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Module Marketing Quantitatif Casablanca 2017 Rajae Chouhaidi Belhaj+21266144627

Module Marketing Quantitatif Casablanca 2017 Rajae Chouhaidi Belhaj+212661446273 Rajae.chouhaidi@capitalsystems.ma Introduction au marketing quantitatif Master Systèmes d’Information d’Aide à la Décision en Management – FSJES Du Marketing au Marketing Quantitatif 2 IV. Approche opérationnelle quantitative 3 IV. Approche opérationnelle quantitative I. Les études marketing a. Les applications des études marketing b. Le secteur d’activité II. Les différents type d’études a. Les études documentaires b. Les études qualitatives c. Les études quantitatives d. Les études sur échantillon permanent e. Les études sur échantillon ponctuel f. Les marchés tests g. Synthèse III. La mise en œuvre de l’étude a. Identification et analyse du problème b. Conception de l’échantillon c. Construction du questionnaire d. Réalisation de l’étude e. Traitement des données f. Synthèse et présentation du rapport de l’étude IV. Etudes de cas Approche opérationnelle quantitative Approche opérationnelle 3. La conception du projet d’étude : Approche opérationnelle quantitative Approche opérationnelle 3. La conception du projet d’étude : (Rappel des étapes d’un questionnaire)) Comparatif synthétique des différentes approches terrain Approche opérationnelle 3. c – La phase terrain : Approche opérationnelle quantitative Applications des différentes approches terrain : Approche opérationnelle quantitative Approche opérationnelle 3. c – La phase terrain : Avantages et inconvénients des différents modes : Les modes d’administration des questionnaires sur le terrain sont exhaustifs : le face à face, le téléphone, le courrier ou l’enquête en ligne. Un comparatif des avantages et inconvénients des différentes modes permet de conclure que les entretiens en face à face, qui représentent 31% des études quantitatives et les enquêtes en ligne qui en représentent 41% sont les méthodes les plus vulgarisées voire les plus simples dans le domaine. Approche opérationnelle quantitative Approche opérationnelle 3. c – La phase terrain : Avantages et inconvénients des différents modes : - Le face à face est simple et évite les écueils du questionnaire auto administré (courrier ou e-mail). Il permet de compléter les réponses par des observations. - L’enquête téléphonique (CATI) peut être aussi simple mais nécessite d’avoir un support de réponses prédéfini et un court questionnaire. - L’enquête postale reste peu utilisée. - L’utilisation des enquêtes en ligne par les entreprises est en forte progression 41%. Approche opérationnelle quantitative Approche opérationnelle 3. c – La phase terrain : Les différentes études en ligne : 1. Mettre un questionnaire sur son site web ou placer une bannière ou un pop up sur un site très fréquenté et inviter les volontaires à y répondre 2. Parrainer un site de discussion et y introduire régulièrement des questions 3. Constituer un panel d’utilisateurs des produits qui, moyennant des cadeaux, répondent régulièrement 4. Utiliser les cookies pour collecter des informations sur les individus qui visitent le site internet, analyser leur trajet sur le site et vers d’autres 5. Réaliser des expérimentations sur le web en faisant varier les prix, les textes de présentation des produits et leurs caractéristiques, de manière à analyser l’efficacité relative de chaque offre Approche opérationnelle quantitative Approche opérationnelle 3. c – La phase terrain :  Cette phase consiste à dégager la signification des résultats obtenus.  On commence par analyser les réponses recueillies sur chaque variable par des calculs statistiques  Ensuite on met en relation deux variables ou davantage par des techniques uni variées, bi variées ou multivariées.  Tout caractère étudié peut être analysé : - indépendamment des autres (analyse univariée), - associé à un autre (analyse bivariée) - ou associé simultanément à plusieurs autres (analyse multivariée).  Et ce pour identifier les relations significatives entre plusieurs variables, et établir des liens de causalité fondés sur les lois statistiques. Approche opérationnelle quantitative Approche opérationnelle 3. d – La phase d’analyse statistique (traitement des données): Ainsi, les informations recueillies sont traduites en des les variables correspondant aux modalités de réponse fixées. Ces variables sont de nature qualitative ou quantitative. La distinction est importante pour interpréter le résultat. Les variables qualitatives (non métriques) peuvent être nominales ou ordinales. Approche opérationnelle quantitative Approche opérationnelle 3. d – La phase d’analyse statistique : La variable nominale : Elle correspond