Et si répondre à une enquête était un jeu ?


L’utilisation des jeux dans le cadre des enquêtes en ligne est perçue comme une solution idéale pour rendre agréable et ludique la participation aux études. En contrecarrant le sentiment d’ennui que peut ressentir le répondant au moment où il remplit le questionnaire, cette solution contribue à modifier sa perception des enquêtes et à l’impliquer davantage dans le processus.

L’étude de Harms et alii (2015) [*] fait le point sur cette tendance et présente les résultats d’une expérimentation autour de la pratique des sports et des loisirs chez les adolescents et les jeunes adultes, menée auprès de 47 participants. Deux versions de l’enquête sont mises en place – l’une gamifiée, l’autre conventionnelle - ; le répondant arrive au hasard sur l’une ou l’autre.

Le questionnaire gamifié prend la forme de mini-jeux visant à stimuler le répondant à travers des sensations visuelles et des challenges rencontrés tout au long de l’étude. Des feed-back sur l’avancement dans le questionnaire et des récompenses sont prévus pour garder la motivation du répondant. Concrètement, l’enquête se déroule ainsi : le répondant crée d’abord un avatar, il répond ensuite au questionnaire à travers des mini-jeux récompensés, puis il passe au magasin pour convertir ses gains contre les accessoires de son avatar. Ce dernier est décoré de la médaille d’or en fin de parcours.

Ci-dessous des captures d’écran correspondant aux différentes étapes de l’enquête.

A l’issue du questionnaire, une évaluation de la démarche est menée auprès de 40 répondants. Ceux-ci s’expriment sur la facilité d’utilisation du jeu, son caractère amusant et l’intention de recommander l’étude à leurs connaissances.

Contrairement aux attentes, les résultats de cette expérimentation montrent que l’enquête gamifiée obtient un taux de réponse de 70% contre 86% pour l’enquête conventionnelle et nécessite le double du temps de réponse (19.20 min contre 9.18 min). Elle génère par ailleurs plus d’abandon que l’enquête conventionnelle (43% contre 15% respectivement).

Concernant la facilité d’utilisation, sur les dix items évalués, deux sont en faveur de l’enquête gamifiée. Il s’agit de la volonté de réutiliser le système et de la confiance qui lui est accordée. La complexité, la lourdeur ou la simplicité du système, l’intégration ou l’incohérence des fonctionnalités, la facilité d’apprentissage ou le besoin de support et la nécessité d’avoir des prérequis sont évalués de la même façon dans les deux types d’enquêtes.

L’intention de recommander est par contre plus importante pour les enquêtes gamifiées. Les répondants apprécient particulièrement la nouveauté de la démarche ainsi que la variété des jeux et l’interactivité. Certains souhaiteraient même continuer à jouer après avoir fini de répondre au questionnaire.

Finalement, les résultats obtenus montrent une contre-performance des enquêtes gamifiées mais une meilleure perception de l’expérience de participation à l’enquête. La gamification contribue donc à créer une ambiance positive permettant de mieux impliquer le répondant et de favoriser le partage de son expérience, ce qui n’est pas sans effet sur le marketing viral. Des recherches supplémentaires devraient être menées pour identifier les bonnes pratiques permettant de contrecarrer les manques de performance constatés.

[*] Harms, J., Biegler, S., Wimmer, C., Kappel, K., and Grechenig, T. Gamification of online surveys: Design process, case study, and evaluation. In Proceedings of the 15th IFIP TC 13 International Conference Human-Computer Interaction – INTERACT’15, J. Abascal, S. D. J. Barbosa, M. Fetter, T. Gross, P. Palanque, and M. Winckler, Eds., vol. 9296 of Lecture Notes in Computer Science. Springer, 2015, pp. 214–231

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La modélisation par équations structurelles avec Sphinx iQ

La modélisation par équations structurelles est une méthode d’analyse de données utilisée pour représenter les hypothèses d’un modèle conceptuel complexe car composé de deux sous-modèles regroupant chacun une multitude de variables appelées manifestes (items prenant la forme carrée dans le schéma ci-dessous) ou latentes (format rond). Alors que les premières peuvent être mesurées directement, les secondes ne le sont qu’à travers les variables, dites manifestes.
Le premier sous-modèle appelé externe relie les variables latentes aux variables manifestes qui les mesurent ; le second, appelé interne, relie les variables latentes entre elles comme le montre le schéma suivant.

Figure 1 : Représentation du modèle

Les techniques de calcul des équations structurelles sont basées sur l’analyse de la covariance ou des moindres carrés partiels. Le choix de l’approche adaptée tient compte du type d’étude réalisée (prédictive, visant à former une théorie ou confirmatoire), de la taille de l’échantillon (plus ou moins de 100) et de la nature des modèles testés (formatifs ou réflectifs ). Selon Gefen et al. (2000), l’approche des moindres carrés, appelée également approche PLS est adaptée aux études prédictives ou visant à former des théories, menées sur des échantillons de petite taille et des modèles mixtes, à la fois formatifs et réflectifs.

Les résultats de la modélisation par équations structurelles sont évalués au regard de la variance expliquée, du score de concordance qui indique la qualité de l’ajustement entre les modèles interne et externe et du coefficient de détermination R² rendant compte de l’exhaustivité des variables latentes étudiées. L’Alpha de Cronbach, quant à lui, mesure la fiabilité et la convergence des mesures ; il est à considérer en premier lieu.

