4 défis de l'analyse des données qualitatives et comment les résoudre

Ce guide examine les quatre plus grands défis de l'analyse des données qualitatives et les solutions pour les surmonter avec confiance et clarté.

Les 4 défis les plus difficiles à relever en matière d'analyse de données qualitatives (et comment les surmonter)

Nombreux sont ceux qui commencent par des données quantitatives : les faits et les chiffres. Celles-ci sont souvent plus faciles à comprendre et à obtenir : il suffit de se connecter à Google Analytics ou à une plateforme similaire, et le tour est joué.

Mais les données quantitatives ne racontent que la moitié de l'histoire. Elles peuvent répondre au "quoi", mais vous avez besoin d'informations qualitatives pour combler les lacunes concernant le "pourquoi". Par exemple, Google Analytics peut vous montrer que votre page de paiement a un taux de rebond élevé, mais pourquoi les utilisateurs quittent-ils le site au moment du paiement ? Qu'est-ce qui les empêche d'acheter ?

Les données qualitatives peuvent répondre aux questions que les données quantitatives ne peuvent pas poser. Mais le problème est alors d'interpréter ces données qualitatives pour trouver des modèles et des tendances parmi la quantité de feedback.

Voici quatre des défis les plus courants en matière d'analyse des données qualitatives, ainsi que des conseils pour les relever afin d'améliorer l'expérience utilisateur et produit.

1. Choisissez une méthode et commencez

L'analyse des données qualitatives peut sembler insurmontable à cause nombreux choix qui s'offrent à vous pour explorer le feedback client et utilisateur.

Tout d'abord, vous devez déterminer les flux de données que vous analyserez : enquêtes sur la page, entretiens, e-mails du service clientèle, avis, chat en direct, etc.

Ensuite, il existe au moins cinq méthodes d'analyse quantitative des données à choisir : l'analyse de contenu, l'analyse thématique, l'analyse narrative, l'analyse de la théorie ancrée et l'analyse du discours.

Avec toutes les possibilités qui s'offrent à vous, il est facile de se paniquer et la QDA est vouée à l'échec.

Pour surmonter la paralysie de l'analyse, il est essentiel d'examiner vos priorités et de déterminer un processus qui corresponde aux besoins spécifiques de votre équipe :

Clarifiez votre objectif

L'un des meilleurs moyens de lutter contre la panique (et de gagner du temps) est de clarifier vos objectifs. Il ne suffit pas d'être curieux de savoir ce que pensent les utilisateurs. Vous devez aborder le processus analytique avec une idée claire de la raison pour laquelle vous faites cette démarche.

Essayez plutôt de :

• Réfléchir aux objectifs de votre entreprise. Si vous savez que votre organisation s'efforce de satisfaire le client ou l'utilisateur, l'analyse des données qualitatives pourrait avoir pour but d'isoler les trois principaux facteurs de sentiment positif.

• Commencer par des données quantitatives. Parfois, vous pouvez trouver votre objectif en commençant par une question basée sur des résultats de données quantitatives. Par exemple, si les ventes d'un produit en particulier sont en baisse, votre objectif peut consister à en découvrir la raison.

Personnalisez votre processus

Pour certains, l'analyse des données qualitatives est un processus manuel. Pour d'autres, elle est automatisée à l'aide d'un logiciel. Quoi qu'il en soit, n'oubliez pas que l'approche que vous adoptez peut toujours changer. Et, en prime, vous améliorerez la compréhension et l'adhésion de votre équipe en communiquant sur la nature itérative du développement d'un processus de QDA.

"Nombreuses sont les personnes à résister aux nouveaux processus parce qu'elles ont peur du caractère permanent. Dans notre cas, lorsque nous essayons un nouvel outil ou un nouveau processus, nous le présentons toujours comme une expérience", déclare Agustin SolerCo-Founder et Head of Product chez MURAL. "Nous précisons que si cela fonctionne, nous continuerons et nous l'améliorerons. Si ce n'est pas le cas, nous trouvons ce qui n'a pas fonctionné et nous repartons de là. Cette approche semble avoir beaucoup de succès dans mon entreprise".

Si vous ne savez pas par où commencer, essayez l'analyse thématique. Cette méthode fonctionne avec de nombreux types de données qualitatives, mais elle est particulièrement utile pour le feedback client. L'analyse thématique consiste à lire les données, à les coder en identifiant les phrases clés qui se rapportent à un sujet similaire, puis à rechercher des thèmes, c'est-à-dire des idées générales à regrouper.

2. Évitez les préjugés

L'analyse des données qualitatives n'est pas aussi tranchée et sèche que l'analyse quantitative. Il peut être difficile de laisser son opinion de côté. Mais pour mieux comprendre l'utilisateur ou le client, il est important d'écarter toute idée préconçue.

Parmi les problèmes les plus courants, le biais de confirmation consiste à rechercher des preuves pour confirmer une opinion ou une hypothèse existante. Dans l'analyse des données qualitatives, le biais de confirmation peut entraîner une vision étroite. Nous nous concentrons tellement sur ce que nous pensons voir que nous ne voyons pas le vrai problème.

Un autre problème, c'est le biais d'observation, également connu sous le nom d'effet Hawthorne. Il s'agit essentiellement du fait que les personnes modifient leur comportement si elles savent que quelqu'un les observe.

Éviter les biais dans l'analyse des données qualitatives nécessite une réflexion personnelle et souvent l'aide d'une équipe.

Utilisez la réflexivité

La réflexivité consiste à prendre en compte l'influence de votre parcours et de vos expériences sur votre perception du monde (et comment ce point de vue peut influencer votre recherche et votre analyse).

