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FrenchComment Voxco Audience améliore la qualité des échantillons grâce à la détection de bots et de fraudes
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La fraude en ligne est allée de pair avec la création du World Wide Web. Aujourd’hui plus que jamais, avec les progrès numériques, les comportements frauduleux font des ravages dans tous les secteurs du monde des affaires.
Aucune industrie n’est sûre, pas même les études de marché. Avec la croissance du marché des sondages en ligne, la fraude constitue une menace plus importante pour la qualité des données. Le marché mondial des enquêtes en ligne pourrait augmenter de 9 % par an entre 2020 et 2024.
L’industrie Insight tente de satisfaire la demande de données tout en offrant des canaux sécurisés aux clients pour partager leurs données efficacement. Bien que la demande de nouvelles données ne ralentisse jamais, les consommateurs sont devenus plus vigilants que jamais sur la façon dont ils partagent leurs données personnelles et de leur quantité.
Par conséquent, aujourd’hui, les fournisseurs de panels ne se concentrent pas seulement sur la fourniture du meilleur échantillon aux chercheurs, mais aussi sur l’expérience en ligne des participants à l’enquête. Donner aux répondants le choix et le contrôle de leurs données est devenu de plus en plus important.
Guide de recherche exploratoire
Mener des recherches exploratoires semble délicat, mais un guide efficace peut être utile.
Alors, qu’est-ce que cela signifie pour la qualité des données ?
L’industrie des études de marché implique souvent plusieurs fournisseurs de panels pour fournir l’échantillon souhaité à leurs acheteurs. Cela émet le risque potentiel de données frauduleuses.
En moyenne, la quantité de données frauduleuses dans les études de marché varie entre 15 et 30 %. Le montant est catastrophique, surtout si vous notez combien d’industries dépendent des données pour prendre des décisions commerciales.
L’impact direct des répondants frauduleux se ressent dans la qualité des données et l’invalidité de la recherche. Pour maintenir l’intégrité des données de recherche, nous devons comprendre comment la fraude par sondage en ligne évolue et comment nous pouvons la dissuader de se produire au sein de notre panel de recherche.
La technologie antifraude joue un rôle crucial dans le contrôle de la fraude et l’amélioration de la qualité des échantillons et des données. Selon une enquête menée par Certified Fraud Examiners (ACFE) et SAS (analytics leader) :
- 13 % des organisations détectent et dissuadent la fraude à l’aide de l’IA et du ML
- Au cours des deux prochaines années, 25 % des organisations prévoient d’adopter de telles technologies de pointe.
Une approche antifraude proactive est désormais impérative pour protéger les acheteurs, les chercheurs et les clients contre les résultats frauduleux.
Un processus robuste de détection des fraudes nécessite des actions efficaces et bien conçues à tous les points de contact. La détection des fraudes ne devrait pas seulement être une préoccupation lors de l’enregistrement initial, mais elle devrait également être un processus d’évaluation continu dans le cadre du contrôle de la qualité du panel.
Identifier les menaces qui pèsent sur les données d’enquête
Le seul facteur qui diminue la qualité de la recherche en ligne est la présence de mauvais acteurs. Les fraudeurs sont les répondants non qualifiés qui envahissent un sondage uniquement pour les incitations et les récompenses.
Les incitations et les récompenses sont des stratégies utilisées pour engager les panélistes. Cependant, celles-ci sont tout aussi tentantes pour ceux qui ne sont pas qualifiés.
Les fraudeurs mentent sur leur identité ou utilisent des robots pour participer à l’enquête. Créant ainsi des dommages à l’intégrité de la recherche.
- Les robots peuvent remplir votre sondage avec des réponses dénuées de sens et non pertinentes. S’ils ne sont pas éliminés, ils peuvent fausser l’analyse et ruiner les données.
- Les fraudeurs humains peuvent remplir plusieurs sondages ou fournir une désinformation. Cela conduit à une taille d’échantillon plus grande que la réalité, ce qui peut entraîner des erreurs dans l’analyse des données.