Application

Dans une étude sur les outils électroniques d’achat public (Boughzala, 2010), il est demandé aux répondants d’indiquer leur niveau d’accord sur 40 items relatifs à la problématique de l’adoption des applications informatiques. Ces items manifestent 8 variables latentes comme le montre le schéma ci-dessous.

Figure 2 : Représentation du modèle conceptuel testé

En raison de la visée de l’étude (formation d’une théorie) et de la nature du modèle testé (formatif et réflectif à la fois), l’approche PLS pour la modélisation par équations structurelles est retenue. Son application donne les résultats suivants.

Figure 3 : Valeur de l’Alpha de Cronbach des variables latentes

Les valeurs des alphas de Cronbach, supérieures à 0.6 montrent que les mesures convergent pour chaque variable latente, ce qui dénote de leur validité. Les équations du modèle peuvent donc être interprétées.

Figure 4 : Equations issues de la modélisation PLS

Le modèle montre que l’adoption est expliquée de façon quasi-égale par l’utilité et la facilité d’utilisation perçues (coefficients de régression proches, 0.34 et 0.37 respectivement).

A leur tour, ces variables sont influencées par la qualité du système (1er facteur), par la confiance dans l’interaction (2ème facteur), par les actions managériales d’accompagnement et de pilotage (3ème facteur) et par la réceptivité aux TIC (dernier facteur).

La somme des coefficients de régression de l’équation de l’adoption (0.34 pour l’utilité perçue + 0.37 pour la facilité d’utilisation perçue <> 1) montre que ces deux critères sont loin d’apporter une explication exhaustive. Ce qui se confirme à travers la moyenne de la variance expliquée obtenue (voir tableau ci-dessous).

Figure 5 : Indicateurs de validation du modèle

Le modèle explique en moyenne 51% de la variance, ce qui est jugé comme acceptable dans le domaine de recherche dans lequel s’inscrit cette étude. Par ailleurs, la concordance, de 0.83 en moyenne, indique un bon ajustement entre les modèles interne et externe. Enfin, le coefficient de détermination, de 0.41 en moyenne laisse entrevoir l’existence d’autres facteurs pouvant influencer l’adoption des outils électroniques.

Pour finir, la méthode de la modélisation par équations structurelles est utilisée principalement dans les recherches académiques mais elle est parfaitement transposable aux études professionnelles portant notamment sur la satisfaction. Leur mobilisation permettra d’appréhender avec précision les facteurs d’influence et de les hiérarchiser afin d’apporter les améliorations nécessaires au maintien d’un bon niveau de service.

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ERDF, des contrôles qualité en mode déconnecté

Avec des normes de plus en plus strictes, il est nécessaire pour toute entreprise de réaliser des audits sur la qualité de ses process. Dans ce sens, ERDF, entreprise de service public, gestionnaire du réseau de distribution d'électricité, a mis en place un processus de contrôle d’installation.

La problématique ? Permettre aux techniciens, lors de leurs visites sur le terrain, de vérifier différents points de contrôle sur une tablette.
Nicolas Foucher, consultant Qualité chez ERDF, s’exprime à ce sujet : « Dans le cadre du déploiement des compteurs Linky sur le territoire national, ERDF a souhaité mettre en place des contrôles Qualité à tous les niveaux du déploiement afin de s'assurer de la bonne réalisation de la prestation de pose des compteurs Linky ainsi que de ses concentrateurs ».
Pour mener à bien cette mission, ERDF a sollicité Le Sphinx afin de bénéficier d’une application permettant à ses techniciens de contrôler la pose de nouveaux compteurs communicants Linky.
C’est à l’aide d’un formulaire Sphinx ensuite déployé sur l’outil Sphinx Mobile que le projet a été mené.

L’objectif de l’application est donc de présenter les différents points de contrôle à suivre, en fonction de critères prédéfinis. Elle donne ainsi la possibilité de « s’assurer que les prestations [sont] conformes aux exigences définies (…) en incluant une décision d’acceptation ou de remise en conformité », dont la nature doit ensuite être précisée.

La prise de photos sur le terrain, un élément indispensable

Les techniciens sont en effet confrontés à des points de non-conformité avec le cahier des charges, et doivent pouvoir les justifier avec un élément factuel. L’application couvre ainsi ce besoin grâce à la prise de photographie instantanée : « Les photographies sont un élément essentiel et non opposable à la constitution du plan d’action à mettre en œuvre ». La photographie prise en instantanée est ensuite consultable par les responsables du projet à travers un Webreporting.

Des fonctions d’aide pour accompagner les techniciens

L’une des conditions indispensables à la réussite de ce projet, est aussi de s’assurer que chaque technicien soit rigoureux dans son action de contrôle.
Ceux-ci étant en complète autonomie lors de leurs visites, ils ont parfois une interprétation différente des éléments à contrôler : il est donc nécessaire de les orienter vers la solution attendue. Dans cette optique, des boutons d’aide ont été mis en place, avec une redirection vers une page html définissant la procédure exacte à suivre.

