Comment analyser des données d'enquête en 6 étapes simples

Les enquêtes permettent de mieux connaître vos clients et vos utilisateurs, mais même un simple et court questionnaire peut vous donner une quantité de données utilisateur à trier à en avoir mal à la tête. 

Alors, comment s'y retrouver ? Lisez ce chapitre du guide pour obtenir un cadre étape par étape qui vous guide tout au long du processus d'analyse des données de votre enquête, depuis la définition des objectifs et l'utilisation des différentes méthodes d'analyse des données d'enquête jusqu'à la présentation de vos résultats à votre équipe et à l'adoption de mesures. 

1. Définissez vos objectifs d'analyse

Cela peut sembler intimidant de ne pas savoir comment analyser vos données après avoir créé une enquête  et l'avoir envoyée au monde entier. Mais voyons les choses dans leur ensemble : la clé d'une analyse de données réussie réside dans la planification.

Pour obtenir des informations pertinentes à partir de vos données d'enquête, commencez par déterminer les objectifs que vous souhaitez atteindre avec votre enquête. 

Demandez-vous :

• Quel est le principal problème que je dois résoudre ou la principale question à laquelle je dois répondre ?

• Quels sont les segments client qui peuvent m'apporter cette information ?

• Quand et où dois-je les interroger à ce sujet ?

• Quel type d'enquête permettrait le mieux d'atteindre cet objectif ?

En définissant les principales questions de recherche auxquelles vous souhaitez répondre à l'aide de vos données d'enquête, vous pourrez déterminer les points de données à analyser et dans quel ordre.

2. Organisez vos résultats 

Une fois que vous avez reçu vos réponses d'enquête, il est temps d'organiser les données brutes en catégories qui regroupent les réponses par type ou par thème, même si les réponses individuelles sont formulées différemment. En théorie, vous pouvez passer en revue chaque réponse pour identifier les catégories de réponses  une par une, mais nous vous conseillons d'utiliser un analyseur de texte pour identifier  les mots les plus courants dans vos réponses.

Si votre enquête comporte plusieurs questions, certaines personnes interrogées peuvent sauter des questions ou laisser des champs vides. Ce n'est pas toujours un problème, mais si vous essayez de comparer comment les personnes interrogées répondent à différentes questions, des réponses incomplètes peuvent fausser vos résultats. Dans ce cas, il est préférable de supprimer les réponses incomplètes.

Utilisez Contentsquare pour filtrer les données d'enquête et mener une analyse des sentiments

Utilisez l'analyseur de texte IA de Contentsquare pour catégoriser vos données et vos réponses d'enquête grâce à l'analyse de mots-clés et à l'étiquetage automatisé. Il utilise des algorithmes et le traitement du langage naturel (NLP) pour révéler les thèmes généraux et les sentiments de l'utilisateur, comme les réponses à l'enquête positives, neutres ou négatives et leur évolution dans le temps.

L'analyse des sentiments vous aide à évaluer le vocabulaire de vos clients et à replacer leur comportement dans son contexte pour prédire leurs actions futures, par exemple ce qui les incite à faire un achat.

L'outil Voice of Customer de Contentsquare vous permet de suivre le sentiment del'utilisateur au fil du temps

3. Analysez vos données d'enquête quantitatives

En posant des questions fermées dans votre enquête, vous obtiendrez des données quantitatives (ou des valeurs numériques) que vous pourrez analyser à l'aide de graphiques, de diagrammes et de tableaux comparatifs. Les personnes interrogées doivent répondre d'une manière spécifique, par exemple par oui ou par non, en complétant une échelle d'évaluation de 1 à 5 ou en choisissant parmi des réponses prédéfinies, ce qui rend vos résultats cohérents et faciles à évaluer.

Les données quantitatives sont donc relativement simples à analyser. Ces 3 méthodes d'analyse vous aident à obtenir des informations précieuses à partir de vos données d'enquête quantitatives :

Effectuez des comparaisons simples pour identifier les préférences des clients

Si vous posez une question à choix multiples, les réponses vous permettent d'identifier et de comparer les préférences spécifiques des clients (par exemple, lorsque vous testez une nouvelle fonctionnalité de produit, un nouveau service ou une nouvelle conception).

