Une grande partie de votre travail en tant que spécialiste du marketing ou propriétaire d'entreprise consiste à collecter et à analyser des données sur votre public cible afin d'éclairer vos décisions commerciales.
Toutes les données que vous collectez appartiennent à l'une des quatre catégories suivantes : les données nominales, les données ordinales, les données d'intervalle et les données de rapport. Chacun de ces types de données est collecté et analysé de différentes manières.
Dans cet article, nous nous concentrons sur les données nominales. Vous apprendrez :
- Qu'est-ce qu'une donnée nominale ?
- Comment collecter et analyser des données nominales
- Exemples de données nominales et de leur utilisation en entreprise
- Différences entre les données nominales et les autres types de données
Qu'est-ce qu'une donnée nominale ?
Les données nominales sont un type de données qualitatives. Elles peuvent être étiquetées et regroupées en catégories mutuellement exclusives au sein d'une variable. Ces catégories n'ont pas de valeur numérique, ne sont pas mesurées et ne peuvent être ordonnées ou hiérarchisées. Les données nominales ne pouvant être ordonnées, le fait de modifier l'emplacement des valeurs ne changera pas la signification des données.
Il arrive que l'on représente des variables nominales par des nombres, mais ces nombres n'ont pas d'impact quantitatif sur les données elles-mêmes.
Exemple concret : vous recueillez des données auprès de cinq personnes sur leurs couleurs préférées et vous obtenez les réponses suivantes : bleu, rouge, magenta, sarcelle et jaune. Vous pouvez décider d'attribuer une valeur numérique à ces catégories de couleurs : 1 pour le bleu, 2 pour le rouge, 3 pour le magenta, etc.
Bien que vous utilisiez des nombres pour étiqueter chaque catégorie de couleur, ces nombres n'impliquent pas de hiérarchie. Ainsi, la sarcelle représentée par 4 n'a pas plus de valeur que le bleu représenté par 1 (et vice versa).
En quoi les données nominales sont-elles différentes des autres types de données ?
Il existe quatre grands types de données :
- Données nominales
- Données ordinales
- Données d'intervalle
- Données de rapport
Ces types de données se répartissent en deux catégories : les données quantitatives (données d'intervalle et données de rapport) et les données qualitatives (données nominales et données ordinales). Les données quantitatives sont basées sur des nombres, mesurables, dénombrables et sujettes à la plupart des opérateurs mathématiques. Les données qualitatives, quant à elles, sont descriptives et vous aident à comprendre le quoi, le pourquoi et le comment de certains comportements ou choix. En outre, la recherche descriptive est un modèle d'investigation qui se distingue par sa capacité unique à combiner des approches de recherche quantitatives et qualitatives.
Cela dit, les données nominales et ordinales sont toutes deux des données qualitatives qui peuvent être recueillies par le biais d'enquêtes et d'évaluations. La différence réside dans le fait que les données ordinales peuvent être mesurées et classées dans un ordre. Vous pouvez également utiliser Google pour obtenir des informations supplémentaires pour votre analyse.
Les données nominales sont généralement des noms, par exemple des noms de personnes, des nationalités, des couleurs d'yeux, etc. Elles ne peuvent pas être quantifiées ou ordonnées. Les données ordinales mesurent généralement les émotions, telles que le bonheur, la satisfaction et la colère en termes de probabilité. Ce type de données est utilisé dans des outils tels que le Net Promoter Score (NPS).
Prenons par exemple la question suivante : "Quelle est la probabilité que vous recommandiez notre produit à vos amis ?"
Remarquez que les options ne peuvent pas être mesurées, mais qu'elles existent dans un ordre spécifique qui paraîtra bizarre si les valeurs sont mélangées. Un chef d'entreprise ne peut pas définir la différence entre Neutre et Improbable, mais il sait que, par ordre de degré, Neutre est une meilleure option que Improbable.
