Analyse quantitative : définition, méthodes et exemples pour mieux décider

Dans un monde où chaque décision compte, l’analyse quantitative est incontournable pour les entreprises souhaitant performer. Cette méthode permet de transformer des données brutes en véritables insights concrets et actionnables, afin de réaliser des décisions stratégiques.

Ainsi, que vous souhaitiez comprendre les comportements de vos clients, évaluer la performance de votre produit ou encore orienter vos actions marketing, cette approche rigoureuse, reprise dans notre article, vous apportera des réponses chiffrées et objectives et adaptées aux décisionnaires, afin de réduire les risques, maximiser le retour sur investissement, mais aussi vous donner un avantage concurrentiel qui sera décisif.

Vous souhaitez en savoir plus sur l’analyse quantitative ou vous faire aider ? Notre équipe d’experts Arquen est là pour vous.

Qu’est-ce qu’une analyse quantitative ?

Définition et objectifs

L’analyse quantitative est une méthode de recherche fondée sur des données chiffrées, ayant pour but de comprendre les comportements et attitudes de vos utilisateurs, ainsi que les performances de votre produit. Cette approche, dite systématique, permet la collecte et l’analyse de données mesurables à l’aide de techniques mathématiques et statistiques, permettant ainsi la transformation des observations en des résultats concrets sous forme de graphiques, nombres, tableaux et indicateurs.

Ce faisant, son objectif est simple : objectiver les résultats en s’appuyant sur des phénomènes observables, et non sur des opinions personnelles. Cela permet de réduire les biais, de renforcer la prise de décision avec des preuves tangibles, indépendamment de la nature des phénomènes observés, mais également de comparer les tendances de façon fiable.

Ainsi, la fiabilité des conclusions est assurée et les résultats obtenus sur l’échantillon représentatif peuvent être généralisés sur une population plus large, ce qui est crucial pour les investisseurs.

Quelles sont les domaines d’application ?

L’analyse quantitative peut être utilisée par exemple en marketing, où elle permet de mesurer la satisfaction client, mais également d’évaluer l’impact des campagnes publicitaires, et d’analyser les parts de marché. De plus, elle permet également, dans le domaine de la finance, à évaluer les risques, optimiser les portefeuilles d’investissement, mais également prévoir les possibles fluctuations. Et du côté de la recherche scientifique, l’étude quantitative permet de tester des hypothèses et valider des théories.

Mais ce n’est pas tout, puisque l’analyse quantitative peut également être utiliser dans le domaine de l’UX Design, où elle joue un rôle crucial dans la mesure des performances des interfaces ainsi que la validation des concepts. Enfin, la data science utilise ce type d’analyse afin d’identifier les patterns comportementaux et construire des modèles prédictifs.

En bref, comme vous pouvez le voir, cette approche peut s’adapter à n’importe quelle industrie, afin de transformer des volumes importants de données en insights actionnables.

Quelle est la différence avec l’analyse qualitative ?

La différence entre l’analyse quantitative et l’analyse qualitative, ce sont leur but, les questions auxquelles elles répondent. D’un côté, il y a l’analyse quantitative a pour but de mesurer et de quantifier, permettant de répondre à des questions telles que « combien ? », « à quelle fréquence ? », ou encore « dans quelle proportion ? ». Cela, en s’appuyant sur des données numériques ainsi que des échantillons de plus ou moins grande taille, afin de garantir la significativité statistique.

De l’autre, nous avons l’analyse qualitative qui, elle, comprend et explore les résultats, afin de répondre à des questions de l’ordre du « pourquoi ? » et du « comment ? », généralement grâce à des entretiens, focus group, d’observations ou encore de groupes de discussion, afin de capturer les motivations et nuances.

Ainsi, là où l’analyse quantitative apporte des données chiffrées, l’analyse qualitative fournit un contexte. Mais un point est à retenir : l’analyse quantitative et l’analyse qualitative sont donc complémentaires.

