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DOSSIER : Représentativité des études - volet 1

L’impératif du pragmatisme

Bruno Botton et Benoit Hubert

Directeur Général et Directeur Scientifique de GfK 

 

 

 

 

 

Aux yeux de Bruno Botton et de Benoit Hubert (GfK), il n’est pas plus pertinent de passer par dessus bord l’exigence de la représentativité que de s’arcbouter sur des schémas devenus obsolètes du fait des évolutions du marketing et de la relation entre marques et consommateurs. La voie qu’ils recommandent est donc clairement celle du pragmatisme et d’une réflexion partagée avec les entreprises pour intégrer leurs contraintes, sans jamais perdre de vue la finalité des études d’éclairer le mieux possible les enjeux business.

MRNews : La question de la représentativité des études se pose dans des termes qui ont beaucoup évolué depuis une dizaine années. C’est l’hypothèse que nous formulons en tout cas. Partagez-vous ce point de vue ?

Bruno Botton et Benoit Hubert : Oui, certainement. De nombreuses évolutions ont changé la donne. Si l’on refait le « film » de ces dernières années, il nous semble en particulier que l’intégration de l’écoute des réseaux sociaux dans la panoplie des approches Etudes a constitué un premier bouleversement majeur. Avec ce type d’études, les notions de représentativité et d’échantillon ont un peu volé en éclats. Le principe consistant à collecter une très grande masse de données – particulièrement les échanges entre individus – soulève plein de questions. On appréhende généralement sans problème le sujet, le motif des échanges. Mais on ne sait pas très bien qui s’exprime. On peut faire des hypothèses, certes. Mais de quoi tout cela est-il représentatif ?  La réponse n’est pas évidente de prime abord. Un peu de recul a été nécessaire pour mieux intégrer l’apport du social listening

Le cadre méthodologique de l’usage des réseaux sociaux s’est progressivement affirmé…

Tout à fait, avec des approches qui peuvent être de natures bien différentes. La perspective peut être très « quantitative » ; dans ce cas, via des mots clés formulés sur les moteurs de recherche, on vise à récupérer un très grand nombre de données pour pouvoir en faire une exploitation de type « sensus ». Mais lorsqu’il est question d’interpréter ces éléments, on va pour le coup être dans une démarche qualitative. En pratique, nous utilisons de plus en plus souvent ces matériaux en complément d’approches études « classiques », pour les croiser avec les données issues de tracking de marque par exemple. On va alors plutôt s’en servir comme étant des signaux faibles, soit pour expliquer des tendances visibles au travers des chiffres, soit pour poser de nouvelles hypothèses à valider.

Cette perspective quantitative que vous avez évoquée est-elle si différente de celle du Big Data ?

Le Big Data constitue en effet un deuxième bouleversement majeur dans la façon de poser la question de la représentativité. Un point commun très intéressant entre ces deux phénomènes est qu’ils remettent tout deux en cause un des paradigmes dominants des études de marché. Avec celles-ci, on raisonne le plus souvent sur une notion d’individus. On appréhende des attitudes et des comportements d’un échantillon d’individus, dans la perspective d’extrapoler ceux-ci à une communauté cible. On peut naturellement avoir un regard plus complexe. C’est le cas en particulier dans certaines études de type U&A, où l’on s’intéresse aux individus mais aussi aux différentes circonstances d’usage possible d’un produit ou d’un service pour ces individus, ce qui renvoie à la notion très intéressante de « multiple me » - un individu est multiple en fonction du contexte dans laquelle s’établit la consommation ou l’usage d’une produit ou service. Mais en majeur, on se pose d’abord et avant tout la question de savoir si les individus retenus dans l’échantillon sont bien représentatifs de cette communauté, de cet ensemble qui fait sens pour l’entreprise ou l’institution. Avec le big data, on a très souvent affaire à un très grand nombre d’unités fragmentées, dont par exemple des comportements tracés dans une base de données transactionnelles. Il ne faut donc plus raisonner sur des échantillons d’individus, mais sur des échantillons de données. Par ailleurs, ces bases de données sont parfois exhaustives, ou tendent à l’être…

Dans ce cas de figure, la question de la représentativité continue-t-elle à se poser ?

Cela correspond à une autre façon d’atteindre la représentativité, ou plus exactement à une extension de cette notion. Il y a une puissance d’analyse très forte au travers de ces bases, du fait à la fois de leur taille et du fait qu’elles s’actualisent en permanence. Mais nous pensons qu’il faut se garder d’une vision trop dichotomique. On peut avoir affaire à des environnements de type big data, et néanmoins avoir besoin d’en passer par des échantillons. On le voit avec l’exemple des chercheurs qui travaillent sur les données provenant de Facebook, et qui ont besoin d’en passer par des échantillons pour travailler sur des bases plus faciles à manipuler. Sous un tout autre angle, nous avons eu un cas intéressant en travaillant sur une base de données transactionnelle, qui intègre à peu près un quart des achats réalisés via internet en France. La question s’est posée de la représentativité de cette base. Il se trouve que nous sommes parvenus à une modélisation extrêmement puissante à partir du moment où nous avons « ponté » ces données avec les variables Insee.