La réflexivité personnelle implique une réflexion sur votre identité personnelle unique, y compris les perspectives socio-économiques, ethniques, de genre et de valeurs. La réflexivité fonctionnelle consiste à réfléchir à votre rôle et à vos méthodes d'analyse.

La tenue d'un journal réflexif permet de prendre conscience, de rendre compte et de clarifier votre travail sur les données qualitatives. Posez-vous ces questions :

En répondant à ce type de questions dans un journal réflexif, vous comprendrez mieux l'angle sous lequel vous percevez les informations, ce qui vous aidera à adopter une position plus objective dans votre étude.

Demandez l'avis de vos coéquipiers

L'un des meilleurs moyens d'éviter les préjugés est de demander l'avis des autres. Par exemple, lors d'une analyse thématique, vous pouvez demander à un collègue d'évaluer vos codes et vos thèmes.

Mieux encore : vous pouvez rendre l'analyse des données qualitatives amusante en organisant une soirée de visualisation des enregistrements Hotjar comme le fait l'entreprise de location de maisons Spotahome.

"Si je regarde ces vidéos toute seule, je risque de rater quelque chose qu'un développeur remarquerait. Ce que je recherche est différent de ce que les autres recherchent", note Sara Parcero, Customer Knowledge Manager chez Spotahome. "Lorsque des personnes d'horizons différents regardent les mêmes enregistrements, je sais que chacun en fera une analyse complète."

3. Veillez à la précision et à la cohérence

Les données quantitatives sont des chiffres, donc la précision est plus simple. Vous pouvez voir que 200 clients de plus ont acheté un produit ce mois-ci par rapport au mois précédent.

En revanche, les informations qualitatives reposent sur l'interprétation. Comment rester cohérent lorsque vous travaillez sur plusieurs sources de données (et avec plusieurs membres de l'équipe) pour générer des informations précises ?

Il est plus facile de veiller à la précision et à la cohérence si vous automatisez vos processus et créez un système de codage clair.

Créez un système de codage

L'analyse thématique exige des chercheurs qu'ils développent des codes pour les idées communes du texte. Par exemple, un commentaire client pourrait dire "J'aurais pu trouver la même chose pour moins cher", et il pourrait être codé comme "points de douleur" ou "prix".

Pour faciliter le codage :

• Décidez si vous utiliserez le codage inductif, le codage déductif ou les deux. Avec le codage inductif, vous commencez à attribuer des étiquettes descriptives au fur et à mesure que vous lisez les données. Avec l'approche déductive, vous créez d'abord les codes, puis vous trouvez les preuves qui s'y rapportent. Si vous voulez le meilleur des deux systèmes, commencez par quelques codes potentiels, mais laissez de la place pour en créer d'autres au fur et à mesure de votre travail.

• Créez une clé avec des exemples et des non-exemples de preuves pour chaque code. Cette stratégie garantira la cohérence lorsque d'autres membres de l'équipe participeront au processus.

Automatisez l'analyse

L'analyse manuelle des données qualitatives peut prendre des semaines et produire des résultats incohérents. Essayez plutôt d'utiliser Hotjar Recordings, Feedback ou Surveys pour recueillir des informations qualitatives sur l'expérience du produit, puis faites un suivi à l'aide d'outils comme Thematic ou Delve pour développer des codes et des thèmes.

4. Traitez des milliers de données

Si certaines entreprises ont du mal à collecter suffisamment de feedback pour réaliser une étude pertinente, de nombreuses organisations ont le problème inverse : la quantité de données à analyser peut être source de stress et de perte de temps.

Lorsque vous faites face à des montagnes de transcriptions ou aux résultats de 10 000 enquêtes comme RyanAir, vous avez besoin d'une stratégie d'analyse solide.

Avec une telle quantité de données, l'analyse manuelle n'est pas une option. Vous avez besoin des bons outils pour le travail et de beaucoup de temps pour le faire.

Choisissez le bon logiciel

• Choisissez des outils adaptés à votre méthode d'analyse. Grâce aux nombreux outils d'analyse des données qualitatives sur le marché, votre équipe dispose de nombreuses options. Par exemple, si vous effectuez une analyse des sentiments (un type d'analyse thématique visant à déduire les sentiments des clients), vous choisirez un outil comme Dovetail qui offre cette fonctionnalité.

• Choisissez un logiciel qui vous permet de rester concentré et qui facilite la collaboration. Les espaces de travail de Hotjar vous permettent de vous concentrer sur des voix de clients spécifiques pour gagner du temps dans les processus de collecte et d'analyse des données. Créez un espace de travail dédié à la tâche à accomplir et personnalisez les paramètres pour n'afficher que les enregistrements les plus pertinents. Ce type d'organisation vous permet, à vous et à votre équipe, de passer directement à l'analyse.

Budgétez votre temps dès le départ

Il est facile de sous-estimer le temps nécessaire pour organiser, trier, coder, thématiser et analyser les données. Une bonne règle à suivre : réservez au moins le même temps à l'analyse qu'à la collecte des données. Par exemple, si vous avez passé 10 heures à mener des entretiens avec des clients, prévoyez de consacrer au moins 10 heures à l'analyse des enregistrements ou des transcriptions.

Levez les obstacles à l'analyse des données qualitatives et découvrez des informations sur l'expérience produit

Au cours de l'analyse des données qualitatives, vous rencontrerez sans doute l'un des défis listés ci-dessus (ou, soyons réalistes, les quatre).

Mais en affinant vos méthodes, en utilisant les bons outils et en collaborant avec vos coéquipiers, vous profitez d'une analyse des données qualitatives plus fluide qui vous donne plus d'informations.

Prenez le temps de relever vos défis pour faire progresser votre équipe et découvrir des opportunités qui réduisent les frictions pour les utilisateurs et augmentent la satisfaction client.