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Si vous avez déjà conçu des enquêtes, vous avez sûrement vécu ça : vous posez une question ouverte en espérant une réponse riche et nuancée... et vous obtenez... “C’était correct.” Pas très exploitable, n’est-ce pas?

Vous savez que le répondant(e) pourrait en dire davantage, mais le questionnaire poursuit son cours. Aucune relance, aucun approfondissement, aucun véritable éclairage. C’est là que l’Approfondissement par l’IA fait vraiment la différence. Ce n’est pas un mot à la mode : c’est un outil concret qui vous aide à poser de meilleures questions pour obtenir de meilleures réponses.

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Qu’est-ce que l’Approfondissement par l’IA ?

Concrètement, cela signifie que votre enquête ne s’arrête pas à la première réponse. Le système analyse ce que dit le·la répondant·e et, si la réponse paraît vague ou incomplète, il pose une question de suivi pertinente, en temps réel.

Par exemple, si la réponse est : « Le produit était déroutant », l’IA pourrait demander : « Pouvez-vous nous préciser quelle partie était la plus déroutante ? »

Cette deuxième question est souvent celle qui fait émerger l’insight vraiment utile.

Pourquoi cela fait-il sens aujourd’hui ?

Soyons honnêtes : les gens ne fournissent pas toujours des réponses approfondies. Fatigue, précipitation, incertitude sur le niveau de détail attendu… sans encouragement subtil, les données restent superficielles.

L’Approfondissement par l’IA vous permet de :

• Clarifier les réponses floues avant la fin du sondage

• Encourager les répondant·es à développer leur réflexion

• Capturer des informations émotionnelles ou motivantes

• Réduire les relances ultérieures

• Gagner du temps lors de l’analyse, avec des données déjà plus riches

C’est l’occasion de redonner une seconde chance aux réponses ouvertes — souvent, il y a plus à entendre lorsqu’on leur demande.

Un outil flexible, et c’est une bonne chose

L’un des principaux avantages ? Vous contrôlez le comportement de l’IA : rien n’est laissé au hasard.

Par exemple, vous pouvez :

• Informer l’IA sur l’objectif de l’enquête (sentiment, motivations, besoins non satisfaits)

• Activer une assistance subtile pour orienter ou reformuler le cas échéant

• Ne pas approfondir certaines réponses courtes ou détachées, si cela perturbe le flux

• Définir un nombre maximal de relances (souvent une ou deux suffisent), pour préserver la fluidité

En somme, ce n’est pas abandonner le contrôle, mais affiner la façon de demander plus — selon ce qui fonctionne avec votre audience.

L’humain dans cette technologie

Petit rappel : « IA » ne signifie pas « robotique ».

Les relances doivent paraître naturelles, cohérentes avec le ton de l’enquête, et non pas comme un chatbot qui tente maladroitement de créer un lien. Une petite notice comme « Vous pourriez recevoir une question de suivi en fonction de votre réponse » peut renforcer la transparence et la confiance.

Et n’oubliez jamais le respect de la vie privée, surtout pour des sujets sensibles : anonymat et ton respectueux sont essentiels.

Pas sûr·e par où commencer ?

Pas besoin de l’appliquer à tout le sondage d’emblée. Commencez par une ou deux questions clés où le détail compte vraiment.

Évaluez la réceptivité, les abandons, la richesse des réponses. Vous verrez rapidement la valeur ajoutée.

Avec le temps, peaufinez l’approche et explorez son usage dans d’autres contextes (feedback employés, image de marque, etc.).

À venir : des avancées prometteuses

L’Approfondissement par l’IA est encore jeune, mais il transforme déjà la façon de recueillir des retours textuels. Plus besoin de se contenter de réponses d’un mot.

À l’avenir, on peut imaginer des relances plus sensibles à l’émotion, une meilleure gestion multilingue, et une connexion plus fluide avec d’autres outils d’études.

Pour l’instant ? C’est un moyen simple et efficace d’améliorer vos enquêtes, sans ajouter de longueur ni de complexité.

Conclusion

De meilleures données commencent par de meilleures questions. Mais parfois, une seule question ne suffit pas. C’est là que l’Approfondissement par l’IA devient utile. Ce n’est pas remplacer les professionnel·les des études, mais les aider à faire dire ce que les gens ont vraiment à dire.

Et quand on obtient des insights utiles ? Tout le monde y gagne.

Curieux·se de tester l’Approfondissement par l’IA dans votre workflow ? Si vous êtes client·e : contactez votre gestionnaire de compte pour découvrir les options et bonnes pratiques. Si vous découvrez Voxco : Réservez une démo maintenant.

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I’ve spent over two decades building technology companies. Before that I started my career in research and so building technology for researchers has brought me full circle.  I’ve seen firsthand how big tech shifts can cause fear but also open new doors. AI’s impact on market research from 2023 to 2025 is profound: it’s changing workflows, roles, and outcomes. But here’s the truth—AI isn’t here to replace you. It’s here to empower you. Think of it as an experienced instructor standing next to you as you work and pointing the finger at what is important and better ways to do things.

I’m the CEO of Voxco, a leader in survey and text analytics technology, working at the frontline where AI meets market research. This isn’t speculation—it’s real change unfolding in companies I work with daily. I’m sharing what I’ve learned to help you thrive in this new landscape.

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The Collapse of Traditional Roles Is Happening — and It’s a Good Thing

From survey designers and data analysts to insight strategists, AI tools are combining many tasks into one streamlined process. This shift means:

• Surveys that once took days to program are made efficiently with AI, reducing human hours.

• AI chatbots can now conduct interviews and focus groups, cutting down on the need for human moderators.

• Data analysis that required weeks is now done in minutes with natural language processing and automated significance testing.

• Once feared for their complexity and cost, open-ended questions now flourish—empowered by AI’s ability to summarize, categorize, and scale understanding.

• Automated reports with narrative insights and recommendations come out in seconds, not days.
  

One perspective is that this consolidation is a bad thing for workers, another is that this is a blurring of roles that brings more productivity to our field.  Some people will come out of this with vastly more value to their customers and the market.  Those are the people that learn to work through these blurred lines of roles.  Shifting your focus from lower level to higher-value analysis and strategy could make you even more valuable to your organization or team.

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The Current Market Shift and What That Means for You

We’re already seeing a fundamental shift in both the fabric of how we conduct research and the speed at which we analyze data. Take a look behind the curtain:

• Screen Engine uses AI to analyze moviegoer feedback in near real-time, enabling studios to tweak marketing and editing quickly before release—saving money and improving results.

