Méthodes de collecte de données

L’analyse des données peut prendre différentes formes. La méthode que vous choisissez dépend du sujet de votre recherche.

Les méthodes quantitatives, enquêtes, repérages à grande échelle et hiérarchisation, répondent à la question “Combien ?” Mais ces méthodes peuvent laisser la question “Pourquoi ?” sans réponse. C’est là que les méthodes de collecte de données qualitatives entrent en jeu.

Comprendre le concept de collecte de données qualitative

La collecte de données qualitative examine plusieurs facteurs pour fournir une compréhension approfondie des données brutes. Alors que les méthodes qualitatives impliquent la collecte, l’analyse et la gestion des données, au lieu de compter les réponses ou d’enregistrer des données numériques, cette méthode vise à évaluer des facteurs tels que les pensées et les sentiments des participants à la recherche. Les méthodes de collecte de données qualitatives vont au-delà de l’enregistrement d’événements pour créer un contexte.

Avec cette vue améliorée, les chercheurs peuvent :

• Décrire l’environnement. Comprendre où les observations ont lieu peut ajouter du sens aux nombres enregistrés.
• Identifier les personnes impliquées dans l’étude. Si la recherche est limitée à un groupe particulier de personnes, que ce soit intentionnellement ou en fonction de données démographiques ou d’autres facteurs, ces informations peuvent donner du sens aux résultats.
• Décrire le contenu de l’étude. Parfois, les activités spécifiques impliquées dans la recherche et la manière dont les messages liés à l’étude ont été reçus peuvent éclairer des faits en lien avec l’étude.
• Interagir avec les participants à l’étude. Les interactions entre les répondants et le personnel chargé de la recherche peuvent fournir des informations précieuses sur les résultats.
• Prendre conscience des facteurs externes. Des événements imprévus peuvent affecter les résultats de la recherche. Les méthodes de collecte de données qualitatives permettent aux chercheurs d’identifier ces événements et de les intégrer dans leur récit de résultats, ce qui est presque impossible à faire avec une simple approche quantitative.

Méthodes de recherches qualitatives

Il existe trois méthodes de collecte de données qualitatives couramment utilisées : ethnographique, théorique et phénoménologique.

L’approche ethnographique vient de l’anthropologie, l’étude des sociétés et cultures humaines. L’ethnographie cherche à comprendre comment les gens vivent leur vie. Grâce à cette méthode, les chercheurs s’éloignent des questions spécifiques et pratiques que les chercheurs de marché traditionnels utilisent et observent plutôt les participants de manière non dirigée. Cette approche vise à révéler les comportements du point de vue d’un sujet plutôt que du point de vue des chercheurs.

L’ethnographie aide à remplir les blancs lorsqu’un participant peut ne pas être en mesure d’exprimer ses désirs ou les raisons de ses décisions ou comportements. Au lieu ou en plus de demander pourquoi un participant agit d’une certaine manière, les chercheurs utilisent l’observation pour comprendre le pourquoi de ces désirs, décisions ou comportements.

L’approche théorique est née lorsque les chercheurs en sociologie ont cherché à donner un niveau de légitimité à la recherche qualitative – pour la fonder sur la réalité plutôt que sur des hypothèses. Avant cette méthode, l’analyse des données qualitatives était en fait effectuée avant la collecte de toute donnée quantitative, de sorte qu’elle était déconnectée du processus de collecte et d’analyse.

L’approche théorique utilise les méthodes suivantes :

• L’observation des participants : les chercheurs s’imprègnent de la vie quotidienne des sujets. Un autre terme pour cela est “travail de terrain”.
• Les entretiens : ils peuvent présenter différents formats en termes de formalité, des discussions informelles aux entretiens structurés.
• La collecte de documents et d’artefacts : l’approche théorique ne se limite pas à l’observation et aux entretiens. Les chercheurs peuvent en apprendre davantage sur un groupe de personnes en regardant les matériaux utilisés par le groupe. Par exemple, les lois d’une communauté locale peuvent éclairer les opinions et donner une image plus claire des sentiments des résidents.

Parfois, la vraie personnalité d’une personne n’apparaît que si elle est réellement mise à l’épreuve. C’est là que l’approche phénoménologique décrit comment les gens vivent certains événements ou rencontres uniques. Cette méthode mesure les réactions à des événements qui sont en dehors de la norme, il est donc essentiel de comprendre le tableau dans son ensemble, pas seulement les faits et les chiffres.

Un exemple d’approche phénoménologique peut être trouvé dans l’étude des expériences d’individus impliqués dans une catastrophe naturelle. Pour analyser les données d’un tel événement, le chercheur doit se familiariser avec les données, centrer l’analyse sur le sujet, la période ou d’autres facteurs; et catégoriser les données.

Réaliser ces tâches donne au chercheur un cadre pour comprendre comment la catastrophe naturelle affecte les gens. Associées, la compréhension, la concentration et l’organisation aident les chercheurs à identifier des modèles, à établir des liens, à interpréter les données et à expliquer les résultats.

Chacune de ces méthodes de collecte de données qualitative éclaire les facteurs qui peuvent être cachés dans une simple analyse de données. Les données qualitatives sont un moyen d’ajouter du contexte et de la réalité aux chiffres bruts. Souvent, les chercheurs trouvent une valeur dans une approche hybride, où les méthodes de collecte de données qualitatives sont utilisées parallèlement aux méthodes quantitatives.