Pour analyser un ensemble de données comparatives, ajoutez le nombre total de réponses pour chaque option à choix multoples. Puis créez un tableau comparatif pour organiser le nombre de réponses ou les pourcentages pour chaque réponse, comme ceci

Un graphique de comparaison des données

Utilisez des tableaux croisés et des graphiques pour comparer les résultats de différents segments d'audience

Si vous intégrez des questions d'enquête qui vous permettent de classer les personnes interrogées par données démographiques, vous pouvez voir comment différents segments d'audience répondent à la même question (par exemple, comment les réponses varient selon le groupe d'âge ou le secteur d'activité).

Pour analyser ces réponses, utilisez un tableau croisé pour comparer les réponses de chaque segment :

Un graphique par tableau croisé qui ventile les réponses par sous-groupe

Analysez les données d'échelle d'évaluation à l'aide d'un mode, d'une moyenne et d'un graphique à barres

Poser à vos clients une question d'échelle d'évaluation qui mesure l'opinion des clients sur des sujets spécifiques, des caractéristiques de produits ou des services que vous fournissez est un excellent moyen de comprendre et améliorer la satisfaction client et la customer experience.

Il y a trois façons simples d'analyser les données collectées avec les échelles d'évaluation :

1. Calculez le mode, qui représente la réponse la plus fréquente dans un ensemble de données et vous donne un aperçu rapide de la note de l'échelle que les personnes interrogées ont le plus souvent choisie. Le mode est simplement la valeur ou la réponse qui apparaît le plus souvent.

2. Calculez la moyenne, qui est généralement  la moyenne "arithmétique". Elle se calcule en ajoutant tous les scores, puis en divisant le total par le nombre de réponses pour obtenir un chiffre représentant la réponse type, ce qui est utile si vous voulez comparer l'évolution dans le temps des réponses des clients à une même question.

3. Créez un graphique à barres montrant les taux de réponse. Cela vous donne un aperçu rapide de la note que les personnes interrogées choisissent le plus souvent sur l'échelle.

Par exemple, vous pouvez utiliser des moyennes pour calculer vos résultats d'enquête Net Promoter Score® (NPS®), qui mesurent la fidélité et la satisfaction client.

Cependant, il n'est pas nécessaire de calculer votre NPS® manuellement : l'outil VoC Surveys de Contentsquare calcule automatiquement pour vous votre Net Promoter Score® et vous donne une ventilation visuelle dans l'onglet réponse à l'enquête.

Utilisez Contentsquare pour collecter en continu des données VoC

Les outils Voice of Customer de Contentsquare vous permettent de collecter rapidement des données qualitatives à l'aide de questions d'échelle courtes et descriptives qui capturent le texte ou les réponses 🙂/ 😐/ 🙁. 

Par exemple, vous pouvez placer un bouton de feedback discret sur votre site et exploiter en temps réel les données pour 

• Comprendre pourquoi les utilisateurs et utilisatrices sont frustrés

• Identifier et optimiser les pages peu performantes

• Affiner les lancements de produits

• Résoudre les problèmes de manière proactive

• Améliorer l'expérience utilisateur

Une enquête Contentsquare qui demande aux utilisateurs et utilisatrices d'évaluer leur expérience sur une échelle descriptive d'emoji

4. Analysez vos données d'enquête qualitatives

Les questions ouvertes sont idéales pour obtenir un feedback authentique, car elles permettent aux personnes de décrire leur expérience de leur propre voix. L'analyse de questions d'enquête qualitative est une excellente occasion de faire preuve d'empathie à l'égard de votre audience, de recueillir des informations essentielles et de prendre les bonnes décisions.

Mais vous vous demandez peut-être : comment analyser efficacement plus de 100 réponses ? Ou même 1 000 ?

Voici trois façons simples d'analyser les données d'enquête qualitatives, quelle qu'en soit la quantité :

Créez des représentations visuelles des données d'enquête

Les données qualitatives provenant d'enquêtes comportent souvent des centaines ou des milliers de réponses uniques (nous partageons votre douleur). La visualisation des données est un excellent moyen de traiter ces informations et de prendre des décisions rapides. 

