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Cours complet - méthodes quantitatives de l'enquête

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Cours complet - méthodes quantitatives de l'enquête Master 1 - Marketing, Vente

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  • April 1, 2021
  • 37
  • 2020/2021
  • Class notes
  • Mme siret
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METHODES QUANTITATVIES :
COURS N°1
INTRODUCTION
Une étude de marché correspond au recueil et à l’exploitation d’informations par l’entreprise dans le but de
mieux comprendre le consommateur ou le marché.

Les études de marché sont particulièrement importantes pour une entreprise car elles permettent la compréhension
et la résolution de problèmes marketing.

QUAND LES ETUDES DE MARCHE SONT-ELLES UTILES ?

Une étude de marché s’avère très utile aussi bien en amont (avant le lancement d’un nouveau produit par exemple)
qu’en aval (pour comprendre la satisfaction des clients par exemple) d’une action marketing.

La fonction études intervient donc comme fonction support à tout instant, dès lors qu’un problème de marketing
ponctuel doit être résolu ou comme aide à la décision stratégique.

LES ETUDES DE MARCHE PEUVENT REPONDRE A PLUSIEURS OBJECTIFS :

• Comprendre un phénomène : une entreprise enregistre une baisse des ventes incompréhensible sur le
segment des plus de 60 ans. Quelles en sont les causes ?
• Décrire un phénomène : le comportement d’achat des artisans ressemble-t-il davantage à celui des
consommateurs particuliers ou à celui des moyennes et grandes entreprises ?
• Expliquer des relations entre des variables : une marque a modifié récemment l’un de ses produits
(nom, packaging, prix unitaire, etc.). Quelles sont conséquences sur les ventes ? Quelle variable a eu le
plus d’importance dans la modification du volume de ventes ?
• Prédire l’effet d’une variable sur une autre : une entreprise souhaite augmenter le salaire de ses
commerciaux tout en rentabilisant ses investissements. Quelle sera l’influence du salaire, et de la
motivation des vendeurs, sur les ventes ?
• Décider : une entreprise veut lancer un nouveau produit. Quel mode de distribution doit-il privilégier ?
L’une des raisons principales de l’échec de nouveaux produits ou de la faillite de petites entreprises tient
dans l’absence, ou les défauts, d’études de marché.

LES ETAPES DE L’ETUDE DE MARCHE :

1. Analyse du problème
2. Décision d’étude : on décide d’aller choisir l’information auprès des clients.
3. Etude documentaire : afin de compiler les informations déjà existantes en rapport avec le marché → articles,
sondages, rapports, …
4. Etude qualitative : des entretiens qualitatifs afin de repérer les thèmes et sous-thèmes importants par rapport
au problème étudié.
5. Etude quantitative : afin de quantifier les comportements et de dégager des résultats opérationnalisables :
✓ Construire un questionnaire pertinent sur la base des thèmes trouvés
✓ L’administrer aux participants
✓ L’analyser statistiquement
6. Rapport de synthèse
7. Prise de décision




1

,EXEMPLES DES QUESTIONS MANAGERIALES :




LA PRESENTATION ECRITE DU RAPPORT D’ETUDE :

1. Page de titre
2. La table des matières
3. Introduction
4. Revue de littérature = positionner notre question par rapport à ce qui a déjà été fait avant.
5. Méthodologie
6. Résultats
7. Discussion générale
a. Contributions théoriques
b. Contributions managériales
c. Limites
d. Conclusion
8. Références
9. Annexes



PARTIE 1 : COLLECTE DE DONNEES
1. MODES DE COLLECTE DE DONNEES

LES DONNEES PRIMAIRES : informations spécifiquement collectées pour étudier un phénomène
particulier.

LES DONNEES SECONDAIRES : informations qui ont déjà été collectées dans un but différent de celui
de l’étude menée et qui sont à disposition pour une seconde utilisation. Exemple : base de données CRM.

Pour être de qualité, l’information recueillie doit être objective, pertinente (en adéquation avec le
phénomène étudié), précise, fiable et actuelle.

Le mode de collecte de données primaires le plus développé dans les recherches quantitatives est le questionnaire
qui permet la réalisation d’études ou d’expérimentations.




2

,LES DONNEES PRIMAIRES :

Les données primaires sont collectées par des techniques spécifiques : observations, questionnaires ou plans
d’expériences auprès des consommateurs.

