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La recherche causale implique l’étude des relations de cause à effet entre deux variables. Il aide à identifier l’étendue et la nature de ces relations et peut être utilisé pour expliquer les modèles au sein de ces relations. La méthode de collecte de données primaires la plus populaire lors de l’étude de la conception de la recherche causale est par le biais d’expériences.
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Il y a trois composantes importantes à la recherche causale :
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Le but de la recherche causale est de prouver la relation de cause à effet entre deux variables. Il est très important de planifier les paramètres et les objectifs qui composent votre plan de recherche. Sans un bon plan de recherche, les résultats peuvent ne pas être fiable ou avoir de grandes quantités de biais, ce qui rend plus difficile la preuve de la relation causale. La recherche descriptive ou la recherche exploratoire peut être utilisée comme un outil sur lequel s’appuie votre plan de recherche.
Une fois que vous avez clairement défini vos objectifs et votre plan de recherche, vous pouvez commencer à mettre en place votre expérience causale. Voici quelques conditions que votre expérience causale doit remplir :
Avant de mener l’expérience, il est essentiel de définir quelles variables sont testées comme dépendantes et quelles variables sont testées comme indépendantes. Par exemple, supposons que le changement de marque de votre produit entraînera une augmentation des ventes. Dans ce cas, le rebranding peut être considéré comme la variable indépendante (causant l’effet) et le niveau des ventes est la variable dépendante (affectée).
Pour l’expérience, vous devrez d’abord mesurer le taux actuel de ventes du produit en question, puis le renommer. Une fois le rebranding implémenté, vous pouvez ensuite mesurer les nouveaux chiffres de vente et comparer les deux ensembles de données pour étudier l’effet du rebranding sur les ventes.
Afin d’être certain que la variable indépendante testée est responsable des effets mesurés, il est essentiel de tenir compte de tous les facteurs possibles qui peuvent affecter les changements au sein de la variable dépendante. Par conséquent, il est essentiel que lors de la création de votre plan de recherche, vous vous assuriez que votre expérience se déroule dans des conditions similaires à celles lorsque les résultats normaux ont été mesurés.
Bien que cette condition puisse sembler évidente, il est important de s’assurer que le plan de recherche et l’expérience sont directement liés à l’objectif de votre recherche.
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La plupart des organisations peuvent bénéficier de l’utilisation de la recherche causale, quel que soit leur secteur d’activité. Il permet aux entreprises de comprendre si certaines stratégies fonctionneront et peut même aider à identifier la source d’un problème. Voici quelques objectifs qui peuvent être atteints en utilisant la recherche causale :
La recherche causale peut être utilisée pour identifier les préoccupations des clients et les différentes causes d’attrition des clients. Une fois que les causes profondes de l’attrition des clients sont identifiées, des mesures peuvent être prises afin d’accroître la fidélisation de la clientèle.
La recherche causale est couramment utilisée dans la publicité afin de tester les campagnes publicitaires dans de petites zones avant de s’étendre à différents endroits. Vous pouvez le faire en mesurant une augmentation des ventes ou de l’intérêt du public après la diffusion de la publicité.
Le succès des initiatives communautaires est souvent mesuré à l’aide de recherches causales. Après la mise en œuvre d’une initiative communautaire, des sondages peuvent être utilisés pour mesurer son effet sur les niveaux de satisfaction globale au sein de la communauté.
Net Promoter®, NPS®, NPS Prism®, and the NPS-related emoticons are registered trademarks of Bain & Company, Inc., Satmetrix Systems, Inc., and Fred Reichheld. Net Promoter Score℠ and Net Promoter System℠ are service marks of Bain & Company, Inc., Satmetrix Systems, Inc., and Fred Reichheld.
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