Comment utiliser l'analyse des données qualitatives pour comprendre le comportement du client en 5 étapes

L'analyse des données qualitatives consiste à organiser et à évaluer les idées, les opinions, les valeurs, les comportements et le feedback de la voix du client (VoC) afin de mieux comprendre l'expérience utilisateur (UX) et de découvrir les liens émotionnels qui unissent les personnes à votre marque et à votre produit.

Grâce à cela, vous pouvez savoir ce qu'ils attendent de votre produit, comment et quand ils l'utiliseront, afin d'offrir une expérience utilisateur agréable.

Dans ce guide, nous allons décoder l'analyse qualitative et vous donner un processus à suivre étape par étape, afin que vous puissiez aborder l'analyse des données qualitatives avec confiance et compétence.

Comment l'analyse des données qualitatives vous aide à comprendre les utilisateurs

L'analyse des données qualitatives (QDA) est le processus d'analyse et d'interprétation des données qualitatives collectées par le biais de groupes de discussion, d'entretiens avec des questions ouvertesdes observations personnelles et des données de recherche secondaires stockées sous forme audio, vidéo, texte et autres formats.

La QDArepose sur une philosophie interprétative, qui consiste à analyser les données à la fois au niveau descriptif (en surface) et au niveau interprétatif (en profondeur) afin de raconter une histoire cohérente en reliant et en créant une relation entre les points de données sur la base de thèmes et de tendances.

Dans ce cas, les données sont généralement textuelles, descriptives et non structurées. Leur analyse vous aide à comprendre l'état d'esprit et le comportement de vos clients, ce qui permet aux équipes de développer de meilleurs produits.

Comment collecter des données qualitatives sur les clients ?

Avant d'analyser les données qualitatives, vous devez collecter les données nécessaires pour comprendre les sentiments et le sens du comportement du client. La bonne nouvelle, c'est qu'il existe plusiers façons de faire. Par exemple, vous pouvez collecter des données qualitatives en :

• observant le comportement de l'utilisateur

• menant des entretiens

• créant des groupes de discussion d'utilisateurs

• distributant des enquêtes auprès des clients

Et ce n'est pas tout : vous pouvez utiliser divers outils QDA pour simplifier la collecte de données. Par exemple, les outils d'enquête et les widgets de feedback permettent à vos clients d'exprimer librement leurs opinions, et les outils comme les logiciels d'enregistrement de sessions vous aident à mieux comprendre comment les utilisateurs interagissent avec votre site web. Poursuivez votre lecture : nous aborderons la collecte de données qualitatives plus en détail dans la suite de cet article.

Les avantages de l'analyse des données qualitatives

"L'analyse des données qualitatives nous permet de mieux comprendre pourquoi le consommateur effectue une action précise", explique Brian Monscheinvice-président de la recherche chez Voxpopme.

Nous sommes d'accord. ✋

L'un des principaux avantages de l'analyse des données qualitatives est de pouvoir comprendre ce qui motive un comportement de l'utilisateur en particulier. Par exemple, pourquoi un visiteur abandonne son panier, manque une étape dans l'intégration du produit ou ne renouvelle pas son abonnement.

Parmi les aautres avantages de l'analyse des données qualitatives :

• Desréponses plus éclairantes : au lieu de poser des questions auxquelles les utilisateurs doivent répondre par "oui" ou par "non", l'étude qualitative leur permet d'exprimer librement leurs pensées et leurs points de vue, sans aucune contrainte préétablie. Ils peuvent prendre le temps de réfléchir et d'examiner attentivement les questions avant de répondre. De plus, comme ces informations sont basées sur leurs pensées personnelles, leurs idées et leurs expériences passées, vous avez plus de chances d'obtenir des réponses authentiques.

• Une plus grande flexibilité : il s'agit d'obtenir autant d'informations que possible à partir d'un échantillon de taille relativement réduite. Cela est donc plus souple que l'analyse de recherche quantitative, car cela permet une plus grande spontanéité. Les méthodes qualitatives posent généralement des questions ouvertes qui ne sont pas formulées de la même manière avec chaque client, ce qui vous permet d'adapter l'interaction comme vous l'entendez pour obtenir des informations.

