Traitement et analyse de données statistiques d'enquêtes d'opinion

De l’analyse statistique à la mise en perspective stratégique

Analyse descriptive et comparative
Tris à plat, tris croisés et scoring : nous identifions les points saillants et les particularités des différentes populations étudiées
Statistiques avancées et modélisation
Techniques comme l'ACP, l'ANOVA, l'AFC, l'ACM et les modèles prédictifs (Lasso, SEM...) pour explorer les corrélations et anticiper les tendances
Analyse des verbatims
Grâce à nos outils basés sur BERT, nous synthétisons les retours qualitatifs pour enrichir vos données quantitatives
Contextualisation des résultats
Les insights sont mis en perspective avec des benchmarks sectoriels et des données externes pour une vision globale et pertinente.

analyse statistique d'enquête de satisfaction

Des livrables impactants et orientés actions

Rapports visuels et dynamiques.
Des présentations adaptées à différents publics (CODIR, équipes opérationnelles, IRPs) avec des graphiques percutants et des plans d’action clairs.
Tableaux de bord
Explorez vos données pour identifier rapidement vos priorités stratégiques
Recommandations actionnables
Nos experts traduisent les résultats en plans concrets, avec des scénarios prospectifs et des pistes d’amélioration sur-mesure.
Outils partagés et adaptables
Livrables modifiables pour une réutilisation interne dans vos communications ou projets futurs

enquete - livrables - restitutions - actions

FAQ

Questions fréquentes

Quels outils statistiques utilisez-vous pour garantir la robustesse des analyses ?

Nous utilisons des logiciels reconnus comme SPSS, R et Python pour effectuer des analyses multivariées, des tests d’hypothèses et des modélisations prédictives. Ces outils permettent une approche rigoureuse et sur-mesure, adaptée à vos problématiques spécifiques.

Comment garantissez-vous la pertinence des insights ?

Nos analystes croisent les résultats avec des benchmarks sectoriels et des tendances contextuelles. En combinant expertise humaine et outils technologiques, nous identifions les points clés à valoriser pour vos prises de décision.

Quels types de données traitez-vous ? Nous analysons des données quantitatives (sondages, panels), qualitatives (entretiens, verbatims) et mixtes. Pour chaque type, nous adaptons les outils et les méthodologies pour garantir une restitution optimale.

Pouvez-vous fournir des scénarios prospectifs basés sur les analyses ?

En fonction de la taille d'échantillon oui, grâce à des modèles prédictifs, nous élaborons des scénarios simulant différents contextes pour anticiper l’impact potentiel de vos décisions. Ces outils sont particulièrement utiles pour la gestion des risques ou l’allocation de ressources.

Comment vos livrables facilitent-ils l’action ? Nos rapports sont structurés pour synthétiser l’essentiel : graphiques clairs, résumés exécutifs et plans d’action concrets. Nous proposons également des restitutions orales pour engager vos équipes.

Quelles sont les étapes clés d’une analyse réussie ? Le processus classique inclut : 1) nettoyage et validation des données, 2) segmentation et structuration, 3) analyse statistique descriptive et avancée, 4) modélisation, 5) interprétation des résultats, 6) restitution via des livrables visuels et 7) recommandations stratégiques.

Quels types de modèles maitrisez-vous ?

Nous mobilisons une large gamme de modèles d’analyse statistique, qualitatifs et mixtes, selon les objectifs et la nature des données issues de vos enquêtes. Notre approche repose sur un savoir-faire éprouvé et sur des outils méthodologiques avancés.

Nous maîtrisons notamment :

Les analyses descriptives et comparatives : statistiques de tendance centrale, écarts-types, analyses croisées, tests de significativité (tests de chi², t de Student, ANOVA) permettant d’explorer les écarts entre profils ou sous-populations.
Les modèles multivariés :
- Régression linéaire et logistique pour expliquer un score ou un comportement.
- Analyse factorielle (ACP, AFC) pour la réduction de dimensions et la construction d’indicateurs synthétiques.
- Analyse de segmentation / classification (clusters hiérarchiques, K-means, typologies) pour identifier des groupes homogènes de répondants.
Le modèle tétraclasse, particulièrement pertinent dans les contextes d’évaluation de la satisfaction : il permet de classer les attributs d’un service en quatre catégories (basiques, clés, plus, secondaires) en fonction de leur impact asymétrique sur la satisfaction ou l’insatisfaction. Ce modèle est issu des travaux de Sylvie Llosa et s’avère très utile pour orienter les priorités d’action3. application_modèle_t…1. mod_ classiques_ au ….
Les méthodes d’analyse de la satisfaction globale : corrélations entre dimensions perçues et satisfaction globale, modèles d’importance dérivée (corrélation implicite) vs importance déclarée.
L’analyse sémantique et lexicale des verbatims : traitement automatisé via des outils internes (Python, BERT), catégorisation thématique, analyse de sentiment, scoring, cartographie sémantique. Cette approche permet d'exploiter la richesse des commentaires libres et de les mettre en perspective avec les données quantitatives01-Proposition-PeopleVo….
Des benchmarks et suivis dans le temps : analyse comparative avec des référentiels internes ou externes, évolution d’indicateurs d’une vague à l’autre.

Nous transformons vos données en décisions stratégiques

Une expertise complète

pour tirer le meilleur de vos données

De l’analyse statistique à la mise en perspective stratégique

Des livrables impactants et orientés actions

Questions fréquentes

Des données fiables, des résultats clairs, des décisions plus sereines.