Les données nominales permettent d'obtenir des informations sur une population spécifique ou un échantillon d'une population. Elles sont utiles dans de nombreux secteurs, notamment dans les domaines de la santé, de la psychologie et des affaires - en particulier, le fait d'en savoir plus sur votre public cible influencera les produits ou les offres que vous mettrez sur le marché :
1. Enquête démographique
Les informations démographiques vous aident à mieux comprendre les caractéristiques granulaires de votre public cible, qu'il s'agisse de son âge, de son sexe, de sa nationalité, de sa race, de son revenu, de sa situation de famille ou de sa religion. Lorsque vous posez des questions démographiques dans le cadre d'une enquête, vous pouvez recueillir ces données sur les clients existants et potentiels à grande échelle. Vous pouvez également utiliser des outils de collecte de données tels qu'Apify pour extraire du web des données démographiques publiques et des données basées sur les centres d'intérêt afin de procéder à une analyse plus large de l'audience. Cela vous permet d'adapter votre stratégie de marketing afin d'attirer le groupe de personnes le plus susceptible d'acheter votre produit ou d'avoir besoin de vos services.
Imaginez à quel point vos efforts de marketing seront plus efficaces si vous savez que la plupart des membres de votre public cible sont des mères célibataires qui travaillent de 9 à 5 tout en menant une activité parallèle, plutôt que des femmes nouvellement mariées à haut revenu. Ou si vous cibliez des femmes d'âge moyen qui mènent une vie sédentaire plutôt que des femmes d'une trentaine d'années qui font de la gym 3 à 4 fois par semaine ?
La connaissance des caractéristiques démographiques de votre public cible peut vous aider à.. :
- Développer des produits tendance ou offrir les bons services
- Mesurer l'efficacité des publicités
- Identifier les tendances et les nouvelles opportunités commerciales dans votre secteur
- Comprendre l'opinion publique sur votre marque
La collecte de données démographiques est également utile lors de l'embauche ou du recrutement de personnes pour travailler avec vous. Elle vous permet de vous assurer que votre personnel est diversifié, équitable et inclusif.
Une évaluation d'entreprise est une analyse transparente des indicateurs clés de performance (ICP) de votre entreprise qui vise à vous montrer où en est votre entreprise, les nouvelles opportunités commerciales, les facteurs qui entravent la croissance et les stratégies qui peuvent vous aider à atteindre les objectifs que vous n'avez pas encore atteints.
Il est conseillé de procéder à des évaluations régulières de l'entreprise, car cela vous aide à.. :
- Identifier les lacunes de votre stratégie commerciale
- Comprendre la santé (ou l'insalubrité) de votre entreprise
- Prendre des décisions éclairées sur l'investissement de votre temps et de vos ressources
- Connaître les domaines dans lesquels votre entreprise peut s'améliorer
- Renforcer vos relations avec les clients, les employés et les principales parties prenantes
- Croissance et réussite à long terme
Les commentaires des clients sont la clé de voûte de toute entreprise prospère, en particulier dans le secteur des services et de l'hôtellerie, où les avis des clients influencent directement la décision d'une personne de visiter l'entreprise ou non.
Sans clients satisfaits, les hôtels et les restaurants ne peuvent pas se développer. C'est pourquoi il est important que les propriétaires d'entreprises de ce secteur commencent à recueillir les commentaires de leurs clients dès le début, afin d'avoir une idée de ce que les gens pensent de leur établissement et d'avoir la possibilité de mettre en œuvre des améliorations là où c'est nécessaire.
En fait, le rapport Diner Insights de février 2023 d'OpenTable montre que 92 % des gens lisent les commentaires sur les restaurants avant d'aller voir un nouvel endroit - et ils le font avant de regarder le menu ou d'obtenir les indications pour se rendre au restaurant.
La meilleure façon de demander l'avis des clients est d'envoyer des enquêtes de satisfaction simples demandant à vos clients la qualité de votre service, ce qu'ils ont aimé, ce qu'ils n'ont pas aimé, et éventuellement quelques idées pour vous aider à vous améliorer.