Grâce à ces avantages, le processus d'analyse se déroule de manière plus naturelle et fournit des données riches et contextuelles qui permettent de mieux orienter votre produit et votre message.

Les défis de l'analyse des données qualitatives

Étant donné que les données qualitatives peuvent être subjectives et qu'elles sont collectées à partir de sources comme les enquêtes auprès des clients et les entretiens individuels, vous pouvez être confronté à des défis comme une taille limitée de l'échantillon et des biais d'observation pouvant limiter l'utilité des données qualitatives.

Voici d'autres défis plus spécifiques :

• Les questions liées à l'échantillon : la taille limitée de l'échantillon est un défi majeur pour les données qualitatives, et la réalisation d'une recherche qualitative approfondie avec des centaines de participants peut être hors de question en raison de coûts élevés. De plus, la participation à une étude de recherche est un choix. Certains utilisateurs peuvent très bien choisir de ne pas répondre à vos questions.

• Les biais d'observation : les informations recueillies lors de l'analyse des données qualitatives sont susceptibles d'être mal interprétées et de faire l'objet d'un biais d'observation, ce qui peut influer sur les résultats. Par exemple, les utilisateurs peuvent modifier leur comportement ou leur performance lorsqu'ils sont observés (également connu sous le nom d'effet Hawthorne). En fait, vous pouvez également influencer inconsciemment vos participants par vos croyances et vos attentes (connu sous le nom d'effet d'attente de l'observateur).

Malheureusement, ces difficultés inévitables signifient que votre échantillon qualitatif n'aura jamais une vue d'ensemble représentative de toutes les personnes qui visitent votre site web ou interagissent avec votre marque, ce qu'il est important de garder à l'esprit lors de l'interprétation des résultats des tests.

En quoi l'analyse des données qualitatives diffère-t-elle de l'analyse des données quantitatives ?

Quelle est la différence entre recherche qualitative ou quantitative sur les utilisateurs ? Nous sommes ravis que vous posiez la question 😉

Il ne s'agit pas de "données qualitatives ou quantitatives", mais de "données qualitatives et quantitatives". Vous avezbesoin des deux pour bien comprendre vos utilisateurs et leur offrir une meilleure expérience client. Voici pourquoi :

• Lesdonnées qualitatives répondent au pourquoi et au comment et exploitent les opinions, les motivations et les observations des clients pour vous aider à explorer des idées plus approfondies sur l'amélioration de l'expérience de l'utilisateur ou du client, de la messagerie et de l'image de marque.

• D'autre part, les données quantitatives répondent au quoi, au où et au quand, et vous donnent des faits concrets sur le comportement de l'utilisateur en se basant sur des points de données numériques mesurables.

Par exemple, vous pouvez utiliser des outils quantitatifs comme Google Analytics et Hotjar Heatmaps pour savoir combien d'utilisateurs ont visité votre site web, quel pourcentage a converti en leads ou en ventes, et combien ont défilé sous le pli de votre page produit (autant de données quantitatives).

Mais vous devrez utiliser des outils et des méthodes qualitatifs comme les enquêtes, les widgets de feedback et les entretiens pour comprendre pourquoi certains visiteurs ont converti et d'autres non, pour connaître leurs points de douleur communs et les caractéristiques du produit qu'ils trouvent les plus utiles (autant de données qualitatives).

Guide en 5 étapes pour un processus efficace d'analyse de données qualitatives

Voici un guide étape par étape pour vous aider à analyser des données qualitatives.

1. Choisir une méthode de recherche de données qualitatives

Chaque méthode d'analyse de données qualitatives a un angle et un impact uniques sur la façon dont vous organiserez et comprendrez vos résultats, choisissez donc la méthode qui convient le mieux à votre équipe, à vos ressources et à vos objectifs. Voici quelques méthodes de recherche qualitative :

• Analyse de contenu

• Analyse thématique

• Analyse narrative

• Analyse théorique ancrée

• Analyse du discours

Comment choisir la méthode appropriée ? Utilisez une approche centrée sur le client : consider ce que vous essayez d'apprendre sur vos clients, pourquoi vous voulez l'apprendre, et comment vous utiliserez les informations que vous découvrirez, puis choisissez le type de méthode qui vous aidera à atteindre vos objectifs.