Les spécialistes du marketing, les scientifiques et les universitaires, entre autres, peuvent commencer une étude avec une hypothèse prédéterminée, mais leur recherche commence souvent par la collecte de données.

Au départ, les données collectées ne sont pas structurées. Divers faits et chiffres peuvent ou non avoir un contexte. Le travail d’un chercheur est de donner un sens à ces données, et le choix de la méthode de collecte des données est souvent essentiel.

Utiliser les données pour déterminer des valeurs

L’une des méthodes les plus utilisées pour collecter des informations à des fins de recherche est la collecte de données quantitatives. L’analyse quantitative concerne l’évaluation d’un résultat numérique. Un exemple classique de cette méthode est l’enquête, laquelle pose des questions pour recueillir des réponses qui mettent en lumière les tendances, les préférences, les actions, les opinions et tout autre élément qui peut être quantifié.

Les méthodes de collecte de données quantitatives sont populaires car elles sont relativement simples à exploiter. À l’aide de ces méthodes, les chercheurs posent des questions pour recueillir des ensembles de faits et de chiffres. Les données quantitatives sont mesurables et exprimées sous forme de chiffres.

Bien que cela semble être un concept assez simple, comme de nombreux aspects de la recherche, il existe diverses approches de la collecte de données quantitatives qui dépendent de la recherche particulière menée.

Différentes approches de recherche quantitative

Les chercheurs utilisent quatre modèles de recherche quantitative primaire différents : descriptif, corrélationnel, expérimental et quasi-expérimental.

La recherche descriptive explique l’état actuel d’une variable à l’aide de la collecte de données d’observation. Souvent, le chercheur commence sans hypothèse et laisse les données guider la direction de l’étude.

Un exemple simple de recherche descriptive quantitative est une étude qui recueille et compile des résultats de tests. La recherche descriptive utilise fréquemment des graphiques et des tableaux pour illustrer les résultats.

Si une approche descriptive est souvent quantitative, elle peut être qualitative. La collecte de données descriptives pose des questions telles que «Qu’est-ce que X ?»

La recherche corrélationnelle cherche à collecter des données qui montrent les relations entre différentes occurrences. Une corrélation positive est celle dans laquelle deux variables augmentent ou diminuent en même temps. Une corrélation négative se produit lorsqu’une augmentation d’une variable signifie une diminution d’une autre.

Il existe également un résultat de corrélation nul, dans lequel la relation entre deux variables est insignifiante. La corrélation aide à faire des prédictions basées sur des relations historiques et à déterminer la validité et la fiabilité d’une étude.

Un exemple de données corrélationnelles serait de savoir comment la taille d’une personne est souvent corrélée à son poids – plus elle est grande, plus elle est généralement lourde. C’est une corrélation positive.

La recherche expérimentale, également appelée “expérimentation véritable”, utilise la méthode scientifique pour déterminer la relation de cause à effet entre les variables. Cette méthode utilise des contrôles pour tous les facteurs cruciaux qui pourraient potentiellement affecter les phénomènes d’intérêt. En utilisant la méthode expérimentale, les chercheurs attribuent au hasard les participants à une expérience au groupe témoin ou au groupe de traitement.

La recherche quasi-expérimentale, également appelée “causale-comparative”, est similaire à la recherche expérimentale. Comme il est souvent impossible ou peu pratique de contrôler tous les facteurs impliqués, les méthodes quasi-expérimentales ne contrôlent pas certains facteurs, mais exploitent autrement la méthode scientifique pour établir une relation de cause à effet.

Dans ces deux types d’études, des variables indépendantes sont manipulées. Mais les méthodes expérimentales de collecte de données utilisent l’assignation et l’échantillonnage aléatoires, tandis que les méthodes quasi expérimentales ne randomisent pas soit l’assignation, soit l’échantillonnage, soit les deux.

Les méthodes expérimentales sont connues pour produire des résultats qui sont à la fois validés en interne et en externe, ce qui signifie que l’étude est bien menée et/ou bien structurée (validité interne) et que les résultats sont applicables au monde réel (validité externe). Les méthodes quasi-expérimentales, en revanche, produisent des résultats de validité interne discutable.

De l’application pratique des méthodes quantitatives

Les chercheurs peuvent mettre en œuvre différents types de collecte de données quantitatives de différentes manières sans recourir à des expériences.

Les enquêtes quantitatives permettent aux chercheurs de poser des questions fermées tout en fournissant les réponses possibles. Cette méthode est plus simple pour les répondants, car ils choisissent simplement dans une liste de réponses. C’est une solution idéale pour les études à plus grande échelle qui pourraient devenir lourdes avec le type de questions ouvertes souvent associées aux enquêtes qualitatives.

Les questions et réponses étant standardisées, les chercheurs peuvent utiliser les résultats pour faire des généralisations. Les questions fermées, cependant, peuvent être limitatives. Un répondant peut ne pas voir la réponse qui lui correspond dans les choix donnés.

Les entretiens quantitatifs sont généralement menés en face à face, par téléphone ou via Internet. Ils permettent aux chercheurs non seulement de collecter des informations, mais également d’adapter les questions au public sur place. Cela peut aider à ajouter un “pourquoi” au “combien” collecté par des moyens quantifiables.

Dans la mesure où la plupart des recherches impliquent de collecter des données, on trouve plusieurs méthodes de collecte directe ou primaire de données, notamment des enquêtes, des questionnaires, des observations directes et des groupes de discussion.