• Ascribe AI automatically generates rich reports from open-ended survey data, combining qualitative and quantitative themes in seconds.

• A Wisconsin School of Business study found generative AI can deliver qualitative insights comparable to seasoned human analysts, speeding up deep thematic analysis.

But the shift isn’t just at the study level; both teams and organizations are seeing large scale change:

• AI reduces routine survey and data work by over 90% in some cases.

• According to University of Leeds research, AI could improve business efficiency and cut costs by 30% by 2035 in data-heavy roles.

• McKinsey reports firms using AI analytics have 20% higher productivity and innovate 30% faster.
  

If you’re feeling a seismic change reverberating beneath your feet, take heart. Although traditional junior roles like survey programmers and entry-level analysts are shrinking, there is an opportunity here to own the future if you are willing to evolve. Being of value and rising to the challenge won’t rest on manual data crunching. If you’ve already shifted focus to AI oversight, interpretation, and ethical insight generation, you’ve won 80% of this change already.

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Here’s Your Market Research Career Roadmap in the AI Era

Given these changes, it’s smart to lay out a plan for how you might create extraordinary momentum in your marketability in a matter of years. If you can see the terrain changing, why not build a perfectly adapted vehicle to take you toward the horizon?

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Step 1: Master AI Tools & Interpretation

This is your time to get acquainted with the landscape and familiarize yourself with the newly available tools. Getting your tools to a point of being ready for projects, means using them right away:

• Starting from scratch?  That’s fine. Start using 2-3 LLMs (ChatGPT, Claude, etc) as a thought partner in your research.  

• The more you teach the models about who you are, what you do and refine the rules of working with you, the more you will get out of them.  It is like a friendship in a way; being authentic and open leads to better results.  

• Now you are ready to use the tools in your projects for AI output quality and spotting errors.

• Try some of the coding open-ended response analysis and sentiment detection tools.

• The most important part of Step 1 is to just get started. Experiment. Failures lead to learning.

Step 2: Become an AI-Augmented Researcher, Blurring the Lines of Traditional Roles  

After Step 1, you’re in the trenches and you know what’s available and how it performs. You’re becoming a master at coaxing insight out of AI. As you gain momentum, you might:

• Guide AI in custom insight generation.

• Develop expertise in integrating AI findings with business context.

• Hone storytelling skills to translate data into strategy.

Step 3: Lead AI-Driven Insight Strategy, Changing Your Whole Business

This is your time to mentor others and to start to lead out the discussion of where market research can and should go next with AI-augmented research.  Asking questions about what limitations are removed by your new efficiency will lead to whole new strategies.  Strategic moves might be to:

• Change how you work with customers on projects - how much more data can be provided for projects such as product launches, pricing analysis, sentiment analysis at the same budget they have had before?  What better decisions will your customer make and what better outcomes will they have with this added analysis you can provide?

• How can you measure a ‘before’ state of traditional market research, and this changed model you have built?  How can you use that to win new customers or expand work in the ones you already have?

• Can you build a new flexible model for how work gets done in your firm?  Shape ethical guidelines and quality standards for AI research use.

• Mentor junior analysts to adopt AI fluency and this new model.

Step 4+: Innovate & Influence

This is what you’ve been building toward - ones where your thought leadership is valued because you’ve been in the trenches, know the tools and can see how AI-augmented research functions across platforms. You might:

• Pioneer new AI-driven research methods and platforms.

• Advise leadership on AI’s impact on market and customer understanding.

• Build cross-functional teams that leverage AI for continuous decision-making.

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You’re In the Driver’s Seat if You Can Adapt

Yes, some roles are already diminishing to partial roles, but getting current with new tools and skills will accelerate you to the top of the list for newly created roles that will inevitably follow. Imagine a world where analysts become insight orchestrators, survey programmers become research program designers and all research professionals provide far more insights than ever before.

Goldman Sachs estimates 18% of jobs globally could be automated by AI—but many market research roles are evolving, not vanishing. It's time for reimagining and adaptation.

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The Big Picture & Final Thoughts - Think with Abundance

AI is pushing down the cost of research dramatically and speeding up insight cycles by factors of 10 or more. This is deflationary—it means research becomes cheaper and more accessible, benefiting businesses and consumers alike.  Stop imagining a world with the same amount of data for a lower price and start imagining a world with far more data within shorter time periods - this thinking with abundance will lead to better outcomes for your customers’ outcomes, your team’s success and the market’s growth. At the same time, faster, richer insights drive innovation and economic growth. Per Brad Gerstner, AI-driven productivity gains are expected to add $10 trillion of global productivity per year over the next several years, which is an almost unfathomable change to our world and is almost completely driven inside knowledge work - like Market Research.  

The AI revolution in market research is real, but it’s not a threat if you are game to adapt—it’s the biggest opportunity of your career. Those who harness AI’s power will accelerate their careers, deliver better insights, and help their companies innovate faster. Be the researcher who partners with AI, not the one replaced by it - that is only the beginning, the real win is to be part of the elite team of researchers that drives our market to a place of abundance.  

And remember, it’s not about owning the machine; it’s about knowing how it works. When word processers came along, just like AI today, they were there to stay and get only better with time. Word processors did not replace writers—they amplified them. In the same way, AI doesn’t replace thinking; it rewards those who think clearly and know how to ask the right questions.

If you want to dive deeper, I’m always open to sharing what I’ve seen at Voxco and across the industry. Together, we can turn AI from a fear factor into a career accelerator. Click here to connect with me on LinkedIn.

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Les réponses ouvertes offrent de la richesse, mais les transformer en insights exploitables reste un défi. L’article de Quirk’s intitulé “Accelerate insights! Simplify analytics with Ascribe” met en lumière la façon dont les solutions d’Ascribe, basées sur l’IA, facilitent cette tâche. Qu’il s’agisse de coder des réponses à des sondages ou d’analyser des commentaires clients issus de sites web ou des réseaux sociaux, les outils d’Ascribe — Theme Extractor, Ask Ascribe et Visualizations — permettent une analyse textuelle fiable, rapide, et avec un minimum d’intervention humaine, jusqu’à 90 % plus rapide. L’utilisateur garde le contrôle sur le niveau d’automatisation, choisit quand utiliser l’IA générative, et peut ajuster les résultats.

