By Rick Kieser, Ascribe CEO

Market Research has been around for about 100 years. Some might say we are set in our ways, but in reality the industry has been rapidly innovating in response to marketing changes, technology, and other challenges. We've come far from door-to-door interviewers and Mad Men-esque focus groups! And we are now experiencing one of the most fundamental shifts in our industry and specifically in text analysis in decades.

An Erupting Volcano

In the market research landscape, our traditional data analysis approach resembles a long-dormant volcano getting ready to erupt. For years, many have focused on the top of the volcano, the visible summit—the structured data that is easy to access and straightforward to analyze from surveys. However, a repository of unstructured data remains largely untouched beneath the surface. These text comments hold valuable insights that have been challenging to access and analyze. While difficult to explore, this unstructured data contains incredible potential if it could be unleased.

As we all know, the landscape is changing rapidly. Loaded with open-end responses and unstructured data from surveys, social media, and the internet, the volcano is exploding. According to Gartner, unstructured data constitutes 80% to 90% of all new enterprise data and is growing rapidly. Just as molten lava transforms the surrounding landscape, this eruption of unstructured data, which is now overwhelming for many, will similarly reshape our approach to understanding consumers. Harnessing the insights from this eruption has been one of the most significant disruptions in the evolution of market research since we began.

Many businesses are unprepared for this shift. Only about 10% of unstructured data is currently stored, and even less is analyzed, according to the International Data Corporation. Historically, analyzing unstructured data was a time-consuming process, akin to decoding hieroglyphs. Few marketing people had the time, resources, or motivation for such an effort.

Is your company experiencing this volcanic eruption of open-end comments coming from customers, partners, and employees? Are you ready to dig below the easy-to-analyze closed-end data to get beneath the surface to find true insights, thoughts, desires, and intentions? A fast, cost-effective, and proven analysis approach is the key to unlocking the potential of unstructured data.

Enter Generative AI, heralding the next evolution of Market Research. Leveraging Gen AI with text analytics to analyze this massive amount of unstructured data provides access to the insights hiding underneath the volcano. It's a transformation from the elementary knowledge of the known structured data landscape to a new universe of depth and clarity of consumer understanding. While much of the uncovered insights will be used to answer everyday business questions, if analyzed properly, the data has the reliability and strength to guide even the most critical strategic decisions for your business.  

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Gen AI's Rapid Evolution Creates Challenges

Gen AI is advancing at warp speed, generating constant evolution across the MR industry. And with that evolution comes challenges. Remember that less than a year ago, the Market Research industry was vilifying Gen AI as the industry's demise! The MR Industry is now embracing Gen AI to unleash the value of the huge mass of previously-neglected verbatims and unstructured feedback. Many new, young firms are jumping in to sell their Gen AI solutions to marketers, and to the less experienced, their solutions appear magical at first glance. As new versions of Gen AI are being rapidly released, those platform developers are having difficulties keeping up with providing human-like theme-based insights that are quantifiable and verifiable to the unstructured data analysis. Some of the challenges created by the more recent Gen AI releases include:

• Gen AI analysis creates a plethora of results – too many ideas and codes, making it challenging for brand marketers to sort out the most important ideas.
• Gen AI is now creating complex codes, combining two ideas into one. For example, "too salty and spicy," combines two ideas about how a food tastes. However, this result makes it difficult to determine how big an issue "salty" is and how big an issue "spicy" is. For ideas to be actionable, we need concise, singular ideas, each of which is quantified.
• Summaries created by Gen-AI are not precise enough for use in decision-making. Now, of course, marketers are enamored with the summarizing capabilities of Gen AI. If you have purchased anything online lately, you can quickly find a consumer ratings summary created by Gen AI. However, these summaries are often too broad to be meaningful, and it is always challenging to identify the underlying data the summary was sourced from. The summaries miss important insights and may not represent information in the right proportions. Finally, it is well recognized that Gen AI may also make things up (now referred to as hallucinations or mirages) depending on how the tool was trained.

Ascribe Leverages Gen AI to Develop Innovative Solutions

Ascribe has been innovating to solve these Gen-AI-created issues with the latest release of one of our most impactful techonology developments – Theme Extractor. Helping Ascribe stay one step ahead of the industry, Theme Extractor is included in all of Ascribe's solutions, including CX Inspector for text analytics and Coder, a verbatim analysis platform for market research companies,. Ascribe has a 25-year history as the original verbatim analytics platform for the MR Industry, building state-of-the-art open-end analysis solutions. We have processed more than 4 billion unstructured comments, exponentially more than all other providers' experience in processing customer feedback combined. Our developers have deep experience with Gen AI and are uniquely equipped to build solutions that meet the needs of our partners.

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Theme Extractor Extracts Superior Well-Developed Ideas from Open-End Comments

The initial version of Theme Extractor leveraged Generative AI to transform the results of open-end analysis from single-word codes to descriptive, meaningful codes that articulate the essence of the idea, a huge advancement for the market research industry. Note the example below from customer satisfaction results for a retailer; whereas before an idea might be a single-word topic such as "items", with Theme Extractor, the idea becomes "have popular items in stock." Similarly, a code of "employees" becomes "more employees would be helpful." As you can see, Theme Extractor extracts much more detailed information from the customer responses, giving you a deeper understanding of the consumers' thoughts and feelings.  

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The most recent release of Theme Extractor has improved the accuracy of the results and addresses the issues of too many codes and complex codes being created by the latest versions of Gen AI. Theme Extractor creates concise ideas focused on one theme, correcting the tendency of Gen AI to combine ideas into complex topics. As such, in a mascara product study, the complex code "Lengthens and separates lashes" Theme Extractor separates into two themes, "Lengthens lashes" and "Separates lashes." Separating ideas is important in the analysis to make the results useful for decision-making. This is a vital detail that can easily be overlooked in a sales demonstration but is critical to the experienced brand marketer or market researcher in real life.

Also, Theme Extractor reduces the overlap between codes, thereby reducing the number of themes. In the same mascara study, the "High price" and "Too expensive" codes are more likely to be one combined idea, resulting in less overlap and more effective analysis. Finally, it is important to note that during analysis with Theme Extractor, the user can suggest the number of codes to classify the results into, which further puts the power of AI under the user's control.

Another important Ascribe innovation is the ability to quantify the emotions and empathy Gen AI identifies around a topic. Emotion and empathy can be insightful, but if they are unquantified, they are insufficient to be helpful to brand marketers. The magnitude of those emotions (or topics) and how they link to satisfaction, dissatisfaction, loyalty, and other customer states must be quantified to use the insights identified. For example, an unquantified analysis of emotion might yield two ideas, "Love the service" and "Wish the front desk staff were friendlier", from which you would conclude that "Love the Service" is more important as it is a stronger emotion. However, if the results indicated that only one person said, "I love the service," and 100 people said, "I wish the front desk staff were friendlier," the latter becomes more important. The ability to understand the emotion must be combined with frequency and quantification to get a useful insight, giving brand marketers the understanding they need for actionability and decision-making.

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Enabling Human Guidance of Gen AI Produces Powerful Customized Results

Other innovations in the most recent Theme Extractor upgrade enable human control to guide and oversee the analysis and output of the results. Many users, especially experienced market researchers, want a deliverable similar to what they have produced in the past, for example, to enable tracking against previous studies or to use language relevant to the business. Ascribe's platforms enable manual input, giving you control over the automation in real-time and letting you adjust the results to meet your business needs. Some of the manual changes available in the latest Theme Extractor:

• Turn Gen AI on or off.
• Provide context for the data for more accurate results.
• Easily edit your results by renaming, combining, drag and drop manipulation, etc.
• Train a codebook and save it for future use; great for trackers.
• Set the number of codes and levels of nets appropriate for your needs.
• Connect the theme to the original responses (drill down.)
  

