Les études qualitatives et quantitatives : leurs différences

Quelle est la différence entre les données quantitatives et qualitatives ?

Que vous cherchiez à explorer les comportements de vos clients ou à valider une hypothèse avec des chiffres solides, vous serez confronté à deux approches complémentaires pour réaliser une enquête marketing : l’étude qualitative et l’étude quantitative. Chacune repose sur des méthodes de collecte et d’analyse spécifiques, répondant à des objectifs bien distincts. Comprendre leurs différences, et surtout savoir quand utiliser l’une, l’autre, ou les deux, est essentiel pour tirer des insights fiables et exploitables.

Ces deux approches font d’ailleurs partie des quatre méthodes de recherche plus largement utilisées en études de marché.

Qu’est-ce qu’une donnée quantitative ?

Si l’information peut être comptée ou mesurée en lui assignant une valeur numérique, il s’agit alors de données quantitatives. Les données quantitatives peuvent par conséquence être obtenues en se posant des questions faisant référence à une quantité comme « Combien ? » ou « À quelle fréquence ? ».

Exemple :

• Combien de personnes ont assisté au webinaire de la semaine dernière ?
• Quel est le chiffre d’affaires réalisé par l’entreprise l’an dernier ?
• À quelle fréquence un certain groupe de clients utilise-t-il les services bancaires en ligne ?

Qu’est-ce qu’une donnée qualitative ?

Contrairement aux données quantitatives, les données qualitatives ne peuvent pas être mesurées ou comptées. Elles sont descriptives et exprimées en termes de langage plutôt qu’en valeurs numériques.

Les chercheurs se tourneront souvent vers des données qualitatives pour répondre à des questions comme « Pourquoi ? » ou « Comment ? ». Par exemple, si un certain visiteur du site Web a abandonné son panier trois fois en une semaine, vous souhaiterez probablement rechercher pourquoi via la collecte de données qualitatives auprès de l’utilisateur.

Les données qualitatives font également référence aux mots ou étiquettes utilisés pour décrire certaines caractéristiques. Par exemple, décrire le ciel comme bleu ou encore étiqueter une saveur de crème glacée particulière comme la vanille.

Les principales différences entre ces deux données

Résumons les principales différences avant d’explorer chaque aspect plus en détail :

• Les données quantitatives sont fixes et «universelles». Elles sont dénombrables ou mesurables. En d’autres termes, elles sont relatives aux nombres et recueillies en mesurant / comptant. (Analyse statistique).

• Les données qualitatives sont subjectives et dynamiques. Elles sont descriptives, relatives à la langue et recueillies au moyen d’entrevues et d’observations. (Analyse en les regroupant en termes de catégories ou de thèmes significatifs)

Quelques exemples :

Pour illustrer la différence entre les deux, prenons le cas d’une marque de cosmétiques qui vient de lancer une nouvelle crème hydratante et interroge ses clientes pour évaluer son accueil sur le marché.

D’un côté, l’enquête recueille des données quantitatives : le pourcentage de répondantes qui rachèteraient le produit, la note moyenne attribuée à sa texture, ou encore le nombre de clientes ayant déjà testé un produit similaire chez une autre marque. Ces données se comptent et se mesurent.

De l’autre côté, elle recueille aussi des données qualitatives : les mots utilisés pour décrire le parfum, les raisons pour lesquelles certaines clientes n’achèteraient pas le produit, ou les suggestions spontanées laissées dans les champs de commentaire libre. Ces données se décrivent avec des mots, pas avec des chiffres.

Toutes ces données entreront dans les catégories quantitatives ou qualitatives, comme suit :

Données quantitatives :

1. 68% des répondantes rachèteraient le produit
2. Note moyenne attribuée à la texture : 4,2/5
3. 3 clientes sur 10 ont déjà testé un produit concurrent similaire
4. Temps moyen d’utilisation avant l’achat déclaré : deux semaines

Données qualitatives :

1. « Le parfum est trop fort pour un usage quotidien »
2. « J’aimerais un format plus compact pour le sac à main »
3. La texture est jugée « légère » et « non grasse » par la majorité des retours ouverts
4. Plusieurs clientes comparent le produit à leur crème habituelle

Les types de données quantitatives

• Les données quantitatives discrètes prennent des valeurs numériques fixes et ne peuvent pas être décomposées davantage. Un exemple de données discrètes est lorsque vous comptez quelque chose, comme le nombre de personnes dans une pièce. Si vous comptez 32 personnes, c’est fixe et fini.

• Les données quantitatives continues peuvent être placées sur un continuum et décomposées à l’infini en unités plus petites. Il peut prendre n’importe quelle valeur ; par exemple, un morceau de ficelle peut mesurer 20,4 cm de long ou la température ambiante peut être de 30,8°C.

Les types de données qualitatives

• Les données nominales sont utilisées pour étiqueter ou catégoriser certaines variables sans leur donner aucun type de valeur quantitative. Par exemple, si vous collectiez des données sur votre public cible, vous souhaiteriez sûrement savoir où il vit. Sont-ils basés au Royaume-Uni, aux États-Unis, en Asie ou en Australie ? Chacune de ces classifications géographiques compte comme une donnée nominale.

• Les données ordinales sont lorsque les catégories utilisées pour classer vos données qualitatives tombent dans un ordre naturel ou dans une hiérarchie. Par exemple, si vous souhaitez explorer la satisfaction client, vous pouvez demander à chaque client de sélectionner si son expérience avec votre produit a été «médiocre», «satisfaisante», «bonne» ou «exceptionnelle».

Comment analyser des données qualitatives et quantitatives ?

Analyser des données quantitatives

L’analyse quantitative commence par le tri à plat, qui donne la répartition de chaque réponse pour une question donnée. Le tri croisé va plus loin en confrontant deux questions entre elles, pour savoir par exemple si la satisfaction diffère selon l’âge des répondants. Ces indicateurs, comme la moyenne, se calculent directement depuis un outil pour visualiser vos résultats.

Analyse des données qualitatives

Les données qualitatives, notamment les réponses issues des questions ouvertes appelées verbatims, se traitent différemment. La méthode la plus courante est le codage thématique : identifier les thèmes qui reviennent, puis regrouper chaque verbatim sous le thème correspondant pour en dégager des tendances exploitables.

Questions fréquentes sur l’analyse des résultats de sondage