Par exemple, vous pouvez générer un nuage de mots à partir des termes qui reviennent souvent dans les réponses ou une infographie qui résume les données démographiques et les comportements des personnes interrogées (comme les personas d'utilisateur). Si les visualisations ne fournissent pas forcément une réponse définitive à une question, elles constituent un excellent point de départ pour la discussion.

Lisez les réponses individuelles pour découvrir des informations cachées qui vous permettront d'adapter votre produit et votre message

L'analyse de données qualitatives ne consiste pas toujours à repérer des tendances : il s'agit aussi de découvrir les motivations, les objections et les désirs dont votre audience ne vous fait pas (ou ne peut pas faire) part directement.

Sarah Doody, Auteure de UX Notebook, a utilisé les données qualitatives pour façonner le message de ses cours de formation sur l'expérience utilisateur (UX) :

"Il y a une question que j'aime bien poser : avant de suivre ce cours, les plus grands défis que j'ai dû relever étaient __________, ou la chose qui m'empêchait d'avancer était ___________."

En posant ce genre de questions, vous risquez d'obtenir des réponses très diverses. Cela peut sembler insurmontable, mais en prenant le temps de lire les réponses ouvertes, vous pourrez mieux comprendre ce que votre audience attend réellement de votre produit, ce qui vous permettra d'obtenir des informations plus pertinentes.

Transformez les informations qualitatives en données quantitatives

Si vous disposez de suffisamment de données d'enquête qualitatives, classez vos réponses par catégories et utilisez-les pour créer des graphiques et des tableaux. 

Analysez les réponses ouvertes comme les données quantitatives en suivant ces 5 étapes :

1. Ajoutez vos réponses à une feuille de calcul

2. Cherchez à catégoriser les réponses individuelles

3. Attribuez une catégorie à chaque réponse

4. Organisez vos données d'enquête par catégories

5. Représentez vos données visuellement pour révéler la prévalence de certaines catégories

Comment utiliser les données qualitatives pour renforcer les données quantitatives

Les données qualitatives sont souvent plus utiles lorsqu'elles servent à étayer et expliquer les données quantitatives. Ensemble, les données d'enquête quantitatives et qualitatives vous aident à dresser un tableau complet de ce qui se passe (et de ce que les clients attendent de votre produit).

Si l'analyse des données quantitatives révèlent souvent les tendances et les préférences de l'audience,  l'analyse des données qualitatives révèle pourquoi.

Appliquons cela à une entreprise de logiciel-service (SaaS) qui veut déterminer pourquoi les utilisateurs de la version d'essai gratuite ne deviennent pas des utilisateurs payants :

Disons qu'en posant une question fermée, vous avez constaté que 70 % des utilisateurs et utilisatrices de la version d'essai ont trouvé le produit utile, ce qui indique que le problème ne vient probablement pas du produit lui-même.

Si vous posez aussi une question ouverte comme "qu'est-ce qui vous empêche de souscrire à notre offre payante ?", vous pourrez passer en revue les réponses pour découvrir que les utilisateurs de la version d'essai se sont également opposés à la tarification.

Utilisez la technologie IA de Contentsquare pour une analyse des données sans effort

L'analyse des données qualitatives est encore plus simple : pour vous éviter de perdre du temps à trier manuellement les réponses aux questions ouvertes, l'assitant IA de Contentsquare analyse pour vous vos réponses d'enquête qualitatives et les résume dans un rapport concis qui comprend des résultats clés, des citations et les prochaines étapes à suivre pour passer à l'action.

L'outil Voice of Customer basé sur l'IA de Contentsquare génère un rapport d'enquête pour vous

5. Tirez des conclusions pertinentes

Une fois que vous avez organisé et analysé vos données quantitatives et qualitatives, il est temps de tirer des conclusions qui conduisent à une action ou à une solution en  identifiant  les tendances, en calculant la signification statistique de vos données et en les comparant à des résultats antérieurs.