Ascribe's innovative Theme Extractor enables market researchers to analyze a dataset with open-end comments in minutes or hours, adjusting the amount of manual editing to control costs, timing, and end results.

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Ascribe Innovations for 2024

Being the original verbatim analytics platform, we at Ascribe are continually exploring ways to harness advanced technologies, including Gen AI, to develop superior open-end analysis solutions that are easy to manage and maximize efficiencies in meeting your business insight needs. We are building APIs to enable direct access to our system for real-time integration with other platforms. We are developing a Gen AI tool to summarize results from the analysis accurately and will also provide updated charting and visualization capabilities to meet your analysis and reporting needs.  

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Choosing the Right Gen AI Approach

Using Gen AI will be critical to tap into the value delivered through successful analysis of unstructured data. It is essential that you choose the right Gen AI approach for you. If you seek a partner to help you get value from your text analysis, choose that partner carefully. Look for a trusted partner with years of experience in MR, extensive experience with Gen AI, and live training and support services to help you when needed. When evaluating the platform, request a live demo using your data to see firsthand if the results meet your business needs. Finally, ensure the interface is user-friendly and integrates easily with your current operating processes and management tools.

Recently, we have had discussions with companies attempting to build their own analysis platforms. While their initial solution might work for one specific use case, it becomes difficult and expensive when they need to scale it and make it repeatable, and even more so as they will need to continually absorb and respond to the rapid advancements in Gen AI. AI expertise is scarce and expensive, so building your own platform quickly becomes a costly and time-consuming strategic commitment for your company. We welcome the opportunity to discuss your business needs and share how Ascribe can meet those needs with speed and cost efficiencies.

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Gen AI Is No Longer A Question - It's a Necessity

As you work to harness the explosive insight power of open-ends flooding your company from disparate sources, you must decide how to implement Gen AI in text analysis so that it becomes more effective, faster, and less costly. Your decision about the partner you choose to help you with this could pay huge dividends in the future. After all, it's no longer a question of if you should implement Gen AI; it's only a question of how.

Remember to look beyond the demo to your partner's expertise in Gen AI, text analysis, and the MR industry. Their experience in the insights industry will ensure that they are not only keeping up with the rapidly evolving status of Gen AI but also how to translate that evolution into products and innovations that can best serve you and your business. Curious to see it in action? Request a demo today.

Faire en sorte que les gens répondent à vos sondages peut être un véritable défi — même si vos questions sont bien conçues. L'un des moyens les plus efficaces d'augmenter le taux de participation, c'est d'offrir des incitatifs pour les sondages.

Dans cet article, nous abordons :

• Ce que sont les incitatifs pour les sondages
• Pourquoi et quand les utiliser
• Les types d'incitatifs les plus courants
• Leurs avantages et inconvénients
• Des conseils pour les utiliser sans nuire à la qualité des données

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Qu'est-ce qu'un incitatif pour sondage ?

Un incitatif est une récompense offerte aux répondants en échange de leur participation à un sondage. L'objectif est d'augmenter le taux de réponse en reconnaissant la valeur du temps des participants.

Les incitatifs peuvent être :

• Directs (ex. : cartes-cadeaux, codes promo, échantillons gratuits)
• Indirects (ex. : dons faits à une cause au nom du répondant)
• Garantis (chaque répondant reçoit une récompense)
• Conditionnels (ex. : tirage au sort parmi les participants)

Choisis et remis stratégiquement, les incitatifs peuvent aider à recueillir plus de réponses de la bonne audience, tout en renforçant la relation avec les participants.

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Est-ce que les incitatifs fonctionnent vraiment ?

Oui — ils augmentent de façon significative le taux de réponse.

Les données le prouvent :

• Même de petites récompenses prépayées (ex. : 5 $) peuvent doubler les taux de complétion.
• Un coupon de 2 $ pour un film a déjà permis d’augmenter les réponses de plus de 300 %.

Cela dit, les incitatifs ne se contentent pas de motiver la participation : ils peuvent aussi influencer qui répond, et comment. D'où l’importance d'une mise en place rigoureuse.

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Quand utiliser un incitatif ?

Tous les sondages n'en ont pas besoin. Par exemple :

• Les formulaires de retour rapide ou les sondages NPS obtiennent souvent un bon taux de réponse sans récompense.
• Les bases clients engagées sont souvent déjà motivées à répondre.

Les incitatifs sont utiles quand :

• Vous ciblez un public peu engagé
• Le sondage est long ou exigeant
• Vous demandez une présence physique (ex. : entrevue en personne)
• Vous ciblez un groupe difficile à recruter

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Comment bien utiliser un incitatif pour un sondage

1. Déterminez si c'est nécessaire Si vos taux de réponse sont déjà bons, il est inutile d'ajouter des incitatifs. Réservez-les pour les sondages longs ou plus exigeants.
2. Choisissez le bon type Tenez compte de votre audience, de votre budget, et de la valeur des données que vous cherchez à recueillir.
3. Réfléchissez au bon moment Remettre l'incitatif avant ou après la participation ? Le moment peut influencer la motivation et les coûts.
4. Assurez une livraison fluide Les récompenses numériques (ex. : cartes-cadeaux électroniques) sont simples à distribuer. Prévoyez un processus clair et professionnel.
5. Offrez une valeur cohérente Des récompenses trop faibles n’attirent pas, et trop généreuses peuvent biaiser les réponses. Trouvez un équilibre entre motivation et intégrité des données.

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8 types d'incitatifs populaires pour les sondages

1. Incitatifs monétaires Cartes-cadeaux, transferts, chèques. Simple, efficace, très motivant. Idéal pour : panels B2C, sondages longs
2. Tirages ou concours Moins coûteux mais biais possible. Nécessite des mentions légales. Idéal pour : campagnes de notoriété, publics larges
3. Produits gratuits ou essais Échantillons, accès temporaire à un service. Crée un lien avec la marque. Idéal pour : tests produits B2B/B2C
4. Dons caritatifs Une récompense altruiste qui attire des profils motivés par la cause. Idéal pour : études sociales ou liées au secteur non lucratif
5. Récompenses par points Points cumulables à chaque sondage. Favorise la fidélité. Idéal pour : panels communautaires sur le long terme
6. Contenu exclusif Accès à des livres blancs, rapports, webinaires. Idéal pour : publics professionnels (B2B)
7. Codes promo ou rabais Pour vos propres produits ou ceux d’un partenaire. Peut stimuler l’achat. Idéal pour : e-commerce, marques DTC
8. Incitatifs en partenariat Co-branding avec une autre entreprise. Moins coûteux, audience partagée. Idéal pour : études communes

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Avantages des incitatifs

• Augmente la participation, surtout pour les sondages longs
• Améliore l’engagement et le taux de suivi
• Montre du respect pour le temps des répondants

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Risques à surveiller

• Risque de réponses biaisées ou peu sincères
• Représentation faussée si l’incitatif attire un certain profil
• Coûts logistiques ou financiers élevés
• Surutilisation = perte de valeur perçue

Pour limiter les risques : validez votre échantillon, utilisez des questions de contrôle, et ne laissez pas l’incitatif prendre le dessus sur l’objectif de l’étude.