Pourquoi recourir à l’analyse quantitative ?

L’utilisation de l’analyse quantitative aide à comprendre les comportements des utilisateurs en identifiant des segments distincts d’utilisateurs. Elle permet de mesurer les performances marketing en évaluant l’impact des campagnes et le retour sur investissement. Cela permet ainsi aux entreprises d’évaluer la satisfaction client de manière objective, tout en quantifiant les niveaux de fidélisation.

Ainsi, sa valeur stratégique réside dans ses nombreux avantages. D’un côté, la fiabilité des résultats permet de prendre des décisions éclairées, sans avoir à se fier uniquement à l’intuition. De plus, la réduction des risques est possible grâce à la validation statistique avant d’investir des ressources importantes. Enfin, l’amélioration continue se réalise en mesurant l’efficacité des actions et en ajustant les stratégies.

Des cas concrets mettent en avant ces valeurs, notamment le test produit, qui valide l’acceptabilité d’une offre avant son lancement ou l’étude de parts de marché, qui identifie le positionnement concurrentiel. Et il ne faut pas oublier la mesure d’impact d’une stratégie digitale, qui quantifie avec précision les résultats du trafic web aux conversions.

Enfin, nous pouvons noter que selon des études, 78% des entreprises utilisant des méthodes quantitatives constatent une amélioration significative de leur performance, et 75% observent une meilleure prise de décision.

Les grandes étapes d’une étude quantitative

1. Définir les objectifs et hypothèses

La première étape d’une étude quantitative, c’est la définition des objectifs, ainsi que la formulation d’hypothèses. En effet, vous devez tout d’abord définir les variables à mesurer, que ce soit l’âge, les revenus ou encore la satisfaction. Ensuite, formulez des hypothèses spécifiques et vérifiables, telles que « Les jeunes consommateurs préfèrent le mobile » ou « L’ajout de frais de port gratuit incite à l’achat », que vous pourrez aisément vérifier grâce aux données chiffrées.

2. Choisir la méthode et les outils de collecte

Une fois vos objectifs et hypothèses sur papier, vous devrez choisir la méthode ainsi que les logiciels de collecte. 

Pour cela, il faut tout d’abord savoir qu’il existe plusieurs types d’enquêtes, à savoir :

• Les sondages, qui permettent d’obtenir une image instantanée de la situation, nécessitant un fort volume pour avoir une confiance statistique valide.

• Les questionnaires, qui collectent des réponses standardisées, si ils respecente certaines échelles UX.

• Les études statistiques, qui analysent les actions des utilisateurs de manière comportementale, et non déclarative.

• Les études longitudinales, qui observent les changements et l’évolution du comportement des utilisateurs au cours d’une période prolongée.

Ensuite, les méthodes d’échatillonnage vont permettre de déterminer la qualité des résultats. Par exemple, un échantillonnage aléatoire permet de donner une chance égale à chaque utilisateur, tandis qu’un échantillonnage stratifié divise la population en sous-groupes homogènes. Et il ne faut pas oublier l’échatillonage par quotas, qui reproduit les proportions de caractéristiques clés.

Enfin, pour chaque méthode et type d’enquête, il est important de choisir le bon outil. Nous vous conseillons quelques applications populaires, tels que SurveyMonkey, Google Forms, QuestionPro ou encore Typeform, qui vous permettront de recueillir des retours de qualité, sans encombre.

3. Collecter et nettoyer les données

Au cours de cette étape, la cohérence des réponses va être vérifiée, tandis que les valeurs aberrantes, les données manquantes et les doublons, qui constituent des risques de biais, seront supprimées.

Pour la webanalyse, c’est le plan de taggage qui doit être vérifié comme fiable.

4. Analyser les données et interpréter les résultats

Après collecte des données, ces dernières sont analysées à l’aide de statistiques descriptives, afin de les résumer en informations clés, à savoir :

• La moyenne : calcul de la valeur centrale des données.