Par exemple, si vous analysez des données pour développer des théories "ancrées" dans des données quantitatives, vous pouvez choisir l'analyse théorique ancrée. En revanche, si vous souhaitez explorer les récits vécus par les gens à propos d'un phénomène ou d'un événement, les méthodes d'analyse narrative conviendront mieux.

Remarque : pour en savoir plus sur les différentes méthodes d'analyse des données qualitatives, consultez le chapitre de ce guide consacré aux méthodes d'AQD : .

2. Collectez et organisez vos données qualitatives

L'étape suivante consiste à collecter vos données qualitatives et à les préparer pour l'analyse. Voici quelques outils et méthodes que vous pouvez utiliser :

• Observations : observez et surveillez le comportement des utilisateurs dans leur environnement naturel - par exemple, à l'aide des outils Observe de Hotjar - et prenez des notes détaillées et mettez en évidence les tendances du comportement des utilisateurs.

• Entretiens : organise des entretiens individuels informels et non structurés avec les utilisateurs et pose des questions ouvertes sur les raisons, les opinions et les motivations qui sous-tendent leurs choix et leur comportement. (Par exemple, comment pensez-vous que ce produit pourrait vous aider ? Pouvez-vous décrire comment vous utiliseriez ce produit ?) Un conseil important pour maîtriser les entretiens avec les utilisateurs : donnez de l'espace. Faites des pauses longues et délibérées pour faire comprendre à la personne que vous souhaitez en savoir plus sur son expérience et ses opinions.

• Sondages : distribuez des sondages et des questionnaires sur site ou hors site pour recueillir les réponses ouvertes ou fermées des visiteurs du site web. Les outils Ask de Hotjar vous aident à recueillir des commentaires qualitatifs diversifiés et exploitables de manière organisée et efficace.

• Groupes de discussion : créer une discussion de groupe pour poser des questions qui mèneront à des conversations productives. Les groupes de discussion peuvent être utilisés dans le cadre de tests de convivialité réguliers pour en savoir plus sur les opinions des utilisateurs de votre site, mais pas sur la façon dont ils l'utilisent.

Une fois que vous avez recueilli vos données qualitatives, organisez-les de façon cohérente - par exemple, par type, par format ou par thème. Cela implique également de transcrire tous les documents non écrits afin de faciliter leur analyse ultérieure. Voici quelques outils et méthodes que vous pouvez utiliser pour connecter et organiser vos données :

• Les télécharger dans un référentiel de recherche pour les unifier avec d'autres données

• Utiliser un service de transcription comme Rev

• Utiliser une plateforme d'analyse de retour d'information comme comme SurveySparrow et Birdeye pour automatiser l'analyse des commentaires des clients

A la fin de cette deuxième étape, vous devriez avoir collecté vos données, les avoir transcrites en texte et les avoir rendues facilement accessibles en un seul endroit. Vous pouvez ensuite analyser les données de manière cohérente, ce qui facilite la synthèse et la découverte d'informations précieuses.

3. Codez vos données qualitatives

En termes d'analyse des données qualitatives, le codage consiste à étiqueter et à organiser vos données en écrivant des "codes" de 2 à 5 mots pour résumer les paragraphes de texte de manière à vous permettre d'identifier les thèmes et les relations entre les thèmes.

Pour le faire manuellement, prélevez de petits échantillons de vos données qualitatives et attribuez-leur un ensemble de codes ou de catégories. Ensuite, étiquetez systématiquement chaque élément du retour d'information afin d'identifier des modèles et des significations.

Par exemple, si vous recherchez différents types d'animaux dans vos données, vos codes initiaux pourraient être "chiens", "lézards" et "fourmis". Au cours du processus d'étiquetage, vous pourriez également étiqueter ou catégoriser les "chiens" en tant que "mammifères", les "lézards" en tant que "reptiles" et les "papillons" en tant qu'"insectes".

