Les différentes méthodes d’analyse statistique à utiliser dans une étude de marché


Toute étude de marché doit être alimentée avec des données statistiques. En effet, qu’il s’agisse d’un projet de création d’entreprise, du lancement d’une nouvelle offre sur le marché ou bien d’une analyse concurrentielle, les études de marchés comportent obligatoirement des statistiques. Cependant, il existe tellement de types d’enquêtes pour étudier son environnement de marché que certaines entreprises peuvent rapidement se sentir dépassées par toutes ces méthodes et techniques analytiques. Alors quelles sont les méthodes d’analyses statistiques les plus populaires pour étudier son marché ? Quels sont leurs objectifs respectifs ? Et quelle est l’importance des statistiques dans ce type d’étude marketing ?

Les statistiques : indispensables pour étudier un marché

L’analyse statistique est incontournable lors de la réalisation d’une étude de marché. En effet, les statistiques servent à décrire et comprendre un phénomène mais aussi à expliquer l’évolution d’une donnée ou d’un fait. Or toute entreprise doit connaître son environnement de marché pour pouvoir mener une stratégie marketing et commerciale efficace.

Les analyses statistiques sont utilisées dans les études de marché pour pouvoir étudier :

  • un groupe d’individus, ses caractéristiques et son comportement global
  • une tendance, son évolution et son impact dans un environnement de marché donné
  • la concurrence sur un secteur d’activité et la répartition des parts de marché des concurrents
  • l’importance de chaque critère d’un produit ou service pour les clients potentiels
  • la relation entre différents facteurs économiques, marketing, commerciaux et publicitaires

La collecte de données statistiques doit absolument être intégrées à toute étude de marché pour obtenir des informations qualitatives et quantitatives. Ces données sont très utiles aux entreprises pour évaluer la rentabilité d’une nouvelle offre, vérifier la viabilité d’un projet ou estimer un chiffre d’affaires et une demande potentielle. Ainsi, grâce à l’analyse statistique du marché, les entreprises identifient les axes marketing et de communication stratégiques et le positionnement concurrentiel à adopter pour pérenniser une offre dans leur secteur d’activité.

Les différentes méthodes d’analyses statistiques pour réaliser une étude de marché

L’analyse de régression

L’analyse de régression est une méthode d’analyse statistique qui a pour objectif de modéliser les relations qui existent entre différentes variables dépendantes et indépendantes.

La régression linéaire, méthode d’analyse de régression la plus populaire, consiste à étudier l’évolution d’une variable dépendante en fonction des changements apportés à la variable indépendante.

Par exemple, une entreprise peut analyser la fréquentation d’un point de vente en nombre de personnes (variable dépendante) en fonction de l’importance du montant alloué à la publicité sur ce point de vente (variable indépendante). Les données obtenues sont présentées sous forme de graphique avec une courbe de régression qui montre l’évolution de la fréquentation du magasin en fonction des dépenses publicitaires.

Il est rare que les données soient véritablement proportionnelles. Cependant l’analyse de régression linéaire permet tout de même de visualiser l’impact d’un changement stratégique sur une variable et ainsi de prendre les meilleures décisions marketing.

L’analyse de régression est très utilisée pour étudier la performance du marketing digital. En étudiant le niveau des ventes issues de chaque canal digital (réseaux sociaux, e-mailing, bannières publicitaires) et les coûts alloués pour chacun de ces moyens, une entreprise peut aisément identifier le medium numérique qui représente le meilleur investissement et possède la meilleure rentabilité.

L’analyse de la variance (ANOVA)

La méthode statistique ANOVA (pour ANalysis Of VAriance) est généralement utilisée pour étudier un groupe d’individu et pour visualiser les différences qui existent en fonction des caractéristiques de chacun.

Par exemple, une entreprise peut employer la méthode analytique ANOVA pour visualiser si le Customer Effort Score varie en fonction de l’âge, du sexe ou de la catégorie socioprofessionnelle des répondants.

ANOVA est très utile pour segmenter ses cibles et adapter le marketing et la communication en fonction des caractéristiques de ces prospects et ses clients.

L’analyse conjointe

Les études de marché ont également pour objectif de déterminer et comprendre les choix et actions des individus lorsqu’ils sont face à une offre. L’analyse conjointe remplit ce rôle.