Une saisie en mode déconnecté

Au cours de leur mission, les techniciens sont bien évidemment amenés à se déplacer dans des lieux n’ayant pas forcément d’accès à Internet. L’outil Sphinx Mobile leur permet ainsi de réaliser leur diagnostic en temps réel grâce à la saisie en mode déconnecté. Ils sont ensuite invités à synchroniser leurs réponses dès qu’ils ont accès à une connexion Internet, afin que les différents contrôles effectués soient intégrés aux résultats pour une analyse par les responsables du projet chez ERDF.

Puissante et flexible, la solution Sphinx Mobile couvre un large spectre d’usages propres aux études sur supports mobiles. Offrant un ensemble de fonctions intégrées (upload de documents et photos, saisie en mode déconnecté…), cette solution a pleinement satisfait notre partenaire ERDF, qui a pu en tirer le meilleur bénéfice. Nous conclurons cet article par la phrase de Nicolas Foucher, consultant Qualité chez ERDF « Votre outil de mobilité Sphinx Mobile a répondu à toutes nos attentes ».

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Une innovation pour suivre l'expérience client !

Maître mot des nouvelles technologies, le « gain de temps » est le fil conducteur des innovations. Appliqué aux enquêtes et notamment à la phase prépondérante des analyses de résultats, l’objectif est d’aboutir à des restitutions :

  • facilitées dans la mise en œuvre « clé en main »
  • claires dans la présentation des éléments à retenir
  • intelligentes pour aider à l’interprétation et à la prise de décision

En ce sens, la nouvelle version de SphinxOnline intègre désormais une nouvelle fonctionnalité dans son outil de Reporting : le Net Promoter Score.

Si vous réalisez des enquêtes de satisfaction avec un indice de recommandation, cette astuce est pour vous !

Figure 1 : Chemin d'accès de la fonctionnalité Net Promoter Score de SphinxOnline

Développé en 2003 par le consultant Fred Reichheld de Bain & Company en collaboration avec l’entreprise Satmetrix, le NPS (Net Promoter Score) est un indicateur simple et puissant permettant d’analyser l'avis du consommateur et de mesurer rapidement leur satisfaction. La mise en place de cet indicateur a pour principal avantage d’être comparable dans le temps et entre différentes typologies clients.

Le NPS se calcule à partir de la réponse à la question suivante : « Recommanderiez-vous notre entreprise / produit / service à vos amis ou à votre famille ? ». Les répondants se positionnent alors sur une échelle de 0 à 10 : 0 signifiant qu’ils ne recommandent pas du tout et 10 qu’ils recommandent tout à fait.

Cela permet ensuite de classer les répondants selon 3 catégories :

  • Les détracteurs : répondants donnant une note entre 0 et 6
  • Les passifs : répondants donnant une note entre 7 et 8
  • Les promoteurs : répondants donnant une note entre 9 et 10

C’est la différence entre le pourcentage des promoteurs et celui des détracteurs qui indique le NPS.

La fonctionnalité NPS du WebReporting dans SphinxOnline présente l’ensemble de ces éléments sous cette forme suivante :

Figure 2 : Présentation du Net Promoter Score de SphinxOnline

Dans notre exemple, le NPS est de -3.6, ce qui signifie qu’il y a davantage de détracteurs que de promoteurs. En effet, 27.7% des répondants ont accordé une note de recommandation de 9 ou 10 à l’entreprise (promoteurs) alors que 31.3% ont accordé une note entre 0 et 6 (détracteurs).

La souplesse de cette restitution clé en main permet d’ajuster la présentation notamment en renommant les classes (ex : « fan » à la place de « promoteurs ») où le nom de l’indice (« ex : IRC au lieu de NPS) pour coller au mieux à votre contexte d’étude.

Pour aller plus loin, il est également intéressant d’accompagner le calcul du NPS avec une évaluation approfondie de la satisfaction des services/produits/marques proposés avec une question ouverte du type « Que devrions nous faire pour que votre note soit égale à 10 ? ». Savoir que l’on nous recommande est gratifiant mais comprendre pourquoi l’on ne nous recommande pas est nettement utile dans une démarche constructive et d’amélioration continue.

C’est pour cela que l’application NPS intègre une action « d’analyse de texte comparative » où 2 nuages de mots répertorient les mots les plus cités des promoteurs et détracteurs.
Ici, on observe que les motifs d’insatisfaction des détracteurs (en rouge) concernent « les conseillers » et « les frais » alors que chez les promoteurs (en vert) il s’agit plutôt de « l’accueil » et « des services ». Ces nuages de mots interactifs permettent d’évaluer rapidement les tendances générales de l’étude et d’être réactif dans la mise en place de votre plan d’actions en mettant en évidence les points d’amélioration.

Astuce : Pour mieux comprendre dans quel cadre ce mot a été cité, on peut prendre connaissance de la liste des verbatims complets associés à ce mot.

Figure 3 : Présentation des nuages de mots interactifs Promoteurs VS Détracteurs

D’abord utilisé par les grandes entreprises, l’utilisation du NPS s’est désormais répandue dans tous les secteurs qu’il s’agisse de produits ou de services. L’affichage de cet indice est devenu indispensable pour évaluer la performance de plusieurs entités au sein d’un groupe.
Les innovations proposées par la nouvelle version de SphinxOnline (NPS, Analyse de texte comparative…) s’adaptent aux exigences des restitutions rapides et optimisées des entreprises aujourd’hui, en leur offrant des leviers d’amélioration continue efficaces et opérationnels.

