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5 méthodes d'analyse des données qualitatives
Les données qualitatives révèlent des informations précieuses qui peuvent être utilisées pour améliorer l'expérience utilisateur et client. Mais comment mesurer et analyser des données qui ne sont pas quantifiables ?
Il existe différentes méthodes d'analyse des données qualitatives pour vous aider à comprendre le feedback qualitatif et les informations sur les clients, en fonction de vos objectifs professionnels et du type de données que vous avez collectées.
Récapitulatif
Avant de choisir une méthode d'analyse qualitative des données pour votre équipe, vous devez examiner les techniques disponibles et explorer leurs cas d'utilisation pour comprendre comment chaque processus peut vous aider à mieux comprendre vos utilisateurs.
Ce guide couvre cinq méthodes d'analyse qualitative et vous aidera à choisir celle(s) qui convient(ent) en fonction de vos objectifs.
5 méthodes d'analyse des données qualitatives expliquées
L'analyse des données qualitatives (QDA) est le processus d'organisation, d'analyse et d'interprétation des données de recherche qualitative (les informations conceptuelles, non numériques et le feedback utilisateur) pour identifier les thèmes et les modèles, répondre aux questions de recherche et identifier des actions pour améliorer votre produit ou votre site web.
L'étape 1 du processus de recherche (après planification) est la collecte de données qualitatives. Vous pouvez utiliser des logiciels d'analyse comportementale (comme Hotjar) pour recueillir des données qualitatives contextuelles et connaître les véritables motivations du comportement de l'utilisateur, en recueillant le feedback client écrit avec Surveys ou en programmant un entretien de l'utilisateur approfondi avec Engage.
Utilisez les outils de Hotjar pour recueillir le feedback, découvrir les tendances comportementales et comprendre les causes des actions des utilisateurs.
1. L'analyse de contenu
L'analyse de contenu est une méthode de recherche qualitative qui examine et quantifie la présence de certains mots, sujets et concepts dans des messages textuels, visuels, vidéo ou audio. Cette méthode transforme les données qualitatives en données quantitatives pour vous aider à tirer des conclusions fiables sur ce que les clients pensent de votre marque et sur la manière dont vous pouvez améliorer leur expérience et leur opinion.
Effectuez une analyse de contenu manuellement (ce qui peut prendre du temps) ou utilisez des outils d'analyse comme Lexalytics pour révéler des modèles de communication, découvrir des différences dans les tendances de communication individuelles ou de groupe et établir des liens plus larges entre les concepts.
Comment l'analyse de contenu peut aider votre équipe
L'analyse de contenu est souvent utilisée par les marketers et les spécialistes du service client, pour mieux comprendre le comportement des clients et à mesurer la réputation de la marque.
Par exemple, vous pouvez mener une enquête auprès des clients avec des questions ouvertes pour découvrir les préoccupations des utilisateurs (avec leurs propres mots) concernant leur expérience avec votre produit. Au lieu de devoir traiter manuellement des centaines de réponses, un outil d'analyse de contenu vous aide à analyser et à regrouper les résultats en fonction de l'émotion exprimée dans les textes.
Voici d'autres exemples d'analyse de contenu :
L'analyse des mentions de la marque sur les réseaux sociaux pour comprendre la réputation de votre marque
L'analyse du feedback client pour évaluer (puis améliorer) (UX)
L'étude des pages web des concurrents pour identifier leurs avantages concurrentiels et leurs propositions de valeur
L'interprétation des entretiens avec les client et des résultats d'enquêtes pour déterminer les préférences de l'utilisateur, et définir l'orientation pour le développement de nouveaux produits ou de nouvelles fonctionnalités.
L'analyse de contenu a joué un rôle majeur dans notre croissance pendant mon séjour chez Hypercontext.
[Elle nous a permis de] mieux comprendre les sujets de [blog] les plus performants pour l'inscription de nouveaux utilisateurs. Nous avons également été en mesure d'approfondir ces articles de blog pour mieux comprendre les formats [qui fonctionnaient].
2. L'analyse thématique
L'analyse thématique vous aide à identifier, catégoriser, analyser et interpréter des modèles dans les données d'une étude qualitative, et peut être réalisée avec des outils comme Dovetail et Thematic.
Si l'analyse de contenu et l'analyse thématique semblent similaires, elles sont différentes dans leur concept.
L'analyse de contenu peut s'appliquer aux données qualitatives et quantitatives, et se concentre sur l'identification des fréquences et des mots et sujets récurrents
L'analyse thématique ne peut s'appliquer qu'aux données qualitatives, et se concentre sur l'identification de modèles et de thèmes
Comment l'analyse thématique peut aider votre équipe
Tout le monde ou presque peut faire appel à l'analyse thématique : des product marketers aux responsables de la relation client en passant par UX researchers.
Par exemple, les équipes produit utilisent l'analyse thématique pour mieux comprendre les comportements et les besoins des utilisateurs et améliorer l'interface utilisateur. En analysant le feedback client, vous pouvez identifier les thèmes (par exemple, une mauvaise navigation ou une interface mobile défectueuse) mis en avant par les utilisateurs et d'obtenir des informations exploitables sur ce qu'ils attendent réellement du produit.
