtes accompagnent diverses réflexions que vous devriez considérer.
La plupart des questions d’enquête peuvent être assemblées en quatre types : droite, ordinale, étendue et proportion.
Les données directes permettent au répondant de se prononcer en utilisant un aperçu des noms ou des marques explicites. Par exemple :
« Qu’est-ce qui vous plaît le plus dans notre article ? »
Il est bien connu puisque c’est le type le plus simple à analyser. Rassemblez, comptez et écartez. Dans tous les cas, les catégories à incorporer doivent être perçues, avant que l’examen ne soit assemblé. De cette façon, par exemple, si vous ne réalisez pas quels aspects sont importants, entre le support client, ou le coût, pour citer un exemple, vous pouvez commencer par une question ouverte, puis, à ce stade, dans une enquête ultérieure, qui utilisera des classifications qui reflètent les réponses les plus courantes.
Faire des examens itératifs plus modestes est généralement préférable à une étude conçue à l’excès, mais… qui ne pose pas les bonnes questions !
Les données ordinales concernent n’importe quelle sorte d’enquête où les réactions semblent juste suffisantes et considérées comme une demande. Par exemple :
« À quelle fréquence utilisez-vous notre article ? »
Un élément important à prendre en compte lors de l’étude d’informations ordinales est l’importance de la demande. Si c’est possible, inversez arbitrairement la demande d’accord pour chaque personne qui participe à l’étude.
Des données sur l’étendue doivent être demandées et la distance entre les qualités doit être importante. Par exemple, une question de données sur l’étendue pourrait être : « Quel est votre plan financier ? » où les réponses seraient un arrangement prédéterminé de coûts comme « <5k, 10k, 15k ».
Les informations sur l’étendue aident vos membres à se sectionner et à leur servir uniquement les demandes de renseignements qui les concernent. Par exemple, en supposant qu’un client choisisse un plan de dépenses « <5k », vous pouvez lui demander des renseignements sur votre article de type « Small Business ».
Il est idéal d’utiliser des portées mesurées de manière similaire, si cela est concevable, car cela rend envisageable le fait d’utiliser des points médians sur l’information et, d’autant plus imaginatif et créatif, le synopsis de l’information. Si les portées ne sont pas de taille équivalente, elles doivent être traitées comme des informations absolues.
Les données sur les proportions sont le type d’information d’étude le plus extravagant, mais c’est celui qui demande le plus aux membres participants. Ce qui est une estimation exacte, ce sont les données de proportion. Par exemple, une question de données proportionnelle serait « Quel est votre plan financier précis ? » et le champ d’information tiendrait compte de toute réaction numérique, par exemple, « 501 $ ».
Les données de proportion sont la décision la plus idéale qui s’offre à vous, si vous souhaitez déterminer les points médians ou les proportions de changement comme l’écart-type. En effet, différents types d’informations ne peuvent pas être traités en tant que portions, ce qui implique que, pour la plupart, ils ne peuvent pas être trouvés dans la valeur moyenne, ni transformés en fluctuations.
Maintenant que vous avez fait un survol complet de tous les types d’informations et sur le type d’analyse qui peut être effectué compte tenu de chaque type, le moment est venu d’aller plus loin dans l’analyse comparative, le déplacement et le contraste des informations.
Supposons que vous souhaitiez demander : « Dans quelle mesure diriez-vous que vous étiez satisfait de cette opportunité, de manière générale ? ». Vos résultats montrent que 80 % des participants étaient satisfaits de cette opportunité. Cela sonne déjà très bien, en information unique. Dans tous les cas, imaginez un scénario où les niveaux de l’année précédente étaient de 90 %. Toutefois, si l’exécution normale pour les opportunités dans votre industrie était de 95 % ?
En supposant que vous ayez la possibilité de poser cette enquête en référence à l’opportunité de l’année précédente, vous auriez la possibilité de faire une corrélation de modèle. Cependant, si vous n’avez pas d’informations de l’année précédente, vous pouvez en faire « de l’année », afin de commencer à recueillir des commentaires similaires, après chaque opportunité, et/ou chaque année. C’est ce que nous appelons une enquête de référence ou une enquête longitudinale sur les renseignements.
Pour parvenir à des déterminations à partir d’un point de référence, en reconnaissant les changements significatifs, l’importance du bruit est prise en compte. C’est là que l’importance mesurable devient un facteur intégrant.
Nous avons compilé six étapes afin d’analyser les données d’enquête et tirer une conclusion perspicace de votre enquête et de vos recherches. En voici une version plus courte.
Discutons de ces six étapes en détail.
Vos questions d’enquête sont conçues pour répondre au but et à l’objectif de l’enquête. Ne confondez pas votre objectif d’enquête avec les questions de l’enquête. L’objectif de votre sondage est la raison pour laquelle vous posez les questions.
