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Etudes et Intelligence Marketing
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DOSSIER : Représentativité des études - volet 1

Un vrai choix « politico-stratégique »

Diouldé Chartier-Beffa et Frédéric Lefebvre-Naré

Associée fondatrice de D'Cap Research et Directeur Scientifique de Net-Conversations 

 

 

 

 

En apparence, voilà un enjeu - celui de la représentativité des études - technique au possible. Et si il renvoyait pourtant à des questions on ne peut plus importantes pour les décideurs : qui écoute-t-on ? pour quel type de marketing et de politique d’innovation ? C’est la réflexion que nous proposent ici Diouldé Chartier Beffa (D’Cap Research) et Frédéric Lefevbre-Naré, avec une invitation à aller explorer de nouveaux angles de représentativité (via l’écoute des réseaux sociaux), en tordant le cou au passage à quelques idées reçues quant au big data.

MRNews : La notion de représentativité apparaît comme un des piliers de la scientificité des études marketing. L’importance de celle-ci semble cependant être remise en question du fait d’un certain nombre d’évolutions, plus ou moins étroitement liées à la digitalisation de nos économies et de la société. S’agit-il d’une évolution inéluctable ?

Diouldé Chartier-Beffa et Frédéric Lefebvre-Naré : Cet enjeu de la représentativité nous semble des plus intéressants car il renvoie à une question de fond : celle de savoir qui les entreprises - et plus largement les acteurs de la vie économique et sociale - décident d’écouter, et donc de prendre en compte dans leurs décisions ? C’est un choix qui dépasse les considérations techniques. Choisit-on d’écouter les individus qui s’expriment le plus fort ? Ceux qui ont potentiellement la plus forte propension à en influencer d’autres ? Ou bien juge-t-on préférable de faire parler et d’écouter la fameuse majorité silencieuse ?  Si l’on est dans l’univers du jeu par exemple, écoute-t-on les gamers qui sont omniprésents sur Internet pour s’exprimer au sujet de leur passion ? Ou bien fait-on un choix à la Nintendo, consistant à s’intéresser à des populations comme les seniors, tellement plus éloignées de cet univers du jeu ?

L’environnement social et technologique n’est pas neutre…

Il conditionne étroitement en effet le « comment », la façon dont on va chercher à obtenir une forme de représentativité, internet et le big data soulevant naturellement plein de questions à ce sujet. Mais il est important à notre sens que ce choix que nous venons d’évoquer soit fait en conscience, et non par défaut ou par « facilité ».

Venons-en précisément à ces bouleversements induits par la technologie. On pointe souvent le fait que les données, de rares, sont devenues abondantes et bien moins onéreuses qu’auparavant, quand elles ne sont pas gratuites… Est-ce cela qui change la vision que l’on peut avoir de la représentativité ?

Il y a beaucoup de choses à dire sur le sujet ! Déjà, la représentativité est d’abord une question de qualité. Ce qui coûte, c’est la donnée exploitable. Il y a 100 ans déjà, les votes de paille (« sondages » faits par les journaux auprès de leurs abonnés) obtenaient déjà beaucoup de données pour pas très cher… mais elles n’étaient pas fiables ! Songeons à l’acte de naissance majeur des études : le sondage réalisé par Gallup en 1936. En prédisant la victoire de Roosevelt sur la base de seulement 5000 interviews, Gallup était parvenu à une prévision fiable, qui invalidait totalement la démarche du magazine Literary Digest qui avait lui donné le candidat républicain gagnant sur la base de deux millions de réponses. Cela démontrait la supériorité de la qualité sur la quantité, à partir du moment où elle provient d’une démarche scientifique fondée sur la représentativité des échantillons pour pouvoir extrapoler des comportements à une population cible tout entière. Car n’oublions pas que ce qui intéresse les décideurs, c’est cette population cible, et non l’échantillon pour lui-même. Représenter une population cible, c’est la seule raison d’être du métier des études ! Mais, depuis ces dix ou quinze dernières années, l’accessibilité des données s’est considérablement renforcée, et en parallèle de cela, la disponibilité des individus s’est réduite, ce qui a pour effet de renchérir les conditions d’obtention d’une bonne représentativité… la tentation de l’abandonner est donc grande, comme le montrent les biais des panels, objectivés par une étude faite par un cabinet américain à Esomar Online dès 2010. (http://www.mktginc.com/pdf/berlin.pdf)

Internet et le big data introduisent néanmoins une nouvelle donne : on tend à une forme d’exhaustivité des données… Est-ce que cela ne rend pas caduque cette exigence de représentativité ?

