Comment utiliser l'analyse qualitative des données pour comprendre le comportement des clients en 5 étapes

Ce que les gens ressentent et la manière dont ils le ressentent font partie de toute expérience - et plus les gens se sentent émotionnellement liés à votre produit, plus ils sont susceptibles de l'acheter, de l'utiliser et de le recommander à d'autres.

Mais comment mesurer le lien émotionnel des utilisateurs avec votre marque et votre produit ? C'est là qu'intervient l'analyse des données qualitatives.

L'analyse des données qualitatives consiste à organiser et à évaluer les commentaires, les idées, les opinions, les valeurs et les comportements de la voix du client (VoC) afin de mieux comprendre l'expérience utilisateur (UX) et de découvrir les liens émotionnels des gens avec votre marque et votre produit.

Grâce à elle, vous pouvez savoir ce qu'ils attendent de votre produit, comment et quand ils l'utiliseront, afin de leur offrir une expérience utilisateur agréable.

Dans ce guide, nous décoderons l'analyse qualitative et nous vous donnerons un processus à suivre étape par étape, afin que vous puissiez aborder l'analyse de vos données qualitatives avec confiance et compétence.

Comment l'analyse des données qualitatives vous aide à comprendre les utilisateurs

L'analyse des données qualitatives (AQD) est le processus d'analyse et d'interprétation des données qualitatives recueillies par le biais de groupes de discussion, d'entretiens avec des questions ouvertes, d'observations personnelles et de données de recherche secondaires stockées sous forme audio, vidéo, texte et autres formats.

L'AQD est basée sur une philosophie interprétative, qui consiste à analyser les données à la fois au niveau descriptif (en surface) et au niveau interprétatif (en profondeur) afin de raconter une histoire cohérente en reliant et en établissant une relation entre les points de données sur la base de thèmes et de tendances.

Les données sont généralement textuelles, descriptives et non structurées. Leur analyse vous aide à comprendre l'état d'esprit et le comportement de vos clients comprendre l'état d'esprit et le comportement de vos clients, ce qui aide les équipes à développer de meilleurs produits.

Il s'agit d'expliquer le "pourquoi". Nous pouvons montrer tous les chiffres que nous voulons, mais si vous ne pouvez pas expliquer pourquoi ces chiffres sont bons ou mauvais, nous n'aiderons pas notre cause.

- Lauren White, gestionnaire de projets de croissance, Intergrowth

Comment collecter des données qualitatives sur les clients ?

Avant d'analyser les données qualitatives, vous devez collecter les données nécessaires pour comprendre les sentiments et la signification du comportement des clients. La bonne nouvelle, c'est qu'il existe de nombreuses façons de procéder. Par exemple, vous pouvez collecter des données qualitatives en

• Observer le comportement des utilisateurs

• Conduite d'entretiens

• Création de groupes de discussion d'utilisateurs

• Diffusion d'enquêtes auprès des clients

Et ce n'est pas tout : vous pouvez utiliser divers Outils QDA pour simplifier la collecte des données. En voici quelques exemples, outils d'enquête et les widgets de retour d'information permettent à vos clients d'exprimer librement leurs opinions, et des outils tels que les logiciel d'enregistrement de sessions vous aident à mieux comprendre comment les utilisateurs interagissent avec votre site web. (Poursuivez votre lecture : nous parlerons de la collecte de données qualitatives plus en détail dans la suite de l'article)

Avantages de l'analyse qualitative des données

"L'analyse des données qualitatives nous permet d'approfondir les raisons d'une certaine action du consommateur", explique Brian Monschein, vice-président de la recherche chez Voxpopme.

Nous sommes d'accord. ✋

L'un des plus grands avantages de la QDA est de pouvoir de savoir ce qui motive le comportement d'un utilisateur particulier-par exemple, pourquoi quelqu'un abandonne son panier, manque une étape dans l'intégration du produit ou ne renouvelle pas son abonnement.

Les autres avantages de l'analyse qualitative des données sont les suivants

• Des réponses plus perspicaces : au lieu de poser aux utilisateurs des questions auxquelles il faut répondre par "oui" ou par "non", l'étude qualitative leur permet d'exprimer librement leurs pensées et leurs points de vue sans aucune contrainte préétablie. Ils peuvent prendre le temps de réfléchir et d'examiner attentivement les questions avant de répondre. De plus, comme ces informations sont basées sur leurs pensées personnelles, leurs idées et leurs expériences passées, vous avez plus de chances d'obtenir des réponses authentiques.