L’entreprise interroge des clients potentiels et leur soumet des compromis auxquels ils pourraient être confrontés dans la vie réelle. Grâce aux réponses des individus, la marque sait exactement quelle offre sera la plus pérenne sur le marché après son lancement.

Par exemple, une entreprise Hi-Tech souhaite lancer une nouvelle offre de smartphone. Elle a identifié trois combinaisons de produits possibles :

  1. un smartphone avec une capacité de stockage de 100 Go et un appareil photo HD affiché au prix de 900 €
  2. un smartphone avec une capacité de stockage de 50 Go et un appareil photo HD à un prix de 700 €
  3. un smartphone avec une capacité de stockage de 20G et un appareil photo non HD à un prix de 300 €
  4. L’entreprise soumet alors un questionnaire d’étude de marché à des individus représentatifs de sa cible pour comprendre les préférences des acheteurs :

    • Quelle capacité de stockage souhaiteriez-vous que votre nouveau smartphone possède ? (100 Go / 50 Go / 20 Go)
    • Quelle définition l’appareil photo de ce produit doit-il posséder ? (HD / non HD)
    • Quel prix seriez- vous prêt à payer pour acquérir un nouveau smartphone ? (300 euros / 700 euros / 900 euros)

    Il existe de nombreuses combinaisons de réponses possibles : 18 dans ce cas (3 capacités de stockage) x (2 types d’appareil photo) x (3 niveaux de prix). Une fois que les données de l’enquête sont recueillies, un logiciel d’analyse statistique mesure l’importance de chaque option dans la prise de décision des clients. Ainsi, à partir d’une analyse conjointe, le fabricant de smartphone peut découvrir qu’il y a une nette préférence pour la solution A, B ou C. Il sait grâce à l’analyse conjointe quelle offre répond à une réelle demande.

    Le test T

    Le test T, également appelé test de Student, a été inventé en 1908 par WS Gosset, employé chez Guinness à Dublin. Ce test statistique vise à comparer les moyennes de deux échantillons.

    Le test T est très utilisé pour perfectionner une stratégie marketing et commerciale puisqu’il permet de prendre des décisions stratégiques optimales. Par exemple, le taux de clics moyen sur les publicités des réseaux sociaux est-il différent selon que l’utilisateur soit un homme ou une femme ? Si la réponse est oui, l’entreprise sait qu’elle doit privilégier la cible « femme » ou « homme » pour ses publicités digitales.

    L’analyse par tableau croisé ou tableau de contingence

    L’utilisation de l’analyse par tableau croisé (ou tableau de contingence) s’est répandue dans le domaine des études de marché. En effet, cette méthode d’analyse quantitative des données permet de visualiser la relation et la dépendance entre des données quantitatives.

    Concrètement, cette méthode analytique sert à constater s’il exister un rapport direct entre différentes caractéristiques. Pour cela, il convient de créer un tableau à double entrée (pour voir la relation entre deux variables).

    Par exemple, pour voir s’il existe un rapport entre l’âge et la fréquence d’achat en ligne, il faut créer un tableau avec :

    • En colonne : la fréquence des achats en ligne (1 fois par semaine, 1 fois par mois, 1 fois par an)
    • En ligne : les tranches d’âge (20 à 35 ans, 36 à 50 ans, 51 à 65 ans, 66 ans ou plus)

    Les résultats de l’enquête sont entrés dans le tableau créé au préalable.

    Cette technique d’étude de marché permet elle aussi d’adapter son marketing et sa communication en fonction des relations observées entre les données et les variables.

    Effectuer des analyses statistiques d’étude de marché avec Qualtrics

    Qualtrics a développé un produit performant et efficace pour réaliser des analyses statistiques lors de son étude de marché : Stats iQ.

    Stats iQ, couplé au logiciel de sondage en ligne de Qualtrics, peut effectuer les tests statistiques les plus complexes en un clic. Ce programme peut également être employé en utilisant des données issues de sources externes (source INSEE par exemple).

    Grâce à Qualtrics, vous pouvez transformer vos données en idées. La prise de décision concernant le lancement de la production de vos nouveaux produits et services ou la définition de votre stratégie marketing digitale est grandement simplifiée. En utilisant Quatrics Research Core, vous assurez la rentabilité de vos projets et définissez le positionnement idéal pour votre offre.