Bien que la collecte de données primaire soit considérée comme la méthode de collecte de données la plus fiable et la plus authentique, il existe plusieurs cas où les méthodes de collecte de données secondaires peuvent apporter une valeur.

Understanding secondary data collection

Qu’est-ce que la collecte de données secondaires et pourquoi un chercheur l’employait-il en plus des données primaires ? Considérez les données secondaires comme des données de seconde main. C’est la recherche d’un autre, la banque de connaissances originale d’une autre personne.

Les données secondaires peuvent ajouter des informations à un projet de recherche, et l’utilisation de données secondaires est plus efficace et moins coûteuse que la collecte de données primaires. Alors, comment la recherche de quelqu’un d’autre peut-elle être utile à votre étude indépendante ? Répondre à cette question implique de comprendre comment de nombreuses recherches sont initiées aujourd’hui.

Le rôle du gouvernement dans la recherche statistique

Pour diverses raisons, de nombreuses organisations gouvernementales collectent des informations démographiques et autres sur les personnes. Les gouvernements collectent des données par divers moyens, parfois dans le cadre d’autres activités. Le recensement est un excellent exemple de collecte de données primaires gouvernementales qui sont précieuses et qui peuvent être utilisées comme données secondaires dans d’autres études de recherche.

Plusieurs organisations gouvernementales et à but non lucratif se spécialisent dans la collecte de données pour alimenter les efforts d’autres chercheurs.

La recherche à partir de sources publiques est généralement gratuite.

Par exemple, les sources publiques dépendent de l’ U.S. Census Bureau incluent :

• Le State and Metropolitan Area Data Book
• Le Statistical Abstract of the United States
• Le U.S. Industry and Trade Outlook
• Le U.S. Government Printing Office
• La Small Business Administration
• Les Local chambers of commerce
• Les County governments

Autres sources de données secondaires :

Si les gouvernements sont des sources d’informations utiles, ils ne sont pas les seuls fournisseurs de données secondaires. Les sources commerciales incluent les associations de recherche et associations commerciales, telles que les banques, les sociétés cotées en bourse, etc.

Les établissements d’enseignement sont également des sources fiables de données secondaires. De nombreux collèges et universités ont des bras de recherche dédiés qui exploitent les données à des fins éducatives. Ces données peuvent souvent aider d’autres personnes dans des études indépendantes.

La valeur des données secondaires

Les données secondaires ne se limitent pas au fait qu’elles sont moins chères que les données primaires ; cependant, leur faible coût est l’une des principales raisons pour lesquelles ces données sont utilisées. Si les informations dont vous avez besoin sont déjà disponibles, il est simplement logique de les utiliser plutôt que de les reproduire.

Il arrive qu’un objectif lié à une recherche particulière ne requiert pas le recours aux données primaires. Vous devez d’abord déterminer si vos questions de recherche ont déjà été posées et quelles réponses existent. Si tel est le cas, vous pouvez consacrer votre budget de collecte de données à développer ce qui a déjà été déterminé dans le cadre d’autres projets indépendants.

Le coût de la collecte des données primaires peut être considérable. Et si recourir à des données secondaires coûte moins cher, cela permet également de gagner du temps. Le temps a sa propre valeur dans la recherche, ce qui permet de mettre davantage l’accent sur l’étude des résultats.

En fin de compte, l’utilisation de données secondaires permet d’économiser du temps et de l’argent, ce qui permet de générer une étude plus approfondie du sujet. Combinées à la recherche primaire, les données secondaires peuvent aider les chercheurs à mieux comprendre leurs sujets et à préparer et organiser plus efficacement les résultats.

1. Entretiens

Si vous demandez à quelqu’un qui ne connaît absolument rien à la collecte et à l’analyse de données ; comment recueillir au mieux les informations concernant les gens, la réponse la plus courante serait probablement de pratiquer des entretiens.

Tout le monde peut proposer une liste de questions, mais la clé d’un entretien efficace est de savoir quoi demander. L’efficacité des entretiens est cruciale car, de toutes les méthodes de collecte de données primaires, les entretiens en personne peuvent être les plus coûteux.

Il existe des solutions pour limiter le coût des entretiens, comme les mener par téléphone ou via une interface de chat web. Mais parfois, une entrevue en personne peut en valoir le coût, car l’intervieweur peut personnaliser les questions au fur et à mesure que la personne y répond. Les entretiens permettent également de poser des questions ouvertes. Par rapport aux autres méthodes de collecte de données primaires, telles que les enquêtes, les entretiens sont plus personnalisables et réactifs.

2. Observation

L’observation consiste à collecter des informations sans poser de questions. Cette méthode est plus subjective, car elle oblige le chercheur, ou l’observateur, à ajouter son jugement aux données. Mais dans certaines circonstances, le risque de biais est minime.

Par exemple, si une étude porte sur le nombre de personnes dans un restaurant à un moment donné, à moins que l’observateur ne compte de manière incorrecte, les données devraient être raisonnablement fiables. Les variables qui obligent l’observateur à faire des distinctions, telles que l’âge moyen estimé des personnes allant dans un restaurant donné au cours d’une période donnée, peuvent par contre introduire des problèmes potentiels.

En général, l’observation peut déterminer la dynamique d’une situation, qui ne peut généralement pas être mesurée par d’autres techniques de collecte de données. L’observation peut également être combinée avec des informations supplémentaires, telles que la vidéo.

