Donner du sens aux réponses : comment les outils statistiques révèlent les grandes tendances d’une étude qualitative

Quand on parle d’étude qualitative, on pense souvent à des réponses ouvertes, des nuances, des opinions, des ressentis, des pages de tris croisés. Bref : à de la richesse… mais aussi à du désordre. Or, pour qu’une enquête produise de la valeur, encore faut-il organiser ce foisonnement, sans en aplatir la complexité.

Chez OKTOS, nous mobilisons des méthodes statistiques exploratoires – comme l’analyse en composantes principales (ACP), l’analyse des correspondances (ACF) – pour transformer un tableau de réponses en panorama lisible des grands profils qui permettent d’appréhender une problématique.

Un problème simple (en apparence)

Prenons notre étude dans laquelle 4 000 répondants s’expriment sur leur rapport aux réseaux sociaux, aux causes, aux formats de mobilisation…

Vous avez des variables partout : les usages, les générations, les causes soutenues, les actions réalisées, la fréquence d’exposition…

Le défi : y voir clair. Pas seulement savoir que « 38 % des 25–34 ans cliquent plus souvent sur une vidéo que sur un email ». Mais comprendre les logiques globales :

– Quels groupes de personnes se ressemblent dans leurs pratiques ?

– Quelles variables s’organisent ensemble ?

– Quels profils sont marginaux ou dominants dans l’espace des réponses ?

C’est ici que la statistique exploratoire intervient.

ACP, ACF, classes : un enchaînement logique

ACP (analyse en composantes principales)

– Elle permet de résumer une grande base de données en quelques axes interprétables.

– L’ACP, c’est comme regarder un nuage de points depuis le meilleur angle pour en deviner la forme.

– Elle est utile quand les variables sont quantitatives (par exemple : fréquence d’usage des réseaux sociaux).

ACF (analyse des correspondances)

– Elle est l’équivalent de l’ACP pour des données qualitatives (modalités, profils, opinions).

– Faire une ACP, c’est prendre de la hauteur pour observer un champ de données trop vaste vu du sol. On y distingue enfin les reliefs, les axes principaux, et les regroupements naturels.

– Elle est utile quand les variables sont nombreuses, et qu’on cherche à résumer l’information sans en perdre l’essentiel. L’ACP permet de dégager les grands axes qui structurent les comportements ou les profils.

Classification / clustering

A partir de ces analyses, on regroupe les individus selon leur proximité dans cet espace : ce sont les classes ou profils types construits et décrits avec des techniques de classification / clustering. Pour avoir une image : vous avez cartographié les étoiles… maintenant, vous dessinez les constellations.

Et à la fin, on peut naviguer avec un sextan (c’est nous 😉)

L’objectif n’est pas de faire de la technique pour la technique. C’est de pouvoir dire, par exemple :

 – Il existe 6 grands profils de rapport aux réseaux sociaux solidaires, chacun ayant ses codes, ses formats préférés, ses causes de prédilection.

– Telle classe rassemble surtout des jeunes urbains, très connectés mais peu enclins à donner – sauf en cas d’urgence.

– Telle autre regroupe des CSP+ de la génération X, sensibles à la crédibilité du message, qui passent à l’acte si la tonalité est juste.

Ces classes peuvent ensuite être croisées avec les typologies marketing d’OKTOS (OnomaPhases, ImmoPhases, SocioPhases), ou être utilisées pour construire un score, segmenter une base, tester des messages.

Utilisés et interprétés à bon escient, ces outils – ACP, ACF, classes –  permettent aux équipes marketing ou fundraising de :

– poser un cadre à la lecture des résultats,

– structurer la diversité des répondants sans la caricaturer,

– extraire des profils actionnables à partir d’un matériau hétérogène.

La donnée parle rarement d’elle-même, mais qu’avec les bons outils, on peut lire des choses utiles et ,parfois, surprenantes.

Des questions, des remarques ? Contactez-nous !

contact@oktos.fr

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