Vous devez vérifier l’objectif de votre sondage, afin de vous assurer que vos données collectées correspondent à votre objectif ultime. Ce n’est que lorsque vous établissez que les données peuvent prouver ou confirmer votre objectif d’enquête que vous devez commencer votre analyse des données d’enquête.
Il est important de nettoyer les données collectées de toute réponse incomplète. Souvent, en raison du nombre de questions ou de l’humeur des répondants, ils passent purement et simplement certaines questions et les laissent vides.
Bien que cela ne cause pas beaucoup de problèmes, il est toujours préférable d’analyser les données d’enquête qui sont propres, complètes et cohérentes. Des données incomplètes peuvent fausser le résultat, ce qui vous coûte plus de temps par la suite, pour en corriger les erreurs.
Utilisez un logiciel de sondage en ligne qui nettoie et prépare automatiquement les données pour votre analyse d’enquête.
Les données quantitatives sont faciles à analyser et peuvent être converties en valeurs numériques. Cela facilite également la recherche de tendances et de modèles et la génération de conclusions significatives.
Par exemple, supposons que vous proposiez une application mobile de streaming musical. Vous voulez comprendre pourquoi les utilisateurs ne s’inscrivent pas au service payant, même après avoir partagé un avis 5 étoiles, après un essai gratuit.
Avec cet objectif à l’esprit, vous interrogez vos utilisateurs sur l’utilité qu’ils trouvent du produit et leur satisfaction avec les fonctionnalités et l’interface.
Après l’analyse des données de l’enquête, vous constatez que 63 % des utilisateurs d’essais gratuits ont aimé toute l’expérience avec le produit. Cela vous aide à comprendre que le produit, la fonctionnalité et l’interface ne sont donc pas le problème.
Dans cet exemple, vous avez cherché des tendances parmi les différentes valeurs et sujets, pour savoir quel peut être le problème, et ce qu’il est réellement. Mais vous avez découvert qu’aucun des sujets que vous aviez envisagés n’était la raison du comportement des utilisateurs.
Vous pouvez donc maintenant éliminer ces sujets et évaluer davantage d’autres catégories, telles qu’une collection de chansons ou un prix, pour comprendre la cause première.
Lorsque vous menez une enquête, vous devez toujours vous rappeler que plus la taille de votre échantillon est petite, moins vos données seront statistiquement valides.
Les répondants sont susceptibles de remplir les mauvaises réponses ou de les laisser vides, ce qui peut créer du « bruit » dans vos données. Avoir seulement une poignée de réponses et séparer davantage le bruit, vous amènera des données insignifiantes, lorsque vous analyserez les données d’enquête.
Comme nous l’avons mentionné ci-dessus, le nombre total de répondants et le taux de réponse sont les deux facteurs les plus critiques qui déterminent si les données de l’enquête sont fiables.
Utilisez un outil de sondage en ligne qui vous offre un calculateur de taille d’échantillon pour évaluer si votre bassin d’échantillons est assez grand pour représenter la population et recueillir des données fiables.
La comparaison des résultats de votre sondage actuel avec ceux recueillis précédemment, sur le même sujet, peut vous aider à découvrir ce qui doit être amélioré et sur quoi vous devez vous concentrer.
Reprenons l’exemple précédent. Lorsque vous comparez les résultats de l’enquête de cette année avec ceux de l’année précédente, vous remarquerez peut-être que les utilisateurs de cette année ont aimé l’application plus que ceux de l’année dernière.
Cependant, il n’y a pas eu d’augmentation significative des inscriptions.
Lorsque vous comparez les résultats, vous serez en mesure d’évaluer et de déterminer que vous devez vous concentrer sur des facteurs tels que la tarification, les thèmes ou le service client, plutôt que sur la fonctionnalité et l’interface. Tirez parti d’un outil d’étude de marché qui vous permet d’effectuer des analyses comparatives internes et externes.
Toutes les étapes ci-dessus, dans l’analyse des données d’enquête, vous aideront à raconter une histoire convaincante à vos collègues et parties prenantes. Avec les pourcentages et les points de repère, vous pouvez maintenant attirer l’attention sur les domaines clés où vous devez apporter des améliorations.
Au lieu de rapports longs et ennuyeux, ne présentez que des informations pertinentes aux lecteurs. Montrez-leur ce sur quoi l’accent est mis et quels domaines sont cruciaux. Utilisez un logiciel de sondage en ligne qui vous permet de créer des storyboards visuels, contenant des graphiques et des tableaux intéressants, qui attirent l’attention des lecteurs.
L’outil de sondage en ligne devrait également vous permettre de partager le rapport via un portail de sondage sécurisé pour vous assurer que seuls les employés autorisés peuvent avoir accès au rapport.