3. Documents et enregistrements

Il est parfois possible de collecter une quantité considérable de données sans rien demander à personne. La recherche basée sur des documents et des enregistrements utilise des données existantes pour réaliser son étude. Les registres de présence, les procès-verbaux des réunions et les rapports financiers ne sont que quelques exemples de documents et enregistrements exploitables dans ce type de recherche.

L’utilisation de documents et d’enregistrements peut être une méthode efficace et peu coûteuse, car vous utilisez principalement des recherches déjà terminées. Cependant, dans la mesure où le chercheur a moins de contrôle sur les résultats, les documents et les enregistrements peuvent être une source incomplète ou biaisée.

4. Groupes de discussion

Mélange d’entretiens, de sondages et d’observations, le recours à un groupe de discussion est une méthode de collecte de données qui implique de réunir plusieurs personnes qui ont quelque chose en commun. Le but d’un groupe de discussion est d’ajouter un élément collectif à la collecte de données individuelles.

Une étude de groupe de discussion peut demander aux participants de regarder une présentation, par exemple, puis de discuter du contenu avant de répondre à une enquête ou à des questions de type entretien.
Les groupes de discussion utilisent souvent des questions ouvertes telles que “Qu’avez-vous pensé de la présentation ?” ou “Qu’est-ce qui vous plaît le plus dans le produit ?” Le modérateur du groupe de discussion peut demander au groupe de réfléchir à l’expérience partagée, plutôt que d’avancer vers le futur.

Les questions ouvertes ancrent la recherche dans un état d’esprit particulier, éliminant les interférences externes.

5. Histoires orales

À première vue, une histoire orale peut ressembler à un entretien. Les deux méthodes de collecte de données impliquent de poser des questions. Mais une histoire orale est plus précisément définie comme l’enregistrement, la préservation et l’interprétation d’informations historiques basées sur les opinions et les expériences personnelles des personnes impliquées dans les événements.

Contrairement aux entretiens et aux enquêtes, les histoires orales sont liées à un seul phénomène. Par exemple, un chercheur peut être intéressé à étudier l’effet d’une inondation sur une communauté. Une histoire orale peut éclairer exactement ce qui s’est passé. C’est une approche holistique de l’évaluation qui utilise diverses techniques.

Comme lors des entretiens, le chercheur peut devenir une variable confondante. Une variable confondante est une variable supplémentaire non intentionnelle qui peut fausser vos résultats en introduisant un biais et en suggérant une corrélation là où il n’y en a pas.

Un exemple classique de ce phénomène est la corrélation que l’on pourrait faire entre les taux d’occurrence de meurtres et les ventes de crème glacée. Les deux chiffres ont, à un moment ou à un autre, augmenté de manière simultanée. Une conclusion non scientifique pourrait donc être que plus les gens achètent de la crème glacée, plus il y a de meurtres. Cependant, il existe une troisième possibilité lorsqu’une une variable supplémentaire affecte ces deux occurrences. Dans le cas de la crème glacée et du meurtre, l’autre variable est la météo. Un temps chaud, par exemple, représente une variable confondante pour cette corrélation entre augmentation des taux de meurtres et les ventes de crème glacée.

6. Questionnaires et enquêtes

Des questionnaires et des enquêtes peuvent être utilisés pour poser des questions appelant des réponses fermées.

Les données recueillies à partir de questionnaires et d’enquêtes peuvent être analysées de différentes manières. Vous pouvez attribuer des valeurs numériques aux données pour accélérer l’analyse. Cela peut être utile si vous collectez une grande quantité de données auprès d’une large population.

Pour être significatifs, les enquêtes et les questionnaires doivent être soigneusement planifiés. Contrairement à un entretien, où un chercheur peut réagir à l’orientation des réponses d’un répondant, un questionnaire mal conçu ne mènera l’étude nulle part rapidement. Si les enquêtes coûtent souvent moins chères que les entretiens, elles ne seront pas utiles si elles ne sont pas exploitées correctement.

Les enquêtes peuvent être menées sous forme d’entretiens, mais dans la plupart des cas, il est logique de mener des enquêtes à l’aide de formulaires.

Les formulaires en ligne sont un moyen moderne et efficace de mener des enquêtes. Contrairement aux sondages écrits, qui sont statiques, les questions présentées dans les formulaires en ligne peuvent changer en fonction de la façon dont une personne y répond. Par exemple, si vous utilisez Jotform pour créer vos formulaires, lorsqu’une personne répond non à une question sur les allergies, elle n’aura pas à faire défiler toutes les questions de suivi relatives à des allergies spécifiques. Au lieu de cela, la personne pourra passer immédiatement à une question sur un sujet différent.

La création de formulaires modernes met également l’accent sur la collecte de données mobiles, de sorte que les formulaires peuvent facilement être consultés et remplis sur des appareils mobiles.Le règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne doit être pris en considération lors de la collecte de données par voie électronique dans l’UE. Ce règlement nouvellement promulgué protège la vie privée des résidents et des citoyens de l’UE et peut entraîner des amendes coûteuses en cas de non-respect. Si vous souhaitez en savoir plus sur la façon de vous assurer que vos formulaires sont conformes au RGPD, vous trouverez chez Jotform toutes les informations dont vous avez besoin.

Imaginez que votre entreprise dessert une population importante. Peut-être que vous avez une liste de clients importante (ce que la plupart des entreprises aimeraient), ou vous essayez d’obtenir des informations sur un grand groupe, comme les résidents d’une grande ville. Dans la plupart des cas, il est impossible d’essayer d’atteindre chaque membre de cette population.

