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Actualités, guides et conseils de Kicue.
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Combien de questions pour un sondage ? La bonne longueur pour éviter les abandons
Combien de questions pour un sondage ? La réponse : viser « 5 minutes, une quinzaine de questions » comme plafond, puis tailler en partant de l'objectif. Pourquoi le taux de réponse et la qualité chutent quand le nombre de questions grimpe, les 5 étapes pour fixer la bonne longueur et comment couper pour éviter les abandons, à la lumière de Galesic & Bosnjak (2009) et du terrain.
Lire la suiteGuide du test de concept — Mesurer l'acceptation avant le lancement
Comment concevoir un test de concept pour évaluer par enquête, avant le lancement, un nouveau produit, une nouvelle fonctionnalité ou une accroche publicitaire. L'usage respectif des tests monadique, monadique séquentiel et comparatif, les indicateurs standard — intention d'achat, nouveauté, attrait, singularité —, la lecture des Top Box, l'importance de la comparaison aux normes (base de données normative) et le soin apporté au stimulus (le texte du concept) : le tout structuré avec le grain de la pratique. La porte d'entrée des études pré-lancement, en amont du PSM, du conjoint et du MaxDiff.
Lire la suiteGuide des enquêtes de segmentation client — Diviser les clients par analyse typologique
Comment concevoir une enquête de segmentation client qui range les clients en segments réellement utiles à partir des données d'enquête. La différence entre segmentation a priori et post-hoc (analyse typologique), les quatre axes de segmentation — démographique, comportemental, besoins, psychographique —, l'usage respectif de la classification ascendante hiérarchique, du k-means et de l'analyse en classes latentes, le choix du nombre de segments, et les six conditions d'un segment exploitable : le tout structuré à la lumière des travaux sur la segmentation depuis Smith (1956) et du grain de la pratique.
Lire la suiteGuide de l'analyse des facteurs clés (Key Driver Analysis) — Ce qui fait bouger la satisfaction et le NPS
Comment identifier, par l'analyse des facteurs clés (Key Driver Analysis), ce qui fait bouger la satisfaction globale et le NPS. Du piège de la décision sur le seul coefficient de corrélation, au piège de la multicolinéarité en régression multiple, jusqu'à la valeur de Shapley et aux poids relatifs (Johnson's Relative Weights) qui le dénouent, sans oublier la pire des mésinterprétations — confondre corrélation et causalité —, le tout structuré à la lumière des travaux sur l'importance relative depuis Johnson (2000) et du grain de la pratique. On y situe aussi son rôle de source de l'importance dérivée pour l'IPA (analyse importance-performance).
Lire la suiteAnalyse importance-performance (IPA) — Prioriser les améliorations en 4 quadrants
Organiser les résultats d'une enquête de satisfaction client en 4 quadrants — « améliorations prioritaires / maintien / surqualité / faible priorité » — pour décider de l'ordre des chantiers d'amélioration grâce à l'analyse importance-performance (IPA : Importance-Performance Analysis). Différence entre importance déclarée et importance dérivée statistiquement, choix du point de partage des axes (moyenne vs médiane), effet de plafond de la satisfaction comme principal piège, construction du nuage de points — le tout structuré à partir des apports académiques de Martilla & James (1977) et des écueils de terrain.
Lire la suiteGuide de conception d'enquête de churn — Transformer les raisons de désabonnement en améliorations
Conception d'enquêtes de churn (enquête de désabonnement, exit survey) pour saisir structurellement les raisons d'abandon en SaaS / abonnement. Typologie des 6 grandes catégories de raisons de désabonnement, différences de conception entre exit et win-back, segmentation Avoidable / Unavoidable, connexion à la boucle fermée — le tout organisé à partir des apports académiques de Keaveney (1995) et Tax et al. (1998) et des patterns d'implémentation du secteur SaaS.
Lire la suiteGuide de conception de MaxDiff (Maximum Difference Scaling) — Mesurer les priorités
Éviter l'effet de plafond où toutes les items se retrouvent alignées sur « important » avec une échelle de Likert, et mesurer les véritables priorités avec MaxDiff (Maximum Difference Scaling, Best-Worst Scaling) — conception et analyse. Du design expérimental à la taille d'échantillon, du calcul des scores par bayésien hiérarchique à l'arbitrage avec le conjoint, le tout structuré à partir de l'article fondateur de Louviere & Woodworth (1990) et de la pratique des éditeurs implémenteurs.
Lire la suiteGuide des méthodes d'échantillonnage d'enquête — aléatoire, stratifié, par grappes
Comment choisir qui interroger : tour d'horizon des méthodes d'échantillonnage probabilistes (aléatoire simple, systématique, stratifié, par grappes) et non probabilistes (de convenance, par quotas, boule de neige). Bases académiques (Kish 1965, Lohr 2010) et conseils de terrain à l'ère des panels en ligne, vus depuis la rédaction.
Lire la suiteAgréger des données d'enquête dans Excel — 5 étapes de CSV au test du chi-deux
Flux de travail pratique en 5 étapes pour télécharger un CSV depuis un outil d'enquête et l'agréger dans Excel. Solutions contre les caractères corrompus en UTF-8, tableaux croisés dynamiques pour le GT et le tri croisé, test du chi-deux avec la fonction TEST.KHIDEUX, graphiques et partage interne — un guide pour produire un rapport complet en 30 minutes.
Lire la suiteÉthique des enquêtes — Informed Consent et GDPR / APPI
Plus l'exploitation d'enquêtes mûrit, plus l'éthique de la recherche et la protection des données personnelles deviennent inévitables. Des 3 principes du Belmont Report à la mise en œuvre de l'Informed Consent, en passant par les différences régionales entre GDPR / APPI / CCPA, les risques liés aux informations personnelles dans les réponses ouvertes, les considérations pour les enfants et les personnes vulnérables, jusqu'aux lignes directrices opérationnelles pratiques — le tout organisé sur la base de fondements académiques et de lignes directrices réglementaires.
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