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En conclusion

Utilisés stratégiquement, les incitatifs peuvent vraiment faire la différence. Il faut simplement que leur valeur soit proportionnelle à l’effort demandé et aux insights recherchés.

Bien pensés, ils augmentent la participation tout en montrant du respect pour le temps et l’opinion de vos répondants — la base de toute étude de qualité.

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Les entreprises les plus performantes aujourd’hui ne se contentent pas de vendre un produit — elles construisent une relation. Et au cœur de cette relation se trouve une stratégie « customer-first » : un état d’esprit où chaque équipe, chaque processus et chaque décision produit est conçu pour améliorer l’expérience client.

Cela peut sembler évident… mais en pratique, cela demande un vrai changement de culture. Plutôt que de se concentrer uniquement sur les objectifs internes ou les feuilles de route produit, les entreprises orientées client commencent par comprendre ce que veulent réellement leurs clients — et construisent ensuite leur offre en conséquence.

Voyons ce que signifie concrètement une stratégie centrée sur le client et comment cette approche peut devenir un véritable avantage concurrentiel.

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Qu’est-ce qu’une stratégie « customer-first » ?

Une stratégie « customer-first » consiste à placer les besoins, préférences et retours des clients au cœur de toutes les décisions — du développement produit au marketing, en passant par le support et les opérations. Ce n’est pas qu’une philosophie : c’est un cadre stratégique qui guide la création de valeur dans toute l’organisation.

Contrairement aux modèles traditionnels axés sur le produit, cette approche commence par les attentes du client… et s’appuie sur ces attentes pour développer la bonne solution.

L’exemple du PDG de UNIQLO, Tadashi Yanai, illustre bien cette vision :
« Répondez aux besoins des clients, et créez de nouveaux clients. »

Dans ce modèle, la réussite du client devient la vôtre. C’est une stratégie de long terme, basée sur la fidélisation, la rétention et la croissance organique — portée par la confiance.

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Les bénéfices d’une approche centrée client

1. Une fidélité renforcée
Les clients restent plus longtemps lorsqu’ils sentent que leur avis compte et que l’expérience s’améliore en continu. Les entreprises qui misent sur l’expérience client enregistrent une valeur client à vie jusqu’à 1,6x supérieure.

2. Plus de recommandations et de bouche-à-oreille
Un client satisfait devient naturellement un ambassadeur. Le bouche-à-oreille reste l’un des leviers de croissance les plus puissants — et les plus rentables.

3. Un meilleur alignement produit/marché
Intégrer les retours clients dès la phase de conception produit permet de réduire les échecs de lancement, de mieux répondre aux attentes réelles… et de prendre une longueur d’avance sur la concurrence.

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Comment mettre en place une stratégie « customer-first » ?

Adoptez le point de vue du client
Que pensent-ils réellement de votre marque ? Quels problèmes veulent-ils résoudre ? Des outils comme le parcours client ou les enquêtes Voix du Client permettent d’identifier les attentes et les points de friction.

Allez au-delà des données transactionnelles
Comprenez leurs motivations, leurs émotions, leurs objectifs. Croisez données CRM, comportements et enquêtes pour construire des profils clients riches et utiles à toutes les équipes.

Offrez une expérience proactive
N’attendez pas les réclamations — anticipez les besoins. Qu’il s’agisse d’un message automatique dans une app ou d’une assistance instantanée à l’étape de paiement, l’expérience proactive fait la différence.

Faites-en un objectif transversal
Mettre le client au centre n’est pas uniquement le rôle du support ou du produit. Chaque service — même la finance ou l’ingénierie — doit comprendre son impact sur l’expérience client. Intégrez des indicateurs CX dans les KPIs d’équipe et créez des boucles de rétroaction régulières.

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Construire une culture centrée sur le client : des gains à long terme

Mettre le client au centre ne se limite pas à refaire une charte ou à envoyer une enquête ponctuelle. C’est un vrai changement de paradigme qui demande l’implication de toute l’organisation.

• Les dirigeants doivent montrer l’exemple. Si le comité de direction n’y croit pas, personne n’y croira.
• Les équipes doivent être autonomes. Offrez aux équipes terrain les outils et la marge de manœuvre nécessaires pour résoudre les problèmes efficacement.
• Le feedback doit circuler dans les deux sens. Grâce aux enquêtes multi-canaux, à l’analyse de texte et à l’IA, transformez les retours bruts en informations exploitables en temps réel.

Les organisations qui placent réellement leurs clients au cœur de leur stratégie performent mieux — en fidélisation, en croissance et en image de marque.

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En résumé : un premier pas suffit

Devenir une entreprise centrée client ne se fait pas du jour au lendemain. Mais chaque petite action compte — chaque boucle de feedback, chaque message proactif, chaque décision guidée par le client crée de la valeur.

Quand vos clients se sentent écoutés, compris et valorisés… c’est là que la fidélité commence vraiment.

Découvrez comment Voxco vous aide à transformer les retours clients en actions concrètes. De la collecte multi-canal à l’analyse avancée, notre plateforme vous aide à écouter, apprendre et agir avec vos clients en tête. Prenez rendez-vous avec un expert.

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Survey coding is an invaluable tool for researchers aiming to analyze the open-ended responses in surveys. This method involves categorizing and labeling textual data from responses to questions that allow participants to express themselves freely, beyond the constraints of predefined choices.

In this post, we'll explore what survey coding is, why it's essential, and how it can transform unstructured open-ended responses into actionable, quantitative data. We'll walk you through the process of creating a comprehensive codebook, discuss the best practices for ensuring consistency and accuracy, and highlight some of the common challenges you might encounter along the way.

What Is Survey Coding?

Survey coding of open-ended responses involves organizing and categorizing textual data gathered from survey questions to make it easier to analyze. Here's a detailed breakdown of the process:

• Collection of Responses: In surveys, alongside multiple-choice questions, there are often open-ended questions where respondents can provide their answers in their own words.
• Initial Review: The responses are first reviewed to understand the range of answers provided and the different ways respondents interpret the question.
• Development of Codebook: A codebook is created which defines categories or themes that the responses can be sorted into. This involves identifying common themes, patterns, or recurring phrases within the responses.
• Coding the Responses: Each response is read and assigned one or more codes based on its content. This coding process can be done manually by researchers or with the aid of text analysis software which can help to automate some parts of the process.
• Refinement of Codes: As coding progresses, some codes might be split, combined, or refined to better capture the nuances of the responses. This is an iterative process that may require going back to previously coded responses and reassigning them under the new scheme.
• Analysis: Once coding is completed, the coded data can be analyzed quantitatively (e.g., calculating the frequency of each code) or qualitatively (e.g., examining the context around certain codes to understand deeper meanings).
• Reporting: The results are then compiled into a report, providing insights such as common themes, unusual opinions, or general sentiment about the surveyed topics.

Survey coding is essential for effectively using open-ended responses, as it transforms qualitative text into quantifiable data, allowing for a more structured analysis that can complement the statistical findings from closed-ended questions.