L’échantillonnage est le processus d’identification d’un sous-ensemble d’une population représentative de l’ensemble. Cela peut être un processus délicat, car les populations sont souvent diverses. Cependant, certaines méthodes statistiques peuvent garantir qu’un petit sous-ensemble de la communauté représente avec précision l’ensemble du groupe.

Il existe cinq méthodes d’échantillonnage généralement utilisées. Vous trouverez ci-dessous un aperçu de ces méthodes, des avantages et des inconvénients de chacune, et comment elles peuvent être mises en œuvre dans votre recherche.

Échantillonnage aléatoire

Comme son nom l’indique, l’échantillonnage aléatoire consiste à choisir des répondants au hasard, comme si vous les sortiez d’un chapeau. Bien que le caractère aléatoire puisse sembler non scientifique, cette méthode peut être utile en recherche et, en fait, est la méthode préférée d’échantillonnage, car un échantillon vraiment aléatoire élimine les éléments qui peuvent affecter négativement la validité d’une étude.

L’aléatoire nécessite une certaine planification. Par exemple, choisir au hasard des piétons sur Times Square à Manhattan un samedi après-midi donnera au chercheur un échantillon de touristes raisonnablement diversifié. Ce ne serait cependant pas un excellent moyen de tester les New-Yorkais natifs qui évitent souvent la région, en particulier le week-end.

Les listes générées par ordinateur donnent souvent des listes vraiment aléatoires.

Échantillonnage systématique

Plus simple à exploiter que l’échantillonnage aléatoire, l’échantillonnage systématique suit un ensemble de règles pour créer une régularité dans l’échantillonnage. Par exemple, réaliser un entretien avec un client sur dix. Tant que vous maintiendrez de la rigueur dans le système de comptage, vous saurez qu’il y a un certain ordre dans le processus.

L’échantillonnage systématique conserve certains des avantages du caractère aléatoire, mais il peut être trop rigide dans les cas où, par exemple, le chercheur sait que le système de comptage entraînera des données qui faussent d’une manière ou d’une autre – par exemple, si l’on réalise un entretien avec un client sur dix et qu’une personne sur dix finit par être une femme de la même tranche d’âge.

Échantillonnage de commodité

C’est la méthode d’échantillonnage la plus simple mais aussi la moins fiable. L’échantillonnage de commodité implique la collecte d’informations auprès de la personne la plus proche et la plus facile à atteindre. Un exemple serait de poser une question à des collègues du même bureau, plutôt que d’interroger chaque employé de l’entreprise, car aller dans d’autres bureaux pourrait demander plus de temps et d’efforts. L’échantillonnage de commodité peut également impliquer l’utilisation de toutes les données facilement disponibles.

Parfois, l’échantillonnage de commodité peut être efficace, par exemple pour obtenir des données primaires initiales sur les impressions de marque ou la refonte de produits, où la diversité des participants ou les critères d’inclusion peuvent être moins importants.

Échantillonnage groupé

Avec l’échantillonnage groupé, un chercheur utilise les sous-groupes d’une population au lieu d’individus. Les groupes sont souvent prédéfinis, cela peut être, par exemple, les municipalités dans une étude sur l’effet d’un phénomène particulier à travers un pays.

L’échantillonnage en groupe est ensuite divisé en différents types – l’échantillonnage en groupes à un degré, où tous les individus d’un groupe sont inclus dans l’échantillon, ou l’échantillonnage en groupes à deux degrés, où seuls les individus aléatoires au sein d’un groupe sont sélectionnés.

Le principal avantage de l’échantillonnage en groupes est qu’une partie du travail est déjà effectuée : un groupe est déjà clairement défini. Par conséquent, il peut être plus efficace que d’autres méthodes. Cependant, il peut y avoir un biais dans l’étude si les groupes ne représentent pas fidèlement la population dans son ensemble.

Échantillonnage stratifié

L’échantillonnage stratifié est une autre méthode qui utilise des sous-groupes. Cette méthode de collecte de données consiste à diviser une population en sous-groupes qui partagent des caractéristiques similaires.

Par exemple, une étude peut ventiler les répondants par sexe ou âge. Lorsque les composantes sont faciles à déterminer, comme le sexe ou l’âge, le risque de biais est faible, surtout si les données proviennent des répondants. L’échantillonnage stratifié réduit le biais, mais parfois les caractéristiques sont difficiles à déterminer, ce qui peut soit frustrer le processus d’échantillonnage, soit susciter un autre biais.

L’échantillonnage stratifié et l’échantillonnage groupé peuvent sembler similaires. En voici la différence critique : dans l’échantillonnage stratifié, les individus sont sélectionnés au hasard dans chaque groupe (ou strate). Dans l’échantillonnage en groupes, seules certains groupes spécifiques sont utilisés.

Les entreprises peuvent utiliser de nombreuses méthodes pour collecter et analyser les informations client.

La clé pour gagner plus de clients grâce à des études de marché est de transformer la collecte de données en génération de prospects. Le résultat idéal est non seulement de générer plus de prospects, mais aussi de reconnaître les opportunités susceptibles de transformer ces prospects en clients afin d’augmenter les ventes.