Des innovations conçues pour accélérer l’analyse des réponses ouvertes

Theme Extractor : rapidité et précision inégalées

Au cœur de l’innovation Ascribe se trouve Theme Extractor, un moteur d’analyse textuelle propriétaire basé sur l’IA et le traitement du langage naturel (NLP). Il identifie instantanément les thèmes les plus importants dans les réponses ouvertes — qu’il s’agisse de sujets, de sentiments ou d’émotions. Il génère un codebook clair, structuré autour de thématiques et de sous-thématiques hiérarchisées. Ensuite, il code automatiquement plus de 95 % des réponses avec une précision remarquable.

Theme Extractor peut également traiter des études multilingues : il suffit de sélectionner la langue souhaitée pour les résultats. Aucune taxonomie, règle ou jeu d’exemples n’est requis. Et les codebooks peuvent être réutilisés pour de futures études.

Ask Ascribe : interrogez vos données, comme en conversation

Ask Ascribe permet de poser des questions directement à un jeu de données : l’outil génère instantanément des réponses sous forme d’insights, de résumés ou de rapports. Qu’il s’agisse d’identifier des thèmes clés, d’analyser des émotions ou de détecter des axes d’amélioration, Ask Ascribe rend l’analyse aussi simple qu’un échange.

Visualisations Ascribe : des insights clairs en un clin d’œil

Ascribe ne se contente pas d’analyser vos données : il les transforme en visualisations percutantes. Graphiques dynamiques et infographies permettent d’observer d’un coup d’œil les tendances, émotions et opinions dominantes. Il est possible d’appliquer des filtres ou d’explorer les verbatims pour aller plus loin.

Une technologie pensée pour les professionnel·les d’aujourd’hui

Avec plus de 25 ans d’expérience, Ascribe continue d’innover pour proposer des solutions d’analyse textuelle adaptées aux exigences actuelles. Pour les professionnel·les des études, du CX ou les analystes, ses outils dopés à l’IA permettent de simplifier les flux de travail, gagner en productivité, accélérer les insights et améliorer la prise de décision.

Prêt·e à simplifier l’analyse de vos commentaires ouverts ?

Les innovations IA d’Ascribe sont intégrées dans Ascribe Coder et CX Inspector. Vous voulez les tester avec vos propres données ? Réservez une démo gratuite dès maintenant.

À lire sur le site de Quirk’s (Veuillez noter que l’article est rédigé en anglais) : Accelerate insights! Simplify analytics with Ascribe

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Si vous travaillez dans la codification des réponses ouvertes en études de marché, vous avez probablement déjà entendu : « L’IA peut le faire maintenant. »
Avec l’essor des outils capables de classer automatiquement les verbatims, de résumer des thèmes ou même de simuler des réponses humaines, il est facile de craindre que votre rôle soit menacé.

Mais voici la réalité : si l’IA transforme la façon dont on code les réponses ouvertes, elle ne remplace pas les codeurs humains qualifiés. En fait, votre expertise est plus précieuse que jamais.

Voyons pourquoi.

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1. L’IA a encore besoin d’une supervision humaine

Oui, l’IA peut classer des verbatims — mais elle est loin d’être parfaite. Elle passe à côté des nuances, ne comprend pas l’ironie, échoue à saisir le contexte, et manque souvent de cohérence.
Si vous avez déjà audité des réponses codées automatiquement, vous savez : il faut encore un œil humain pour garantir la qualité.

Les codeurs humains apportent un jugement — une sensibilité au ton, à la pertinence, et au sens profond — que l’IA ne peut pas reproduire de manière fiable.

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2. Les cadres de codification ne se construisent pas tout seuls

Avant qu’une IA puisse classer un texte, il faut d’abord construire un cadre de codification : définir les catégories, les critères, les limites. Et lorsque le contexte évolue (nouveau produit, nouveau marché, nouvelle audience), il faut l’adapter.

Créer et ajuster ces structures est un travail à la fois analytique et créatif. Il demande une connaissance du marché, une compréhension des enjeux business et la capacité à relier le langage client aux objectifs du commanditaire. C’est exactement votre terrain d’expertise.

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3. Les clients veulent toujours comprendre le « pourquoi »

Les clients ne cherchent pas seulement un tableau de mots-clés. Ils veulent comprendre ce que les gens ressentent, ce qui influence leur comportement, et ce que leurs mots signifient.
Les réponses ouvertes sont une mine d’insights.
L’IA peut accélérer le processus, mais il faut encore des humains pour interpréter, synthétiser et communiquer les résultats.

Que signifie vraiment un commentaire comme « Ça fait cheap » dans une étude sur l’image de marque ? Est-ce une question de prix, de qualité perçue, d’emballage, ou de positionnement social ? Ce type d’analyse ne vient pas d’un modèle. Il vient de vous.

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4. Les cas limites comptent plus qu’on ne le pense

En études de marché, ce sont souvent les cas atypiques — un commentaire étrange, une plainte inhabituelle, une émotion inattendue — qui révèlent les insights les plus forts.
L’IA a tendance à les lisser… ou à les classer au mauvais endroit.

Un codeur humain repère les anomalies, creuse plus loin, et met en lumière ce que les algorithmes ne voient pas.
Vous ne faites pas que trier des données : vous détectez ce qui compte vraiment.

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5. Vous devenez un stratège, pas juste un codeur

Le rôle de codeur évolue. Il passe du marquage manuel à la supervision qualité, à la conception des cadres de codification, à la formation des modèles, et à la génération d’insights.

Et c’est une bonne chose : votre travail devient plus stratégique.

Si vous apprenez à travailler avec l’IA — en auditant ses résultats, en améliorant sa précision, et en l’intégrant à vos processus — vous ne vous mettez pas en retrait.
Au contraire, vous devenez un acteur central de la production d’insights.

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En résumé

L’avenir de la codification des réponses ouvertes n’oppose pas humains et machines. Il repose sur la complémentarité.
L’IA peut faire le gros du travail. Mais vous êtes le cerveau.

Non, votre métier ne disparaît pas. Il évolue. Et si vous avez développé des compétences en analyse critique, en reconnaissance de patterns et en génération d’insights, vous n’êtes pas en danger. Vous êtes indispensable.

Les stratégies centrées sur le client sont des moteurs essentiels de la croissance à long terme. Elles génèrent des revenus, stimulent l’innovation, renforcent l’avantage concurrentiel et assurent la pérennité de l’entreprise. Pour devenir véritablement « customer-centric », il est essentiel de comprendre les différences et les liens entre trois notions clés : la satisfaction client (CSAT), l’expérience client (CX) et le succès client.