Si vous recevez principalement des commentaires positifs, vous pouvez les publier sur votre site web afin d'aider les clients potentiels à comprendre qu'ils apprécieront probablement leur expérience chez vous s'ils décident de s'y arrêter. Dans le cas contraire, vous pourrez résoudre les problèmes dont les clients se sont plaints et leur offrir une meilleure expérience. Pour vous aider à gérer efficacement ce retour d'information, envisagez d'utiliser un système de gestion des tickets de support client tel que Freshdesk ou Zendesk. Il s'agit de deux options populaires qui présentent des avantages et des inconvénients à prendre en compte en fonction de vos besoins spécifiques.
Assurez-vous d'ajouter des questions ouvertes dans votre enquête sur les restaurants afin de donner aux répondants la liberté de développer ou de dire ce qu'ils pensent. Cela ajoute de la valeur à votre recherche qualitative sur le service à la clientèle.
Si vous jouez à des jeux d'application ou utilisez différentes applications, il y a de fortes chances que l'on vous ait demandé, dans l'application ou par e-mail, de voter sur une fonctionnalité que les développeurs du jeu ou de l'application envisagent de mettre en place.
Les experts marketing produit utilisent le vote de fonctionnalité pour obtenir des informations sur ce que leurs utilisateurs souhaitent voir dans les mises à jour de produits. Obtenir un retour d'information directement de la part de vos utilisateurs peut vous aider :
- Construire des fonctionnalités que les utilisateurs utiliseront réellement
- S'en tenir à son budget de développement
- Gérer les attentes de vos clients en leur montrant ce sur quoi vous travaillez
Les données nominales sont des données qui permettent d'évaluer l'efficacité d'un système de gestion des données :
- A quelle maison d'Harry Potter appartiendriez-vous ?
- Quel est votre genre de livre préféré ?
- Quel est votre animal de compagnie préféré ?
Si vous l'avez fait, vous savez que les évaluations de personnalité peuvent être amusantes. Ils peuvent également être d'une valeur inestimable pour votre entreprise s'ils sont professionnalisés.
Les évaluations de personnalité montrent à vos clients que l'interaction avec vous est amusante et facile. Elle leur montre que vous souhaitez en savoir plus sur eux. En répondant aux questions, vos clients se découvrent et comprennent pourquoi ils prennent les décisions qu'ils prennent.
L'intérêt des évaluations de personnalité dans le domaine des affaires réside dans le fait qu'elles vous permettent de créer des contenus uniques pour chaque type de personnalité ou buyer persona. Vous pouvez proposer ce contenu en téléchargement à la fin de l'évaluation ou l'envoyer par courrier électronique. Cela permet d'ouvrir un dialogue entre vous et le client. En outre, vous obtenez des coordonnées telles que des noms et des adresses électroniques en échange de la valeur ajoutée que vous offrez grâce au retour d'information sur l'évaluation. Votre équipe de vente vous remerciera pour ces pistes hautement qualifiées.
Connaître la personnalité de votre public vous permet également de créer des offres et des événements qui lui conviennent. Par exemple, un client introverti ne voudra peut-être pas participer à un événement physique que vous organisez, mais il sera peut-être prêt à assister à un webinaire.
Comment collecter des données nominales
Les données nominales sont généralement collectées par le biais d'enquêtes ou de questionnaires, souvent envoyés par le biais d'une campagne de marketing par courrier électronique. Ces enquêtes contiennent des questions ouvertes, à choix multiples ou oui/non.
- Les questions ouvertes donnent aux personnes interrogées la liberté de décrire leurs opinions ou leurs pensées avec leurs propres mots, sans aucune restriction. Par exemple, "Qu'est-ce qui vous plaît dans la vie à New York ?" est une question ouverte. La réponse variera probablement d'une personne à l'autre, mais vous obtiendrez une grande variété d'informations qui vous aideront à prendre des décisions.
Les questions à choix multiples sont conçues de manière à ce que les personnes interrogées puissent choisir entre plusieurs options. Un bon exemple est cette illustration sur les fruits de mer : si vous deviez choisir l'un de ces plats de fruits de mer à commander dans un restaurant, lequel choisiriez-vous?