• Une plus grande flexibilité : L'AQD se concentre sur l'obtention d'autant d'informations que possible à partir d'un échantillon de taille relativement réduite. Elle est donc plus souple que l'analyse quantitative, car elle permet une plus grande spontanéité. Les méthodes qualitatives posent généralement des questions ouvertes qui ne sont pas formulées de la même manière avec chaque client, ce qui vous permet d'adapter l'interaction comme vous l'entendez pour obtenir des informations.

Grâce à ces avantages, le processus d'analyse se déroule plus naturellement et fournit des données riches et contextuelles qui permettent de mieux orienter les produits et les messages.

Les défis de l'analyse des données qualitatives

Étant donné que les données qualitatives peuvent être subjectives et qu'elles sont collectées à partir de sources telles que les enquêtes auprès des clients et les entretiens individuels, vous pouvez être confronté à des défis tels que la taille limitée de l'échantillon et les biais d'observation qui peuvent limiter l'utilité des données qualitatives.

D'autres défis plus spécifiques défis plus spécifiques de l'AQD sont

• Questions liées à l'échantillon : la taille limitée de l'échantillon est un défi majeur pour les données qualitatives, et la réalisation d'une recherche qualitative approfondie avec des centaines de participants peut être hors de question en raison des coûts élevés. Par ailleurs, la participation à une étude est un choix : certains utilisateurs peuvent tout simplement décider de ne pas répondre à vos questions.

• Biais d'observation : les informations que vous obtenez en analysant des données qualitatives sont susceptibles d'être mal interprétées et de faire l'objet d'un biais d'observation, ce qui peut influer sur les résultats. Par exemple, les utilisateurs peuvent modifier leur comportement ou leurs performances lorsqu'ils sont observés (également connu sous le nom d'"effet de Hawthorne") Effet Hawthorne). En fait, vous pouvez également influencer inconsciemment vos participants par vos croyances et vos attentes (connu sous le nom d'"effet d'attente de l'observateur") effet d'attente de l'observateur).

Malheureusement, ces défis inévitables signifient que votre échantillon qualitatif n'aura jamais une vue d'ensemble représentative de toutes des différentes personnes qui visitent votre site web ou interagissent avec votre marque, ce qu'il est important de garder à l'esprit lors de l'interprétation des résultats des tests.

En quoi l'analyse des données qualitatives diffère-t-elle de l'analyse des données quantitatives ?

Quelle est la différence entre recherche qualitative ou quantitative sur les utilisateurs quantitatives ? Nous sommes ravis que vous posiez la question. 😉

Il ne s'agit pas de "données qualitatives ou quantitatives", mais de "données qualitatives et quantitatives"vous avez besoin des deux pour bien comprendre vos utilisateurs et leur offrir une meilleure expérience. Voici pourquoi

• Les données qualitatives répondent au pourquoi et au comment et s'appuient sur les opinions, les motivations et les observations des clients pour vous aider à explorer des idées plus approfondies sur l'amélioration de l'expérience de l'utilisateur ou du client, du message et de la marque.

• D'autre part, données quantitatives répondent aux questions "quoi", "où" et "quand" et vous donnent des informations concrètes sur le comportement des utilisateurs, sur la base de points de données numériques mesurables.

Par exemple, vous pouvez utiliser des outils quantitatifs tels que Google Analytics avec des cartes thermiques pour savoir combien d'utilisateurs ont visité votre site web, quel pourcentage s'est converti en leads ou en ventes, et combien ont défilé sous le pli de votre page produit (toutes ces données quantitatives).

Mais vous devrez utiliser des outils et des méthodes qualitatifs tels que des enquêtes, des widgets de retour d'information et des entretiens pour comprendre pourquoi certains visiteurs se convertissent et d'autres non, pour connaître leurs points de douleur communs et les caractéristiques du produit qu'ils trouvent les plus utiles (autant de données qualitatives).

Un guide en 5 étapes pour un processus efficace d'analyse des données qualitatives

Voici un guide étape par étape pour vous aider à analyser les données qualitatives.

1. Choisir une méthode de recherche de données qualitatives

Chaque méthode d'analyse des données qualitatives a un angle et un impact uniques sur la façon dont vous organiserez et comprendrez vos résultats. Choisissez donc la méthode qui convient le mieux à votre équipe, à vos ressources et à vos objectifs. Voici quelques méthodes de recherche qualitative

• Analyse du contenu

• Analyse thématique

• Analyse narrative

• Analyse de la théorie ancrée

• Analyse du discours

Comment choisir la méthode appropriée ? Adoptez une approche centrée sur le client : réfléchissez à ce que vous essayez d'apprendre sur vos clients, à la raison pour laquelle vous voulez l'apprendre et à la manière dont vous utiliserez les informations que vous découvrirez, puis choisissez le type de méthode qui vous aidera à atteindre vos objectifs.