Au contraire ! Internet offre l’opportunité de nouvelles formes de représentativité extrêmement intéressantes ; nous y reviendrons. Mais cette exhaustivité associée au big data est à notre sens un mirage. Celle-ci est purement théorique. En pratique, on a plutôt affaire au « data-déluge », qui demande des efforts souvent démesurés par rapport à l’intérêt de l’information, pour simplement gérer, stocker et organiser ces données. Et cette exhaustivité n’est qu’apparente. D’une part parce qu’il y a toujours des éléments manquants,. Et d’autre part parce qu’elles sont ordonnées, filtrées ou rendues accessibles par leurs détenteurs (google, twitter par exemple) en fonction de leur propre logique, guidée par leur propre intérêt. Par conséquent,  pour produire une information pertinente à partir de ces données, on doit reconstruire une représentativité ex-post, à posteriori.

Il faut se débrouiller avec des données qui n’ont pas été conçues pour être utilisées à des fins d’étude ?

C’est tout à fait cela. Ni les données, ni même la structure de cet univers de données n’ont été pré-pensées pour représenter les populations cibles. Il faut donc recourir à une gymnastique intellectuelle très particulière à laquelle les instituts d’études ne sont pas habitués, puisqu’avant le big data, l’échantillon d’interviewés et le questionnaire structuraient la donnée a priori, avant qu’elle soit produite. Cela demande aussi une forte rigueur dans la définition des objectifs d’études, faute de quoi on se laisse embarquer par ce que l’on découvre dans les bases.  On retombe alors dans le piège du vote de paille du Literary Digest : c’est la donnée la plus facile à obtenir qui oriente les conclusions et les décisions qu’on en tire, et non celle qui représente le mieux la cible ou le problème étudié.

Par exemple ?

C’est le cas des gamers passionnés, que nous évoquions précédemment. Ils s’expriment beaucoup, donc on n’entend qu’eux, mais quelle part du marché leurs opinions représentent-elles ? Plus généralement, les fans d’internet, qui y postent d’énormes quantités de contenus, pèsent très lourd dans, par exemple, les études d’e-réputation, alors qu’ils sont extrêmement peu nombreux, et que leur influence reste à démontrer. Ou bien, très classiquement, on n’écoute que les clients détenteurs d’une carte de fidélité… Il est tellement plus facile d’interroger ceux-ci que l’on finirait par faire abstraction des autres clients…

Reconstruire la représentativité ex post, c’est aussi arriver à produire des chiffres dans des unités pertinentes. Dans le sondage d’opinion « classique », l’unité de base est l’individu qui s’est exprimé Avec internet et le big data, sauf cas particulier, on a affaire à d’autres types d’unités, souvent fragmentaires : les avis, les séquences de navigation, les conversations, des éléments de profil hétérogènes… Et il faut éventuellement jongler entre différentes unités. Ces usages obligent donc à repenser la façon de travailler la représentativité des données.

Un de vos grands domaines de spécialité est l’exploitation des données présentes sur internet, et tout particulièrement sur les réseaux sociaux. De quoi ces données sont-elles représentatives ?

C’est une démarche qui s’apparente aux études qualitatives. Celles-ci ne visent pas une représentativité des individus, mais des « idées ». C’est ce champ-là qui est visé. En étudiant les conversations spontanées des gens sur le web social, on est exactement dans ce type de démarche consistant à reconstruire le champ des idées, mais selon une double démarche qualitative et quantitative. On peut donner un poids aux différentes idées pour hiérarchiser leur importance, ce qui a toujours été le « rêve » des qualitativistes.