- Coquilles Saint-Jacques au curry
- Gâteaux de crabe
- Paella
- Crevettes scampi
- Tacos de poisson
Ce format vous permet d'obtenir des réponses spécifiques qui affectent directement vos décisions, ce qui facilite votre travail dans le domaine de l'analyse des données. Les questions à choix multiples sont plus faciles à intégrer dans un rapport d'analyse que les questions ouvertes.
Les questions Oui/Non sont simplement des questions qui appellent une réponse Oui ou Non. Par exemple, la question " Avez-vous plus de 18 ans ?" est une question Oui/Non.
Comment analyser des données nominales
Parce qu'elles n'ont pas de valeur numérique et qu'elles ne peuvent pas être mises en ordre, les données nominales peuvent être désordonnées, en particulier lorsque vous recueillez des données auprès d'un grand groupe de personnes. Heureusement, il existe des moyens d'analyser et de donner un sens aux données nominales. Il s'agit notamment de
- Statistiques descriptives
- Visualisation des données
- Analyse statistique non paramétrique
Statistiques descriptives
Les statistiques descriptives sont des coefficients d'information qui résument un ensemble de données trouvées dans une étude.
Un ensemble de données est une compilation de réponses et d'observations provenant de l'ensemble de la population ou d'un échantillon de la population. Les statistiques descriptives décrivent les caractéristiques d'un ensemble de données et en facilitent la compréhension.
Il existe trois principaux types de statistiques descriptives :
- Distribution de fréquences
- Tendance centrale (moyenne, médiane et mode)
- Variabilité (écart-type, variables minimales et maximales, variance, aplatissement et asymétrie)
Pour les données nominales, vous ne pouvez utiliser que la distribution de fréquence et la tendance centrale (mode uniquement) pour analyser les données nominales. Vous ne pouvez pas utiliser la variabilité car les données nominales ne sont pas quantitatives et ne sont pas soumises à des opérateurs mathématiques.
Distribution de fréquences
Imaginez la situation : Vous prévoyez d'ouvrir un nouveau restaurant de fruits de mer et vous préparez votre menu. Vous avez cinq choix de plats : coquilles Saint-Jacques au curry, galettes de crabe, paella, scampi de crevettes et tacos de poisson. Vous demandez donc à 15 personnes de vous dire quel plat elles choisiraient si elles devaient n'en choisir qu'un seul.
Après avoir recueilli leurs réponses, vous remarquerez peut-être que les données sont désorganisées et qu'il n'y a aucun moyen de savoir combien de personnes ont choisi un plat spécifique plutôt qu'un autre.
Pour analyser ces données, vous devrez créer un tableau de distribution de fréquences qui vous permettra de voir combien de réponses vous obtenez pour chaque catégorie d'aliments. La création d'un tableau de distribution de fréquences est un excellent moyen d'y parvenir dans Excel ou Sheets :
Autre exemple : Une consultante en marketing souhaite en savoir plus sur la maturité de la présence en ligne de son public. Elle crée une évaluation de la présence en ligne et attend que les réponses affluent.
Les résultats de ce tableau de bord d'enquête lui indiquent immédiatement le nombre de réponses reçues pour chaque valeur. Elle peut même choisir la manière dont la fréquence est représentée : en chiffres absolus ou relatifs, sous forme de diagramme à barres, de diagramme circulaire, ... Nous y reviendrons plus tard.
Tendance centrale (mode)
La tendance centrale est la valeur moyenne d'un ensemble de données. Il existe trois façons de mesurer la tendance centrale :
- Mode : La valeur qui apparaît le plus fréquemment dans l'ensemble de données
- Médiane : La valeur centrale de l'ensemble des données.
- Moyenne : La valeur moyenne de l'ensemble des données
Avec des données nominales, vous ne pouvez utiliser que le mode pour mesurer la tendance centrale. Pour identifier le mode, recherchez la catégorie qui apparaît le plus souvent dans votre tableau de distribution des fréquences. Dans notre exemple de données, c'est la crevette scampi qui a reçu le plus grand nombre de réponses (6 personnes sur 15, soit 40 %). La crevette scampi est donc le mode de l'ensemble de données.
