Comment faire une étude quantitative ?

    L'étude quantitative est habituellement mise en œuvre pour réaliser des mesures auprès d'un public. L'objectif étant d'obtenir des données quantifiables relatives par exemple à une audience, à la perception d'un message, à la satisfaction, etc. Cette méthode de collecte de données est utilisée afin de déterminer les besoins d'un marché, mais aussi de répondre à d'autres besoins précis comme : tester un concept, valider un ciblage, identifier des attentes, cerner des habitudes, obtenir des feedback, etc.

    L'étude quantitative recourt le plus souvent à un questionnaire pour recueillir les données. Pour garantir la réussite de celle-ci, il est nécessaire de veiller à la qualité des questions, de bien sélectionner l'échantillon à qui s'adressera l'étude et de bien analyser les résultats obtenus, sans oublier la méthode de collecte de réponses. Il faut savoir que la construction d'une étude quantitative peut désormais être effectuée grâce à des outils de questionnaire en ligne pour faire gagner encore plus de temps.

    Quelles sont les étapes à respecter pour réaliser une étude quantitative et quelles sont les questions à privilégier pour obtenir des résultats probants ? Voici tout ce qu'il faut savoir dans cet article.

    >> Pour découvrir les différences entre étude qualitative et quantitative, cliquez-ici

    Réaliser une étude quantitative en 7 étapes

    Pour que l'étude quantitative soit un succès, il est important de procéder avec méthode. En effet, ce type d'étude nécessite le respect de certaines règles afin de garantir des résultats probants. En pratique, il existe 7 étapes indispensables pour réaliser une étude quantitative dans les règles de l'art.

    1. Définir la problématique

    La première étape consiste à définir le problème et plus précisément la grande question à laquelle l'étude est censée répondre. Il s'agit en quelque sorte de l'objectif visé par cette dernière.

    La définition de l'objectif permet de rédiger les questions du questionnaire. Les réponses obtenues permettront de répondre à la problématique définie.

    2. Choisir la méthode pour collecter les données

    De nombreuses méthodes de collecte de données peuvent être utilisées lors d'une étude, les plus souvent employées étant le questionnaire et le sondage.

    Le recours au questionnaire est surtout pertinent lorsqu'il s'agit de dégager des tendances ou de projeter l'entreprise ou le produit/ service dans une situation. Effectivement, cette méthode permet d'anticiper certaines tendances ou évolutions qui ne peuvent habituellement pas être constatées par sondage.

    Le sondage quant à lui permet de collecter ponctuellement des informations sur son marché. Les données collectées dans ce cadre ont en quelque sorte une date de péremption. Le sondage permet d'étudier un fait ou de répondre à une question précise.

    3. Définir l'échantillon

    Délimiter l'échantillon consiste à définir le public qui peut répondre de manière optimale au questionnaire établi. Il peut être effectué sur la base de différents critères, notamment démographiques : âge, sexe, lieu de résidence, composition du foyer, etc.

    Si cela est utile, il peut être pertinent de segmenter l'échantillon. En effet, les questions à poser peuvent être différentes si la population choisie est la cible directe ou indirecte d'un produit ou service.

    La qualité de l'étude dépend pour beaucoup de celle de l'échantillon établi, raison pour laquelle cette étape est cruciale lors de son élaboration.

    4. Maîtriser le sujet d'étude

    Le meilleur moyen de récolter des informations utiles sur un sujet est évidemment de s'informer au maximum sur ce dernier. Cela s'avère également nécessaire pour être crédible auprès des personnes interrogées. En effet, ces dernières peuvent éventuellement chercher à obtenir des informations sur le sujet avant de répondre aux questions posées.

    5. Réaliser l'étude

    De nombreuses solutions peuvent être adoptées pour soumettre l'enquête auprès de l'échantillon. Actuellement, il est possible de diffuser le questionnaire sur les réseaux sociaux, des forums, dans des commentaires de blog, par email ou directement auprès d'un panel consommateurs. Il est également possible d'interroger les répondants en face à face ou par téléphone.

    L'un des avantages du questionnaire en ligne est que les répondants peuvent le compléter quand ils veulent. Il suffira de prévoir un temps et des conditions de réponses.

    6. Traiter et analyser les résultats

    Pour pouvoir exploiter les données obtenues dans le cadre d'une étude quantitative, il est nécessaire de les analyser. Avec une solution de questionnaire en ligne, les données sont traitées directement par le logiciel. Il n'est pas nécessaire de les compiler au préalable.

    Pour les « faire parler », il suffira alors d'appliquer des filtres depuis le logiciel pour trier la donnée et la segmenter. En procédant ainsi, il devient plus facile de confronter les informations les unes aux autres, d'en dégager du sens et d'en tirer une conclusion pertinente.

    7. Partager le rapport d'étude

    La réalisation d'une étude quantitative doit permettre la mise en place d'un bilan ou d'un rapport basé sur la problématique définie en amont. Pour démontrer la pertinence de l'étude, ce bilan doit mettre en évidence les réponses à la problématique de départ et surtout, aboutir à l'élaboration de décisions stratégiques.

    Il peut s'agir d'un rapport écrit ou d'une présentation en présence des acteurs concernés qui s'articule d'une part sur les données chiffrées récoltées et de l'autre sur l'interprétation de ces dernières. Pour fluidifier la lecture ou la présentation des chiffres, il est conseillé d'utiliser des graphiques, des schémas ou des tableaux.

    L'un des avantages d'une solution de questionnaire en ligne est que les rapports sont générés automatiquement.

    Exemples de questions quantitatives

    Le questionnaire d'une étude quantitative doit être établi de manière à obtenir des résultats de qualité et pertinents. En effet, des questions mal formulées, hors sujet ou trop vagues peuvent compromettre ces résultats, raison pour laquelle il est important de recourir à des questions quantitatives, qui peuvent prendre différentes formes.

    Les questions fermées à réponse unique

    Les questions fermées à réponse unique cadrent les réponses que le répondant peut donner et permettent de lui imposer un type de réponse en particulier. Elles garantissent également l'obtention d'informations très précises.

    Ce type de question suggère ainsi des réponses binaires telles que : oui ou non. Dans certains cas exceptionnels, il est possible d'admettre une réponse de type « autres ».

    Les questions fermées à réponses multiples

    Ce type de question donne la possibilité aux répondants de donner plusieurs réponses à une seule question. Il est nécessaire de préciser dans le libellé de la question qu'il est possible de renseigner plusieurs réponses.

    L'utilisation des questions fermées à réponses multiples permet d'obtenir des réponses complètes en raison du nombre de choix possible. En prévoyant un champ de réponses libre, elles limitent également le risque d'erreur. Enfin, les questions fermées à réponses multiples sont plus faciles à analyser lors du dépouillement des questionnaires.

    Attention ! Ce type de question présente un certain risque d'erreur lorsqu'il y a des réponses manquantes.

    Les questions fermées à échelle

    Les questions fermées à échelle servent à jauger et à mesurer. Les échelles utilisées sont celles de Likert, qui propose des items d'évaluation et celle d'Osgoog qui propose une évaluation chiffrée.

    Les questions fermées à échelle sont pertinentes pour évaluer ou jauger un sentiment ou un ressenti (satisfaction par rapport à un produit ou un service, compréhension d'une information, etc.).

    Les questions fermées avec classement

    Les questions fermées avec classement sont utilisées pour jauger la préférence de la cible sur la base de critères spécifiques.

    Avec un logiciel de questionnaire en ligne, les résultats sont facile à traiter. Il n'est donc pas nécessaire de limiter le nombre d'éléments à classer.

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