Benefits Of Quality Survey Coding

Survey coding, especially of open-ended responses, offers several important benefits that enhance the value of survey data for research, decision-making, and strategy development. Here are some key advantages:

1. Rich Insights: Open-ended responses can provide depth and context that closed-ended questions might miss. Coding these responses helps in extracting these nuanced insights systematically, allowing for a more comprehensive understanding of participants' opinions and experiences.
2. Quantifiable Data from Qualitative Responses: By categorizing qualitative responses into predefined codes, researchers can quantify this data. This quantification makes it easier to perform statistical analysis, such as identifying trends or comparing subgroups within the data.
3. Identification of Themes and Patterns: Coding helps in identifying common themes and patterns that may not be immediately apparent. This can be especially useful in exploratory research where the range of possible responses is not well known beforehand.
4. Enhanced Data Management: Coded data are easier to manage, store, and retrieve. Researchers can quickly access and analyze large volumes of data without needing to sift through each individual response repeatedly.
5. Improved Reliability and Consistency: A well-defined coding scheme ensures that data is processed consistently, reducing the variability introduced by different researchers’ interpretations. This enhances the reliability of the data, making the findings more robust.
6. Facilitates Comparison and Tracking Over Time: Coded data can be compared across different groups or tracked over time more easily than raw textual data. This is particularly useful for longitudinal studies or when comparing responses across different demographics.
7. Supports Mixed-Methods Research: Coding allows for the integration of qualitative data into predominantly quantitative studies, supporting mixed-methods approaches that can provide both breadth and depth in research findings.
8. Feedback for Future Surveys: Insights derived from coded responses can inform the development of future surveys, such as by helping to refine questions, adjust response options, or identify new areas of interest that require exploration.

Overall, survey coding is a powerful tool that transforms text data into highly-precise structured, actionable information, providing a deeper understanding of the research subject and enhancing the impact of the findings.

When Do You Use Survey Coding?

Survey coding is used in several specific situations during research and data analysis, particularly when dealing with qualitative data from surveys. Here are some common scenarios where survey coding is especially useful:

1. Analyzing Open-Ended Survey Responses: Whenever surveys include open-ended questions where respondents can write their answers freely, coding is used to organize these textual responses into quantifiable categories. This allows for systematic analysis alongside the quantitative data from closed-ended questions.
2. Exploratory Research: In early stages of research, where the aim is to understand broad themes and sentiments about a topic, coding helps identify and categorize these themes from survey responses. This is useful for shaping further research or developing hypotheses.
3. Market Research: Companies often use survey coding to analyze customer feedback on products, services, or experiences. Coding helps identify common complaints, suggestions, or praises, guiding business improvements and product development.
4. Academic Studies: Researchers in fields like sociology, psychology, and health often use survey coding to analyze data collected through questionnaires. It helps them understand patterns, relationships, and influences among variables based on participants’ textual responses.
5. Customer Satisfaction and Feedback Analysis: To gauge customer satisfaction and gather actionable feedback, businesses code responses from satisfaction surveys. This can inform customer service policies, product improvements, and overall business strategies.
6. Policy and Public Opinion Research: In policy-making and public opinion surveys, coding is used to categorize responses to open-ended questions about laws, regulations, or political issues. This helps in understanding public sentiment and informing policy decisions.
7. Longitudinal Studies: In studies that track changes over time, coding allows researchers to consistently categorize responses across different time points. This is crucial for accurately measuring how opinions, behaviors, or experiences change.
8. Content Analysis: Coding is used in content analysis where the content of text data—such as responses to an open question about media usage or preferences—is categorized into defined codes to analyze trends and patterns.
9. Qualitative Data Integration: In research, where both quantitative and qualitative data are collected, coding qualitative responses allows for integration with quantitative data, providing a richer, more comprehensive analysis.

In all these scenarios, survey coding is an effective solution for transforming unstructured comments into structured data that can be analyzed statistically.

Survey Coding Best Practices

Adhering to best practices in survey coding ensures that the data derived from open-ended responses is reliable, consistent, and useful for analysis. Here are some key best practices to follow when coding survey responses:

1. Develop a Comprehensive Codebook: Start by creating a detailed codebook that clearly defines each code, including descriptions and examples. This serves as a guideline for coders to apply the codes consistently. It should also include rules on how to handle ambiguous or unclear responses.
2. Train Coders Thoroughly: Ensure that all coders are thoroughly trained on the codebook and understand the objectives of the coding process. Regular training sessions can help maintain consistency, especially as the codebook might evolve over the course of a project.
3. Ensure Inter-Coder Reliability: Use multiple coders for the same set of responses initially to check for inter-coder reliability, which is the level of agreement among different coders. This helps identify any ambiguities in the codebook and ensures that the coding is reliable and consistent.
4. Use Pilot Testing: Before full-scale coding, conduct a pilot test with a sample of responses. This helps in refining the codebook by identifying new themes or issues that weren’t initially apparent. Adjust the codebook based on the findings.
5. Iterative Process: Be prepared to revisit and revise the codes as you process the responses. As you dive deeper into the data, new themes might emerge or existing codes might need refinement.
6. Maintain Coding Consistency: Regularly review the coding work to ensure consistency over time, especially for large projects or long-term studies. This might involve periodic retraining sessions or recalibrations of the coding rules.
7. Automate When Appropriate: Consider using software tools for coding if the volume of data is large. Many tools offer features like text parsing, pattern recognition, and preliminary coding suggestions, which can increase efficiency. However, human oversight is crucial to handle nuances and context that the software might miss.
8. Document All Processes: Keep detailed records of all coding decisions, changes to the codebook, and any issues encountered during the coding process. This documentation is vital for the credibility and replicability of the research.
9. Analyze Coded Data Critically: When analyzing the coded data, be critical of the codes themselves and the potential for bias or error. Analysis should consider not just the frequency of codes but also their context and the interrelations between different themes.
10. Ensure Ethical Standards: Respect the confidentiality and anonymity of survey respondents, especially when handling sensitive information. Ensure that all data handling and coding practices comply with ethical guidelines and legal requirements.

By following these best practices, you can maximize the accuracy and utility of the coding process, thereby enhancing the quality of data derived from open-ended survey responses.

Differences in Using Survey Coding vs Text Analysis To Analyze Open-End Survey Responses

Survey coding and text analytics are both methods used to process and analyze text data, but they have different focuses and methodologies. Understanding their distinctions can help in choosing the right approach for a given research need.

Survey Coding

Survey coding primarily deals with categorizing and tagging open-ended responses collected from surveys. It involves interpreting responses based on a predefined set of categories or themes that researchers develop to capture the essence of the text data.

Methodology:

• Manual or Semi-Automated: Coding can be done manually by researchers or semi-automatically using software that assists in categorizing responses.
• Developing a Codebook: Researchers create a codebook that defines each category or code. This includes descriptions of what type of response fits each category.
• Application: Codes are applied to each response to summarize and categorize the data, making it easier to analyze statistically.

Survey Coding Use Cases

It is commonly used in market research, social science research, customer feedback analysis, and anywhere qualitative data needs to be quantitatively analyzed.

Text Analytics

Text analytics involves a broader set of techniques designed to extract information and insights from text data. It uses algorithms and natural language processing (NLP) techniques to uncover patterns and insights within large volumes of text.

Methodology:

• Automated Tools: Text analytics is typically performed using software and algorithms that can process large datasets more efficiently.
• Techniques: This includes sentiment analysis, keyword extraction, topic modeling, and more. These techniques automatically identify and quantify various elements within the text without needing a predefined codebook.
• Natural Language Processing (NLP): Text analytics heavily relies on NLP to understand the grammar, structure, and even the sentiment of the text.

Text Analytics Use Cases

Text analytics is used in a wide array of applications like business intelligence, market analysis, customer service improvements, and sentiment analysis across various types of text sources like social media, customer reviews, and news articles.