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La qualité des réponses affectée par l'arrivée des supports mobiles ?

Avec l’apparition de nouveaux supports pour la réponse aux enquêtes marketing et d’opinion, la recherche académique s’est penchée sur l’impact de l’usage de ces terminaux mobiles sur la qualité des réponses. L’utilisation des supports mobiles (tablettes et smartphones) affecte-t-elle la qualité des réponses et les choix des répondants aux enquêtes en ligne ? C’est la question traitée par quatre chercheurs européens dans le très sérieux « Journal of Choice Modelling » en Avril 2015. Les universitaires ont établi leurs observations sur la base d’une large enquête au sujet des énergies renouvelables en Allemagne, auprès de plus de 3000 répondants, dont 12% ont utilisé un support mobile, la moitié sur tablette et l’autre moitié sur smartphone.

Dans cette étude, un modèle prévisionnel Logit établit tout d’abord que les utilisateurs de supports mobiles sont plutôt féminins, plus jeunes, avec des niveaux d’éducation et des revenus un peu plus élevés.

En ce qui concerne le contexte de saisie, on remarque que les répondants mobiles répondent généralement plus tard dans la journée et passent plus de temps à répondre, et ce en particulier sur un smartphone.

Sur le thème sensible de la qualité des réponses, on remarque que l’utilisation des supports mobiles n’a pas d’effet sur le biais d’agrément (tendance à répondre systématiquement d’une façon positive). A l’intérieur des supports mobiles toutefois, le smartphone réduit ce biais grâce à la taille plus petite de l’écran qui impose une lecture plus attentive. Ce résultat est cohérent avec un temps plus long consacré à l’enquête par les utilisateurs de smartphones, observé plus haut.

Sur le fond des réponses enregistrées, les auteurs remarquent quelques légères différences dans les choix opérés et les niveaux de prix consentis par les répondants, selon la nature des terminaux utilisés. Ces résultats demandent toutefois à être approfondis.

En résumé, les résultats principaux de cette recherche sont les suivants :
- les répondants sur supports mobiles sont plus jeunes et disposent en moyenne de revenus plus élevés
- La qualité des réponses sur ces terminaux est aussi bonne que sur un ordinateur classique, à condition que les questionnaires soient conçus en responsive design
- Enfin, parmi les supports mobiles, il semble que le smartphone induise des comportements plus attentifs et donc des réponses de meilleure qualité.

Il est important de préciser que les répondants mobiles se voyaient proposer une adaptation du format de l’enquête à leur support, selon le principe du « responsive design ». Cette fonctionnalité est fondamentale car il est prouvé par une autre étude scientifique qu’elle assure une meilleure qualité des réponses qu’en situation de format fixe. Dans l’étude de Conrad et al. (2013), le responsive design réduit les abandons en cours d’enquête, les réponses systématiques dans les groupes d’échelles (« straightlining ») et l’arrondissement des données numériques. Il augmente par ailleurs la satisfaction déclarée des répondants. Le « Responsive Design » est disponible dans toutes les nouvelles solutions logicielles de Sphinx : Sphinx iQ 2, Sphinx Declic et Sphinx Mobile.

Références :
Conrad FG, Schober MF, Zhang C, Yan HG, Vickers L, Johnston M, Hupp A, Hemingway L, Fail S, Ehlen P & Antoun C (2013), Mode Choice on an iPhone Increases Survey Data Quality, The American Association for Public Opinion Research (AAPOR) 68th Annual Conference.

Liebe U, Glenk K, Oehlmann M & Meyerhoff J (2015), Does the use of mobile devices (tablets and smartphones) affect survey quality and choice behaviour in web surveys ? Journal of Choice Modelling, vol. 14, pp. 17-31.

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Les technologies mobiles, un nouveau souffle pour vos études multicanal !

Année après année, le web s’est clairement imposé comme le principal mode de recueil des données quanti. Aujourd’hui, nous assistons à l’émergence d’une nouvelle génération d’études, portée par la multiplication des modes de connexion et la généralisation de l’Internet mobile qui tend à dépasser l’accès fixe (réseau 3/4G, smartphone, tablette, SMS, mail…). Cette nouvelle forme d’études prend place pour s’adapter aux évolutions que connait le comportement du consommateur.

Plus informé, plus exigeant, plus connecté, mais aussi plus courtisé, le client est au cœur de toutes les préoccupations de l’entreprise, qui n’a pas d’autre choix que de renforcer sa connaissance du marché pour réagir au mieux et au plus vite à toutes ses évolutions.

Face à cette nécessité de disposer rapidement d’éléments tangibles, reflétant la tendance actuelle, les nouvelles technologies et le mobile en particulier offrent de nouvelles possibilités pour appréhender et comprendre le client, mais aussi pour échanger avec lui.

Comment repenser vos études à l’ère du mobile ?

Devenant ainsi le device principal et le vecteur incontournable des études online, le mobile entraine de nouvelles exigences pour le design des études. En effet, les questionnaires de nouvelle génération sont des questionnaires qui s’ajustent au support mobile : temps de réponse ne dépassant pas les 5 minutes, mise en forme adaptée à la taille de l’écran, nombre réduit d’images, taille minimale des vidéos et autres objets multimédia… Telles sont les règles à respecter pour optimiser le degré d’attention et réduire les taux d’abandon des répondants.

