Techniques et concepts de l'entreprise, de la finance et de l'économie 
(et fondements mathématiques)

Les études de marché

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Études de faisabilité commerciale

Voici le terrain privilégié du data mining en entreprise. Le risque bancaire est un autre champ important mais qui utilise des techniques moins variées.

Pour quoi faire ?

La plupart du temps, ce type d’étude marketing sert à évaluer un potentiel. Le plan marketing s'appuie sur ses conclusions.

Nouveau produit, nouveau marché : quand l’entreprise cherche à se diversifier, à modifier son image, à se (re)positionner…

Nouveau produit, marché existant : lorsque l’entreprise cherche à se diversifier, à remplacer un produit déclinant, à fidéliser sa clientèle par d’autres produits.

Produit existant, nouveau marché : si l’entreprise développe une stratégie d’expansion à l’international ou si elle cherche, sur le marché intérieur, à conquérir une nouvelle clientèle.

Produit existant, marché existant : tant que le marché n’est pas saturé, l’entreprise peut profiter de ses capacités de production pour profiter sans grand risque d’une activité rentable. Une prévision des ventes du secteur peut être conduite.

Toutes situations, nouvelle entreprise : au-delà de la nécessaire étude sectorielle, une étude ad hoc est souvent bienvenue. Malheureusement, la grande majorité des entrepreneurs s’en passent et il s’agirait de la seconde cause de faillite dans les trois ans qui suivent une création d’entreprise.

Quelles catégories d’études ?

Les études ad hoc. Intellectuellement intéressantes pour le chargé d’études car conçues de A à Z pour répondre à une problématique particulière : étude sur la concurrence, sur un potentiel de marché, une perception, des attitudes

Les marchés-tests, réels ou simulés.

Les études récurrentes (omnibus). Effectuées à dates régulières. Si elles sont réalisées par des consultants, elles peuvent l’être pour plusieurs clients sachant que le livrable n’est pas forcément identique pour tous.

Les coûts et les délais sont bien sûr très différents selon le protocole de l’étude. Pour une approche synthétique de ces aspects pratiques, j’aime beaucoup le vadémécum « Techniques d’études de marché » (E. Vernette, éd. Vuibert, 2006).

La démarche

Un certain formalisme est à respecter.

Cadrage de l’étude : il consiste à cerner la problématique et les contraintes, puis à établir un projet d’étude (avec devis si l’étude est réalisée par un prestataire).

Une recherche préalable d’informations déjà existantes (desk research) évite de réinventer la roue. Indispensable, elle permet surtout de placer la problématique dans un contexte plus général. Une étude qualitative constitue une étape obligée lorsque la problématique n’a jamais été traitée ou publiée auparavant.

Une fois le cadrage accompli, on s’occupe d’une part de l’échantillonnage (aléatoire ou par choix raisonné) et d’autre part de la construction du questionnaire.

Si les variables sont numériques et / ou qualitatives dans la plupart des analyses de data mining, elles sont ordinales dans le cadre d’un questionnaire avec échelles comparatives ou non comparatives.

Puis les enquêteurs collectent les données sur le terrain.

L’étape suivante est celle du dépouillement du questionnaire et de l’analyse quantitative. Et là, on a une belle collection d’outils à notre disposition.

Que faire lorsqu’on n’observe qu’une variable ?

Si l’on ne cherche qu’à décrire une variable quantitative, on s’attache à la moyenne, à la médiane, au mode, à la dispersion. Les divers graphiques, voire la décomposition en quantiles, permettent une indispensable vision de la distribution. Sur une variable nominale, on présente un tri à plat ou le mode. Les variables ordinales appellent la médiane, les quantiles et surtout les diagrammes en barres…

Autre situation, on retient deux variables. Existe-t-il une relation ?

Des critères numériques appellent une régression linéaire simple, voire une régression non linéaire (logistique, Gompertz, exponentielle...).

Si les variables sont ordinales (lien entre deux échelles de Likert, par exemple), on mesure le lien avec un coefficient de corrélation des rangs.

Si les variables sont nominales (ou bien une nominale et une numérique découpée en tranches de valeurs), on procède à un test d’indépendance du khi², à condition d’avoir peu de modalités. D’ailleurs, si elles n’en ont que deux chacune, il s’agit d’une comparaison de deux proportions. Au contraire, si de nombreuses modalités sont observées, une AFC est nécessaire (possible aussi sur des variables ordinales ou numériques).

Enfin, on peut observer sur un même échantillon l'effet d'une action marketing (voir page panels).

Voyage en univers multidimensionnel. On observe maintenant plus de deux variables dans le but de détecter les interactions qui peuvent exister entre elles.

Dans une problématique exploratoire, on procède à une ACP sur les observations ou à une ACP sur les variables si ces dernières sont numériques, à une ACM sinon (voir page exemple d'ACM). Les segmentations sur critères quantitatifs recourent aux techniques de classification, ainsi qu’à l'analyse factorielle discriminante.

Dans une problématique explicative, on doit là encore distinguer entre types de variables. Pour expliquer une caractéristique quantifiée par plusieurs variables numériques, on recourt à la régression multiple. Si la variable à expliquer est qualitative, on procède à une analyse discriminante ou à une régression logistique.

Les dernières étapes sont celles de la rédaction et de la présentation orale de l’étude.

Le livre le plus complet que je connaisse sur ces aspects du marketing : Etudes marketing avec SPSS, par N. Malhorta (trad. J.M. Décaudin et A. Bouguerra), Pearson Education, 2007.

Je vous renvoie également sur certains sites web. Par exemple…

http://www.syntec-etudes.com/

http://www.gestiondesarts.com/index.php?id=467

http://www.etudesdemarche.net/articles/accueil.htm

http://www.manager-go.com/blog/marketing/comment-realiser-une-etude-de-marche-1

Personnellement, je vous déconseille d'être répondant sur le web. Lorsque vous passez vingt minutes sur une enquête pour finalement voir affiché un message du type "désolé, vous n'avez pas le profil pour répondre à cette étude", vous vous êtes creusé la tête pour environ 20 centimes qui ne vous seront versés qu'à condition d'avoir répondu à de nombreux autres sondages (ou d'avoir été refusé 200 fois !).

 

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