Comprendre la génération de prospects

Les prospects sont le carburant du moteur de vente d’une entreprise. Dans le cas d’une activité business-to-business, un prospect est une personne ou une entité qui a le potentiel d’être convertie en client. Pour les entreprises qui bénéficient d’une large reconnaissance de leur marque, les prospects peuvent être définis au sens large comme la plupart des membres d’une communauté. C’est le cas des entreprises B2C telles que Walmart et McDonald’s, qui consacrent souvent beaucoup moins de temps et d’efforts à atteindre leur public.

Les prospects peuvent être identifiés par diverses méthodes, y compris par la collecte de données. Avec de plus en plus de particuliers et d’entreprises utilisant Internet pour acheter pratiquement tous les produits et services possibles, les sources en ligne de génération de prospects sont très populaires et efficaces. Par exemple, près de 90% des Américains utilisent Internet, et le petit pourcentage de ceux qui ne l’utilisent pas dans leur vie quotidienne sont généralement des personnes âgées.

Tirer parti des interactions en ligne pour alimenter la génération de prospects

Comment les entreprises parviennent-elles à exploiter une telle présence individuelle en ligne ? L’un des moyens les plus efficaces de transformer l’engagement avec le public en prospects consiste à utiliser des formulaires. Les formulaires permettent aux entreprises de collecter des données critiques auprès de clients potentiels, comme le nom, l’adresse email, le secteur d’activité, l’intitulé du poste, etc.

S’il est facile de comprendre comment un formulaire peut collecter ce type d’informations, l’étape clé consiste à impliquer les clients potentiels et à les amener à fournir les informations dont vous avez besoin. Une méthode particulièrement efficace consiste à donner aux clients potentiels quelque chose de valeur en échange de leurs informations.

Une telle incitation peut être un code de réduction pour devenir membre, une liste à télécharger gratuitement, un livre électronique ou un livre blanc. Cela donne à vos clients potentiels une interaction et une association positives avec votre marque et vous fournit les outils nécessaires pour les cibler à une date ultérieure.

Protéger le contenu pour capturer des prospects

Générer du contenu protégé peut vous aider à collecter les informations que vous souhaitez. La protection oblige vos clients potentiels à vous fournir des informations de contact précieuses pour pouvoir accéder au matériel, aux codes de réduction ou à d’autres choses de valeur que vous offrez. Vous pouvez également utiliser ce contenu pour ensuite faire un suivi ultérieur des personnes qui l’ont téléchargé. Si vous ne protégez pas ce contenu, la personne peut y avoir accès, puis passer à autre chose sans que vous ne puissiez jamais lui reparler des avantages de votre produit.

Contrôle du processus de génération de prospects

Utiliser des formulaires pour partager le contenu téléchargeable est une méthode efficace pour collecter des prospects de haute qualité.Cependant, il existe un risque d’obtenir des informations inexactes.

Un client potentiel dans les premiers stades de l’achat de produits et services peut être moins susceptible d’accepter de donner son adresse email par peur du spam. Cela peut conduire les gens à créer des comptes de messagerie séparés pour s’inscrire à ce type de téléchargement ou à saisir de fausses adresses électroniques pour contourner un système.

Il existe plusieurs façons de lutter contre ces stratégies susceptibles d’impacter votre génération de prospects. Premièrement, les systèmes qui utilisent la technologie, comme CAPTCHA, vérifient qu’un compte de messagerie est valide et garantissent que votre site n’est pas bombardé par des robots.

Une autre méthode consiste à utiliser la limitation par protocole Internet (IP), qui limite le nombre de téléchargements disponibles pour les utilisateurs à partir de la même adresse IP. Les entreprises peuvent définir un nombre seuil de téléchargements et le système désactivera l’accès une fois que ce nombre aura été atteint ou après un certain laps de temps.

Davantage d’outils de génération de prospects

En plus d’utiliser des formulaires protégés pour collecter des données sur les prospects, les entreprises peuvent utiliser les médias sociaux et l’optimisation des moteurs de recherche (SEO). Les réseaux sociaux vous aident à établir votre marque en tant qu’autorité et à vous connecter et à engager les clients actuels et potentiels. Optimiser votre site web peut aider à mieux placer votre marque dans les recherches Internet.

Que vous utilisez des formulaires, les réseaux sociaux, le référencement ou une combinaison de ces méthodes, tout commence par une stratégie de génération de prospects adaptée à votre entreprise et à vos clients potentiels.

Collecter des données avec l’échelle de Likert

Même ceux qui n’ont pas l’habitude de collecter des données et de mener des recherches savent probablement ce qu’est l’échelle de Likert. C’est une série de questions ou d’éléments qui demandent aux répondants de fournir une réponse sur une échelle – par exemple, une fourchette de un à six, Un signifiant qu’ils sont fortement en désaccord avec la question et six qu’ils sont totalement d’accord.

Si vous menez des enquêtes, vous devez savoir comment analyser les données liées à l’échelle de Likert.

L’échelle de Likert mesure les attitudes, ce qui peut être un indicateur utile pour les entreprises qui cherchent à évaluer les opinions des clients sur les produits, les services, etc. Ces échelles contiennent généralement cinq à sept points et suivent un modèle linéaire.

Jotform permet une intégration facile des échelles de Likert dans les enquêtes et les questionnaires.

Qu’est-ce que le consentement éclairé ?

L’obtention du consentement est un élément important de la collecte de données en ligne. Les modèles de formulaire de consentement de Jotform permettent aux utilisateurs de créer des formulaires de consentement personnalisés pour diverses situations. Ceux-ci incluent les autorisations  photos, le consentement parental, l’autorisation de divulgation de données, etc.