Visualisation des données
La visualisation des données est la représentation d'un ensemble de données sous la forme d'un tableau, d'un diagramme, d'un graphique ou d'une carte. La visualisation et la transformation de vos données peuvent vous aider à voir facilement les tendances, les modèles et les valeurs aberrantes.
Les diagrammes en colonnes et les diagrammes circulaires sont le moyen le plus courant de visualiser les données. Vous pouvez les créer dans Excel ou Sheets en cliquant sur Insertion et en sélectionnant Graphique dans le menu. Avec une application d'enquête, la génération de représentations visuelles est automatisée.
Analyse statistique non paramétrique
Les statistiques descriptives et la visualisation des données ne font que résumer les données nominales. Les tests statistiques, quant à eux, vous permettent de tester une hypothèse sur la base des données que vous avez collectées.
Il existe deux types de tests statistiques :
- Tests paramétriques : ils sont utilisés pour les données quantifiables (par exemple, les données d'intervalles et de ratios, dont nous parlerons plus tard).
- Tests non paramétriques : ils sont utilisés pour les données qualitatives (par exemple, les données nominales et ordinales).
Étant donné que nous travaillons avec des données nominales, nous utiliserons des tests statistiques non paramétriques. Il existe deux types de tests statistiques non paramétriques :
Test d'adéquation du khi-deux
Si vous analysez un ensemble de données ne comportant qu'une seule variable nominale, le test d'ajustement du Khi-deux vous aidera à évaluer si votre ensemble de données est représentatif de l'ensemble de la population.
Reprenons l'exemple de notre restaurant de fruits de mer. Imaginez qu'avant d'envoyer l'enquête, vous ayez trouvé un rapport officiel indiquant que la plupart des habitants de votre pays qui mangent des fruits de mer choisissent une paella parmi les cinq plats proposés. Or, vos données montrent que les gens préfèrent les scampis aux crevettes en général.
Il n'est pas possible de recueillir des données auprès de tous les habitants de votre pays. Vous pouvez donc utiliser le chi carré pour déterminer dans quelle mesure vos résultats s'appliquent à la population de consommateurs de fruits de mer vivant dans votre pays ou dans votre région.
Test d'indépendance du khi-deux
Si votre ensemble de données comporte deux variables nominales, vous pouvez utiliser le test d'indépendance du khi-deux (ou test d'association du khi-deux) pour explorer la relation entre les deux variables.
Par exemple, supposons que vous souhaitiez découvrir s'il existe une corrélation significative entre les allergies éventuelles de vos répondants et le plat de fruits de mer qu'ils ont choisi. Vous devrez effectuer un test d'indépendance du Khi-deux pour comparer la fréquence de chaque choix alimentaire dans les catégories de la deuxième variable nominale "allergies".
Si les générateurs de formulaires classiques conviennent pour créer des enquêtes en ligne, vous aurez besoin d'un outil d'évaluation spécialisé si vous souhaitez envoyer des rapports personnalisés aux personnes interrogées en fonction de leurs réponses.
C'est là que Pointerpro intervient.
Pointerpro vous aide à créer des enquêtes et des évaluations en ligne personnalisées pour recueillir des informations auprès de votre public cible. Une fois les données collectées, vous pouvez les intégrer dans un rapport généré automatiquement qui contient des conseils ou un contenu personnalisé pour chaque personne interrogée. Si vous êtes intéressé, lancez un essai gratuit.
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A propos de l'auteur :
Althea Storm
Althea Storm est une rédactrice B2B SaaS spécialisée dans la création de contenu axé sur les données qui génère du trafic et augmente les conversions pour les entreprises, qu'il s'agisse de petites startups ou de grandes entreprises. Elle a travaillé avec des entreprises de premier plan comme AdEspresso, HubSpot, Thinkific et Zapier.