💡 Conseil de pro : vous cherchez un moyen d'accélérer le processus d'analyse des données pour les grandes quantités de données que vous avez collectées avec un sondage ? Essayez l'IA de Hotjar pour Surveys : en plus de générer un sondage basé sur votre objectif en quelques secondes, notre IA analysera les données brutes et préparera un rapport de synthèse automatisé qui présente les principales conclusions thématiques, les citations des répondants et les mesures à prendre, faisant de l'analyse des données qualitatives un jeu d'enfant.
3. L'analyse narrative
L'analyse narrative est une méthode utilisée pour interpréter les histoires des participants à la recherche, notamment des témoignages, des cas d'étude, des groupes de discussion, des entretiens et d'autres données textuelles ou visuelles, avec des outils comme Delve et ATLAS.ti basé sur l'IA.
Certains formats ne fonctionnent pas bien avec l'analyse narrative, notamment les entretiens fortement structurés et les enquêtes écrites, qui ne donnent pas aux participants autant d'occasions de raconter leur histoire avec leurs propres mots.
Comment l'analyse narrative peut aider votre équipe
L'analyse narrative fournit aux équipes produit de précieuses informations sur la complexité de la vie, des sentiments et des comportements des clients.
Dans un contexte d'étude marketing, l'analyse narrative implique de capturer et d'examiner les histoires des clients (par exemple sur les réseaux sociaux) pour obtenir des informations approfondies sur leur vie, leurs priorités et les défis auxquels ils sont confrontés.
Il peut s'agir d'analyser le contenu quotidien partagé par les influenceurs préférés de votre cible sur Instagram, ou d'analyser les avis des clients sur des sites comme G2 ou Capterra pour développer une compréhension approfondie des expériences individuelles des clients. Les résultats de cette analyse contribuent également à l'élaboration de personas.
💡 Conseil de pro : mener des entretiens de l'utilisateur est un excellent moyen de recueillir des données pour l'analyse narrative. Si ces entretiens peuvent prendre beaucoup de temps, il existe des outils qui permettent de rationaliser la charge de travail.
Hotjar Engage automatise l'ensemble du processus, du recrutement à la planification, en passant par la génération des transcriptions d'entretien indispensables à la phase d'analyse de votre projet de recherche.
4. L'analyse de la théorie ancrée
L'analyse de la théorie ancrée est une méthode de recherche qualitative visant à développer des théories en examinant des données du monde réel. Cette technique implique la création d'hypothèses et de théories par le biais de la collecte et de l'évaluation de données qualitatives et peut être réalisée à l'aide de logiciels d'analyse de données qualitatives comme MAXQDA et NVivo .
Contrairement à d'autres techniques d'analyse de données qualitatives, cette méthode est inductive plutôt que déductive : elle élabore des théories à partir de données, et non l'inverse.
Comment l'analyse de la théorie ancrée peut aider votre équipe
L'analyse de la théorie ancrée est utilisée par les ingénieurs en logiciel, les product marketers, les managers et d'autres spécialistes qui traitent des ensembles de données pour prendre des décisions opérationnelles éclairées.
Par exemple, les équipes marketing produit peuvent se tourner vers des enquêtes auprès des clients pour comprendre les raisons de taux d'attrition élevés, puis utiliser la théorie ancrée pour analyser les réponses et élaborer des hypothèses sur les raisons de l'attrition des utilisateurs, et comment vous pouvez les inciter à rester.
La théorie ancrée peut également être utile dans le processus de gestion des talents. Par exemple, les représentants RH peuvent s'en servir pour élaborer des théories sur le faible engagement des employés et proposer des solutions basées sur les résultats de leurs recherches.
5. L'analyse du discours
L'analyse du discours consiste à rechercher le sens profond des données qualitatives. Elle implique l'observation de textes, de sons et de vidéos afin d'étudier les relations entre l'information et son contexte social.
Contrairement à l'analyse de contenu, cette méthode se concentre sur la signification contextuelle du langage : l'analyse du discours met en lumière ce que les publics pensent d'un sujet et éclaire les raisons de leurs sensations.
Comment l'analyse du discours peut aider votre équipe
Dans un contexte professionnel, cette méthode est principalement utilisée par les équipes marketing. L'analyse du discours aide les marketers à comprendre les normes et les idées sur leur marché, et révèle pourquoi elles jouent un rôle si important pour leurs clients.
Une fois les origines des tendances découvertes, il est plus facile de développer une mission d'entreprise, de créer un ton unique et de concevoir des messages marketing efficaces.
Quelle méthode d'analyse des données qualitatives devriez-vous choisir ?
Si les cinq méthodes d'analyse des données qualitatives énumérées ci-dessus visent toutes à traiter des données et à répondre à des questions de recherche, ces techniques diffèrent dans leur intention et dans les approches appliquées.
Choisir la bonne méthode d'analyse pour votre équipe n'est pas une question de préférence. Le choix d'une méthode adaptée n'est possible que lorsque vous définissez vos objectifs de recherche et que vous avez une intention claire. Lorsque vous savez ce dont vous avez besoin (et pourquoi vous en avez besoin), vous pouvez identifier une méthode d'analyse qui correspond à vos objectifs de recherche.
Recueillez des données qualitatives avec Hotjar
Utilisez les informations sur l'expérience produit de Hotjar dans vos études qualitatives. Recueillez le feedback, découvrez les tendances comportementales et comprenez les causes des actions des utilisateurs.