Key Differences Between Survey Coding and Text Analytics

• Scope: Survey coding is more specific in scope, focusing on categorizing survey responses into predefined themes. Text analytics is broader, applying various computational techniques to extract insights from text responses.
• Automation: Survey coding can be manual or semi-automated, while text analytics is highly automated, leveraging complex algorithms and machine learning.
• Purpose: Coding is primarily about simplifying and structuring text for analysis, often in academic or formal research contexts. Text analytics is about discovering patterns and insights in text data, used across many industries for various business and research purposes.

In essence, while both methods aim to derive meaningful information from text, they do so in different ways and are suited to different types of analysis and data volumes.

FAQs

What is survey coding?

Survey coding is the process of categorizing and labeling open-ended responses collected from surveys. This process involves defining a set of codes, which are thematic or categorical labels, and applying them to the responses to organize the data into meaningful groups. This makes it easier to analyze qualitative data quantitatively.

Why is coding important in survey research?

Coding is essential in survey research because it transforms raw, open end comments into structured, analyzable form. This allows researchers to perform statistical analysis, identify trends, and draw significant conclusions from the data. Coding also ensures that data interpretation is systematic and consistent, improving the reliability of the research findings.

What are the differences between manual and automated coding?

Manual coding involves researchers applying codes to survey responses by hand, which can be time-consuming but allows for nuanced understanding. Automated coding uses software to apply predefined codes to text data. While faster and more consistent, it may not handle nuances as effectively as a human coder. The choice between manual and automated coding depends on the project's scale, complexity, and available resources.

Contact the Survey Coding Experts at Ascribe

Survey coding is an essential practice for transforming unstructured, open-ended responses into structured, actionable data. If you are seeking survey coding capabilities, Ascribe, with over 25 years of experience and having processed over 6 billion responses for the top global market research firms and corporations, offers cutting-edge open end analysis solutions. Ascribe Coder is the leading coding survey platform designed for high efficiency and precision, and CX Inspector is the premier text analytics solution equipped with advanced tools to decipher and illuminate the underlying sentiments and insights in textual data.

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L’engagement des employé·es est bien plus qu’un simple mot à la mode : c’est un levier clé de rétention, de productivité et de performance. Pourtant, de nombreuses organisations ont du mal à comprendre réellement ce que ressentent leurs équipes.

Un sondage sur l’engagement vous fournit les données nécessaires pour combler ce manque. Avec les bonnes questions et une stratégie adaptée, vous pouvez identifier ce qui motive vos employé·es, repérer les points de friction et bâtir une culture d’entreprise plus forte et plus connectée.

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Pourquoi mener un sondage sur l’engagement ?

Dans les organisations avec des équipes nombreuses ou réparties sur plusieurs sites, il n’est pas toujours possible de recueillir du feedback en tête-à-tête. C’est là que les sondages sur l’engagement entrent en jeu.

Ils permettent notamment de :

• Recueillir des avis sur les politiques internes, la culture d’entreprise, le management et le quotidien au travail.
• Mettre en lumière des angles morts et anticiper les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent.
• Suivre l’évolution dans le temps grâce à des comparaisons avec des résultats antérieurs.
• Encourager des réponses honnêtes et anonymes, plus difficiles à obtenir en face-à-face.
• Valoriser l’expérience collaborateur à tous les niveaux de l’organisation.

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Qu’est-ce qu’une bonne question d’engagement ?

Un bon sondage va au-delà des questions superficielles. Il vise à révéler des insights utiles en se concentrant sur :

• Le ressenti émotionnel et psychologique des employé·es vis-à-vis de leur travail.
• Leur motivation et leur sentiment d’avoir un but.
• Le soutien qu’ils reçoivent pour progresser et réussir.
• Les actions concrètes que l’organisation peut entreprendre.

Les meilleures questions sont :

• Claires et concises
• Neutres dans leur formulation
• Orientées vers l’action
• Conçues pour faire évoluer les choses

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Exemples de questions pour un sondage sur l’engagement

Organisez votre sondage en grandes thématiques pour obtenir des données équilibrées.

Satisfaction au travail

• Comment évaluez-vous votre satisfaction globale au travail ?
• Êtes-vous satisfait·e de votre rémunération et de vos avantages ?
• Recommanderiez-vous notre entreprise à un·e ami·e ?
• Appréciez-vous le type de tâches que vous effectuez ?
• Ressentez-vous un sentiment d’appartenance dans votre équipe ?

Objectifs professionnels

• L’entreprise soutient-elle votre développement professionnel ?
• Vos objectifs personnels sont-ils alignés avec ceux de votre équipe ?
• Disposez-vous des outils et ressources nécessaires pour réussir ?
• Votre responsable vous accompagne-t-il dans votre évolution de carrière ?

Culture d’équipe

• Votre équipe favorise-t-elle la collaboration et le partage d’idées ?
• Vos contributions sont-elles reconnues ?
• Vos préoccupations sont-elles entendues par votre manager ?
• Vous sentez-vous en capacité de proposer des améliorations ?

Bien-être et sécurité psychologique

• Vous sentez-vous à l’aise pour prendre la parole en réunion ?
• Savez-vous vers qui vous tourner en cas de difficulté personnelle ou professionnelle ?
• L’entreprise soutient-elle l’équilibre entre vie pro et vie perso ?
• Parvenez-vous à dégager du temps pour votre vie personnelle ?

Communication

• Les actualités et changements sont-ils bien communiqués ?
• Pensez-vous que la direction fait preuve de transparence ?
• La communication avec votre manager est-elle claire et régulière ?

Questions ouvertes

• Quelle est la chose principale que vous aimeriez changer dans notre culture d’entreprise ?
• Comment pourrions-nous améliorer la communication entre les équipes ?
• Qu’est-ce qui vous motive à rester dans ou à quitter une entreprise ?
• De quel soutien auriez-vous besoin pour mieux réussir ?
• Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager ?

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Comment tirer pleinement parti d’un sondage sur l’engagement ?

Pour que votre sondage ait un réel impact, il faut aller au-delà de la collecte de réponses. Voici quelques conseils :

• Définissez vos objectifs en amont : voulez-vous mesurer une évolution ? Établir un point de départ ? Réagir à une situation spécifique ?
• Complétez les sondages annuels avec des sondages « pulse » plus fréquents pour suivre les évolutions de près.
• Variez les types de questions : associez des questions fermées et ouvertes pour croiser la profondeur des réponses avec une direction claire.
• Agissez sur les résultats : partagez les conclusions clés, reconnaissez les retours, et mettez en œuvre des actions concrètes. Cela renforce la confiance et encourage la participation future.

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En résumé

L’engagement des employé·es est influencé par la culture, le leadership, les opportunités de développement et la qualité de la communication. Un sondage bien conçu vous aide à rester à l’écoute de vos équipes et à prendre des décisions éclairées pour améliorer leur expérience.

Envie de professionnaliser votre programme de feedback employé ? Réservez une démo gratuite pour découvrir comment Voxco peut vous aider à concevoir, déployer et analyser des sondages d’engagement efficaces.

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La recherche de terrain est une méthode de recherche qualitative qui consiste à observer et analyser les sujets dans leur environnement naturel. Contrairement aux expériences contrôlées ou aux tests en laboratoire, elle vise à capturer des comportements, des interactions et des contextes réels — permettant ainsi aux professionnels des études de mieux comprendre comment les individus ou les organisations fonctionnent au quotidien.