Voici trois façons d'obtenir des informations exploitables à partir de votre analyse de données :

Recherchez des tendances dans vos données

Commencez par examiner les données d'enquête qui se rapprochent le plus des objectifs d'analyse que vous avez définis à l'étape 1.

Revenons à l'exemple SaaS : pour comprendre pourquoi il n'y a pas plus d'utilisateurs et d'utilisatrices qui souscrivent à une offre payante après un essai gratuit, vous pourriez demander aux utilisateurs de l'essai gratuit d'évaluer l'utilité du produit.

Imaginons à présent que les données d'enquête indiquent que 70 % des utilisateurs et utilisatrices de l'essai ont trouvé le produit utile. Vous pourriez en conclure que votre produit n'est pas la raison pour laquelle les utilisateurs et utilisatrices de l'essai ne continuent pas. 

En cherchant des tendances de cette façon, vous pourrez affiner le problème par processus d'élimination.

Vérifiez que vos résultats sont statistiquement significatifs

Tirez des conclusions pertinentes à partir de données d'enquête peut s'avérer délicat. Les données souffrent souvent du "bruit", car les gens font parfois des erreurs en saisissant leurs réponses.

Si vous n'avez qu'une poignée de réponses, ce "bruit" comporte une marge d'erreur qui affectera encore plus les résultats de l'enquête. Moins vous disposez de données, moins vos résultats ont de chances de présenter une signification statistique.

Utilisez un calculateur de taille d'échantillon pour vérifier que votre base de données est suffisamment importante pour pouvoir vous fier à la validité des informations que vous obtenez et veillez à ne pas tirer de conclusions hâtives sur vos données en supposant qu'une corrélation est synonyme de causalité.

Conseil de pro : pour éviter de confondre corrélation et causalité dans votre analyse de données, prenez en compte tous les facteurs susceptibles d'influencer les tendances. Par ailleurs, utilisez les outils d'analyse comportementale pour étudier et comprendre ce qui se passe sur votre site web afin d'éviter d'agir sur la base d'hypothèses et de découvrir la véritable raison de problèmes comme une baisse des conversions ou de la satisfaction client.

Comparez vos données à de précédents benchmarks

Dans la mesure du possible, essayez d'obtenir un cadre de référence pour interpréter vos données. L'analyse des données historiques vous aide à donner un sens aux tendances que vous identifiez.

Reprenons l'exemple d'une société SaaS qui cherche à comprendre pourquoi les utilisateurs et utilisatrices de la version d'essai gratuite ne souscrivent pas à une offre payante :

Votre entreprise peut comparer ses résultats avec des benchmarks d'une enquête similaire réalisée l'année précédente.

Imaginons à présent que les utilisateurs et utilisatrices de la version d'essai trouvent le produit plus utile cette année que l'année précédente, mais que les inscriptions payantes n'augmentent toujours pas. Cela pourrait être le signe que vous devez vous concentrer sur l'optimisation d'autres facteurs (comme la customer experience (CX) ou les pages de tarification) au lieu de continuer à développer votre produit.

Utilisez les outils de Contentsquare pour améliorer vos informations d'enquête 

Pour des informations plus approfondies, complétez vos résultats d'enquête avec des données de Contentsquare suivant des outils et méthodes d'analyse de l'expérience :

• Réalisez des entretiens de l'utilisateur avec votre propre communauté ou recrutez facilement des participants à partir de notre vaste base de données et affinez votre sélection en fonction des données démographiques ou des questions de présélection. Cet outil vous permet d'automatiser la programmation et d'enregistrer et de transcrire vos entretiens pour une valeur maximale.

• Utilisez l'outil Heatmaps pour voir où les utilisateurs cliquent et font le plus défiler votre page.

• Effectuez une analyse du parcours pour contextualiser vos données d'enquête et savoir où (et comment) améliorer la customer experience

• Regardez des résumés de sessions d'utilisateurs individuels naviguant sur votre produit ou votre site pour découvrir les raisons de leur feedback négatif (par exemple, un lien brisé incitant les clients à retourner en arrière à partir de votre page de destination)

Les dashboards personnalisables de Contentsquare fournissent un aperçu visuel de vos informations sur les sessions clés (comme les retours en arrière et les rage clicks) ainsi que des données sur le comportement.