Maintenant que nous avons discuté des six étapes sur la façon d’analyser les données d’enquête, examinons quelques meilleures pratiques en matière d’analyse de données.
Les données d’enquête ne sont pas toujours faciles à analyser et à évaluer par le cerveau humain. Le volume est suffisant pour provoquer des erreurs, si vous essayez de l’explorer par vous-même.
L’analyse des données d’enquête à l’aide d’un logiciel de sondage en ligne peut rendre les données intuitives et complètes pour vous et tous les membres de votre entreprise ou organisation.
Nous avons répertorié cinq meilleures pratiques pour analyser les données d’enquête et vous éviter de commettre certaines erreurs. La version TLDR de celui-ci est
Nous avons développé pour vous ces cinq meilleures pratiques ci-dessous.
Pour une analyse de données réussie, il est important de s’assurer que vous disposez d’un échantillon de grande taille, représentant la population cible. Votre rapport d’enquête peut être faussé avec une taille d’échantillon plus petite et un taux de réponse plus faible.
Ne vous précipitez pas pour conclure sur le rapport, lorsque les données commencent à apparaître. Triez les données et trouvez une signification statistique. Utilisez un logiciel de sondage en ligne pour vous assurer que la taille de l’échantillon est correcte et effectuez une analyse des données pour générer les bonnes informations.
Les données quantitatives sont faciles à analyser. Cela se compose de valeurs numériques facilitant l’analyse statistique. Les données proviennent de questions fermées, que vous pouvez convertir en valeurs numériques à l’aide d’un outil de sondage en ligne.
Les données quantitatives vous aident à obtenir la probabilité statistique d’un scénario. Combien de clients ont aimé leur expérience ? Combien sont prêts à le recommander ? Et combien ne sont pas satisfaits du service ?
Les données proviennent de questions fermées et vous aident à identifier les comportements des clients et les tendances en matière d’attitude. L’analyse préalable des données quantitatives vous aidera à comprendre clairement les données qualitatives. Vous pouvez concevoir votre recherche de suivi pour comprendre la cause profonde, avec des informations statistiques sur les points douloureux et les attentes.
Les tableaux croisés vous aideront à segmenter vos répondants et à analyser les données en fonction des réponses. Si vous optez pour une approche unique et analysez toutes les données ensemble, cela peut vous laisser avec des erreurs et des incohérences.
Utilisez des tableaux croisés pour diviser les données en fonction de la façon dont les participants répondent aux différentes questions.
Par exemple, disons que vous arpentez la Californie pour trouver quel film d’horreur parmi Saw, Conjuring, L’Exorciste ou Annabelle, et le plus prisé.
Vous pouvez créer un tableau croisé de toutes les villes et des films, pour enregistrer quel film est le préféré du répondant, et savoir dans quelle ville il vit.
Si vos répondants ne représentent pas la population cible, le résultat de votre sondage se trouve inutile, et inutilisable.
Disons que vous interrogez un public de 10 000 personnes qui ont assisté à un concert de musique. Si seulement 300 d’entre eux ont répondu à l’enquête, les données que vous recueillez ne sont donc pas statistiquement significatives.
Pourquoi ? Tout simplement, 300 personnes ne peuvent pas représenter la voix/pensée de 10 000 auditeurs.
Un conseil de pro de l’enquête est que plus vous recueillez de réponses, plus les données seront précises.
Lorsque vous utilisez un outil de sondage en ligne pour effectuer une analyse de données d’enquête, cela vous aide à voir si les données sont statistiquement significatives ou non.
Les chercheurs peuvent parfois commettre une erreur en pensant que s’il existe une corrélation entre les variables, une variable affecte également l’autre.
Cette hypothèse est inexacte, à moins d’être parfaitement validée. La corrélation fait référence au moment où deux variables se déplacent, augmentent ou diminuent en même temps. La causalité fait référence au moment où une variable provoque un changement dans l’autre.
Par exemple, en hiver, la vente de chandails et de chocolat chaud augmentera parallèlement (ou presque).
Mais cela ne signifie pas que vous pouvez supposer que la vente de chandails est la raison pour laquelle les gens achètent du chocolat chaud. Cela signifie simplement qu’il existe une corrélation entre les deux.
Cependant, il existe une causalité entre la saison de l’hiver et la vente de chandails. Le fait est que ce n’est pas parce que vous voyez une tendance dans deux variables qu’une variable influence l’autre.
Ceci conclut nos conseils sur l’analyse de vos données d’enquête. Si vous envisagez d’analyser vos données d’enquête, il est important que vous adoptiez les bons outils pour rendre le travail facile et efficace. Recherchez un logiciel de sondage en ligne qui vous aide à créer vos sondages, à les partager avec les bonnes personnes et sur chaque canal et à découvrir des informations sans quitter la plateforme. Peut-être quelque chose comme…Voxco ?
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