Les prestataires de soins de santé en particulier doivent obtenir un consentement éclairé avant de collecter des données. Pour que le consentement éclairé soit valide, quatre éléments doivent généralement être présents :

• La capacité à prendre une décision. La capacité est un terme juridique qui est décidé par un tribunal. La capacité d’une personne à prendre une décision n’est pas binaire. La prise de certaines décisions peuvent relever de la capacité d’une personne, tandis que cela peut ne pas être le cas pour d’autres. Les adultes sont présumés avoir la capacité de prendre des décisions de consentement éclairé.
• Divulgation par le prestataire médical des avantages et des risques attendus. Il s’agit de la partie information du concept de consentement éclairé, et il incombe au fournisseur d’informer pleinement quelqu’un avant de demander son consentement. Quelle quantité d’informations devez-vous divulguer ? La réponse est une information adéquate pour prendre une décision éclairée. Cela signifie probablement divulguer tous les risques et avantages potentiels d’une procédure, d’un traitement, etc., ainsi que la probabilité d’effets secondaires ou d’autres réactions indésirables.
• La personne qui donne son consentement doit comprendre les informations. Cet élément est similaire à la capacité mais peut impliquer l’élimination des barrières linguistiques ou d’autres facteurs qui pourraient entraver la compréhension au-delà de la compétence.
• Le consentement doit être donné volontairement. Cela signifie que l’autorisation est donnée de son plein gré, par choix, et non par la force ou la contrainte. Les facteurs qui déterminent si le consentement est volontaire peuvent inclure des éléments subtils tels que le statut socio-économique ou des éléments évidents tels que les menaces ou la coercition.

Chacun de ces éléments peut faire partie d’un formulaire de consentement en ligne. Des informations détaillées et des questions peuvent identifier si un composant fait défaut.

Pourquoi le consentement éclairé est-il important ?

Sans consentement éclairé, vos données n’auront aucune valeur. Les résultats issus de participants qui n’ont pas donné leur consentement ont moins de valeur et sont souvent inutilisables. Avec Jotform, vous pouvez vous assurer que vous documentez correctement le consentement, ce qui facilite votre travail en tant que chercheur, propriétaire d’entreprise ou fournisseur de soins de santé.

Formulaires de commentaires sur les sondages

Autre domaine intéressant pour les chercheurs : la rétroaction sur une enquête ou une méthode de recherche. Les questions de suivi via un formulaire de rétroaction peuvent éclairer une étude. Par exemple, si les répondants ne comprennent pas les questions d’une enquête, leurs commentaires peuvent aider un chercheur à comprendre pourquoi les résultats obtenus sont médiocres ou à identifier des résultats potentiellement inexacts. Les commentaires peuvent également contribuer à améliorer les processus d’une entreprise.

Avec Jotform, les entreprises peuvent facilement solliciter les commentaires des clients. Bien que les activités commerciales individuelles puissent guider des questions de rétroaction spécifiques, certains des meilleurs commentaires sont simples et axés sur le client, et offrent au client la possibilité de fournir une réponse étayée.

La rétroaction peut également intégrer certains des autres éléments de la collecte de données, comme une échelle de Likert, pour évaluer une degré de satisfaction.

Avec ces outils et formulaires, les entreprises peuvent transformer des données qualitatives en données quantitatives et en tirer des conclusions significatives. Par exemple, les commentaires fournissent des données qualitatives, par exemple, comment un participant se sentait après la conclusion d’une étude. Ces données émotionnelles peuvent être notées et attribuées à une valeur, qui peut ensuite être utilisée pour évaluer l’efficacité d’un composant particulier d’une étude.

Accès aux données

L’un des principaux avantages à l’utilisation de Jotform est la possibilité d’analyser facilement les données. La section rapport de Jotform présente les données collectées dans un format clair, éliminant les étapes supplémentaires et rendant l’analyse des données plus efficace et rentable.

De la collecte de données à l’utilisation de diverses méthodes pour évaluer simplement et efficacement les attitudes et gérer le consentement et les commentaires, Jotform fournit des outils qui permettent de conduire de meilleures recherches.

Les données peuvent fournir des informations sur les clients, les processus et les employés. Elles peuvent souvent donner aux entreprises le levier dont elles ont besoin pour obtenir un avantage concurrentiel significatif.

Si l’information peut stimuler l’innovation, les entreprises doivent trouver des méthodes efficaces de collecte et d’organisation des données. A l’instar de nombreux outils technologiques, les données ne sont utiles que si elles sont utilisées à bon escient : collecter des données ne fait pas de miracles pour les entreprises, mais elles offrent plutôt une opportunité d’amélioration.

Obtenez les bonnes données au bon moment

Jotform aide les organisations à collecter les données dont elles ont besoin en automatisant des tâches complexes, y compris la collecte d’informations sur les clients et d’autres données, ainsi que la collecte de paiements, par exemple les frais d’abonnement et les dons.

Le générateur de formulaires en ligne de Jotform facilite la création de formulaires d’aspect professionnel avec des options permettant de personnaliser la mise en page et la personnalisation des formulaires.

Jotform peut vous faire gagner du temps et de l’énergie. Les modèles de formulaires, les thèmes, les widgets et les intégrations donnent à vos formulaires plus de puissance et vous permettent d’obtenir de meilleurs résultats.