Par exemple, si vous analysez des données pour élaborer des théories "fondées" sur des données quantitatives, vous pouvez choisir l'analyse théorique ancrée. En revanche, si vous souhaitez explorer les récits vécus par les personnes en rapport avec un phénomène ou un événement, les méthodes d'analyse narrative conviendront mieux.

Notepour en savoir plus sur les différentes méthodes d'analyse qualitative des données, consultez la page des méthodes d'analyse qualitative des données Méthodes d'AQD de ce guide.

2. Recueillir et organiser vos données qualitatives sur les utilisateurs

L'étape suivante consiste à collecter vos données qualitatives et à les préparer pour l'analyse. Voici quelques outils et méthodes que vous pouvez utiliser

• Observations : observer et surveiller le comportement des utilisateurs dans leur environnement naturel - par exemple, à l'aide des capacités d'analyse de l'expérience de Contentsquare Les capacités d'analyse de l'expérience de Contentsquare-et prendre des notes détaillées sur les tendances du comportement des utilisateurs.

• Entretiens : organiser des entretiens individuels informels et non structurés avec les utilisateurs et leur poser des questions ouvertes sur les raisons, les opinions et les motivations qui sous-tendent leurs choix et leur comportement (par exemple, comment pensez-vous que ce produit pourrait vous aider ? (par exemple, comment pensez-vous que ce produit pourrait vous aider ? Pouvez-vous décrire comment vous utiliseriez ce produit ?) Un conseil important pour maîtriser les entretiens avec les utilisateursdonner de l'espace. Faites des pauses longues et délibérées pour faire comprendre à la personne que vous souhaitez en savoir plus sur son expérience et ses opinions.

• Sondages : distribuer des sondages et des questionnaires sur site ou hors site pour recueillir les réponses ouvertes ou fermées des visiteurs du site web. Les capacités VoC de Contentsquare vous aident à recueillir des commentaires qualitatifs diversifiés et exploitables de manière organisée et efficace.

• Groupes de discussion : créer une discussion de groupe pour poser des questions qui mèneront à des conversations productives. Les groupes de discussion peuvent être utilisés dans le cadre de tests d'utilisabilité afin d'en savoir plus sur l'opinion des utilisateurs à propos de votre site, mais pas sur la manière dont ils l'utilisent.

Une fois que vous avez recueilli vos données qualitatives, organisez-les de manière cohérente, par exemple par type, format ou thème. Il s'agit également de transcrire tout document non écrit afin d'en faciliter l'analyse ultérieure. Voici quelques outils et méthodes que vous pouvez utiliser pour relier et organiser vos données

• Téléchargement dans un référentiel de recherche pour l'unifier avec d'autres données

• L'utilisation d'un service de transcription comme Rev

Utilisation de l'IA Contentsquare AI pour automatiser l'analyse des commentaires des clients

À la fin de cette deuxième étape, vous devriez avoir collecté vos données, transcrites transcrites en texte et les avoir rendues facilement accessibles en un seul endroit. Vous pouvez ensuite analyser les données de manière cohérente, ce qui facilite la synthèse et la découverte d'informations précieuses.

3. Coder vos données qualitatives

En termes d'analyse de données qualitatives, le codage consiste à étiqueter et à organiser vos données en rédigeant des "codes" de 2 à 5 mots pour résumer des paragraphes de texte d'une manière qui vous permette d'identifier les thèmes et les relations entre les thèmes.

Pour le faire manuellement, prenez de petits échantillons de vos données qualitatives et attribuez-leur un ensemble de codes ou de catégories. Étiquetez ensuite systématiquement chaque élément du retour d'information afin d'identifier les schémas et les significations.

À titre d'exemple (très élémentaire), si vous recherchez différents types d'animaux dans vos données, vos codes initiaux pourraient être "chiens", "lézards" et "fourmis". Au cours du processus d'étiquetage, vous pourriez également étiqueter ou catégoriser les "chiens" en tant que "mammifères", les "lézards" en tant que "reptiles" et les "fourmis" en tant qu'"insectes".

La création de ces catégories de codes organise et enrichit vos données, ce qui vous permet de d'établir de nouvelles connexions entre différents groupes de codes. Si vous souhaitez prendre un plus grand échantillon de données, veillez à réviser et à affiner vos codes pour en assurer la précision et la cohérence.