Au-delà des aspects techniques et méthodologiques, les technologies mobiles offrent également de nouvelles opportunités pour les études à chaud en permettant de capter l’instant présent dans toute sa richesse : ressenti du client en situation, photos et enregistrements vidéos, localisation géographique…

Qu’il s’agisse d’enquêtes client mystère documentées par des images ou des vidéos, d’études de satisfaction menées à chaud suite à des expériences de consommation, de tests de produits en situation réelle, de tracking passif des données client (ex. géolocalisation, traçage du comportement de réponse), nombreux sont les exemples de situations dans lesquelles l’utilisation d’un support mobile améliore la qualité et la variété des données collectées.

Les technologies du Webreporting pour l’accélération des process de restitution

Parce que la nécessité première des entreprises est de réagir rapidement et conformément aux informations remontées, les présentations de résultats d’études évoluent naturellement vers un format opérationnel et directement exploitable par les différents services, du manager à l’opérationnel.

Ces derniers apprécient de disposer de résultats clairs et synthétiques, accessibles en temps réel, contenant des indicateurs pertinents pour le suivi du ressenti et permettant de s’assurer en permanence de la conformité des décisions prises aux tendances soulignées dans les résultats d’études.

En ce sens, la diffusion des reportings sur Internet et sur tous les supports mobiles est une réponse efficace aux exigences croissantes dans le monde des études. Elle offre de réels bénéfices en permettant la restitution, la communication et le partage en temps réel de résultats d’études et en accélérant la prise de décision, validée par des données collectées.

De la collecte à la diffusion, le mobile intervient à tous les niveaux de l’étude

Bien entendu, le mobile ne s’affranchit pas de toutes les règles liées aux études, mais offre une réelle valeur ajoutée en matière de collecte et d’analyse de données.

Plus qu’un usage à part entière, le mobile prend toute sa valeur quand il est combiné à d’autres approches, et devient alors un élément clef du marketing et des études pour mieux appréhender et comprendre le consommateur.

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Les technologies mobiles dans les études marketing

En 4 ans, l’équipement en smartphone chez la population française âgée de 12 ans et plus est passé de 17% à 46%, celui des tablettes de 4% à 29% (CREDOC, 2014). Cette évolution n’est pas sans conséquences sur le comportement des consommateurs. Les usages des services web s’en voient modifiés et les entreprises n’ont de choix que suivre la tendance. La mise en place de sites web en versions mobiles, l’adoption de démarches m-marketing, le développement d’applications en téléchargement libre depuis les appstores deviennent quasi inévitables. Le domaine des études, dans ses volets qualitatif et quantitatif, est également concerné par cette évolution. L’article suivant y fait le point à partir de quelques synthèses de l’ouvrage « The handbook of mobile market research » (ESOMAR, 2014).

Les technologies mobiles dans les études qualitatives

Les technologies mobiles se fondent dans le quotidien des consommateurs. Quand elles sont utilisées pour partager des expériences de consommation instantanées, elles confèrent une fiabilité certaine aux observations. Contrairement aux méthodes traditionnelles où les participants reconstituent ce qui reste de leurs opinions et ressentis longtemps après leur expérience, les technologies mobiles permettent de capturer l’instant présent dans toute sa richesse : impressions à chaud, photos et enregistrements vidéos, localisation géographique…

Par ailleurs, les interventions en forum de discussion ou en focus-group sont facilitées par les technologies mobiles. Celles-ci affranchissent les participants des contraintes géographiques et des limitations techniques : plus besoin d’être devant un PC relié au réseau Internet, il est possible de contribuer aux échanges depuis n’importe quel endroit grâce à un téléphone connecté au Wi-Fi ou à la 3/4G.

Enfin, les technologies mobiles sont un moyen efficace pour animer les études et communiquer avec les participants dans le cadre des entretiens en face-à-face individuels ou en groupe. Ils peuvent supporter les échanges autour d’objets multimédia (images, vidéos, bandes sonores) et faciliter la réalisation de certaines activités projectives et créatives.

Toutefois, pour en tirer le meilleur bénéfice, il est primordial d’adapter les plateformes de communication aux caractéristiques techniques des supports mobiles utilisés par les participants et tenir compte, dans les incentives prévues, des coûts de connexion et de transfert générés par la recherche.

Les technologies mobiles dans les études quantitatives

Dans le cas des études quantitatives, les apports des technologies mobiles se manifestent dans les situations et la qualité des données collectées. Les enquêtes client mystère documentées par des images ou des vidéos, les enquêtes de satisfaction menées à chaud suite à des expériences de consommation, les relevés de journal de bord contextualisés, les tests de produits en situation réelle, le tracking passif des données client (ex. géolocalisation, traçage du comportement de réponse) sont des exemples de situation dans lesquelles l’utilisation d’un support mobile améliore la qualité et la variété des données collectées.