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La satisfaction client (CSAT) : une mesure ponctuelle de l’expérience

Lorsque vous effectuez un achat, vous interagissez avec plusieurs points de contact — boutiques physiques ou en ligne, personnel, processus de commande, livraison. Votre niveau de satisfaction à ce moment-là dépend de ces interactions spécifiques. C’est précisément ce que mesure la satisfaction client (CSAT) : une perception immédiate d’un moment donné dans le parcours client.

Mesurer la satisfaction permet d’identifier des points de friction précis, des axes d’amélioration produit/service ou des opportunités de développement.
La méthode la plus utilisée reste le sondage, sous de nombreuses formes :

• Borne tactile à la sortie d’un aéroport ou d’un commerce
  
  
• QR code sur une table de restaurant
  
  
• Évaluation après un appel au service client
  
  

Les questions types visent à évaluer l’interaction récente :

• Êtes-vous satisfait du service client que vous venez de recevoir ?
  
  
• Quelle note donneriez-vous à la qualité du service aujourd’hui ?
  
  
• Était-il facile d’utiliser notre site ?
  
  
• Que pourrions-nous améliorer aujourd’hui ?
  
  

La satisfaction client peut également être mesurée à l’aide d’analyse de sentiment sur les avis en ligne, les réseaux sociaux ou les conversations avec le support. Grâce à l’analyse de texte alimentée par l’IA, les commentaires ouverts peuvent être catégorisés par thèmes, ce qui permet d’identifier ce qui influence réellement la satisfaction.

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L’expérience client (CX) pour une perception globale et durable

L’étude de l’expérience client ne se limite pas à un point de contact, mais couvre l’ensemble de la relation sur le long terme. Par exemple, des entreprises comme Apple, Amazon, Disney ou Starbucks sont reconnues pour leurs parcours omnicanaux fluides. Que ce soit en personne, sur leur site, via une application ou à travers un produit, elles offrent une expérience cohérente qui fidélise leurs clients sur plusieurs générations.

En mesurant l’expérience client, les marques peuvent :

• détecter et corriger les points de friction tout au long du parcours,
  
  
• améliorer l’expérience globale,
  
  
• exploiter les données CSAT pour prioriser l’innovation, adapter les messages aux différentes cibles, et prendre de meilleures décisions stratégiques.
  
  

L’expérience client étant un domaine vaste, elle se mesure souvent à l’aide :

• de questionnaires quantitatifs,
  
  
• d’entretiens qualitatifs,
  
  
• de groupes de discussion,
  
  
• de forums,
  
  
• de réponses ouvertes analysées par IA.
  
  

Exemples de questions possibles :

• Sur une échelle de très satisfait à très insatisfait, comment évalueriez-vous votre expérience globale avec nous ?
  
  
• Quelle est la probabilité, sur une échelle de 0 à 10, que vous nous recommandiez à votre entourage ? (NPS)
  
  
• Veuillez décrire votre expérience avec notre service client.
  
  
• Était-il facile de commencer à utiliser notre produit ?
  
  
• Notre produit vous semble-t-il intuitif ?
  
  
• Quels mots utiliseriez-vous pour décrire notre entreprise ?
  
  
• Qu’est-ce qui pourrait vous inciter à choisir un autre fournisseur ?
  
  

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Le succès client pour favoriser la fidélité et la rétention

Au-delà de la satisfaction et de l’expérience, les entreprises doivent aussi donner la priorité au succès client. Il ne s’agit plus simplement de fournir une bonne interaction, mais de s’assurer que vos produits ou services permettent aux clients d’atteindre leurs objectifs à long terme. Cela mène à des partenariats durables, une augmentation de la valeur client à vie, et des opportunités de croissance partagée.

Le succès client se mesure à la fois :

• de manière quantitative pour le suivi,
  
  
• et qualitative pour une compréhension plus approfondie.
  
  

En plus des questions CSAT et CX, les études sur le succès client peuvent inclure :

• Dans quelle mesure nos services vous aident-ils à atteindre vos objectifs ?
  
  
• Quelles tâches vous permettent d’exploiter pleinement notre solution ?
  
  
• Quels bénéfices mesurables avez-vous constatés grâce à nos services ?
  
  
• Notre équipe support vous apporte-t-elle l’accompagnement nécessaire ?
  
  
• Sommes-nous proactifs dans l’optimisation de votre utilisation produit ?
  
  
• La formation reçue vous a-t-elle été utile ?
  
  

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Intégrer la CSAT, la CX et le succès client

Se concentrer sur la satisfaction client permet d’identifier rapidement des points de blocage isolés. Mais pour générer une croissance durable, les entreprises doivent aller plus loin : transformer les projets ponctuels de satisfaction en programmes structurés d’expérience et de succès client.

Avec une approche bien pensée, cette transformation peut donner lieu à un véritable cycle de recherche et d’action — améliorant la fidélisation, créant des ambassadeurs de marque, et accélérant la croissance de l’entreprise.

L’équipe Voxco s’engage à offrir une expérience client de qualité et à aider ses partenaires à atteindre leurs objectifs. Si vous souhaitez créer un programme sur mesure autour de l’expérience et du succès client, contactez dès aujourd’hui l’un de nos experts en expérience client.

L’une des principales différences entre un professionnel des études en début de carrière et un profil plus expérimenté réside dans sa façon de collaborer avec les clients. Beaucoup d’entre nous commencent en tant que spécialistes de l’analyse de données, et apprennent progressivement à adopter une posture plus consultative. Développer cette approche dès le départ offre des avantages aussi bien pour les professionnels que pour leurs clients.

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Quelles questions posent les professionnels des études vs les consultants en études ?

Un professionnel des études de marché “traditionnel” se concentre principalement sur les données. À l’aide de méthodes rigoureuses et systématiques, il collecte, analyse et restitue des données destinées à répondre à une problématique bien définie. Il peut poser (et répondre à) des questions comme :

• Quelle méthode d’étude est la plus appropriée pour mesurer ce comportement ?
  
  
• Comment limiter les biais dans un questionnaire portant sur les inégalités de revenus ?
  
  
• Quelle est la relation entre l’âge et les comportements d’achat ?
  
  
• Quelle théorie est la mieux appuyée par les données ?
  
