« Il faudrait faire une étude. »
Cette phrase, prononcée en réunion, déclenche généralement deux réactions : un hochement de tête approbateur, puis un silence gêné quand quelqu'un demande « Oui, mais laquelle ? ».
Car il existe deux grandes familles d'études, qui ne répondent pas du tout aux mêmes questions : l'étude qualitative et l'étude quantitative. Les confondre, c'est un peu comme utiliser un thermomètre pour savoir pourquoi on a de la fièvre : vous aurez un chiffre précis, mais pas la cause.
En une phrase
L'étude qualitative cherche à comprendre : le pourquoi et le comment.
L'étude quantitative cherche à mesurer : le combien et le qui.
L'étude qualitative : comprendre en profondeur
Le principe. On interroge un petit nombre de personnes, mais longuement et en profondeur, pour explorer leurs motivations, leurs freins, leurs perceptions, leur vocabulaire, leurs émotions.
Les méthodes les plus courantes :
Les entretiens individuels, en face à face ou en visio, d'une heure environ.
Les réunions de groupe (ou focus groups) : 6 à 10 personnes qui échangent autour d'un animateur.
L'observation : regarder les consommateurs utiliser un produit, faire leurs courses, naviguer sur un site.
Les communautés en ligne, où des participants partagent leurs réflexions sur plusieurs jours.
Combien de personnes ? Généralement entre une dizaine et une trentaine. Guest, Bunce et Johnson (2006) ont montré que, sur un public homogène, l'essentiel des thèmes apparaît souvent dès une douzaine d'entretiens : au-delà, on atteint la saturation, c'est-à-dire qu'on n'apprend plus grand-chose de nouveau.
Ce qu'elle apporte : des idées, des intuitions, des verbatims, des surprises. On découvre ce qu'on ne savait même pas qu'il fallait chercher.
Sa limite : elle n'est pas représentative. Si 4 personnes sur 12 adorent votre nouveau logo, cela ne veut absolument pas dire que 33 % de la population l'adorera.
L'étude quantitative : mesurer à grande échelle
Le principe. On interroge un grand nombre de personnes, avec un questionnaire structuré et des réponses le plus souvent fermées, pour obtenir des chiffres fiables et représentatifs.
Les méthodes les plus courantes :
Les questionnaires en ligne, aujourd'hui largement majoritaires.
Les enquêtes par téléphone ou en face à face.
Les tests : de concept, de produit, de prix, de publicité.
L'analyse de données existantes : ventes, comportements sur un site, données clients.
Combien de personnes ? Le plus souvent quelques centaines à quelques milliers. À titre de repère, avec un échantillon de 400 personnes, la marge d'erreur est d'environ ±5 points. Avec 1 000 personnes, elle descend autour de ±3 points.
Ce qu'elle apporte : des chiffres solides pour décider, prioriser, segmenter et suivre : notoriété, intentions d'achat, satisfaction, poids des différentes cibles, préférence entre plusieurs options.
Sa limite : elle ne mesure que ce qu'on lui demande de mesurer. Si vous oubliez de poser la bonne question, aucun échantillon, aussi grand soit-il, ne vous donnera la réponse.
Le cas d'école : New Coke
En 1985, Coca-Cola lance une nouvelle recette, après avoir mené des tests de goût à l'aveugle auprès de près de 200 000 consommateurs. Les résultats quantitatifs sont clairs : le nouveau goût est préféré.
Le lancement est pourtant un désastre. Les consommateurs protestent, écrivent des lettres indignées, certains font même des réserves de l'ancienne recette. Moins de trois mois plus tard, Coca-Cola réintroduit la formule originale sous le nom de Coca-Cola Classic.
Que s'est-il passé ? Les tests mesuraient une préférence gustative. Ils ne mesuraient pas l'attachement émotionnel à une marque considérée comme un symbole culturel. C'est précisément le genre de chose qu'une approche qualitative aurait pu révéler : on ne touche pas impunément à un mythe.
Laquelle choisir ?
Tout dépend de votre question.
Choisissez le qualitatif si vous voulez :
comprendre les attentes, les motivations ou les freins de vos clients ;
explorer un nouveau marché ou une nouvelle idée ;
trouver les mots justes pour parler à votre cible ;
comprendre pourquoi un produit ne marche pas.
Choisissez le quantitatif si vous voulez :
mesurer la notoriété ou l'image de votre marque ;
dimensionner un marché ou une cible ;
choisir entre plusieurs options (concepts, noms, prix) ;
suivre l'évolution d'indicateurs dans le temps.
Et le plus souvent : les deux, dans le bon ordre. On commence par le qualitatif pour explorer et formuler les bonnes hypothèses, puis on passe au quantitatif pour les mesurer et les valider. C'est ce que les chercheurs appellent les méthodes mixtes (Creswell, 2014) : le qualitatif dit quoi chercher, le quantitatif dit combien ça pèse.
L'erreur à ne pas commettre
« Si j'avais demandé aux gens ce qu'ils voulaient, ils m'auraient répondu des chevaux plus rapides. » La phrase est attribuée à Henry Ford (sans aucune preuve qu'il l'ait jamais prononcée, mais elle est trop belle pour qu'on s'en prive).
Elle est souvent utilisée pour justifier de ne pas faire d'études. C'est un contresens. Les consommateurs ne sont pas là pour inventer vos produits à votre place : ils sont là pour vous dire ce dont ils ont besoin. Ici, ce n'était pas des chevaux, mais aller plus vite. Et c'est exactement ce qu'une bonne étude qualitative sait faire émerger.
Ce qu'il faut retenir
Le qualitatif comprend (pourquoi, comment) avec peu de personnes interrogées en profondeur.
Le quantitatif mesure (combien, qui) avec beaucoup de personnes et un questionnaire structuré.
Le qualitatif n'est pas représentatif ; le quantitatif ne trouve que ce qu'on lui demande de chercher.
Les deux se complètent : explorer d'abord, mesurer ensuite.
Une étude bien menée coûte toujours moins cher qu'une stratégie construite sur des intuitions.
Photo de James Yaremasur Unsplash
Pour aller plus loin
Creswell, J. W. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches (4e éd.). Sage.
Guest, G., Bunce, A. & Johnson, L. (2006). How many interviews are enough? An experiment with data saturation and variability. Field Methods, 18(1).
Malhotra, N. K. (2019). Marketing Research: An Applied Orientation (7e éd.). Pearson.
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