Les bots et les fraudes se présentent comme des obstacles à la recherche. Des conclusions erronées dues à des analyses biaisées peuvent entraîner de mauvaises mesures. Cela peut en outre conduire à une mauvaise décision commerciale qui peut entraîner des revers dans les progrès de l’organisation.
Grâce aux progrès numériques, il existe des outils sur lesquels vous pouvez compter pour protéger vos données contre les répondants non qualifiés et indésirables. En tirant parti de ces outils et en établissant un cadre puissant pour le recrutement des panélistes, vous pouvez vous assurer de :
- La légitimité du public et de sa réponse
- L’intégrité de la recherche
Découvrez le logiciel d’enquête Voxco en action avec une démo gratuite.
Comment Voxco atténue la fraude
Pour éviter les fraudes et les bots, Voxco vise à équilibrer les besoins de recherche des clients et l’expérience des répondants. Voxco Audience est alimenté par des technologies basées sur l’IA pour s’assurer que les clients ne reçoivent de réponses que de personnes authentiques, engagées et fidèles.
Voxco Audience s’assure que les panélistes sont soigneusement contrôlés et vérifiés non seulement au moment de l’inscription, mais également lors du recrutement de l’échantillon et dans le cadre de l’enquête.
Les robots et les mauvais acteurs sont parmi les plus grandes menaces auxquelles sont confrontées les études de marché lors d’enquêtes en ligne. Voxco Audience a mis en place des technologies anti-fraude à chaque étape de la gestion des participants pour ne pas compromettre la qualité de votre enquête et de vos données.
Chez Voxco Audience, la qualité et la sécurité sont la priorité absolue. Et, avec les capacités offertes à votre disposition, vous pouvez
- identifier les mauvais acteurs en quelques secondes
- dissuader les bots
- rejeter tout répondant/compte frauduleux potentiel
- limiter une enquête à une adresse IP
- supprimer les réponses en double
Voxco Audience offre un éventail de fonctionnalités pour contrôler et prévenir la fraude. La plateforme s’intègre à plusieurs outils pour vérifier l’identité des panélistes, supprimer les doublons et ne recueillir que des données significatives.
Détection IP : détectez les réponses en double en limitant une enquête par adresse IP. Empêchez un répondant individuel de soumettre plusieurs soumissions ou de créer plusieurs comptes de panéliste à partir d’une seule adresse IP.
Détection de bot : suivez quel répondant est susceptible d’être un bot. Intégrez Google CAPTCHA dans votre enquête pour empêcher des robots de remplir une enquête.
Elle est également utilisée lors de l’inscription pour bloquer tout enregistrement automatisé.
Détection de proxy : Identifiez tout acteur malveillant utilisant un proxy/VPN anonyme pour masquer son appareil ou son adresse IP. Détectez l’anonymat de l’adresse IP en temps réel pendant l’enquête pour éviter que les fraudeurs ne se frayent un chemin dans votre enquête.
MaxMind Scores : Estimez le risque de transaction d’une adresse IP en quelques secondes. Utilisez le score de risque pour déterminer s’il faut accepter la réponse à l’enquête ou la signaler et l’éliminer.
Voxco Audience recueille des données auprès des panélistes à chaque étape pour s’assurer que seules des personnes réelles, uniques et engagées ont opté pour participer à des enquêtes. Nous appliquons l’évaluation à chaque interaction pour maintenir l’efficacité de notre panel de recherche.
Inscription :
Voxco commence par recueillir des informations de profil sur l’identité du participant. Cela signifie recueillir des informations démographiques générales au moment de l’inscription. Voici les questions de base posées :
- Nom
- Genre
- Année et mois de naissance
- Adresse courriel
- Zip postal ou code postal
- Taille du ménage
- Âge et sexe des enfants n’ayant pas l’âge légal
- Éducation*
- Revenu du ménage*
(L’éducation et le revenu du ménage sont obligatoires lors de l’inscription, pour certains pays)
Après la collecte initiale des données, le modèle basé sur l’IA détermine si le répondant est réel et vérifie son identité.
Outre ces points de profilage de base, nous recueillons d’autres informations basées sur des niches qui aident les chercheurs à passer au crible les panels pour sélectionner l’échantillon souhaité.
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