Études & Articles

Data visualisation vs Dashboard : perceptions et enjeux ?

Septembre 2019

Data visualisation vs Dashboard : perceptions et enjeux ?

Data visualisation, dashboard sont des termes de plus en plus employés lorsque l’on parle d’analyse et de communication des résultats. Mais quel sens les professionnels des études mettent-ils vraiment derrière ces termes ? Quels sont leurs perceptions et leurs attentes vis-à-vis de ces méthodes de restitution des résultats ? Près de 500 professionnels des études ont répondu.

Le Sphinx était présent en Avril 2019 au Printemps des Etudes à Paris. Le rendez-vous regroupe au Palais Brongniart les principaux acteurs des études marketing, média et d’opinion pour échanger sur les tendances actuelles et les enjeux de demain. A cette occasion, Boris Moscarola, directeur associé a présenté les résultats d’une étude inédite réalisée par Sphinx, sur le thème de la data visualisation et plus largement sur la question des nouveaux enjeux liés à l’analyse et à la communication des résultats d’études […].

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La matrice Llosa pour  mieux comprendre la satisfaction

Juin 2019

La matrice Llosa pour mieux comprendre la satisfaction

La notion de la satisfaction revêt une importance particulière en entreprise dans la mesure où elle peut être à l’origine de la fidélité des clients et de leur recommandation des services expérimentés. Ce dernier point est facilité par les options du web 2.0 permettant de partager plus facilement retours d’expérience, critiques et avis des consommateurs.

Pour bien appréhender cette notion de satisfaction, il est nécessaire d’identifier les facteurs qui contribuent à sa formation et d’en déterminer le niveau d’influence. Plusieurs études ont été réalisées dans ce sens. Nous faisons le point dans cet article sur une méthode appelée matrice Llosa, développée en 1996 par une chercheuse en sciences de gestion qui porte le même nom […].

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Analyses quantitatives des résultats d’une enquête

Juin 2019

Analyses quantitatives des résultats d’une enquête

Les analyses quantitatives permettent de traiter les données dites « structurées » comme les réponses aux questions fermées, échelles ou numériques. Ces analyses peuvent être appelées « univariées » quand elles ne s’intéressent qu’à une seule question de l’enquête (ou variable), « bivariées » quand deux variables sont prises en compte simultanément, ou « multivariées » quand le nombre de variables considéré est supérieur à 2.

Usuellement, on les divise aussi en trois grandes catégories : analyses descriptives, comparatives et explicatives. Il s’agit de décrire l’opinion de la population interrogée, de comparer les résultats selon certaines caractéristiques des répondants, et enfin de comprendre les variations des réponses en fonction des facteurs explicatifs qui sont envisagés […].

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