Les études qualitatives et quantitatives : leurs différences

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.

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 ? ».

Par exemple : combien de personnes ont assisté au webinaire de la semaine dernière ? Quel est le chiffre d’affaires réalisé par l’entreprise en 2019 ? À quelle fréquence un certain groupe de clients utilise-t-il les services bancaires en ligne ?

Pour illustrer la différence entre les données quantitatives et qualitatives, prenons un exemple.
Imaginez que vous vouliez décrire votre meilleur ami. Quel type de données pourriez-vous recueillir ou utiliser ?

Tout d’abord, vous pouvez décrire ses attributs physiques, tels que sa taille, sa coiffure et sa couleur de cheveux, sa pointure et son poids. À cela, peut s’ajouter ses traits de personnalité les plus importants, ou encore évoquer combien il a de frères et sœurs, d’animaux de compagnie, où il vit, à quelle fréquence il va nager…

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

• Ma meilleure amie a les cheveux bruns bouclés
• Elle a les yeux verts
• Mon meilleur ami est drôle
• Il peut aussi être impatient et impulsif parfois
• Mon meilleur ami conduit une voiture rouge
• Elle a un visage très amical et un sourire contagieux

Les données qualitatives peuvent être classées comme nominales ou ordinales :

• 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. Un autre exemple simple pourrait être l’utilisation d’étiquettes comme « bleu », « marron » et « vert » pour décrire la couleur des yeux.
  
• 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 ». Il est clair que « exceptionnel » vaut mieux que « médiocre », mais il n’y a aucun moyen de mesurer ou de quantifier la « distance » entre les deux catégories.

   

Les données nominales et ordinales ont tendance à apparaître dans le cadre de la réalisation de questionnaires et d’enquêtes. Cependant, les données qualitatives ne se limitent pas seulement aux étiquettes et aux catégories. Cela inclut également des données non structurées telles que ce que les gens disent dans une interview, ce qu’ils écrivent dans une critique de produit ou ce qu’ils publient sur les réseaux sociaux.

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