Les participants à l’enquête sont appelés « échantillon » car ils représentent la population étudiée mais rarement en totalité.
Le nombre de réponses est lié à une notion de fiabilité statistique qui fait référence au calcul des intervalles de confiance (loi statistique).
Pour simplifier, plus la taille de votre échantillon est importante plus les réponses sont fiables avec des seuils qu’il ne sert à rien de dépasser.
Attention à ne pas mélanger les termes échantillon : il peut s’agir soit de la base
de contacts utilisés au départ soit de la base des résultats. La structure,
notamment sociodémographique sera en effet différente
Le taux de précision est inversement proportionnel au quadruple de la taille de l’échantillon.
Ainsi, si 20 % de vos clients sont insatisfaits sur une question, un échantillon de 100 personnes vous garantit un intervalle de confiance de 8 points. Si cet intervalle de 8 points ne vous paraît pas suffisant, vous devrez multiplier l’échantillon par quatre (soit 400 personnes) pour réduire cet intervalle de moitié (soit 4 points).
Chaque volonté de réduction de l’intervalle de confiance suivra la même règle, comme le montre l’exemple ci-dessous calculé pour une réponse à 20 % d’insatisfaction :
Dans la pratique, on cherche toujours à optimiser les budgets et limiter la taille d’échantillon au strict nécessaire.
L’expérience démontre qu’en étude satisfaction clients, la dispersion des opinions est forte et que le taux de clients insatisfaits est relativement faible (<20 %). Cette répartition permet de limiter la taille des échantillons au strict nécessaire. Par ailleurs, dans l’hypothèse où 50 % de vos clients seraient insatisfaits sur un critère, votre problème consisterait moins à vous demander si la « vraie » réponse est 45 % ou 55 % que de vous mobiliser d’urgence pour sauver la marque.
Il est aussi important de se poser la question de l’opérationnalité de la précision… Si une étude auprès de 200 clients vous donne cinq priorités d’actions évidentes, est-ce qu’une étude auprès de 800 clients changera quelque chose à votre plan d’action, pour un budget quatre fois plus élevé ?
Si vous travaillez sur votre base de données ou votre site web, le taux de réponse sera directement impacté par les éléments suivants :
D’autre part, si votre taux d’abandon en cours de questionnaire est trop élevé, c’est que certains éléments de votre questionnaire sont jugés pénibles par les répondants.
Fort logiquement, il est plus difficile de faire répondre un PDG qu’un salarié administratif. Ceci va avoir un impact sur la structure de la base de réponses que vous aurez. Il est donc important d’anticiper cette déformation naturelle en surreprésentant dans la base de départ les personnes qui répondront moins.
Quand vous construisez votre base de départ, «déformez-là» volontairement
en fonction des taux de réponse habituels observés ou supposés.
Vous aurez ainsi une base de résultats homogène sans avoir besoin de la redresser.
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