Qu’il s’agisse d’étudier des individus, des groupes ou des dynamiques sociales, la recherche de terrain permet des observations directes et contextualisées, offrant des insights riches et nuancés.

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Pourquoi mener une recherche de terrain ?

La recherche de terrain permet de découvrir des informations difficiles — voire impossibles — à obtenir avec des méthodes classiques comme les sondages ou les expériences. Elle permet notamment de :

• Étudier des comportements dans leur contexte naturel
  
  
• Comprendre les contextes sociaux ou culturels qui influencent ces comportements
  
  
• Explorer de nouveaux sujets lorsque les données existantes sont limitées ou indisponibles
  
  

Elle est particulièrement utile lorsque :

• Le sujet est complexe ou sensible
  
  
• L’environnement influence fortement les comportements
  
  
• L’objectif est d’obtenir des insights exploratoires plutôt qu’une validation à grande échelle
  
  

Avec les bons outils — comme un logiciel de gestion des interventions terrain ou une application de sondage mobile offline — la recherche de terrain peut être plus fluide, structurée et évolutive.

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Méthodes courantes en recherche de terrain

Voici cinq méthodes couramment utilisées en recherche de terrain. Chacune permet de collecter et interpréter les données de manière différente selon les objectifs poursuivis.

1. Entretiens qualitatifs

Entretiens individuels basés sur des questions ouvertes qui encouragent les participants à s’exprimer librement.
Idéal pour : comprendre les perspectives, motivations et expériences personnelles.

2. Observation directe

Observation des sujets dans leur environnement naturel, sans interaction ni influence du chercheur.
Idéal pour : capturer des comportements en temps réel avec un minimum d’interférence.

3. Observation participante

Le chercheur intègre le milieu observé et participe aux activités tout en les analysant de l’intérieur.
Idéal pour : les études immersives où la confiance et la perspective d’initié sont essentielles.

4. Ethnographie

Étude approfondie d’un groupe ou d’une culture, axée sur les interactions dans un cadre social donné. Elle implique souvent des observations prolongées.
Idéal pour : comprendre les normes sociales, les dynamiques communautaires et les influences culturelles.

5. Études de cas

Analyse détaillée d’un événement, d’un individu, d’un groupe ou d’une organisation dans son contexte réel.
Idéal pour : explorer en profondeur des phénomènes complexes, sans objectif de généralisation.

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Avantages de la recherche de terrain

• Forte validité externe : les données étant recueillies dans des environnements réels, les résultats sont souvent plus généralisables.
  
  
• Données riches et contextuelles : la recherche de terrain fournit des informations détaillées que les sondages structurés ne permettent pas toujours de capter.
  
  
• Contexte social et découvertes spontanées : elle révèle des dynamiques ou comportements sociaux que les participants ne verbalisent pas forcément.
  
  
• Base empirique pour des hypothèses : elle permet de valider ou affiner des hypothèses à partir d’observations concrètes.
  
  

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Limites de la recherche de terrain

• Chronophage : elle prend souvent plus de temps à planifier, exécuter et analyser.
  
  
• Coûteuse : les déplacements, le personnel, le matériel et la logistique peuvent représenter des coûts importants.
  
  
• Biais du chercheur : dans les approches immersives, il peut être difficile de garder une objectivité totale.
  
  
• Échantillons limités : les tailles d’échantillon sont souvent faibles, ce qui limite la portée statistique des résultats.
  
  

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Recherche de terrain vs autres méthodes qualitatives

Contrairement aux entretiens ou sondages menés dans des environnements contrôlés ou à distance, la recherche de terrain se distingue par la présence du chercheur directement sur le terrain. Il ne s’agit pas seulement de recueillir des opinions, mais d’observer des comportements, des routines et des dynamiques sociales au moment où elles se produisent.

La recherche de terrain complète donc les autres approches en apportant du contexte, de la profondeur et une compréhension directe.

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En conclusion

La recherche de terrain est l’un des moyens les plus puissants pour comprendre comment les gens agissent et interagissent dans la vie réelle. Elle permet d’accéder à des insights que les environnements contrôlés ou les sondages standards ne peuvent pas fournir. En revanche, elle exige plus de temps, de ressources et de préparation.

En choisissant la méthode adaptée à votre objectif et en vous appuyant sur des outils modernes, vous pouvez mieux comprendre votre audience, votre communauté ou un environnement social donné — et transformer ces connaissances en décisions plus éclairées et percutantes.

Une bonne recherche, ce n’est pas seulement des données — c’est un accès direct aux personnes qui façonnent votre marché. Que vous lanciez un nouveau produit, que vous cherchiez à améliorer l’expérience client ou à comprendre les grandes tendances sociales, avoir un groupe ciblé de répondants est essentiel.

C’est là qu’intervient le panel d’étude en ligne. Dans cet article, nous vous expliquons ce qu’est un panel d’étude, pourquoi l’utiliser, comment le constituer et comment un logiciel de gestion de panel peut vous aider à maintenir l’engagement sur le long terme.

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Qu’est-ce qu’un panel d’étude ?

Un panel d’étude est un groupe d’individus préalablement recrutés, qui ont accepté de participer à des enquêtes, entretiens ou autres activités de recherche sur une période donnée. Ces panélistes sont généralement sélectionnés selon des critères spécifiques — démographiques, géographiques ou liés à leurs intérêts — afin qu’ils soient pertinents pour votre étude.

Contrairement à un échantillonnage ponctuel, un panel en ligne permet de collecter des données plus rapidement, de manière cohérente et fiable.

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Pourquoi utiliser un panel d’étude ?

Créer un panel dédié à la recherche présente de nombreux avantages :

1. Des données fiables et de qualité
   Les panélistes sont présélectionnés, ce qui permet de recueillir des réponses plus représentatives et pertinentes.
2. Des délais plus courts
   Votre panel est déjà prêt à l’emploi — ce qui accélère la collecte de données, surtout si vous utilisez une plateforme d’enquête performante.
3. Des coûts réduits
   Vous n’avez pas à recruter de nouveaux répondants à chaque étude, ce qui réduit les coûts à long terme et simplifie la logistique.
4. Des insights plus profonds
   Un panel régulier permet de suivre l’évolution des comportements et opinions dans le temps à travers des études longitudinales.
5. Une recherche plus ciblée
   Les panels facilitent la réalisation d’études techniques ou de niche, avec des répondants qui comprennent déjà le sujet ou le secteur.

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Comment créer un panel d’étude en ligne

Créer un panel performant demande une bonne préparation, mais c’est un investissement durable. Voici les étapes clés :

1. Définissez vos objectifs
   Quelles questions voulez-vous poser ? Qui devez-vous atteindre ? Ces réponses détermineront le profil de votre panel.
2. Recrutez vos panélistes
   Utilisez plusieurs canaux — email, publicités sur les réseaux sociaux, SMS, bannières sur votre site — pour recruter. Soyez clair·e sur ce que la participation implique.
3. Filtrez et qualifiez les participants
   Tous les profils ne conviennent pas à toutes les études. Utilisez un court questionnaire de présélection pour vous assurer qu’ils répondent à vos critères.
4. Mettez en place vos communications
   Par email ou SMS, tenez vos panélistes informés : invitations, rappels, mises à jour. Un panel bien engagé est un panel actif.
5. Prévoyez des incitatifs
   Cartes-cadeaux, points de fidélité, accès privilégié aux résultats… même des récompenses modestes peuvent motiver les participants.
6. Lancez vos études
   Une fois votre panel constitué, vous pouvez commencer vos enquêtes en ligne, groupes de discussion virtuels, tests de produits, etc.
7. Analysez vos résultats
   Utilisez des outils d’analyse d’enquête pour identifier les tendances, visualiser les données et en tirer des enseignements actionnables.

