8 méthodes d'analyse quantitative des données pour passer des chiffres aux insights

La configuration de nouvelles enquêtes client ou la création d'un nouveau dashboard Google Analytics est passionnant… jusq'à ce que les données entrent en jeu. Vous voulez transformer les réponses en un plan à présenter à votre équipe et à vos responsables, mais quelle méthode d'analyse quantitative utiliser pour interpréter ces faits et chiffres ?

Ce chapitre du guide répertorie 8 techniques d'analyse de données de recherche quantitative pour vous aider à transformer le feedback numérique en insights exploitables à partager avec votre équipe et à prendre des décisions centrées sur le client.

Pour choisir la bonne technique d'analyse qui vous permettra de combler l'écart entre les données et la prise de décision, vous devez d'abord collecter des données quantitatives issues de sources comme :

• Web Analytics

• Les résultats d'enquête

• Les scores de feedback sur la page

• Funnels

• Heatmaps

Choisissez ensuite une méthode d'analyse en fonction du type de données et de l'usage que vous voulez en faire. La plupart des méthodes se divisent en deux catégories : descriptives ou inférentielles.

L'analyse de données descriptives résume les résultats 'comme la mesure du trafic d'un site web) et vous aide à mieux comprendre un problème ou une opportunité. Les méthodes d'analyse descriptive que nous examinons incluent :

• Les taux de réponse à choix multiple

• Le volume de réponse au fil du temps

• Le mode

• La médiane

• La moyenne

• Le Net Promoter Score®

Les données inférentielles analysent les relations entre les données (par exemple, quel segment client présente la valeur moyenne de commande la plus élevée) pour vous aider à formuler des hypothèses sur les décisions produit. Les méthodes d'analyse inférentielle comprennent :

• Des tableaux croisés

• Un feedback du client pondéré

Vous n'avez pas besoin de vous préoccuper outre mesure de ces termes spécifiques, car chaque méthode d'analyse quantitative de données listée ci-dessous explique quand et comment les utiliser. Entrons dans le vif du sujet !

1. Comparez les taux de réponse aux questions à choix multiples

La façon la plus simple d'analyser les données d'enquête consiste à comparer le pourcentage de vos utilisateurs et utilisatrices qui ont choisi chaque réponse, ce qui résume les opinions au sein de votre audience.

Pour ce faire, divisez le nombre de personnes ayant choisi une réponse spécifique par le nombre total de répondants à votre enquête à choix multiples.

Voici comment procéder : imaginez que 100 clients aient répondu à une enquête sur la catégorie de produits qu'ils souhaitent voir. Si 25 personnes ont indiqué "snacks", cela veut dire que 25 % de votre clientèle privilégie cette catégorie. Vous savez donc qu'ajouter une catégorie "snacks" à votre liste de filtres ou à votre menu déroulant simplifiera leur processus d'achat.

💡 Conseil de pro : posez des questions d'enquête ouvertes pour approfondir les motivations du client.

Une enquête à choix multiples mesure numériquement les opinions de votre audience, mais les chiffres ne vous disent pas pourquoi ils pensent comme ils le font : vous devez combiner les données quantitatives et qualitatives pour le savoir.

Une méthode de recherche permettant de comprendre les motivations du client consiste à utiliser une question ouverte dans une enquête. En laissant la liberté aux clients d'exprimer leurs pensées avec leurs propres mots, sans être limités par des réponses prédéfinies à choix multiples, vous évitez toute supposition.

Les sondages ouverts de Contentsquare comportent une zone de texte permettant aux clients de saisir une réponse

2. Créez un tableau croisé pour comparer les réponses entre les groupes

Comparez vos données quantitatives par groupe pour comprendre comment les réponses et les comportements varient au sein de votre audience. Utilisez des chiffres bruts (comme le nombre de visiteurs du site web) ou des pourcentages (comme les réponses à un questionnaire) par catégories comme les sources de trafic ou segments client.

L'analyse croisée du contenu permet aux équipes de prendre des décisions avec un potentiel de réussite plus élevé

Imaginons que vous demandiez à votre audience quelle est la fonctionnalité qu'elle utilise le plus, car vous voulez savoir ce qu'il faut mettre en avant sur votre page de tarification.