aux valeurs octroyées aux réponses à une question. Les nombres désignent des observations qui ont des caractéristiques différentes, dichotomiques et non hiérarchisées les unes par rapport aux autres. Question exemple : L’idée d’une voiture intelligente autonome vous semble t-elle intéressante ? pq Oui Non Oui Non 480 320 60 %40 % La variable nominale est l’intérêt vis à vis de la voiture intelligente. Le résultat est calculé sous forme d’un effectif sur un échantillon de n = 800. Il est ensuite représenté en pourcentage. Puis on calcule la marge d’erreur :e= +-( 1,96) *  (( p * q) / n) = +-(1,96) *  (( 60x40) /800) = +- (1,96 *  3) = +- (3,4) Conclusion : La voiture intelligente est intéressante pour au moins 56,6 % et au plus 63,4 % des interrogés. Approche opérationnelle quantitative Approche opérationnelle 3. d – La phase d’analyse statistique :  La variable nominale :  La variable nominale peut être représentée graphiquement selon : - un camembert (résultats en %) - un « tuyaux d’orgue » - ou des « râteaux »  La représentation graphique la plus adéquate est fonction du nombre de modalités .  Le camembert quand elles sont peu nombreuses, et le râteau quand c’est le contraire.  La méthode descriptive illustre souvent les tris à plats (simples). Les analyses explicatives concernent les tris croisés. Approche opérationnelle quantitative Approche opérationnelle 3. d – La phase d’analyse statistique :  La variable nominale : On peut, pour ce faire, croiser les réponses avec le sexe et l’âge des interrogés : Si on analyse le tri croisé qui prend en compte le sexe, il est pertinent d’identifier 2 points : 1 : comment se répartissent les réponses par sexe ? On s’intéresse au point de vue des femmes pour découvrir qu’elles constituent une grande majorité. Approche opérationnelle quantitative Approche opérationnelle 3. d – La phase d’analyse statistique : F H 18-29 30-44 45-59 60 et + oui 320 160 160 150 98 72 non 80 240 40 50 102 128 F H Oui : 60% 80% 40% Non : 40% 20% 60% 50 % femmes interrogées = 400 sur les 800 50 % hommes interrogés = 400 sur les 800  La variable nominale : 2 : Comment les sexes se répartissent par réponse : ici on s’intéresse à qui a dit oui : 2 fois plus de femmes que d’hommes ont dit oui. Plus d’explications sont sur ce lien : https://www.youtube.com/watch?v=ZIuVnUvQb-E Approche opérationnelle quantitative Approche opérationnelle 3. d – La phase d’analyse statistique : F H Oui : 60% = 480 oui 66% 33% Non : 40% = 320 non 25% 75% = 800 réponses La variable ordinale : Ses valeurs décrivent une relation d’ordre ou de grandeur entre les modalités de réponse Il s’agit d’une variable hiérarchisée pour des variables de modalités verbales comme l’échelle de Lickerts Sa représentation graphique idéale est sous forme d’un histogramme Approche opérationnelle quantitative Approche opérationnelle 3. d – La phase d’analyse statistique : pas du tout intéressant = 37,5% sont plutôt contre 15% pas vraiment intéressant 22,5% plutôt intéressant = 62,5% sont plutôt pour 40% très intéressant 22,5% N 100% La variable ordinale :  Le cumul au plus : -- : 15% (plus celui d’après : 22,5) - : 15 + 22,5 = 37,5 % (plus celui d’après : 40) + : 37,5 + 40 = 77,5% (plus celui d’après : 22,5) ++ : 77,5 + 22,5 = 100%  Conclusion : il y a 37,5 % qui considèrent que le produit est au plus pas vraiment intéressant (mais dedans il y à ceux qui n’aiment pas du tout)  Le cumul au moins : -- : on part de 100 % ( - ceux qui n’aiment pas : 15) - : 85% (-ceux qui n’aiment pas : 22,5) + : 62,5% (-ceux qui aiment assez : 40) ++ : 22,5% = ceux qui le trouvent très intéressant  Conclusion : Il y a 62, 5% qui considèrent que le produit est au moins plutôt intéressant avec le cumul au moins car quand on enlève ceux qui n’aiment pas du tout et ceux qui n’aiment pas trop, il reste tous ceux qui disent au moins que c’est intéressant (et au plus qu’ils aiment carrément)  Avec les cumuls, on fait des diagrammes en escalier (il descend avec un cumul au moins). Approche opérationnelle quantitative Approche opérationnelle 3. d – La phase d’analyse statistique : Dans une variable quantitative ou métrique, les valeurs des réponses définissent une grandeur ; ils se prêtent à toutes les opérations mathématiques. Il en existe deux types : La variable discrète ou discontinue : elle prend juste quelques valeurs spécifiques dans un même intervalle. Exemple : le nombre de personnes composant un foyer ne peut être qu’un nombre entier. Approche opérationnelle quantitative Approche opérationnelle 3. d – La phase d’analyse statistique :  Les questions utilisées pour mesurer les attitudes correspondent souvent à ce type de variable. uploads/Ingenierie_Lourd/ introduction-au-marketing-quantitatif-7 1 .pdf