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Pourquoi utiliser un logiciel de gestion de panel

Créer un panel, c’est bien. Le maintenir dans le temps, c’est encore mieux — et c’est là qu’un logiciel de gestion entre en jeu.

Une bonne solution de gestion de panel permet de :

• Automatiser le recrutement et le filtrage
• Gérer les communications avec les panélistes
• Suivre l’historique de participation et les données de profil
• Distribuer les enquêtes et recueillir les réponses
• Gérer les incitatifs
• Suivre l’engagement et anticiper le churn

La solution de gestion de panel Voxco vous aide à créer, gérer et développer des panels sur mesure — pour le suivi de marque, le feedback client ou les études produits.

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Cas d’usage fréquents des panels d’étude

Les panels sont utilisés dans de nombreux contextes :

• Tester des concepts produits avant leur lancement
• Recueillir des retours sur l’expérience de marque
• Suivre l’évolution du ressenti client
• Comparer sa performance avec celle des concurrents
• Explorer les tendances de consommation

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En résumé

Créer un panel solide demande du temps — mais c’est un levier puissant pour améliorer vos recherches. Avec les bons outils et une bonne stratégie, un panel en ligne peut devenir votre source de données la plus précieuse.

Vous voulez voir comment Voxco peut vous aider à simplifier le recrutement, la gestion et l’activation de vos panélistes ? Réservez une démo dès aujourd’hui.

Qu’est-ce que la recherche de terrain ?

La recherche de terrain est une méthode de collecte de données qualitative qui consiste à observer et interagir avec des personnes dans leur environnement naturel. Plutôt que d’isoler des variables en laboratoire ou de s’appuyer uniquement sur des données numériques, cette approche place les chercheur·es directement dans le contexte étudié — ce qui permet de saisir les comportements, les nuances et les dynamiques sociales telles qu’elles se produisent dans la réalité.

Courante dans les sciences sociales comme l’anthropologie, la sociologie ou encore les études en santé publique, elle permet de relier plus efficacement la théorie à la pratique.

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Méthodes clés en recherche de terrain

Il existe quatre grandes approches, chacune avec ses avantages selon les objectifs de l’étude.

1. L’ethnographie
L’ethnographie repose sur une immersion prolongée dans une communauté ou un groupe culturel. Le·la chercheur·e vit souvent sur place pour observer les normes, les comportements et les expériences du quotidien. C’est une méthode essentielle en anthropologie sociale.

2. Les entretiens qualitatifs
Cette méthode permet de recueillir des points de vue riches à l’aide de questions ouvertes. Les entretiens peuvent être informels ou semi-structurés et cherchent à comprendre à la fois ce que les gens pensent et pourquoi.

3. L’observation directe
Ici, le·la chercheur·e observe sans intervenir, en se faisant discret·ète. Cette approche permet de capturer des comportements naturels avec une forte validité écologique.

4. L’observation participante
Le·la chercheur·e prend part aux activités du groupe. Cette implication réduit la sensation d’être observé chez les participant·es et donne accès à des interactions sociales plus authentiques.

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Comment mener une recherche de terrain

1. Constituer la bonne équipe : privilégier des personnes ayant une expertise dans le domaine étudié.
2. Choisir la méthode adaptée : le budget, les délais et le type d’étude guideront ce choix.
3. Explorer le terrain : se rendre sur place, rencontrer les participant·es et observer les lieux.
4. Collecter et analyser les données : utiliser des outils de codification qualitative ou des grilles d’analyse.
5. Communiquer les résultats : rapports, présentations ou publications — l’analyse doit pouvoir guider les décisions ou enrichir les connaissances.

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Pourquoi mener une recherche de terrain ?

La recherche de terrain est particulièrement utile lorsque :

• Le contexte influence le comportement : observer directement les conditions de vie offre une meilleure compréhension.
• Les données secondaires sont insuffisantes : les études existantes ne suffisent pas à répondre à vos questions.
• Vous cherchez des insights approfondis : l’immersion sur le long terme révèle des dynamiques que les sondages ne captent pas.

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Exemples marquants

• William Foote Whyte (1942) : a vécu dans une communauté italo-américaine de Boston pour étudier ses structures sociales.
• Elliot Liebow (1967) : a observé la vie de jeunes hommes afro-américains à Washington D.C.
• C.J. Pascoe (2007) : a mené une enquête dans un lycée pour analyser les constructions de la masculinité.

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Avantages de la recherche de terrain

• Données plus authentiques et ancrées dans la réalité.
• Découverte de nouvelles dynamiques sociales.
• Absence de manipulation artificielle, pour des résultats plus naturels.

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Limites de la recherche de terrain

• Coûteuse et longue à mener.
• Échantillons réduits : la profondeur d’analyse implique souvent moins de participant·es.
• Risque de biais : l’implication du·de la chercheur·e peut influencer l’objectivité.

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En résumé

La recherche de terrain permet une compréhension fine des comportements humains et des dynamiques sociales en contexte réel. Bien qu’elle demande du temps et des ressources, la richesse des données qu’elle offre en fait un outil précieux — en particulier pour les études où le contexte est déterminant.

Grâce à la collecte mobile hors ligne de Voxco, il est désormais possible de mener des recherches de terrain de manière fiable, sécurisée et flexible, peu importe l’endroit.

Besoin de collecter des données sur le terrain ? Découvrez comment Voxco vous aide à mener des recherches sur le terrain, même hors ligne. Réserver une démo.

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Choisir la bonne méthode d’étude est essentiel pour obtenir des insights fiables et exploitables. Que vous testiez une hypothèse, cherchiez à comprendre un comportement client ou exploriez une nouvelle idée, votre approche aura un impact direct sur la qualité des données recueillies — et sur la facilité avec laquelle vous pourrez les analyser.

Les deux grandes approches en matière d’études sont qualitative et quantitative. Bien que complémentaires, elles répondent à des objectifs et des contextes différents. Dans cet article, nous allons comparer les deux, expliquer leurs méthodes et techniques d’analyse, et vous aider à choisir celle qui convient le mieux à votre prochain projet.

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Qu’est-ce que la recherche quantitative ?

La recherche quantitative repose sur des données mesurables : elle utilise des chiffres, des statistiques et des questions structurées pour repérer des tendances, tester des relations ou valider des hypothèses. Puisqu’elle produit des résultats chiffrés, elle est souvent présentée sous forme de graphiques, tableaux ou tableaux de bord.

Exemples courants :

• Questions fermées dans un sondage
• Sondages d’opinion et échelles d’évaluation
  
  
• Comptages d’observation
  
  
• Données expérimentales
  
  

Idéal quand vous avez besoin de validation à grande échelle ou de comparaisons entre segments.

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Qu’est-ce que la recherche qualitative ?

La recherche qualitative s’appuie sur des informations non chiffrées (textes, paroles) pour explorer des opinions, des perceptions, des motivations ou des comportements. Elle donne aux répondants la liberté de s’exprimer, ce qui la rend idéale pour découvrir des insights profonds ou des points de vue inédits.