Ces données peuvent correspondre à des éléments déclaratifs ou comportementaux. Exemple : j’ai l’intention
d’acheter ce produit vs achat réel du produit.

/!\ Attention pour les éléments déclaratifs, il faut faire attention au biais de désirabilité sociale.

LES DONNEES SECONDAIRES :

Les données secondaires sont dites internes ou externes selon qu’elles proviennent ou non du commanditaire de
l’étude.

Les SOURCES INTERNES sont des sources d’informations disponibles dans l’organisme, facile d’accès et
peu coûteuses (services commerciaux, communications, ventes, etc.)

Les SOURCES EXTERNES sont souvent rapidement collectées, mais leur coût est variable (de la gratuité à
l’achat de base de données ou de panels). Les sources externes proviennent d’organismes nationaux ou
internationaux (ISEE, FMI, OCDE, ONU, Banque mondiale, etc.) ou privés (associations, entreprises, etc.).
Certaines sont gratuitement accessibles sur Internet.

2. L’ENQUETE / L’ETUDE

Une étude est une analyse qui mesure par le biais d’un questionnaire les comportements ou opinions d’un
échantillon d’individus.

-Questionnaire
-Traitement statistique
-Liens entre variables


INCONVENIENT : de nombreux facteurs, dont on n’aurait jamais idée, vont jouer sur l’enquête.

3. L’EXPERIMENTATION

Les méthodes expérimentales scientifiques consistent à tester la validité d’une hypothèse en reproduisant un
phénomène (souvent en laboratoire) et en faisant varier un paramètre :

• Le paramètre que l’on fait varier est impliqué dans l’hypothèse
• Le résultat de l’expérience valide ou non l’hypothèse

La méthode expérimentale est une méthode scientifique de collecte de données visant à mettre en évidence des
relations de causes à effets afin de tester des hypothèses préalablement définies.

AVANTAGES : on maitrise tous les paramètres, contrairement à l’enquête, mais c’est du déclaratif donc
possibilité du biais de désirabilité sociale.

Elle repose sur un protocole rigoureux qui consiste à faire varier, de manière contrôlée, un ensemble de paramètres
(les variables indépendantes) toutes choses égales par ailleurs, afin de mesurer leurs effets sur d’autres variables
(les variables dépendantes).




3

, PARTIE 2 : MODELISATION ET EXPERIMENTATION
PRINCIPES ET DEFINITION :

L’expérimentation a pour objectif de tester une relation de causalité entre des variables dites indépendantes
(explicatives) ou dépendantes (à expliquer) en manipulant la variable explicative et en mesurant la ou les
variable(s) à expliquer.

Exemple : une marque souhaite savoir quelle couleur choisir pour le packaging de son nouveau produit. Variable
indépendante = couleur. Variable dépendante = intention d’achat ou unités vendues.

Quelles sont les variables qui ont une influence sur le phénomène à expliquer et quelles sont les relations causales
attendues ?

-Formulation des hypothèses
-Spécification du modèle
-Etablissement de la causalité



1. MANIPULATION ET STIMULI

Pour savoir si la couleur du packaging influence l’intention d’achat, il est possible de « manipuler », toutes
choses égales par ailleurs, la couleur en créant deux packagings différents et en mesurant leur impact sur les
intentions d’achat du produit.




2. MANIPULATION CHECK

Il s’agit d’un test qui est utilisé pour déterminer l’efficacité de la manipulation de l’expérimentation.

Il faut s’assurer que les participants perçoivent, comprennent que quelque chose change ou réagissent
différemment selon la condition expérimentale.

/ ! \ Attention : il ne faut pas que l’individu comprenne ce qui est testé sinon il aura tendance à intellectualiser la
question et il y aura alors des biais.

Exemple : si le chercheur veut étudier l’effet de l’humour sur la mémorisation et demande aux participants de lire
des histoires drôles ou des histoires ennuyeuses avec un test de mémoire, alors le manipulation check serait de
demander aux participants d’évaluer si l’histoire était plutôt drôle ou plutôt ennuyeuse.

3. VARIABLE CONFONDANTE

La variable confondante (aussi appelée facteur confondant ou facteur de confusion) est une variable aléatoire qui
influence à la fois la variable dépendante et les variables explicatives (=indépendantes).


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