En comparant les réactions les plus fréquentes des utilisateurs et utilisatrices d'essai gratuit et des clients établis, vous pourrez introduire stratégiquement des fonctionnalités au bon moment du parcours client.

💡Conseil de pro : prenez le temps de discuter en face à face avec vos clients pour découvrir les nuances de leurs feedback.

Au lieu de considérer vos clients comme un seul bloc, utilisez Contentsquare Interviews pour mieux connaître les individus et les sous-groupes. Si vous ne savez pas quelles questions poser, commencez par analyser vos données quantitatives. Si vous constatez des tendances divergentes entre les segments client, discutez avec des personnes de chaque groupe afin de comprendre leurs propres motivations.

Contentsquare Interviews vous met en relation avec les segments client spécifiques avec lesquels vous souhaitez communiquer

3. Mode

Le mode est la réponse la plus fréquente dans un ensemble de données : il permet donc de définir la réponse la plus courante aux questions à choix numériques. Le mode et la médiane (qui suit) sont utiles pour comparer la moyenne et détecter les réponses extrêmes (valeurs aberrantes) qui pourraient fausser les résultats.

Supposons que vous souhaitiez savoir ce que la plupart des clients pensent de votre site web : vous utilisez donc un widget de feedback intégré à la page pour recueillir des notes sur une échelle de 1 à 5.

Contentsquare permet aux visiteurs d'évaluer leur expérience sur une échelle de notation avec des émoticônes heureux (ou en colère), ce qui se traduit par une échelle quantitative

Si la réponse la plus fréquente est 3, on peut supposer que la plupart des gens ont une opinion plutôt positive. Mais supposons que la deuxième réponse la plus fréquente soit 1, ce qui fait baisser la moyenne. Dans ce cas, il faut chercher à comprendre pourquoi tant de clients sont insatisfaits.

💡 Conseil de pro : regardez les enregistrements de session pour comprendre comment les clients interagissent avec votre site web.

Imaginez que vous ayez utilisé un widget de feedback intégré pour connaître l'avis des clients sur votre site web et que la note moyenne soit de 2 sur 5. Aïe. Utilisez Contentsquare Session Replay pour voir comment les clients se déplacent et interagissent avec vos pages afin de trouver la source de leur frustration.

Contentsquare Session Replay vous permet d'observer les interactions individuelles des visiteurs avec votre site afin de voir comment ils scrollent, survolent et cliquent sur la page

4. Médiane

La médiane permet de définir la valeur centrale de vos données quantitatives en classant toutes les valeurs numériques par ordre croissant, puis en identifiant la donnée qui se situe au milieu. Utilisez la méthode de la médiane lorsque vous observez quelques valeurs aberrantes qui font varier la moyenne à la hausse ou à la baisse et comparez les résultats de l'analyse.

Par exemple, si votre enquête sur la sensibilité aux prix révèle des réponses étranges et que vous voulez identifier un juste milieu raisonnable de ce que les clients sont prêts à payer, calculez la médiane. 💡Conseil de pro : examinez et nettoyez vos données avant l'analyse.

Prenez quelques minutes pour vous familiariser avec vos résultats quantitatifs avant de les analyser. Des informations inexactes ou manquantes peuvent compliquer vos calculs : il est donc préférable de régler les problèmes dès le début plutôt que de les résoudre plus tard.

Voici quelques conseils de nettoyage de données à garder à l'esprit :

• Supprimez ou isolez les données non pertinentes, comme les réponses d'un segment client ou d'une période que vous n'analysez pas actuellement

• Standardisez les données issues de sources multiples, comme une enquête qui permet aux clients d'indiquer qu'ils utilisent votre produit "tous les jours" par rapport au feedback sur la page qui utilise la formulation "plus d'une fois par semaine".

• Assurez-vous d'avoir assez de réponses pour obtenir un résultat statistiquement significatif

• Prenez en compte les données manquantes, par exemple si certains clients n'ont pas répondu à toutes les questions. Notez simplement que les totaux entre les différentes questions de l'étude peuvent ne pas correspondre.