  
• Est-ce que X entraîne Y — et si oui, par quel mécanisme ?
  
  

Les consultants en études, eux aussi, recueillent et analysent des données — mais leur perspective est plus large et orientée vers la stratégie. Leur objectif est d’extraire des insights riches, tournés vers l’avenir, pour guider la prise de décision. Ils visent à formuler des recommandations actionnables et à proposer une feuille de route stratégique à leurs clients. Leurs questions peuvent ressembler à :

• Quelle stratégie serait la plus efficace pour augmenter les ventes dans les 5 prochaines années ?
  
  
• Pourquoi perdons-nous des parts de marché, et comment inverser la tendance ?
  
  
• Laquelle de ces trois stratégies offre le meilleur retour sur investissement à court vs long terme ?
  
  
• “Préparer l’avenir” signifie-t-il s’ouvrir à une nouvelle catégorie ou à un nouveau marché ?
  
  
• Quelle stratégie permettrait d’améliorer plus rapidement le niveau d’alphabétisation des adultes ?

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Quelles compétences distinguent un professionnel d’un consultant en études ?

Les deux rôles nécessitent une solide expertise méthodologique, ainsi qu’une bonne maîtrise des normes professionnelles et éthiques établies par des organismes comme ESOMAR, CRIC, ou Insights Association. Voici quelques compétences clés partagées :

• Concevoir des questionnaires ou guides de discussion clairs et sans biais
  
  
• Comprendre quand et comment utiliser le CATI, les questionnaires et les outils d’analyse
  
  
• Mener des entretiens, modérer des groupes, analyser du contenu et des émotions
  
  
• Utiliser les données pour répondre à des problématiques concrètes
  
  
• Présenter des résultats compréhensibles via des rapports ou dashboards

Cependant, pour évoluer vers un rôle de consultant, il faut élargir sa palette avec des compétences plus transversales, notamment :

• Oser remettre en question la demande initiale pour proposer de nouvelles pistes
  
  
• Faire le lien entre la collecte de données et les enjeux business
  
  
• Se positionner comme partenaire stratégique auprès des décideurs
  
  
• Anticiper les besoins du client et résoudre les problèmes avant qu’ils ne se présentent
  
  
• Maîtriser l’art du récit et de la persuasion pour susciter l’adhésion et l’action
  
  

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Quand adopter une posture “traditionnelle” ou “consultative” ?

Certain·es professionnels aiment concevoir des méthodologies robustes et approfondir les données. D’autres préfèrent transformer ces données en décisions stratégiques. Être l’un n’exclut pas de devenir l’autre.

Les rôles d’études traditionnels sont essentiels dans les projets à grande échelle, avec des méthodologies normalisées. Dans un cadre bien défini, ils garantissent la fiabilité et la rigueur des livrables. Si vous vous reconnaissez dans ce rôle, vous êtes l’un des piliers de la génération d’insights.

Les consultants brillent dans des contextes où les insights doivent guider des décisions stratégiques. Ils excellent dans les projets collaboratifs ou inter-équipes, où l’enjeu est de créer de la valeur à long terme. Leur posture repose sur deux questions : Et alors ? et Que faire maintenant ?

Ils vont au-delà des résultats chiffrés, explorent les implications concrètes, interviennent dès la phase de cadrage du problème, et construisent un récit qui connecte les données aux décisions. Devenir ce type de conseiller stratégique demande du temps et de la pratique — mais les retours sont forts, tant en épanouissement personnel qu’en fidélisation client.

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C’est le moment de passer à l’action !

Si vous êtes acheteur d’études, vous avez sans doute l’habitude de collaborer avec des experts méthodologiques. Ce sont eux qui assurent le bon déroulement de vos projets. Mais dans un monde en évolution constante, intégrer des consultants en études comme partenaires stratégiques permet de mieux connecter vos données à votre stratégie — pour générer de la croissance durable.

Chez Voxco, nous accompagnons nos clients avec des outils puissants : CATI, SVI, solutions d’analyse de texte ou de sondage multi-canal. Et nous avons aussi l’expertise humaine pour transformer vos données en décisions. Nos consultants stratégiques sont là pour vous aider à tirer le meilleur de vos études.

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Pour les professionnels des études ayant des années, voire des décennies d’expérience en analyse de données quantitatives, l’analyse qualitative assistée par l’IA peut sembler intimidante.

Souvent, les experts se spécialisent dans l’un ou l’autre domaine — quantitatif ou qualitatif — car les compétences requises sont assez différentes. Pourtant, vous verrez vite que l’analyse qualitative a bien plus en commun avec l’analyse quantitative qu’on pourrait le croire, surtout si vous avez déjà utilisé des statistiques avancées comme l’analyse factorielle ou l’analyse en grappes.

Voyons pourquoi.

Le versant qualitatif de l’analyse factorielle et de l’analyse en grappes

Lors d’une analyse factorielle, un logiciel statistique repère les réponses qui apparaissent fréquemment ensemble. Par exemple, il établira une corrélation entre une personne qui indique être PDG et celle qui déclare avoir un revenu élevé. De même, une personne qui aime faire des économies aura probablement aussi coché des réponses liées aux coupons ou aux offres du type « un acheté = un offert ».

Quand on travaille sur une centaine de questions, il est tout simplement impossible pour un professionnel des études d’identifier manuellement toutes les corrélations significatives entre deux, trois, voire dix variables.

C’est pour cela que nous apprécions tant l’analyse factorielle ou l’analyse en grappes : le logiciel permet d’identifier rapidement des corrélations pertinentes et de regrouper 100 variables et 500 réponses possibles en différentes solutions — chacune avec 4, 5, 6, 7, 8 ou même 15 catégories.

Aucune de ces solutions n’est la vérité, mais à mesure que vous les analysez, vous développez un avis subjectif : une solution vous semblera plus logique et plus fiable que les autres.

Cette solution aura souvent :

• Moins de variables ou de réponses qui semblent mal classées,

• Moins de groupes de réponses incohérentes ou aléatoires,

• Plus de catégories cohérentes, significatives et faciles à nommer.

Après cette évaluation, vous choisirez une solution à adopter, à interpréter, et à présenter. Et même si tout ce processus repose sur des analyses statistiques avancées, vous constaterez qu’il s’agit en fait... d’un raisonnement très qualitatif.