Jotform donne vie aux formulaires pour toute une variété de secteurs

Il existe de nombreuses façons d’utiliser Jotform, mais quelques exemples clés illustrent les avantages qu’il y a à utiliser des formulaires en ligne pour collecter des données. Ces exemples montrent à quel point il est important de savoir quelles données collecter et comment différents secteurs peuvent exploiter ces données, parfois de manière surprenante utilisent les données.

Collecte de données dans le secteur scolaire

Les établissements d’enseignement peuvent utiliser des méthodes de collecte de données pour favoriser l’apprentissage. Bien avant l’ère des ordinateurs et des analyses avancées, les enseignants comptaient les résultats des questionnaires et des tests et analysaient les résultats non seulement à des fins de rapport, mais aussi pour identifier les tendances dans une classe particulière et améliorer le processus d’apprentissage.

Ces objectifs demeurent, mais avec de nouveaux outils, les enseignants et les administrateurs peuvent aller plus loin. Les données provenant de différentes sources, telles que les enregistrements de présence et les résultats aux examens, par exemple, offrent des opportunités d’obtenir des informations plus riches et la possibilité d’identifier des corrélations qui pourraient ne pas être visibles à première vue.

Ces données ont déjà orienté les établissements d’enseignement. Les outils EdTech tels que les logiciels d’apprentissage et les jeux numériques génèrent des données complètes qui peuvent évaluer l’apprentissage des élèves.

La collecte de données scolaires ou d’enseignement montre également l’importance de ne pas simplement collecter des informations, mais de les adapter aux besoins des élèves. Et bien sûr, la contribution des enseignants est essentielle pour que la collecte de données soit efficace.

Les camps d’été bénéficient de l’automatisation des formulaires

Les camps d’été sont tout à la fois similaires et différents des établissements d’enseignement. Certains de leurs besoins en matière de collecte de données sont éducatifs, tandis que d’autres ne le sont pas.

Organiser un camp implique quelques défis, comme apprendre à connaître rapidement les campeurs pour s’assurer qu’ils commencent à profiter de l’expérience immédiatement. Utiliser un formulaire peut permettre de rendre la collecte d’informations plus facile et plus rapide.

Les camps sportifs, par exemple, peuvent avoir besoin de données spécifiques et mesurables, par exemple, des statistiques récentes sur ou les niveaux de compétence des campeurs. Des formulaires personnalisés permettent de collecter les informations dont vous avez besoin.

Les camps ont également besoin de formulaires de paiement, de formulaires de coordonnées, de formulaires de consentement et de formulaires de santé. Les formulaires aident les camps d’été à obtenir toutes les informations pertinentes nécessaires pour organiser ces camps dans les meilleures conditions possibles. L’automatisation et le suivi garantissent que rien ne passe entre les mailles du filet.

Les formulaires peuvent aider les photographes professionnels à présenter leurs portfolios et à collecter des données clients

À l’instar de nombreux propriétaires d’entreprise, les photographes professionnels gèrent beaucoup de paperasse. Des formulaires de rendez-vous à la collecte des paiements et aux formulaires de consentement, Jotform permet aux photographes de se concentrer sur leurs clients, pas sur la collecte d’informations et la signature des formulaires.

Les formulaires aident les galeries d’art à collecter des données

Les galeries d’art ont également intérêt à profiter des fonctionnalités de collecte de données de JotForm. Le secteur de l’art dispose de défis uniques. On y vend des articles plus volumineux, mais moins demandés, ce qui rend cruciales les variables basées sur les données telles que les paiements, l’inscription aux événements et les commentaires. Étant donné que les clients sont généralement une clientèle avertie, les galeries d’art passent souvent plus de temps à développer des relations qu’à réaliser des ventes individuelles.

Ces relations peuvent être étoffées avec des données client telles que leurs goûts en matière d’art, les articles précédemment achetés ainsi que toute autre donnée qui peut permettre de diriger les efforts de vente et de marketing plus efficacement. Si vous savez déjà que le client Untel aime la photographie, vous pouvez être sûr de cibler ce client avec du matériel marketing sur la photographie.

Jotform peut également aider à gérer une autre composante unique de l’activité artistique : la gestion des soumissions d’artistes. Il est essentiel de recueillir des informations précises auprès des artistes, non seulement pour les clients, mais aussi pour planifier et développer des expositions saisonnières. Jotform fournit une solution de communication et de suivi afin que les artistes et les galeries puissent collaborer efficacement. Les artistes et les galeries peuvent ainsi entrer en contact et voir rapidement quelles informations ont été soumises, et exporter des informations vers un PDF partageable avec l’éditeur PDF gratuit de Jotform.

Des soins de santé plus réactifs avec Jotform

La plupart des gens sont conscients de la petite montagne de paperasse qui circule au sein du secteur de la santé de nos jours. Jotform permet d’accélérer l’intégration de nouveaux patients et d’autres processus lourds qui prennent du temps et peuvent donner l’impression aux patients qu’ils sont négligés au profit de la paperasse.

Avec des formulaires facilement remplaçables, vous pouvez diriger les patients vers un portail simple où ils peuvent téléverser leurs informations à l’avance. Non seulement cela permet de gagner du temps, mais cela peut également aider à identifier les problèmes potentiels tels que, par exemple, des conditions pré-existantes ou d’éventuelles interactions médicamenteuses à l’avance.

Le saviez-vous ?Ce ne sont là que quelques-uns des nombreux exemples qui démontrent comment Jotform peut aider les organisations et sociétés, ce qui se traduit par un meilleur service et des clients plus satisfaits. Inscrivez-vous maintenant !