Concernant la phase de recueil et comme précisé précédemment, il est possible de diffuser l’enquête grâce à une application mobile ou par accès Internet via navigateur web.
Bien que la première possibilité soit contraignante pour le répondant (nécessité de télécharger l’application sur son mobile), elle présente l’énorme avantage de pouvoir fonctionner sans accès Internet au moment du remplissage du questionnaire. Les réponses sont en effet enregistrées en local et synchronisées dès qu’une connexion est disponible.
Dans le deuxième cas, il est nécessaire de veiller à l’adaptation du fond et de la forme du questionnaire à la taille de l’écran du support mobile pour améliorer l’expérience du répondant. Voici quelques recommandations pour ce faire :

  • Concevoir des questionnaires courts qui ne dépassent pas 12 min en temps de remplissage.
  • Choisir des options de mise en forme adaptées à la taille de l’écran mobile pour éviter les défilements droite/gauche, privilégier la présentation des questions une par une au lieu des groupes de questions souvent utilisés dans les enquêtes de satisfaction, réduire le nombre d’échelons dans une question échelle, ne présenter que les modalités consensuelles dans une question fermée et prévoir une modalité « autre » pour couvrir les éléments non présentés...
  • Minimiser le nombre et la taille des images et des vidéos à télécharger depuis le questionnaire pour fluidifier le transfert des données.
  • Modulariser l’enquête lorsqu’une problématique compliquée nécessitant un grand nombre de questions est traitée. Ceci est nettement plus facile à mettre en place dans le cadre d’enquêtes adressées à des panélistes.

Il est à noter que nombre de plateformes d’enquêtes vont dans le sens du développement d’applications mobiles et de remise à niveau des standards de présentation des questionnaires. Les difficultés liées à l’adaptation des rendus visuels aux supports utilisés sont désormais résolues. Les versions Sphinx iQ2 et le module Sphinx mobile permettent, à titre d’exemple, de répondre à ces nouvelles attentes.

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Quelle représentativité pour les échantillons d’access panel ?

Le recours aux access panels [1] dans le cadre des études marketing est de plus en plus fréquent en raison de leurs avantages (maîtrise des coûts et des délais, connaissance des répondants, qualité des réponses collectées). Ces outils ne sont toutefois pas exempts de limites, notamment sur le plan de la représentativité des échantillons interrogés. Des biais peuvent en effet intervenir lors de la constitution du panel, d’autres peuvent être liés à son évolution ou à la mise en place des enquêtes. Le papier de DIVARD (2013) fait le point sur cette problématique clé. En voici un résumé.

Biais liés à la constitution du panel

Les biais liés à la constitution du panel sont relatifs aux erreurs de couverture et d’auto-sélection. Les premières renvoient à l’exclusion des consommateurs non-internautes de l’access panel, les secondes concernent l’exclusion des consommateurs internautes qui ne souhaitent pas rejoindre le panel de sondage.

Toutes les études ne sont pas concernées par ces erreurs. Seules celles qui mobilisent une population de base constituée de consommateurs internautes et non-internautes ou celles qui traitent de sujets pouvant être affectés par l’usage des technologies Internet y sont sensibles. Pour éviter ce biais, deux solutions sont proposées :

  • recruter les panélistes à l’occasion d’enquêtes en face à face hors ligne ;
  • procéder au recrutement des panélistes via un échantillonnage aléatoire, à partir d’une base téléphonique, et équiper les membres potentiels d’un accès Internet s’ils n’en ont pas.

Concernant les études menées exclusivement auprès des consommateurs internautes, le risque encouru est d’interroger un profil particulier de répondants en raison de leur fréquentation de certains sites, notamment ceux sur lesquels a été postée l’invitation à participer à l’enquête. Il est donc recommandé :

  • de diversifier les sites support et d’y générer des invitations à tirage aléatoire pour faire varier les profils ;
  • de privilégier les invitations par voie d’emailing ;
  • d’interdire les démarches d’inscription volontaires pour éviter l’effet « professionnalisation » du panel.

Enfin, pour des raisons de qualité, les invitations à rejoindre le panel devraient mettre l’accent sur l’intérêt de l’étude et valoriser la compétence du répondant pour éviter d’attirer des consommateurs motivés uniquement par les récompenses monétaires. [2]

Biais liés à l’évolution du panel

Les panélistes se professionnalisent au fur et à mesure de leur participation aux enquêtes et leur ancienneté peut induire des erreurs appelés biais de conditionnement. Des études ont en effet montré que les anciens membres sont plus réceptifs aux informations qui leur sont communiquées par les cabinets d’études, qu’ils s’impliquent davantage dans leurs réponses aux questionnaires et qu’ils sont moins critiques concernant les tests de concept. Il est donc recommandé de tenir compte de l’expertise des panélistes dans la constitution de l’échantillon et de ne pas solliciter ceux qui ont participé à des enquêtes récentes ou dont la problématique est similaire à celle étudiée.

Par ailleurs, les panels de sondage se renouvellent régulièrement, certains membres s’en vont de leur plein gré, d’autres sont évincés du fait de leur inactivité, de l’inexactitude de leurs réponses ou de leur manque d’implication dans le questionnaire [3]. Ce phénomène, connu sous le nom de l’attrition, peut affecter la représentativité du panel, ce qui implique un recrutement régulier pour combler les profils sortants et une politique de rétention efficace pour fidéliser les membres restants et limiter les coûts de recrutement.