Le versant quantitatif de la codification qualitative par IA

Il y a trente ans, bien avant l’arrivée des outils d’IA générative et automatisée, ce travail se faisait entièrement à la main. Pendant des jours, voire des semaines, les professionnels des études lisaient les réponses papier ou les transcriptions pour identifier les tendances, les idées récurrentes, et les regrouper en catégories pertinentes.

Avec l’évolution technologique, il est devenu plus facile et rapide de rechercher des concepts et d’attribuer des codes qualitatifs (ex. : genre, colère, prix) et des codes quantitatifs (ex. : 1 = Femme, 7.2 = Colère.Élevée, 32 = Prix).

Aujourd’hui, grâce à la codification des réponses ouvertes assistée par IA, il est possible de créer une structure de codification à plusieurs niveaux, d’extraire des thèmes descriptifs à partir de commentaires ouverts — en quelques minutes seulement, là où cela prenait autrefois des semaines.

Un professionnel habitué à l’analyse qualitative préférera peut-être revoir manuellement les codes pour dégager des pistes et choisir la théorie la plus convaincante.
De son côté, un expert en quantitatif pourrait voir dans les codes générés un jeu de données prêt à être analysé avec une analyse factorielle.

Que vous abordiez la démarche sous un angle quantitatif ou qualitatif, la meilleure méthode reste celle qui vous semble juste — et qui donne des résultats exploitables et fiables.

Remettre l’humain au cœur de la codification

Que les codes aient été générés par l’IA ou rédigés manuellement, cela ne signifie pas que l’analyse qualitative est terminée.

L’étape suivante consiste à analyser, interpréter et affiner ces codes pour en tirer un résultat ou une hypothèse stratégique, pertinente et exploitable :

• Quelle solution s’aligne logiquement avec une théorie existante (comportementale, sociale, économique, psychologique) ?

• Quels aspects de cette théorie sont absents dans les données ?

• Ces éléments manquent-ils parce qu’ils ne faisaient pas partie des réponses ou parce qu’ils sont passés inaperçus ?

• La solution remet-elle en question la théorie ? Ou est-ce la théorie qui semble obsolète ?

• Les résultats justifient-ils le développement d’une nouvelle hypothèse ou d’une nouvelle théorie ?

L’IA et les logiciels statistiques ne possèdent pas (encore) la compréhension émotionnelle, sociale, culturelle ou humaine de l’expérience vécue. Ce qui est statistiquement cohérent doit encore être validé, ajusté et interprété pour refléter toute la richesse du réel. C’est là que les professionnels des études apportent une valeur irremplaçable.

En résumé

L’IA n’est plus un concept futuriste. Elle est déjà bien ancrée dans notre quotidien. De l’analyse de comportements à l’élaboration d’hypothèses, vos compétences en quantitatif peuvent tout à fait s’appliquer à l’univers qualitatif. La codification assistée par IA, ce n’est qu’une nouvelle façon d’aborder une analyse factorielle ou en grappes — une approche que vous maîtrisez déjà !

Envie d’en savoir plus sur nos outils IA ? Découvrez notre solution de codification des réponses ouvertes, Ascribe, et lisez nos réponses aux 20 questions ESOMAR pour les acheteurs de services IA (EN). Et quand vous serez prêt·e à accélérer votre analyse qualitative avec une solution tout-en-un, n’hésitez pas à contacter l’un de nos experts en sondage.

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On n’aime pas toujours l’admettre, mais faire des erreurs fait partie intégrante du processus scientifique. En tant que chercheurs en études de marché et sociales, nous sommes amenés à constater des erreurs, à en tirer des leçons et à améliorer nos processus grâce à elles. On pourrait même dire qu’elles sont essentielles à l’innovation et à l’obtention de meilleurs résultats. De la collecte de données à la présentation des résultats, accepter les erreurs, c’est ouvrir la voie à une recherche de meilleure qualité.

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Valoriser les erreurs méthodologiques

Beaucoup d’erreurs surviennent dès la conception du projet et lors de la collecte de données. Elles révèlent des lacunes inattendues qu’on peut anticiper et corriger à l’avenir grâce à une meilleure formation, à de meilleurs outils et à des processus adaptés. Comment les accueillir de façon constructive?

• Anticiper les outils imparfaits : guides d’entrevue, questionnaires, journaux ou canevas de forum... les questions biaisées, les échelles peu claires et les options de réponse manquantes sont inévitables. Intégrez du temps de relecture entre collègues et testez l’outil final auprès de quelques répondants avant le lancement.
• Former à la neutralité : malgré les bonnes intentions, les biais personnels se reflètent parfois dans les formulations, le langage non verbal ou le ton employé. Pour éviter cela, offrez des formations régulières à vos équipes—et mettez l’accent sur des techniques de communication neutres et efficaces.
• Prévoir les lacunes d’échantillonnage : il est facile de recruter un grand nombre de répondants… mais difficile de recruter un échantillon représentatif. Pour éviter les biais, allouez plus de temps dès le départ à la recherche de profils plus difficiles à atteindre.

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Intégrer les erreurs analytiques

Les erreurs ne s’arrêtent pas une fois les données collectées. En les abordant comme des occasions d’apprentissage, on peut améliorer la rigueur de nos analyses.

• S’attarder aux valeurs aberrantes : certaines sont de simples erreurs de saisie. D’autres cachent des insights inattendus. Au lieu de les écarter, identifiez-les pour y revenir une fois le contexte global mieux compris.
• Se contredire soi-même : en interprétant les résultats, essayez de prouver l’hypothèse inverse. Demandez-vous ce qui pourrait manquer ou être biaisé. Cela vous évitera de valider hâtivement une conclusion.
• Encourager la dissension : invitez d’autres membres de l’équipe à analyser les données de façon indépendante. Favorisez un environnement où les interprétations alternatives sont bienvenues—et soyez prêt·e à revoir les vôtres.
• Miser sur la technologie : des outils comme l’IA peuvent vous aider à améliorer la précision de vos analyses tout en gagnant du temps. Découvrez comment C+R Research et Frost & Sullivan utilisent Ascribe et Voxco Online pour concevoir des questionnaires complexes et coder des réponses ouvertes plus rapidement et avec moins d’erreurs.

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Capitaliser sur les erreurs de communication

Souvent, les parties prenantes consultent les rapports sans accompagnement du chercheur. Il est donc crucial de rédiger des rapports clairs, engageants et percutants.