• Décidez si vous souhaitez conserver ou supprimer les données aberrantes. Par exemple, si certaines données justifient un niveau de prix élevé, il ne faut pas écarter les réponses des personnes moins sensibles au prix. Parfois, il peut être judicieux de supprimer les réponses manifestement provocatrices.

5. Moyenne (ou moyenne arithmétique)

Calculer la moyenne d'un ensemble de données constitue une méthode essentielle d'analyse quantitative des données et une tâche facile.

Commencez par additionner tous vos points de données quantitatifs, comme les réponses numériques à un sondage ou les revenus quotidiens. Puis divisez la somme de ces données par le nombre de réponses pour obtenir un nombre unique représentant l'ensemble des données.

Utilisez la moyenne de vos données quantitatives lorsque vous souhaitez un résumé, comme la valeur moyenne de commande de vos transactions entre différentes pages de vente.

Puis utilisez votre moyenne pour évaluer les performances, comparer dans le temps ou identifier les succès sur différents segments (par exemple la conception de page de vente qui génère le plus de valeur).

💡Conseil de pro :utilisez les heatmaps pour trouver des détails accrocheurs que les chiffres ne peuvent pas vous donner.

Une heatmap utilise des couleurs pour illustrer les zones d'une page où les clients regardent et cliquent le plus souvent, afin de révéler ce qui stimule (ou diminue) l'engagement.

Le calcul de la moyenne de vos données quantitatives révèle le résultat des interactions clients. Cependant, vous avez besoin de données qualitatives, comme une heatmap, pour comprendre tout ce qui a mené à ce résultat.

Contentsquare Heatmaps utilise la couleur pour visualiser ce que la plupart des visiteurs voient, ignorent et ce sur quoi ils cliquent

6. Mesurez le volume des réponses au fil du temps

Certaines méthodes d'analyse quantitative de données s'inscrivent dans un projet continu, comme la comparaison mensuelle des principales sources de trafic d'un site web afin d'évaluer l'efficacité des nouveaux canaux. L'analyse régulière de ce même indicateur permet de comparer les tendances et les évolutions.

Analysez régulièrement les résultats des enquêtes quantitatives, les sessions sur le site web, les ventes, les abandons de panier ou les clics afin de repérer rapidement les problèmes ou de suivre l'impact d'une nouvelle initiative.

Voici quelques domaines que vous pouvez mesurer au fil du temps (et comment utiliser les méthodes de recherche qualitative énumérées ci-dessus pour contextualiser vos résultats) :

• Trafic : mesurez des indicateurs comme les sources de visiteurs, le volume de trafic du site web et les pages les plus consultées pour identifier vos bonnes pratiques en haut du funnel. Puis utilisez les enregistrements de session pour voir les expériences client en temps réel et proposer des pistes d'amélioration. Suivez et comparez les données de trafic au fil du temps pour évaluer vos performances.

• Expérience client : collectez le feedback sur la page pour évaluer le ressenti des clients concernant une page en particulier. Puis utilisez une enquête à questions ouvertes pour leur demander ce qu'ils souhaitent voir ajouté ou modifié.

• Ventes : les indicateurs clés de performance (KPI)quantitatifs, comme le taux d'abandon de panier et le taux de conversion, sont des indicateurs de la santé des ventes. Si vous constatez une tendance à la baisse, utilisez des heatmaps pour identifier les éléments avec lesquels les visiteurs interagissent (ou non) lors du checkout.

7. Net Promoter Score

Le Net Promoter Score (NPS) est une mesure populaire de la fidélité et de la satisfaction client qui sert aussi de méthode d'analyse quantitative des données.

Les enquêtes NPS demandent aux clients d'évaluer leur probabilité de recommander votre entreprise sur une échelle de 0 à 10. Calculez votre score en soustrayant le pourcentage de clients qui répondent à la question NPS avec une réponse de 6 ou moins (appelés "détracteurs") par rapport à ceux qui répondent avec une réponse de 9 ou 10 (appelés "promoteurs").

Votre score NPS se situera entre -100 et 100 et vous souhaitez un nombre positif indiquant plus de promoteurs que de détracteurs.