Ce sont les idées qui ont été exprimées… Quel sens peut-on donner à ces poids ?

La dimension qualitative de la démarche permet d’assurer la bonne représentation des différentes idées circulant au sein de la société sur un sujet donné. Ce que les gens échangent et consultent sur internet, ce sont des expériences qui leur parlent, parce qu’elles expriment une passion,  un manque, un problème. Ou une façon de résoudre ce problème. Dit autrement, on a affaire à un enjeu, à quelque chose qui est synonyme d’une tension. C’est précisément le domaine de l’insight ! Plus cet enjeu est aigü, et  partagé par des gens qui représentent une cible nombreuse, plus il a de chances de peser lourd en termes de business. Ces poids peuvent donc être assimilés à des « parts d’enjeux ». C’est extrêmement intéressant pour les entreprises parce que cela leur fournit une hiérarchie réellement pertinente de ce qui anime les gens. C’est un des immenses avantages offerts par ce type d’approches. Celles-ci permettent en outre de travailler sur des sujets extrêmement fins, du fait des volumes pris en compte. D’autre part la conversation – l’échange dynamique entre plusieurs personnes - est une « matière première » qui permet aussi de s’intéresser au potentiel de rayonnement d’une idée alors que les études centrées sur les individus (questionnaires par exemple) ou sur les données internet à un instant T, ne peuvent pas reconstituer cette dynamique du bouche-à-oreille, qui prend de plus en plus de poids dans les décisions des consommateurs.

Il faut donc à la fois viser cette représentativité des idées, et celle des individus…

Ce sont deux angles complémentaires en effet. Même si nous sommes parfaitement convaincus de l’intérêt de cette démarche qui est la nôtre avec des outils comme Net-Conversations, nous croyons qu’il y a un enjeu réellement important à préserver la représentativité des individus, via d’autres approches. Nous assistons sans doute à certaines formes de dérives dans la pratique du marketing. Par exemple dans l’univers du service, les entreprises disposent de fichiers clients particulièrement bien structurés et en connaissent la valeur, ce qui est une bonne chose, mais ont, curieusement, le plus grand mal à s’intéresser aux prospects ; ailleurs l’idée dominante est qu’il faut prioritairement cibler les individus les plus influents, étant entendu que les autres suivront nécessairement. C’est une croyance fortement associée à la logique du premium. Le risque de cela, nous l’avons évoqué en préambule, c’est de tourner un peu en vase clos, et de se couper de la possibilité d’inventer des choses réellement nouvelles pour toucher les masses. C’est ce qui a été remarquablement démontré avec les démarches de type Océan Bleu dans lesquelles une grande part de nos études s’inscrivent : elles invitent au contraire à penser « ailleurs », à s’intéresser à tous les publics et en premier lieu aux non-clients, pour chercher des opportunités ambitieuses et pas seulement de petites extensions à la marge.

C’est la force de la démocratie, qui donne la parole à tout un chacun ?

Absolument ! et j’irais même plus loin car la démocratie n’est pas qu’une affaire de parole : elle doit s’assurer que les besoins et aspirations de tout un chacun sont pris en compte dans les décisions qui les concernent et les solutions qui leur sont proposées. C’est ce que disait Françoise Frisch, qui insistait beaucoup, et à juste raison, sur le lien entre les études de marché et la démocratie. Voilà une conclusion qui nous convient parfaitement : la représentativité, c’est la démocratie ! Donc vive la représentativité !!


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 COMMENTAIRE(S) 

Patricia : Quel point de vue ! Je trouve que c'est clair, fort et original. Et avec ça au moins je me dis que le métier que je fais n'est pas complètement inutile !

Philippe : Une contribution originale à la réflexion sur la data, qui a tendance a tourner en rond dans le style 'c'est génial'', game changing' etc.... Tout à l'honneur à la fois des auteurs de D'cap Research et de MRnews.