• L’écart-type : mesure de la dispersion des valeurs autour de la moyenne

• La variance : quantification de la variabilité de manière précise, afin d’évaluer l’homogénéité des données.

Au-delà de ces données, des techniques avancées peuvent être utilisées, révélant ainsi des relations plus complexes, comme c’est le cas de :

• La régression linéaire : modélisation du liens entre les variables afin d’effectuer des projections.

• La corrélation : mesure de l’intensité de la relation entre deux variables.

• L’ANOVA : comparaison des moyennes de plusieurs groupes afin de trouver les différences significatives entre les segments.

Le but de cette analyse ? Transformer les résultats obtenus en insights exploitables. Ainsi, les chiffres doivent être contextualisés et reliés aux objectifs. Par exemple, un taux de satisfaction de 68% devient actionnable quand on identifie les leviers d’amélioration pour atteindre 75%.

Pour ce faire, il existe des outils et logiciels que nous vous conseillons, tels que Excel pour les traitements de données basiques, SPSS pour les analyses statistiques avancées, R et Python pour plus de flexibilité, et SAS pour les entreprises exigeantes.

5. Présenter les conclusions

Enfin, la dernière étape consiste à restituer les résultats de l’analyse à l’aide de graphiques et tableaux clairs. Ainsi, nous vous conseillons d’utiliser le storytelling visuel afin de connecter les données à des recommandations et actions concrètes, afin de faciliter la prise de décision.

Les 5 étapes d’une analyse quantitative réussie

• Définir des objectifs SMART (spécifique, mesurable, atteignable, réaliste, temporel) et formuler des hypothèses testables

• Sélectionner la méthode de collecte et constituer un échantillon représentatif

• Collecter les données et effectuer un nettoyage rigoureux

• Appliquer les méthodes de stats appropriées et interpréter les résultats

• Présenter les conclusions de manière claire avec visualisations et recommandations

Les principales méthodes et techniques d’analyse quantitative

En analyse quantitative, plusieurs méthodes et techniques peuvent être utilisées, et notamment celles qui suivent.

Statistiques descriptives

Les statistiques descriptives forment la base. Il s’agit de données telles que la moyenne, qui représente la valeur centrale, la médiane, qui divise l’échantillon en deux parties égales, ainsi que l’écart-type, qui indique la dispersion des données. Pour faire simple : ces paramètres résument des ensembles volumineux en quelques indicateurs clés.

Tests d’hypothèses

Les tests d’hypothèses déterminent si les différences observées sont statistiquement significatives. Ainsi, le test t compare les moyennes de deux groupes, tandis que le test du chi-deux (χ²) évalue l’association entre les variables catégorielles.

Régression linéaire

La régression linéaire modélise la relation entre variables sous forme d’équation mathématique, permettant des prédictions. Ce coefficient de corrélation (r) varie entre -1 et 1 : proche de 1 indique une forte corrélation positive, proche de -1 une corrélation négative et proche de 0 une absence de corrélation.

Analyse factorielle et ACP 

L’analyse factorielle et l’ACP (analyse en composantes principales) réduisent la dimensionnalité en identifiant les variables sous-jacentes expliquant le plus de variance. Ces deux techniques sont utiles afin d’identifier les facteurs les plus influents.

Programmation linaire et data mining

La programmation linéaire et le data mining permettent l’analyse prédictive et la segmentation, en sachant que les algorithmes de clustering regroupent les individus similaires. Ainsi, les modèles prédictifs anticipent les comportements futurs comme la probabilité de churn ou les prévisions de ventes.

Exemples d’applications concrètes en marketing et décision stratégique

Voici quelques exemples d’applications d’analyses quantitatives rencontrées chez arquen : 

• E-commerce 

  • Lors d’audits UX & webanalytics, nous analysons tous les principaux segments utilisateur, afin de déterminer leurs performances de sur-conversion et de sous-conversion.

  • En réalisant des études statistiques, nous arrivons toujours à identifier des segments qui ne se comportent pas comme les chiffres marché que nous constatons habituellement.