Les enquêtes NPS utilisent une échelle de 0 à 10

💡Conseil de pro : comme pour les autres méthodes d'analyse de données quantitatives, vous pouvez consulter les résultats NPS dans le temps comme benchmark de satisfaction. Vous pouvez aussi vous en servir pour identifier le segment client le plus satisfait ou les clients susceptibles de partager leur expérience dans des supports promotionnels.

8. Poids du feedback client

Jusqu'à présent, les méthodes d'analyse de données quantitatives présentées dans cette liste ont principalement utilisé des données numériques. Mais il existe des moyens de transformer des données qualitatives en feedback quantifiable et de combiner différentes sources de données. Par exemple, vous pourriez avoir besoin d'analyser le feedback de l'utilisateur à partir de plusieurs enquêtes.

Pour exploiter plusieurs points de données, créez une matrice de priorisation qui attribue un "poids" aux données de feedback du client et aux priorités de l'entreprise, puis multipliez-les pour révéler l'option ayant le score le plus élevé.

Supposons que vous ayez identifié les quatre meilleures réponses à votre enquête d'attrition client. Évaluez le problème le plus courant à 4 et descendez la liste jusqu'à 1 : ce sont les priorités de vos clients.

Puis évaluez la facilité de résolution de chaque problème, en attribuant une note maximale de 4 pour les solutions faciles et une note de 1 pour les tâches difficiles : il s'agit des priorités de votre entreprise.

Enfin, multipliez le score de chaque priorité client par les scores correspondants des priorités de l'entreprise et privilégiez l'idée ayant obtenu le score le plus élevé.

💡Conseil de pro : utilisez un cadre de priorisation des produits pour prendre des décisions.

Essayez un cadre de priorisation des produits lorsque la pression est forte pour prendre des décisions à fort impact avec un temps et un budget limités. Ces outils reproductibles de prise de décision permettent d'équilibrer plus facilement les objectifs, les priorités des clients et les ressources de l'équipe. Voici quatre cadres populaires :

1. RICE : prend en compte quatre facteurs (le reach, l'impact, la confiance et l'effort) pour pondérer différemment les initiatives

2. MoSCoW : prend en compte les avis des parties prenantes sur les critères "must-have", "shuld-have", "could-have" et "won't-have"

3. Kano : classe les idées en fonction de leur probabilité de satisfaire les besoins du client

4. Analyse du coût du retard : détermine la perte de revenus potentielle due à l'absence de travail sur un produit ou une initiative

Partagez vos connaissances grâce aux visualisations de données

La visualisation des données par le biais de graphiques et de diagrammes offre une nouvelle perspective sur vos résultats. De plus, en simplifiant le processus d'analyse, vous et les parties prenantes pouvez vous concentrer sur l'essentiel plutôt que sur la méthode.

La visualisation des données vous aide à

• Obtenir l'adhésion grâce à des graphiques percutants qui résument vos résultats

• Booster l'empathie et la sensibilisation des clients au sein de votre entreprise grâce à des insights faciles à comprendre

Utilisez ces quatre types de visualisation de données pour illustrer vos insights d'analyse quantitative de données :

• Les graphiques à barres révèlent la répartition des réponses selon plusieurs options

• Les graphiques linéaires comparent les points de données au fil du temps

• Les nuages de points illustrent l'interaction entre deux variables

• Les matrices permettent de comparer les données entre des catégories comme les segments client, les types de produits ou la source du trafic

Les graphiques à barres, comme cet exemple, permettent de se faire une idée de la fréquence des réponses au sein d'une audience et de la façon dont ces réponses sont liées entre elles

Utilisez différents types de feedback du client pour avoir une vision d'ensemble

L'analyse quantitative des données permet de tirer des enseignements des chiffres bruts (mais il ne faut pas se fier à un seul résultat). Il est essentiel de combiner les données quantitatives avec une recherche qualitative descriptive pour comprendre le quoi, le pourquoi et le comment des expériences client.

En envisageant une opportunité sous différents angles, vous pourrez prendre des décisions davantage axées sur le client et avec moins de conjectures.

FAQ sur l'analyse quantitative des données