Les dashboards personnalisables de Contentsquare permettent de visualiser les tendances de votre enquête et de vos données

💡 Conseil de pro : consultez notre chapitre sur les logiciels et outils d'enquête pour en savoir plus sur les plateformes à utiliser pour créer et analyser vos enquêtes.

Comment HARTING a utilisé Contentsquare pour augmenter les téléchargements de 38 %

Le groupe technologique HARTING (un fournisseur mondial de technologies industrielles) savait que ses pages de description de produit (PDP) étaient au cœur de la customer experience e-commerce, les PDP représentant environ 27 % des pages vues du site web de l'entreprise et 33 % des visiteurs du site commençant leur parcours par une page produit.

Ainsi, HARTING a associé les outils Contentsquare Journey Analysis et Zone-Based Heatmaps au feedback client pour comprendre pourquoi les utilisateurs avaient une expérience négative et abandonnaient. 

Pour résoudre ce problème, l'équipe a repensé ses PDP en procédant à des optimisations spécifiques sur la base des enseignements tirés de la VoC et des outils d'analyse de l'expérience, comme la réduction de la surcharge d'informations, la clarification de la structure des pages et l'amélioration des possibilités de recherche sur les produits. 

Après avoir mis en œuvre les changements, HARTING a utilisé Contentsquare pour analyser les performances de ses pages nouvellement conçues. Ils ont découvert que le nombre de téléchargements à partir des PDP avait augmenté de 38 %.

6. Présentez vos conclusions à votre équipe et définissez les prochaines étapes

Après avoir recueilli des informations exploitables à partir de votre enquête (et de l'analyse de l'expérience), il est temps de partager les résultats avec votre équipe.

Si vous partagez vos idées lors d'une réunion, n'oubliez pas qu'il peut être difficile d'assimiler rapidement des chiffres bruts. Dans ce cas, il vaut mieux présenter les données de manière concise à l'aide de tableaux, de graphiques ou d'infographies.

Néanmoins, si vous créez un rapport plus détaillé que vos collègues pourront lire à leur guise, envisagez d'inclure des ventilations chiffrées plus approfondies.

Une fois que vous avez tout partagé avec l'équipe, commencez à élaborer une stratégie sur la manière dont vous souhaitez aborder les résultats que vous avez découverts. Exploitez les informations clés pour prendre des mesures comme l'amélioration de la customer experience, l'augmentation de la rétention ou la promotion de la fidélité à la marque.

Utilisez les intégrations Contentsquare pour partager des analyses avec votre équipe

Faites facilement entendre la voix de vos clients à votre équipe et tenez les parties prenantes au courant grâce aux intégrations de Contentsquare avec Slack et Microsoft Teams. Ces intégrations alertent automatiquement votre équipe des données d'enquête entrantes et des changements dans les métriques de l'expérience digitale pour pouvoir rapidement passer à l'action. 

Contentsquare s'intègre à des applications de messagerie comme Slack pour partager des informations sur les utilisateurs et les utilisatrices avec votre équipe et passer rapidement à l'action

Commencez à analyser vos données d'enquête dès aujourd'hui 

L'analyse des données d'enquête vous aide à comprendre le comportement du client et à suivre les performances de votre entreprise, mais travailler avec de grandes quantités de données peut rapidement devenir accablant.

Optez pour la simplicité et n'oubliez pas

• De concevoir vos enquêtes avec des objectifs clairs et simples dès le début

• D'utiliser les données quantitatives pour repérer les premières tendances, puis les données qualitatives pour rechercher des explications plus approfondies

• De veiller à la validité de vos conclusions en utilisant des benchmarks, en vérifiant que la taille de votre échantillon est suffisamment grande et en faisant bien la différence entre corrélation et causalité

Et n'oubliez pas que les données d'enquête ne sont pas le seul type de données à examiner : approfondissez et comprenez mieux le comportement de l'utilisateur en comparant les résultats de l'enquête avec les informations tirées des entretiens de l'utilisateur, des résumés de sessions et des heatmaps. 

FAQ sur l'analyse des données d'enquête