Est-ce qu’il n’y a pas néanmoins, de la part des entreprises, une forme de « relâchement » sur l’enjeu de la représentativité des études ?

L’enjeu se pose dans des termes qui ont évolué ; c’est évident. Cela renvoie aussi à des évolutions de fond dans la pratique du marketing. Sur ces dix ou quinze dernières années, la logique d’action en « one to one » a considérablement progressé, alors que la dominante d’hier était plutôt celle du « one to many ». Dans un marketing one to one, on a besoin de savoir ce que pense ou fait X ou Y, au bon moment pour pouvoir agir.  Le besoin de disposer d’échantillons représentatifs est donc naturellement moindre. Cela ne signifie pas pour autant qu’il disparaît, en particulier pour des éclairages de nature stratégique. Le besoin pour l’entreprise de bien appréhender son marché global est toujours là.

Il semble néanmoins qu’il y ait des dérives dans la nature des demandes des entreprises, avec une pression sur les couts mais aussi sur les délais, qui peut remettre en cause la représentativité de certaines études…

Bien sûr ; devoir gérer cette pression fait partie du quotidien des responsables études en entreprise. Et donc du nôtre ! En tant qu’experts, nous avons un devoir d’alerte vis à vis de nos clients sur ces enjeux de représentativité. C’est tout à fait normal. Mais nous devons aussi intégrer les contraintes de nos clients, pour réfléchir avec eux sur les options les plus pertinentes. Comme souvent, les meilleures options se définissent dans le cadre d’un échange constructif, intelligent.

Quelles sont les guide-lines qui vous semblent importantes à respecter côté annonceurs pour bien gérer la représentativité de leurs études ?

Le recul, la capacité à bien identifier la  finalité de l’étude pour l’entreprise sont des notions essentielles. Chaque étude renvoie à un enjeu business, à des décisions à prendre. Il s’agit donc de bien poser les règles du jeu, de bien examiner comment les décisions vont être définies. Cela semble être une évidence, mais il faut bien sûr se poser la question ‘de quoi  souhaite – t-on être représentatif ?’. Lorsqu’on étudie les attitudes ou les comportements d’un échantillon d’individus par exemple, c’est pour pouvoir extrapoler ces éléments à une population. Quelle est-elle ? La question n’est pas toujours si évidente… Si je m’appelle Lipton, et si je me mets dans la perspective du lancement d’une offre rupturiste dans l’univers du thé, auprès de quelle population dois-je tester celle-ci ? Auprès des consommateurs habituels de thé ou bien d’une population plus large, pour mesurer précisément ma capacité à élargir la catégorie ?

La représentativité n’existe pas en soi…

Absolument. Un échantillon ne peut être représentatif que de quelque chose, en l’occurrence d’une population, celle au sujet de laquelle une entreprise ou un institution s’interroge. Et elle n’est jamais absolue. Il y a des biais. Mais l’étude se fait en conscience de ces biais et des limites qu’ils induisent. On peut donc les maitriser. C’est ce qui permet aux études de s’appuyer sur une forme de scientificité.

Par ailleurs, il est nécessaire de se poser la question du degré d’exigence que l’on doit avoir, ce qui repose la question des enjeux business associés à l’étude. Ce niveau d’exigence doit à notre sens être modulé. Il doit être très élevé lorsqu’on réalise une étude de cadrage pour appréhender la taille d’une cible ou d’un segment de marché. A contrario, le niveau d’exigence devrait être moindre si l’étude est par exemple un test publicitaire.

Les instituts d’études sont de plus en plus régulièrement concurrencés par de nouveaux acteurs, parmi lesquels des spécialistes de l’analyse de la data. La capacité à maitriser cet enjeu de la représentativité doit-il être considérée comme un des avantages concurrentiels clés des instituts d’études ?

Nous ne dirions pas les choses ainsi. Une partie de ces acteurs qui viennent concurrencer les instituts d’études ont sans aucun doute une réelle expertise sur ces questions de représentativité. Mais, sauf cas particulier, leurs travaux portent sur des données qui correspondent à des comportements, où même à des fragments de comportements, comme des données d’usage d’un site internet, ou des bases de données transactionnelles. Sans doute avons nous de notre côté cet avantage de savoir comment articuler ce type de savoir faire avec les enjeux de représentativité propres à l’étude des individus et de populations plus globales.

Pour résumer votre position, quelle réponse faites-vous à la question que nous posons – certes sous le mode de la provocation – de savoir si la représentativité des études est un combat dépassé ?

Nous sommes très attachés à des valeurs de pragmatisme. La représentativité des études est un réel enjeu. Nous sommes là pour aider les entreprises à prendre les meilleures décisions possibles ; les études doivent donc permettre d’extrapoler des attitudes ou des comportements avec la rigueur nécessaire. Mais cela n’aurait pas de sens pour nous de rester retranchés dans une sorte de bastion ! Le marketing a évolué, ainsi que la relation entre les entreprises et les consommateurs.  La discussion et l’échange avec nos clients sont donc toujours de mise pour définir les options méthodologiques les plus adaptées à leurs besoins.


 POUR ACTION 

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