• Faire valider les rapports : faites-les relire par des non-chercheurs pour tester leur clarté. Invitez-les à poser des questions ou relever les parties floues. Un retour critique vaut de l’or.
• Utiliser un langage clair : évitez le jargon inutile. Présentez les termes spécialisés comme des occasions d’apprentissage, mais assurez-vous que le sens reste compréhensible pour tout le monde.
• Mettre en avant les limites : une limite n’est pas une erreur, c’est une reconnaissance de la portée réelle d’une étude. Partagez-les dans vos rapports et présentations pour éviter les mauvaises interprétations.

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Transformer les erreurs en leviers d’amélioration

Même les meilleur·es chercheur·ses font des erreurs. Ce qui fait la différence, c’est la façon dont elles sont repérées, comprises et utilisées pour s’améliorer. Automatisez les tâches répétitives, invitez les points de vue divergents, organisez des debriefs systématiques après chaque projet.

Les erreurs ne sont pas des échecs—elles sont du feedback. En normalisant leur présence et en favorisant une culture d’apprentissage continu, vous renforcez la validité de vos résultats, la confiance de vos parties prenantes, et la valeur de vos recherches.

Prêt·e à collaborer avec une équipe qui valorise l’amélioration continue? Contactez nos experts en recherche pour en discuter.

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À l’ère de l’IA, analyser des réponses ouvertes n’a jamais été aussi rapide. Mais si des modèles d’IA généralistes comme ChatGPT peuvent traiter du texte, ils manquent de précision, de structure et de compréhension métier pour coder les données de manière fiable.

C’est là qu’Ascribe Coder fait toute la différence : une solution spécialement conçue pour l’analyse des réponses ouvertes. Voici pourquoi c’est l’outil privilégié des équipes d’études.

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Conçu pour les études de marché et l’analyse de questionnaires

Contrairement à ChatGPT, qui est un modèle de langage généraliste, Ascribe Coder a été pensé pour catégoriser, structurer et analyser les réponses ouvertes. Son moteur d’analyse s’appuie sur une méthodologie propriétaire, perfectionnée au fil de plusieurs décennies d’expertise en études de marché. Résultat : des insights mieux codés, qui respectent les standards du secteur.

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Un codage fiable, cohérent et transparent

L’un des problèmes majeurs avec ChatGPT ? Sa nature générative peut entraîner des réponses incohérentes.

Avec Ascribe Coder, vous bénéficiez de :

• Un codage structuré et reproductible, avec des paramètres clairs pour garantir la pertinence des résultats.
  
  
• Une transparence totale : chaque code appliqué reste lié au contexte original de la réponse.
  
  
• Des rapports incluant les réponses partiellement codées, pour faciliter la révision et les ajustements.
  
  

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Codebooks personnalisables

Avec Ascribe Coder, vous gardez le contrôle sur la structure de codification :

• Créez des codebooks thématiques générés automatiquement, adaptés à votre projet.
  
  
• Définissez des structures hiérarchiques avec des regroupements à plusieurs niveaux.
  
  
• Sauvegardez et réutilisez vos codebooks pour des projets récurrents ou similaires.
  
  

Avec ChatGPT, ce type de gestion structurée n’est tout simplement pas possible.

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Une IA flexible, pensée pour l’efficacité à grande échelle

Les chercheurs travaillent souvent avec d’importants volumes de verbatims. Parfois, ils veulent utiliser l’IA. D’autres fois, ils préfèrent ne pas l’intégrer.

Ascribe Coder s’adapte à tous les cas de figure :

• Traitement entièrement manuel, entièrement automatisé, ou hybride — selon les besoins du projet.
  
  
• Modes génératifs et non génératifs disponibles, pour s’adapter à la nature de vos données.
  
  

ChatGPT, lui, traite un prompt à la fois. Ce n’est pas viable pour l’analyse de grande ampleur.

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Intégration fluide dans vos flux de travail

Ascribe Coder s’intègre facilement à vos outils d’études :

• Connexion directe à votre plateforme de collecte pour automatiser l’import de données.
  
  
• Suivi centralisé des projets pour gagner en visibilité et en efficacité.
  
  
• Accès aux livrables d’études pour faciliter le reporting.
  
  
• Outils de visualisation intégrés, pour des insights instantanés.
  
  
• Ask Ascribe : un assistant IA qui répond à vos questions sur les données en générant des synthèses ou rapports en un clic.
  
  

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Supervision humaine pour garantir la qualité de l’IA

L’IA doit renforcer l’expertise humaine — pas la remplacer.

Ascribe Coder place les analystes au cœur du processus :

• Supervisez les résultats générés, ajustez-les selon vos critères.
  
  
• Utilisez des outils puissants pour revoir, corriger et valider les codages.
  
  

ChatGPT, lui, fonctionne de manière autonome, sans validation structurée possible.

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Indépendant de la langue

Pour les études internationales, la capacité à gérer plusieurs langues est cruciale.

Ascribe Coder est agnostique :

• Il peut créer des codebooks et restituer les résultats dans n’importe quelle langue, quel que soit l’idiome d’origine.
  
  
• ChatGPT peine à gérer une analyse multilingue structurée avec cohérence.

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Formation et support client experts

Vous avez un projet complexe ? Un nouveau membre à former ? Un export de données à préparer ?

L’équipe Support & Formation d’Ascribe est là pour vous accompagner — avec 20 ans d’expérience terrain, elle aide les chercheurs à obtenir les résultats dont ils ont besoin pour atteindre leurs objectifs.

Ascribe est plus qu’un outil. C’est un partenaire de recherche.

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Conclusion

ChatGPT est un outil impressionnant, mais il n’a jamais été conçu pour les études de marché.
Ascribe Coder, lui, offre une analyse textuelle structurée, transparente, évolutive et entièrement personnalisable. Grâce à son IA propriétaire, ses intégrations fluides et ses outils interactifs sous supervision humaine, il s’impose comme la référence pour le codage des réponses ouvertes.

Vous recherchez plus de précision, d’efficacité et de contrôle ? Ascribe Coder est la solution.

Le suréchantillonnage est souvent mal compris comme une méthode d'études qui introduit un biais dans les résultats ou les données. Dans cet article, nous démontrerons qu'il est, en fait, un outil important et nécessaire pour réduire le biais dans les études sociales et de marché. En pratique, il nécessite des calculs mathématiques complexes, mais nous laisserons de côté les complexités pour nous concentrer sur les concepts généraux.