Il est en effet recommandé, pour éviter les départs volontaires de :

  • prévoir des récompenses matérielles et non matérielles pertinentes et les faire varier pour maintenir la motivation des panélistes ;
  • adopter des outils de communication [4] de qualité et veiller à faire vivre [5] le panel en vue de fidéliser les membres ;
  • communiquer l’identité et l’objectif du propriétaire du panel et être transparent sur l’objet et la longueur des questionnaires ;
  • solliciter le plus rapidement possible les nouveaux panélistes tout en maintenant un volume de sollicitations raisonnable chez les anciens ;
  • faire varier les sujets traités, le type d’études et la forme des questionnaires utilisés pour maintenir l’effet nouveauté et éviter la lassitude des membres ;

Biais liés à la gestion de l’enquête

Les biais liés à la gestion de l’enquête sont dus aux erreurs de constitution de l’échantillon et de non-réponses générées par les enquêtés.

L’erreur de sélection dépend de la différence, sur les variables étudiées, entre les panélistes retenus dans l’échantillon et ceux qui ne le sont pas alors qu’ils correspondent au profil recherché. Le principe à privilégier pour éviter ce biais est celui de l’équiprobabilité entre les panélistes répondant au profil concerné par l’étude. Dans la pratique, les invitations sont envoyées à un nombre légèrement supérieur à la taille de l’échantillon souhaitée et l’utilisation des quotas est courante. Le fait d’interdire l’accès à l’enquête lorsque le quota est atteint est déconseillé car il favorise les répondants réactifs. Il est plutôt conseillé de permettre à tous les invités de répondre et de redresser l’échantillon à postériori.

L’erreur de non-réponse se pose d’une part lorsque le panéliste invité est dans l’impossibilité de répondre à l’enquête et d’autre part lorsqu’il choisit d’abandonner le questionnaire en cours de route. Pour l’éviter, il est recommandé de :

  • veiller à mettre à jour des coordonnées des panélistes pour s’assurer de la bonne délivrabilité des invitations ;
  • tester le questionnaire sous différents environnements techniques pour éliminer les risques d’inaccessibilité ;
  • allonger la durée de l’enquête pour permettre à tous les panélistes, quelle que soit leur fréquence d’utilisation de leur messagerie de pouvoir répondre à l’invitation ;
  • présenter agréablement le questionnaire pour rendre positive l’expérience du répondant ;
  • concevoir un message d’invitation motivant pour inciter les panélistes à participer.

Pour conclure

Les précisions méthodologiques contenues dans cet article permettent de faire le point sur les limites possibles des access panels pour une utilisation consciente et raisonnée. Par ailleurs, les recommandations avancées donnent des pistes utiles pour constituer un panel de qualité et limiter les biais de représentativité lors de la mise en place des enquêtes.


[1] L’access panel est un échantillon permanent et qualifié de consommateurs volontaires interrogés régulièrement sur des problématiques variées.

[2] Deux grandes catégories de motivations peuvent amener un consommateur à rejoindre un panel :
- Les motivations intrinsèques sont relatives au fait de participer à une action intéressante ou agréable visant à améliorer des produits et services, d’exprimer son opinion sur des sujets variés et d’influencer les décisions.
- Les motivations extrinsèques renvoient principalement à la recherche de récompenses monétaires.

[3] Ceci peut être évalué par le temps de remplissage et la longueur des réponses aux questions ouvertes.

[4] Invitations, questionnaires de recrutement, de mise à jour, d’enquêtes et de satisfaction, rubriques d’aide et de support.

[5] Newsletters, forum de discussion, blog.

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Recruter les participants aux enquêtes web à travers Facebook

Bien que Facebook soit un réseau social à connotation personnelle, nombre d’utilisateurs s’en servent dans le cadre de leurs activités professionnelles. C’est le cas des chercheurs Gregori et Baltar (2013) qui ont réalisé une étude auprès des entrepreneurs argentins vivant en Espagne. Ces derniers ont été recrutés via le réseau Facebook.

Facebook pour cibler et recruter des entrepreneurs argentins

Pour mener leur projet, les chercheurs ont d’abord créé un profil Facebook dédié où sont communiquées les informations de base concernant la recherche et ses auteurs. L’objectif est de mettre en place un climat de confiance qui encourage les personnes à participer sereinement à l’étude.

Ils ont ensuite identifié les communautés d’entrepreneurs argentins vivant en Espagne grâce à l’option ‘’groupe’’ virtuel. En plus de mails personnalisés adressés aux personnes ciblées, un message à propos de la recherche a été posté sur le mur du groupe. Par ailleurs, pour une plus large diffusion de l’étude, il a été proposé aux membres des groupes d’inviter d’autres compatriotes de leurs connaissances ou d’en communiquer les coordonnées aux chercheurs.
Enfin, pour s’assurer de la fiabilité des réponses, un croisement avec le profil des répondants a été mené dans le but de vérifier les données signalétiques telles que le nom de la société ou les coordonnées de l’entrepreneur. En cas de besoin, les chercheurs ont également eu recours à des entretiens complémentaires pour assurer la triangulation des données.

Des taux de retour et de remplissage encourageants

Avec 343 entrepreneurs contactés et 218 répondants, cette étude a enregistré un taux de retour de 63.5% ; résultat nettement plus élevé que les performances moyennes observées lorsque des procédés plus classiques sont utilisés dans le but d’approcher cette cible de professionnels (35% en moyenne).
Par ailleurs, 81.2% des questionnaires ont obtenu un taux de remplissage de 85%, ce qui dénote une implication forte des répondants et une bonne qualité de participation.