Exemples courants :

• Questions ouvertes dans un sondage
• Entretiens individuels
  
  
• Groupes de discussion
  
  
• Observation ethnographique
  
  
• Analyse de texte, vidéo ou audio
  
  

Idéal pour explorer des thèmes, formuler des hypothèses ou comprendre le « pourquoi » derrière un comportement.

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Principales différences entre recherche qualitative et quantitative

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Vue d’ensemble des méthodes

Méthodes quantitatives :

• Questions fermées : choix de réponses prédéfinis pour une analyse facile
  
  
• Expériences : test de relations de cause à effet
  
  
• Observations : mesure de comportements observables
  
  
• Sondages / échelles de notation
  
  
• Sondages téléphoniques / en ligne structurés
  
  

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Méthodes qualitatives :

• Questions ouvertes : permettent une expression libre
  
  
• Entretiens : conversations individuelles approfondies
  
  
• Groupes de discussion : échanges modérés entre plusieurs participants
  
  
• Ethnographie : observation dans un contexte réel
  
  
• Analyse documentaire : étude de contenu écrit
  
  

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Comment les données sont analysées

Analyse quantitative :

• Utilise des analyses statistiques pour repérer tendances, relations et écarts
  
  
• Résultats présentés sous forme de tableaux, graphiques, tableaux de bord
  
  
• Techniques courantes : statistiques descriptives, régressions, tests inférentiels
  
  

Analyse qualitative :

• Organisation et interprétation de réponses ouvertes
  
  
• Recours à l’analyse thématique, analyse de discours, nuages de mots
  
  
• Des outils comme Ascribe permettent d’automatiser la codification et l’analyse de sentiments sur de grands volumes de verbatims
  
  

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Avantages et limites

Recherche quantitative

Avantages :

• Résultats fiables et généralisables
  
  
• Analyse facilitée grâce à des outils structurés
  
  
• Idéal pour valider des hypothèses ou suivre des indicateurs
  
  

Limites :

• Ne capte pas les nuances ou les émotions
  
  
• Limité par les options de réponse prédéfinies
  
  
• Nécessite un échantillon important

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Recherche qualitative

Avantages :

• Permet une compréhension en profondeur
  
  
• Flexibilité dans la collecte des données
  
  
• Favorise l’identification de problèmes ou la formulation d’hypothèses
  
  

Limites :

• Analyse plus longue et complexe
  
  
• Plus coûteuse en temps et en ressources
  
  
• Échantillons souvent trop petits pour une généralisation
  
  

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Comment choisir la bonne approche ?

Le choix dépend de vos objectifs :

• Vous voulez tester ou valider une hypothèse ? → Choisissez le quantitatif
  
  
• Vous voulez explorer un sujet ou comprendre un comportement ? → Choisissez le qualitatif
  
  
• Vous avez besoin des deux ? → Optez pour une approche mixte
  
  

N’oubliez pas de prendre en compte vos ressources, délais et capacités d’analyse. La meilleure méthode, c’est celle qui vous aide à obtenir les insights dont vous avez besoin — clairement, efficacement et avec fiabilité.

En matière d’enquêtes téléphoniques (CATI), le taux de réponse ne dépend pas seulement des questions posées — mais aussi de la manière dont vous vous adressez aux répondants. Et cela commence par la confiance.

À une époque où la méfiance envers la collecte de données grandit, la confiance est devenue un facteur décisif : c’est elle qui détermine si la personne va répondre… ou raccrocher.

Selon l’étude GRBN Global Trust Survey 2024, 33 % des répondants dans le monde déclarent faire confiance aux sociétés d’études, contre 26 % qui n’y font pas confiance, pour un indice de confiance net (Net Trust Index) de +7. Un progrès modeste, mais qui montre que la méfiance reste présente.

Voici 5 bonnes pratiques pour instaurer cette confiance — du premier appel jusqu’au remerciement final.

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1. Écouter d’abord — puis proposer un rappel

De nombreux enquêteurs sont formés à dérouler rapidement l’introduction pour entrer dans le questionnaire. Mais les appels réussis commencent souvent par l’inverse : écouter.

Le répondant est-il occupé ? Semble-t-il hésitant ? Est-il disposé à continuer ?

Sinon, proposez un rappel clair et respectueux — et assurez-vous que votre solution CATI le permet. Qu’il s’agisse d’un rappel ferme (bonne personne, mauvais moment) ou d’un rappel souple (profil incertain), offrir une certaine flexibilité au répondant renforce la relation de confiance.

🔎 Astuce : optez pour une solution CATI avec gestion flexible des rappels, programmation par plage horaire, et messages personnalisables.

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2. Poser les questions sensibles au bon moment

Beaucoup d’enquêtes démarrent par des questions sociodémographiques. Pourtant, poser des questions personnelles trop tôt — sur l’âge, les revenus ou la religion, par exemple — peut décourager la participation avant même d’aborder le cœur du sujet.

À la place :

• Introduisez les questions sensibles plus tard dans l’entretien
• Commencez par des questions pertinentes pour l’expérience du répondant
• Utilisez la logique de routage pour ne poser que les questions nécessaires

Même une enquête partiellement complétée peut être exploitée via des pondérations, sans compromettre l’intégrité des données.

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3. Favoriser le dialogue, pas l’interrogatoire

Une enquête téléphonique doit ressembler à une conversation naturelle — pas à une lecture de script.

Formez vos enquêteurs à :

• Adopter un ton adapté à leur interlocuteur
• Parler avec clarté et empathie
• Utiliser des relances ouvertes quand c’est pertinent

Les superviseurs doivent surveiller la qualité des appels, non seulement pour des raisons de conformité, mais aussi pour évaluer le ton et la relation établie. Votre solution CATI doit permettre un suivi en temps réel, avec rapports sur la productivité, les points d’abandon et le ressenti du répondant.

🧠 Un enquêteur motivé et bien formé est souvent le principal facteur de succès — et de complétion.

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4. Réattribuer les rappels aux enquêteurs les plus performants

Tous les rappels ne se valent pas. Lorsqu’un suivi est nécessaire, confiez-le à vos enquêteurs les plus expérimentés ou ayant les meilleurs taux de conversion — surtout si le premier contact était hésitant.

Ces profils sont plus aptes à :
✔️ Créer un lien rapidement
✔️ Repositionner la valeur de l’étude
✔️ Donner une dimension humaine à l’échange

⚠️ À noter : de nombreux répondants refusent pour des raisons de temps — mais un bon enquêteur peut souvent les requalifier… s’ils souhaitent vraiment s’exprimer.

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5. Doter votre équipe des bons outils

Même le meilleur enquêteur ne peut rien sans une technologie fiable et adaptée.

Pour instaurer la confiance, votre plateforme CATI doit inclure :
📅 Gestion des rappels par tranche horaire ou par quart
🗣️ Attribution des appels par langue, localisation ou expérience
📊 Gestion de quotas complexes
🌐 Intégration fluide avec des enquêtes web (mode mixte)
📞 Système d’appel sur site ou infonuagique, avec support SVI

Une plateforme performante réduit les frictions et permet à vos enquêteurs de se concentrer sur l’essentiel : le répondant.

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En résumé

La confiance ne se simule pas — et ne se force pas. Elle se construit, appel après appel, par l’écoute, la flexibilité et le respect mutuel dès les premiers instants.

Le résultat ? De meilleurs taux de réponse, une qualité de données renforcée, et des relations durables avec ceux qui rendent vos études possibles.

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Besoin d’une solution qui aide vos équipes à gagner la confiance des répondants — et à améliorer les complétions ?
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