Un échantillon trop restreint
Pour tirer des conclusions exactes de votre étude, vous avez besoin d’un échantillon statistiquement significatif, c’est-à-dire un groupe suffisamment important pour que les résultats représentent les points de vue de votre population cible dans son ensemble sans aucun facteur de coïncidence.
Pour calculer la taille de votre échantillon, vous devez connaître la taille de la population du groupe que vous souhaitez étudier (par exemple, femmes du Royaume-Uni de 25 à 34 ans) et tenir compte d’une marge d’erreur (plus votre marge d’erreur est basse, plus précises seront vos résultats) et un niveau de confiance.
La taille de l’échantillon est ensuite déterminée en utilisant l’équation suivante :
Le score z est le nombre d’écarts-types d’une proportion et la moyenne et est une dérivée du niveau de confiance.
Les changements de dernière minute qui ruinent votre logique
Il est difficile d’éviter les changements de dernière minute dans votre étude. En effet, être capable de s’adapter et de faire des changements jusqu’à la date de lancement est un réel avantage pour la gestion de vos projets en interne.
Mais trop souvent, ces changements omettent l’étape cruciale de tester à nouveau l’enquête et, par conséquent, la logique de l’enquête peut être perturbée et affecter vos données.
Questions et erreurs d’échelle dans l’étude
Cela peut sembler basique, mais réfléchir aux questions et aux échelles de mesure est le fondement des bonnes données de votre étude. Veillez donc à suivre les bonnes pratiques pour rédiger les questions de votre enquête (EN) et évitez de poser des questions suggestives qui orienteraient les réponses dans un sens ou un autre et choisissez les bons types de questions.
Chaque question présente ses propres mesures et échelles les plus pertinentes, il est donc important de viser juste pour garantir la véracité de vos résultats. Assurez-vous que l’échelle est appropriée au résultat que vous recherchez. Par exemple si vous mesurez le NPS, vous aurez besoin d’une échelle segmentée de 1 à 10 et évitez tout biais d’ordre dans vos questions à choix multiples en faisant tourner les options de réponses.
Les enquêtes qui sont vraiment trop longues
Vous soumettez une enquête à votre panel et pensez que l’occasion est trop bonne pour ne pas recueillir quelques idées supplémentaires ? Cette approche n’est pas la plus pertinente, car plus vous ajoutez de questions ou essayez de faire d’une pierre deux coups en combinant deux projets en un et plus votre enquête sera longue… trop longue. En dehors des nombreux problèmes qu’une telle approche peut engendrer, vous risquez de constater une diminution des taux de réponse car les répondants se lassent et finissent par abandonner l’enquête avant la fin du questionnaire.
En résulte des dépenses supplémentaires, car vous devrez recruter plus de panélistes pour compenser la baisse des réponses. Dans une telle situation, l’étude perd également en qualité car les répondants lassés ne donnent généralement pas de réponses de très bonne qualité. Il est conseillé de ne pas dépasser 12 minutes de temps de réponse à une enquête. Passée cette limite, il est généralement constaté un pic d’abandon de vos répondants au beau milieu de votre enquête.
Des résultats trop difficiles à comprendre
Le succès de tout projet d’étude peut être mesuré en fonction de son impact sur l’entreprise, mais trop souvent, les résultats ou les études sont ignorés parce que les autres membres de l’entreprise ne les comprennent pas.
Assurez-vous de présenter les données à l’entreprise de manière à stimuler l’action et montrez aux personnes concernées exactement ce que les données disent et à quel point elles leur sont utiles. Présenter des exemples et modéliser l’impact d’un changement mis en place en fonction de vos résultats est le meilleur moyen de justifier de la pertinence d’une telle démarche. Par exemple, si vous
effectuez une étude visant à tester un ou des produits et que les consommateurs de votre groupe cible préfèrent la fonctionnalité X à la fonctionnalité Y, essayez de traduire cela en impact sur les ventes pour montrer réellement la valeur de l’étude aux personnes directement impactées par l’étude en question.
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