  • Par exemple, en général les utilisateurs réalisant une recherche convertissent entre 2x et 5x plus que la moyenne de conversion du site. Si c’est inférieur, c’est probablement que la recherche n’est pas assez bien faite, ou bien que les résultats sont déceptifs.

  • De plus, parfois certains comportements d’achat comme la récurrence d’usage du site, nous permettent de déceler des opportunités sur les utilisateurs revenant régulièrement

• Prédiction de performances

  • Lors d’une démarche CRO, nous allons parfois calculer des projections statistiques sur le gain généré par une variation gagnante sur une année complète, cela permet de définir une mesure d’impact très tangible pour les décideurs.

• Mesure de satisfaction : 

  • Les mesures de NPS (net promoter score) en continu sont un bon outil marketing et data pour piloter la satisfaction client.
  • Nous apprécions mener ce type d’étude avant et après une refonte, pour s’assurer de l’amélioration de la performance utilisateur.

• Optimisation produit :

  • L’analyse de retours utilisateurs et de données client nous permet systématiquement d’améliorer les performances des produits digitaux pour lesquels nous travaillons.

  • Par exemple, en analysant les taux de clics sur chaque élément d’une barre de navigation, que ce soit sur un logiciel, un site web, ou une application, permet d’identifier les éléments qui génèrent de l’appétence utilisateur et ceux qui n’en génèrent pas. 
  • Ainsi, il est plus simple de faire des regroupements d’éléments peu utilisés, afin de simplifier la barre de naviagtion

Outils et logiciels d’analyse quantitative : comment faire le bon choix ?

Pour les débutants, Excel et Google Sheets offrent une entrée accessible, avec une lecture facilité des statistiques descriptives de base, des graphiques, ainsi que des calculs simples. De plus, leur interface familière les rend idéaux pour des analyses exploratoires.

Du côté des utilisateurs intermédiaires, SPSS pour l’analyse statistique avancée, Minitab pour le contrôle qualité et Six Sigma ou encore QuestionPro pour la collecte et les analyses intégrées, sont des incontournables.

Enfin, les professionnels avancés privilégient R et Python, pour leur flexibilité et leur écosystème de packages. R excelle dans les analyses complexes et les visualisations scientifiques, tandis que Python intègre l’analyse dans des pipelines de data science. Enfin, SAS reste la référence des grandes organisations pour sa robustesse.

Les limites et risques de l’analyse quantitative

L’analyse quantitative comporte des risques. Par exemple, un échantillon trop restreint ou non représentatif fausse les résultats, tout comme une mauvaise formulation des questions ou des données manquantes.

De plus, seule, elle ne permet pas de saisir les raisons ou motivations derrière les chiffres, et c’est pourquoi il est essentiel de la compléter par des approches dites qualitatives.

Enfin, il faut rester vigilant sur l’interprétation des résultats : corrélation n’implique pas causalité et il est crucial de ne pas surinterpréter les chiffres au-delà de leur portée réelle.

Comment tirer parti de l’analyse quantitative pour de meilleures décisions ?

L’analyse quantitative offre une objectivité inégalée, avec des mesures précises ainsi que des indicateurs fiables. En y ajoutant l’analyse qualitative, on enrichit ainsi la compréhension des motivations et attentes, tout en développant certaines compétences analytiques, garantissant alors une vision complète des utilisateurs. C’est cette combinaison qui permet d’optimiser chaque action marketing et produit grâce à des insights à la fois chiffrés et contextuels.

Notez également qu’instaurer une culture data-driven assure une amélioration continue, une meilleure collaboration et une agilité stratégique durable.

Vous souhaitez réaliser une analyse quantitative pour votre produit avant de le lancer ? Arquen, spécialiste de l’audit UX, est là pour vous ! Notre équipe d’experts saura vous épauler au cours de votre analyse quantitative, mais également dans la présentation de l’analyse avec des méthodes qualitatives.