Interprétations difficiles sans suréchantillonnage

Pour votre projet d'études de marché ou sociales, vous pourriez étudier un échantillon de 300 personnes. Si nous utilisions un échantillon vraiment aléatoire, n=300 nous donnerait une marge d'erreur d'environ 6 points de pourcentage.

Dans un échantillon de 300 personnes des États-Unis, il y aurait probablement environ 6 personnes avec un doctorat (2 %), 24 personnes âgées de 74 ans ou plus (8 %) et 45 personnes dans des foyers de 3 personnes (15 %). Encore une fois, en supposant un échantillon vraiment aléatoire, la marge d'erreur serait d'environ 14 points pour le sous-échantillon de 45 personnes dans des foyers de 3 personnes, d'environ 20 points pour le sous-échantillon de 24 personnes âgées de 74 ans ou plus, et d'environ 45 points pour le sous-échantillon de 6 personnes avec un doctorat.

Effectuons une enquête en ligne hypothétique pour illustrer cela. Nous avons demandé aux gens s'ils préféraient la nouvelle saveur A ou la nouvelle saveur B ajoutée à leur paquet préféré de bonbons fruités. Notre outil d'analyse d'enquête révèle que 69 % des 300 personnes préfèrent la saveur B. Sachant que les erreurs d'échantillonnage et non d'échantillonnage peuvent s'infiltrer dans les données à de nombreux endroits, nous utilisons la marge d'erreur pour apprendre que la vérité est probablement quelque part entre 63 % et 75 %. Nous pouvons être confiants que, globalement, les gens préfèrent la saveur B.

Cependant, interpréter les résultats des sous-échantillons n'est pas simple. En raison de leurs hautes marges d'erreur, il est difficile d'être confiant quant aux saveurs que les gens préfèrent. Les personnes dans les foyers de trois personnes préfèrent probablement la saveur A, comme la plus haute marge d'erreur le suggère, jusqu'à 25 % peuvent préférer la saveur B. Pendant ce temps, les personnes âgées de 74 ans ou plus préfèrent probablement la saveur B. Cependant, les personnes avec un doctorat pourraient facilement préférer A ou B. Il est impossible de savoir. Les énormes marges d'erreur pour les petits sous-échantillons obscurcissent complètement les préférences réelles.

Le suréchantillonnage apporte de la confiance dans la prise de décision

Maintenant, faisons les choses différemment. Prenons toujours un échantillon aléatoire de 300 personnes car nous devons préserver les caractéristiques démographiques et la représentation de la population au sein d'un échantillon de taille appropriée. Mais cette fois, ajoutons des personnes supplémentaires afin que chacun des sous-échantillons ait 50 personnes. Aux 300, nous suréchantillonnerons 5 personnes dans des foyers de 3 personnes, 26 personnes âgées de 74 ans ou plus, et 44 personnes avec un doctorat pour un nouveau total de 375 personnes.

Ces ajouts signifient que les personnes dans les foyers de trois personnes représentent maintenant 13 % au lieu de 15 % de l'échantillon, les personnes âgées de 74 ans ou plus représentent maintenant 13 % au lieu de 8 %, et les personnes avec un doctorat représentent maintenant 13 % au lieu de 2 %. En augmentant chaque sous-échantillon à 50 personnes, nous avons perdu la représentativité de la population, mais nous avons amélioré la marge d'erreur.

Maintenant que nous avons des tailles de sous-échantillon plus grandes, le Tableau 2 montre des scores de préférence plus précis parmi les sous-échantillons : seulement 5 % des personnes dans des foyers de 3 personnes, 65 % des personnes âgées de 74 ans ou plus, et 10 % des personnes avec un doctorat préfèrent B. Après avoir pris en compte les marges d'erreur, nous réalisons que les personnes dans des foyers de 3 personnes préfèrent A, les personnes âgées de 74 ans ou plus préfèrent B, et les personnes avec un doctorat préfèrent A. Et, parmi les 375 personnes au total, 59 % préfèrent B.

Comment s'assurer que le suréchantillonnage n'introduit pas de biais

Bien que nous puissions déterminer que 59 % des 375 personnes préfèrent B, ce score ne reflète pas la population car nous avons suréchantillonné sur trois caractéristiques. Au lieu de cela, nous devons rapporter un score de préférence où les personnes dans des foyers de 3 personnes sont 15 % et non 13 % de l'échantillon, les personnes âgées de 74 ans ou plus sont 8 % et non 13 %, et les personnes avec un doctorat sont 2 % et non 13 %.

En pondérant les résultats totaux selon ces pourcentages, nous pouvons déterminer que 66 % de l'échantillon total préfèrent la saveur B. Avec la marge d'erreur, nous savons que la vérité se situe probablement entre 60 % et 72 %. Nous pouvons être confiants que la population préférerait la saveur B.

Le suréchantillonnage nous a apporté deux avantages majeurs. D'abord, nous avons découvert que l'utilisation de tailles d'échantillon insuffisamment petites a conduit à une surestimation des préférences pour la saveur B parmi les sous-échantillons. Et, nous avons légèrement surestimé la préférence globale pour la saveur B parmi l'échantillon total. En exploitant le suréchantillonnage, nous avons réduit le biais d'échantillon et augmenté la précision pour à la fois l'échantillon total et les trois sous-échantillons.

Résumé

Choisir parmi des saveurs, des formes, des tailles et des couleurs n'est pas nécessairement révolutionnaire mais cela peut l'être. Par exemple, nous pourrions avoir besoin de comprendre quelle forme d'emballage faciliterait l'ouverture des médicaments par les personnes, quel ensemble d'instructions convaincrait davantage de personnes à terminer leurs médicaments, ou quelle couleur de signalisation attirerait les gens dans un établissement de santé. Il y a des

situations commerciales et d'études infinies où il est profondément important que la précision par le suréchantillonnage et la pondération soit atteinte.

Le suréchantillonnage et la pondération ne sont pas des concepts faciles à saisir, et ils ne sont pas statistiquement simples à mettre en œuvre. Heureusement, parce que nous disposons de logiciels spécialisés et de statisticiens experts à nos côtés, la plupart des professionnels des études n'ont besoin que de comprendre pourquoi le suréchantillonnage et la pondération sont importants, comment ils fonctionnent généralement, et quand rapporter les résultats pondérés et non pondérés.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l'échantillonnage et la pondération, n'hésitez pas à contacter l'un de nos experts en enquêtes. Nous serions heureux de vous aider à naviguer dans cette technique essentielle !