La création de ces catégories de codes organise et enrichit vos données, vous permettant d'établir de nouvelles connexions entre les différents groupes de codes. Si vous souhaitez prendre un plus grand échantillon de données, veillez à réviser et à affiner vos codes pour en assurer la précision et la cohérence.

Si le codage manuel ne vous semble pas une partie de plaisir, vous pouvez également utiliser une solution de codage automatisée pour simplifier le processus - essayez d'utiliser un logiciel d'analyse thématique comme MAXQDA ou NVivo pour gagner du temps. Ces outils vous donneront une idée générale des thèmes qui apparaissent dans vos données qualitatives et vous aideront à approfondir votre analyse.

Que vous codiez vos données manuellement ou que vous utilisiez un outil pour vous aider, n'oubliez pas de valider vos données pendant que vous y êtes : vérifiez l'exactitude de votre recherche et considérez la fiabilité de chaque méthode pour produire des données exactes et cohérentes. Vous vous assurez ainsi que vos données ne sont pas erronées, ce qui vous permettra d'obtenir des informations plus significatives.

Remarque : découvrez certains des outils d'analyse des données qualitatives que vous pouvez utiliser dans le chapitre Outils QDA de ce guide - restez à l'écoute !

4.Analysez vos données et développez des hypothèses

Il est maintenant temps d'analyser vos données qualitatives pour en tirer des enseignements significatifs (ce que l'on appelle aussi "la partie amusante").

Une fois vos données organisées et codées, examinez attentivement ce que vous avez collecté pour identifier les thèmes récurrents, les phrases et les mots couramment utilisés par les visiteurs de votre site web, ainsi que les expressions inhabituelles ou inattendues. Notez également les sujets que vous did pensiez voir apparaître au cours de l'analyse, mais qui ne sont pas apparus.

Ensuite, utilisez les informations tirées de vos données pour tirer des conclusions et formuler des hypothèses sur les prochaines étapes. Il s'agit de résumer les enseignements tirés de la recherche pour valider vos prochaines étapes.

Par exemple, si les clients disent que votre produit n'est pas convivial, mettez en évidence les défis et les obstacles spécifiques auxquels ils sont confrontés dans leur parcours d'utilisateur pour identifier les caractéristiques ou les expériences du produit qui devraient être améliorées, supprimées ou ajoutées pour améliorer l'UX.

Dans un autre exemple, vous pourriez découvrir qu'un site web non optimisé est l'un des principaux facteurs d'attrition de la clientèle. Utilisez ce que vous apprenez de votre recherche de données qualitatives pour proposer et prioriser des optimisations - peut-être devez-vous mettre à jour la navigation de votre site web pour améliorer l'interface utilisateur, ou optimiser la conception de votre site web pour une expérience mobile.

L'idée principale est de définir vos apprentissages et de formuler les prochaines étapes.

5. Partagez vos apprentissages et mettez en place un plan d'action pour les améliorer.Partager vos apprentissages et les mettre en œuvre

La dernière étape de l'analyse qualitative des données consiste à rendre compte de vos données -pour raconter l'histoire de l'utilisateur et du client- et à partager vos conclusions et vos idées avec les parties prenantes.

Mettez en avant les principales suggestions et les prochaines étapes, et décidez d'un plan d'action pertinent sur la base de votre analyse. Vous pouvez créer une proposition de feuille de route à l'aide d'outils tels que Miro ou Trello, ou rédiger un rapport traditionnel. Les outils et logiciels de visualisation des données tels que Tableau et Microsoft Power BI contribuent également à faciliter la collaboration et la communication interfonctionnelles en facilitant le partage des données et en alignant vos prochaines étapes sur les objectifs commerciaux centrés sur l'utilisateur.

Obtenez des informations riches et approfondies grâce à l'analyse qualitative des données

L'analyse qualitative des données vous aide à donner un sens au comportement des clients- au-delà des chiffres et des mesures quantitatives - et aide les équipes à découvrir des informations précieuses pour mieux comprendre le comportement des utilisateurs et créer de meilleurs produits.