Big Quali : la puissance des études qualitatives à l’ère du Big Data

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Le Big Data a donné naissance à un nouveau rejeton : le Big Quali, c’est-à-dire l’application des techniques quantitatives sur de grandes masses de contenus. Ceci est possible grâce au digital, nous explique Daniel Bô, à l’occasion de la sortie de son dernier livre : Big Quali – La puissance des études qualitatives à l’ère du Big Data. Avec le Big Quali, c’est l’alliance de l’analyse qualitative avec la masse des données. Un mariage puissant, d’autant plus qu’il s’agit essentiellement de faire travailler le consommateur.

Big Quali : la puissance des études qualitatives à l’ère du Big Data

Les études qualitatives se sont fortement digitalisées

Les réunions de consommateurs qui existaient dans les années 70 et qui duraient 5 heures, parfois même un week-end, principalement en présentiel sous forme d’interviews, sont désormais de plus en plus remplacées par des réunions digitales.

Les méthodes traditionnelles perdurent (tables rondes, réunions, interviews d’une heure trente), mais à côté de celles-ci est apparue une panoplie de nouvelles techniques qui font appel au digital, aux nouvelles technologies, à l’automatisation.

Ces réunions digitales ont lieu via des forums, des réunions en visio, et une panoplie de modes d’interaction avec les consommateurs, comme les communautés ou l’utilisation du smartphone pour faire des journaux de bord.

Daniel appréhende dans son livre deux types de données :

1. les données consommateurs, c’est-à-dire les réactions des consommateurs qui peuvent être sous forme de texte, photos, de vidéos ;
2. et les études documentaires, c’est-à-dire les observatoires sur tous les sujets, comme par exemple des observatoires sur les magasins, sur les produits, les expériences.

Le Big Quali, c’est du quali à grande échelle

Les études qualitatives portent sur une petite population et se déroulent dans la profondeur, alors que les études quantitatives restent relativement superficielles, mais portent sur une grande population.

Le Big Quali creuse en profondeur sur une grande superficie.

Les technologies permettent aujourd’hui d’analyser des centaines de contenus, de photos, de vidéos, pour comprendre des phénomènes.

Cela est rendu possible grâce au digital et à l’auto-administration, qui permettent de produire une masse de données et de les traiter à grande échelle avec une belle valeur ajoutée.

Un phénomène essentiel au big quali : la participation du consommateur

Le Big Data porte sur des données dites structurées, simplifiées à l’extrême pour être comprises par les algorithmes.

Le Big Quali quant à lui porte sur des données non structurées. Ces données sont des vidéos, des photos, des témoignages, des verbatim, etc. La problématique du Big Quali est de traiter une grande quantité de données non structurées sans être noyé.

Aujourd’hui la bonne volonté des consommateurs à participer à des études devient un élément essentiel grâce à l’auto administré.

Une technique consiste à faire travailler le consommateur. Celui-ci a toujours travaillé en participant bénévolement ou avec indemnisation à des réunions ou des interviews, mais aujourd’hui cela va beaucoup plus loin. Il fait de la self-ethnologie, en se filmant lui-même pendant plusieurs jours en train de faire des choses, ou en tapant directement le texte de ses témoignages, ou en le communiquant en audio pour que la retranscription se fasse ensuite automatiquement.

Nouveaux cabinets ou cabinets existants digitalisés ?

Les cabinets traditionnels ont muté vers le quali on-line, ils n’ont pas le choix, et c’est complémentaire.

De nouvelles sociétés sont apparues comme Episto ou Potloc, qui font des études quantitatives online, et des « mini-études » qualitatives online, explique Daniel.

Leur particularité est l’automatisation, elles disposent des tableaux de bord, un accès très systématique à 4 milliards de consommateurs, et un parti pris qui est de ne pas rémunérer les consommateurs. Elles ne font pas appel à des panels de volontaires, mais recrutent les interviewés directement dans les réseaux sociaux.

L’avantage est d’avoir ainsi une large palette, mais sans contrepartie financière elles ne peuvent demander à leurs interviewés de passer une demi-heure par jour à faire des contenus, des vidéos et des témoignages.

Rémunération des interviewés versus indemnité ?

Ne pas rémunérer les interviewés entraîne un biais dans les résultats avec des témoignages relativement superficiels.

Il faut une indemnité symbolique, souligne Daniel Bô, mais il ne faut pas que ça devienne une rémunération. Il ne faut pas que la motivation du consommateur soit de faire un job. L’expérience de répondre à ces interrogations doit être intéressante pour lui.

Les cabinets d’études ont travail d’éditorialisation et d’animation de la communauté pour que ce soit agréable, intéressant et stimulant. En échange, les interviewés doivent recevoir une contribution symbolique, que Daniel estime autour de 8 à 10 euros de l’heure, à part pour certaines cibles difficiles à atteindre, comme les consommateurs de luxe, où le B2B, qui nécessitent parfois un tarif de 100 euros de l’heure.

« Monter à 20 euros l’heure comme le font certains confrères est excessif car on bascule alors du côté de la professionnalisation », souligne Daniel.

Le quantitatif, plus trompeur que le qualitatif

Daniel Bô nous parle d’un exemple d’étude où l’étude qualitative a révélé des résultats totalement différents de l’étude quantitative.

Il s’agissait d’un produit informatique au début d’Internet, tactile, qui donnait des recettes. 30% des gens interrogés en quantitatif étaient très intéressés par le produit. Mais il s’agissait de néophytes qui n’y connaissaient rien et qui, dans la réalité, auraient demandé l’avis de personnes plus concernées et n’auraient pas été intéressés. Les interviewés en qualitatif connaissaient le sujet et très vite se sont rendues compte que ça ne pouvait pas marcher.

Un livre écrit de manière collaborative

Pour écrire ce livre, Daniel a entrepris une approche de « béta lecture ». Il a soumis son livre au fur et à mesure de l’écriture à des béta-lecteurs, qui lui remontaient des commentaires, remarques, questions, suggestions, qui l’obligeaient à aller chercher de nouvelles informations et compléter son propos. Il est ainsi passé de 200.000 signes à 350.000 signes.

La béta lecture est à la fois très stimulante pour ceux qui participent, car ils aident à écrire un livre, et puis surtout, précise Daniel, cela correspond à ce qui est dit dans le big quali : faire travailler le consommateur, le lecteur, le faire participer et utiliser l’intelligence collective à grande échelle.