Les résultats obtenus trouvent leur explication dans le fait que Facebook, en tant que réseau social, permet d’accéder directement au répondant, évitant les intermédiaires et les filtrages traditionnels du secrétariat. Permettant en outre de remplir le questionnaire au rythme du répondant (généralement horaires de bureau pour les femmes et temps libre pour les hommes), et de toucher davantage de répondants potentiels, Facebook favorise l’effet boule de neige facilité par le partage de l’information.

Cette recherche permet donc d’appuyer l’idée selon laquelle les réseaux sociaux constituent un outil de recherche à privilégier face à certains publics, les entrepreneurs le cas échéant. Des études similaires, reportées par Gu (2014) ont été menées auprès de populations rurales isolées géographiquement et de jeunes adultes. Les résultats étaient également encourageants.

Il est temps alors de reconsidérer notre perception du réseau social Facebook et de tirer profit des possibilités de mise en relation qu’il offre au profit des études.

Références :
Gregori A., Baltar F. (2013), Ready to complete the survey on Facebook : Web 2.0 as a research tool in business studies, International Journal of Market Research Vol. 55 Issue 1.

Gu Lucy L. (2014), Facebook, Twitter & QR Codes : an exploratory trial examining the feasibility of social media mechanisms for recruiting young participation to an online survey, Open Access Master's Theses. Paper 462.

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Mesurer son potentiel de croissance avec le Net Promoter Score

Indicateur de mesure de la performance actuelle et outil de prédiction de la croissance future, le Net Promoter Score s’est imposé, depuis son introduction dans les années 2000 par Reichheld, comme un outil de marketing stratégique chez les managers.

Principe et mode de calcul du score NPS

Connu sous le sigle NPS, le Net Promoter Score mesure le potentiel commercial des entreprises en tenant compte des effets sociaux de bouche à oreille. Il se base sur le raisonnement suivant : un client satisfait d’un service renouvelle son achat et en parle à d’autres personnes. La satisfaction conduit donc à la fidélisation et à la recommandation qui amène de nouveaux clients. Ceci génère une croissance commerciale à deux dimensions : verticale qui se manifeste à travers le ré-achat et horizontale matérialisée par les achats des nouveaux clients.

Le calcul du NPS part de la question suivante « Quelle est la probabilité que vous recommandiez nos services / marque à un ami ou à un collègue ? ». Les réponses obtenues sur une échelle de 0 à 10 permettent de distinguer trois catégories de répondants :

  • Les promoteurs qui sont très satisfaits. Ils répondent 9 ou 10 à la question précédente et sont disposés à recommander systématiquement.
  • Les passifs sont des clients satisfaits qui recommanderont mais pas aussi naturellement et avec le même enthousiasme que les premiers. Ils répondent 7 ou 8 à la question précédente.
  • Les détracteurs sont plutôt insatisfaits. Avec une note de 6 au maximum, ils ne comptent pas recommander, ou pour être optimistes, faire une recommandation positive.

C’est la différence entre le pourcentage des promoteurs et celui des détracteurs qui indique le score NPS. Un résultat positif laisse présager un potentiel de recrutement de nouveaux clients plus ou moins élevé selon le niveau NPS obtenu. Pour pouvoir situer correctement ses performances, il peut être intéressant de suivre ses scores dans le temps et l’espace (comparaison d’une année à l’autre, d’une région à l’autre…). Il est à noter que des scores NPS par secteur d’activité sont disponibles sur le marché moyennant finances.

Application à la destination touristique Bretagne

Lors d’une enquête menée dans le cadre de l’observatoire du comité régional de tourisme de Bretagne, 600 visiteurs ayant séjourné dans la région durant la saison 2012 ont été interrogés. Il leur a été demandé d’indiquer, sur une échelle de 0 à 10, la probabilité qu’ils recommandent la Bretagne pour un séjour touristique à leurs collègues et amis. Ci-dessous les résultats obtenus.

Figure 1 : Probabilité de recommandation de la Bretagne comme destination touristique

Le graphique montre que 66% du panel sondé ont l’intention ferme de recommander la destination (promoteurs), contre 29% qui pensent peut-être la recommander (passifs) et 5% qui ne la recommanderont probablement pas (détracteurs).

Ces résultats donnent un score NPS positif (66-5=61) et largement supérieur à certaines autres destinations selon le rapport de l’assemblée générale 2013*. Ceci confère à la Bretagne un potentiel de recommandation élevé et par conséquent une croissance à venir prometteuse.

D’une manière générale, il est à noter que la connaissance du score de recommandation offre des informations intéressantes aux managers mais qu’elle demeure incomplète si elle n’est pas accompagnée d’une évaluation plus approfondie de la satisfaction des services proposés. Savoir que l’on nous recommande est gratifiant mais comprendre pourquoi l’on ne nous recommande pas est nettement utile dans une démarche constructive et d’amélioration continue. Pour répondre à ce besoin, l’étude des avis de consommateurs s’avère une piste à privilégier. En effet, les verbatims des promoteurs rappellent les points forts à maintenir tandis que ceux des détracteurs éclairent sur les critères d’insatisfaction et de non-recommandation ouvrant ainsi des pistes d’amélioration des services. L’objectif étant de rectifier les insuffisances et d’augmenter la part des promoteurs à terme.

*Ce rapport est disponible à l’adresse suivante :
http://www.dinan-tourisme.com/IMG/pdf/la_bretagne_-_une_destination_attractive-2.pdf

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