Si le codage manuel ne vous semble pas une partie de plaisir, vous pouvez également utiliser une solution de codage automatisée pour simplifier le processus - essayez d'utiliser un logiciel d'analyse thématique comme MAXQDA ou NVivo pour gagner du temps. Ces outils vous donneront une idée générale des thèmes qui apparaissent dans vos données qualitatives et vous aideront à approfondir votre analyse.

Que vous codiez vos données manuellement ou que vous utilisiez un outil, n'oubliez pas de valider vos données pendant que vous y êtes : vérifiez l'exactitude de vos recherches et examinez la fiabilité de chaque méthode pour produire des données exactes et cohérentes des données précises et cohérentes. Vous vous assurez ainsi que vos données ne sont pas entachées d'erreurs, ce qui vous permettra d'obtenir des informations plus significatives.

Note: découvrez certains des outils d'analyse de données qualitatives que vous pouvez utiliser dans la section " Outils d'analyse de données qualitatives " Outils d'AQD de ce guide.

4. Analyser les données et élaborer des hypothèses

Il est maintenant temps d'analyser vos données qualitatives pour en tirer des enseignements significatifs (ce que l'on appelle aussi "la partie amusante").

Une fois vos données organisées et codées, examinez attentivement ce que vous avez recueilli pour identifier les thèmes récurrents, les phrases et les mots couramment utilisés par les visiteurs de votre site web, ainsi que toute expression inhabituelle ou inattendue. Notez également les sujets que vous vous attendiez à voir apparaître au cours de l'analyse, mais qui n'ont pas été abordés.

Ensuite, utilisez les informations tirées de vos données pour tirer des conclusions et élaborer des hypothèses sur les prochaines étapes. Considérez cela comme résumer les enseignements tirés de la recherche pour valider vos prochaines étapes.

Par exemple, si les clients disent que votre produit n'est pas convivial, mettez en évidence les défis et les obstacles spécifiques qu'ils rencontrent dans leur parcours d'utilisateur afin d'identifier les caractéristiques ou les expériences du produit qui devraient être améliorées, supprimées ou ajoutées pour améliorer l'UX.

Dans un autre exemple, vous pourriez découvrir qu'un site web non optimisé est l'un des principaux facteurs de désaffection des clients. Utilisez ce que vous apprenez de votre recherche de données qualitatives pour proposer des optimisations et les classer par ordre de priorité - peut-être devez-vous mettre à jour la navigation de votre site web pour améliorer l'interface utilisateur, ou bien optimiser la conception de votre site web pour une expérience mobile.

L'idée principale est de de définir vos apprentissages et de formuler les prochaines étapes.

5. Partagez vos apprentissages et mettez-les en pratique

La dernière étape de l'analyse qualitative des données consiste à rendre compte de vos données..pour raconter l'histoire de l'utilisateur et du client-et de partager vos conclusions et vos idées avec les parties prenantes.

Mettez en avant les principales suggestions et les prochaines étapes, et décidez d'un plan d'action pertinent sur la base de votre analyse. Vous pouvez créer une proposition de feuille de route à l'aide d'outils tels que Miro ou Trello, ou rédiger un rapport traditionnel.

Les outils et logiciels de visualisation des données tels que Tableau et Microsoft Power BI facilitent également la collaboration et la communication interfonctionnelles en facilitant le partage des données et en alignant vos prochaines étapes sur les objectifs commerciaux centrés sur l'utilisateur.

Si vous utilisez Contentsquare, vous pouvez tirer profit de nos visualisations de données faciles à comprendre pour vraiment saisir le comportement des utilisateurs. Des fonctionnalités telles que les Heatmaps et les Parcours vous permettent de voir exactement comment les utilisateurs interagissent avec votre site en temps réel. Cela permet à votre équipe de collaborer et d'identifier les tendances ensemble.

De plus, comme Contentsquare est conçu spécifiquement pour comprendre les actions des utilisateurs, il vous donne les informations dont vous avez besoin pour améliorer votre expérience numérique sans la complexité des outils traditionnels.

Obtenez des informations riches et approfondies grâce à l'analyse de données qualitatives

L'analyse des données qualitatives vous aide à de donner un sens au comportement des clients-au-delà des chiffres et des mesures quantitatives, et aide les équipes à découvrir des informations précieuses pour mieux comprendre le comportement des utilisateurs et créer de meilleurs produits.

FAQ sur l'analyse des données qualitatives