Benny Creppy Claudia Senardière

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1 Benny Creppy Claudia Senardière Master 1. 2 Etudes et Analyses Marketing et Commerciales Quelles nouveautés sur Internet concernant les panels? Travail de synthèse effectué dans la cadre du master 2 Etudes et Analyses Marketing et Commerciales de l IAE de Lille I.A.E. de Lille 2005/2006

2 Intro Titre: What's Ahead on the Internet. (Quelles nouveautés sur Internet.) Auteurs : Grossnickle, Joshua; Raskin, Oliver Source : Marketing Research Année : Summer 2001(été 2001) Résumé ou présentation : fait aux EU 2. Présentation d un panel de consommateurs sur Internet Aujourd'hui, il y a au moins 20 panels d'internet américains différents et un nombre indéterminé en développement à l'étranger Définition de l échantillon représentatif But Le but de tout panel est d avoir un échantillon représentatif afin d acquérir une compréhension complète de la clientèle Méthode d extraction ou de recrutement des panélistes Accès Utilisation de la BDD du site et de ses partenaires Si le courrier électronique n'est pas l équivalent de la "génération aléatoire de numéros" ou RDD (une méthode classique d échantillonnage), effectuer l échantillonnage à partir de son propre site ou de celui d un partenaire est une méthode remarquable pour construire un échantillon représentant la majeure partie de la population d'internet. Cette méthode comporte un biais : La multiplicité des adresses électroniques Tandis que les numéros de téléphone sont limités à 10 chiffres, les adresses électroniques peuvent être constituées de nombreuses combinaisons de caractère. En outre, les utilisateurs ont tendance à avoir des adresses électroniques multiples et, comme n'importe quel site marchand dira qu une liste peut vieillir et être obsolète rapidement. Autre méthode Prenons l exemple d une société de panel, Knowledge Networks qui emploie des méthodes RDD pour recruter des ménages dans leur panel. On équipe par la suite gratuitement ces ménages de récepteurs de Web-TV et d un accès à Internet. En échange, les panélistes consentent à participer aux enquêtes. Parce qu on leur fournit un accès Internet, l'échantillon est théoriquement représentatif de l ensemble de la population. Exemple de Netzero 2

3 NetZero est un fournisseur d accès à Internet qui offre gratuitement cet accès en échange des données personnelles complètes et du suivi de l activité Internet de ses utilisateurs. Malgré le sacrifice consenti de respect de la vie privée, plus de 8 millions de clients ont afflué au service, faisant de Netzero le deuxième plus grand fournisseur d'accès Internet aux Etats- Unis. Ses outils de panel sont intéressants car on peut suivre à la trace l'activité d'un utilisateur et il peut déclencher une invitation d'enquête quand une action particulière est exécutée. EX : Si une personne navigue sur un site d appareil photo, on lui enverra une invitation à rejoindre le panel concernant ce type de produits Méthode de recrutement - La sollicitation par des bannières publicitaires - Dans les listes de courrier électronique - Le recrutement via des liens avec des partenaires en ligne comme des portails de recherche ou des réseaux. Malgré les défauts apparents dans le recrutement, beaucoup sociétés de panel revendiquent des résultats presque identiques en comparant leurs panels aux études utilisant des techniques autonomes traditionnelles Taille Le nombre de panélistes n'est en aucun cas le meilleur indicateur de sa qualité, mais la représentativité d'un panel améliore les chances de fournir un échantillon de la population de cible Mise en place d un profil de panélistes Des panels en ligne définissent généralement le profil de leurs membres et utilisent ces données pour définir une population cible pour une étude. Les données rassemblées sur chaque intervenant permettent le prélèvement d'échantillons efficace Renouvellement du panel Dans le travail de panel traditionnel, les sociétés d études renouvellent une partie de leur groupe chaque année, ou après que les intervenants aient répondu à un certain nombre d'enquêtes. Ce renouvellement annuel ne se confirme pas chez les sociétés d études en ligne. En effet, même si cet effet d expérience est identifié (Rivers désigne que "des effets d'expérience de panel peut être évalué en comparant de nouveaux participants dans le panel avec des membres expérimentés." ), ces sociétés comptent sur l afflux régulier de nouveaux panélistes pour contrer ce biais. 3

4 2.3. Cas d utilisation des panels de consommateurs sur Internet - Test du concept et de l emballage - Développement de produit - Position de marque - Etudes de segmentation du marché - Etudes de conception expérimentales (traitements d'interface, la créativité d'annonce et des concepts de produit) 2.4. Taux de non-réponse et de mauvaise réponse Taux Une fois créé, la plupart des panels livrent des taux de réponse plus haut que la moyenne (des taux de non-réponse inférieur à 1 %). Comment les éviter? La plupart des sociétés de panel essayent de corriger ces taux de réponses biaisées en indemnisant les panélistes après qu ils aient répondu. Il est important de comprendre la méthodologie d indemnisation utilisée par les sociétés de panel pour déterminer et corriger la manière dont les panélistes et leurs réponses diffèrent de la population mère. 3. Avantages d un panel sur Internet 3.1. Accès large aux panélistes Du fait de la plate-forme Internet, les sociétés d études peuvent accéder aux utilisateurs du monde entier et peuvent étendre leur portée sur des marchés mondiaux BDD et traitement Rapport en ligne et-ou en temps réel de résultats. Pour tenir les promesses relatives à la rapidité de l outil d aide à la décision, un système d'enquête devrait permettre l accès en temps réel aux données étudiées. Recueil de données facilité Des systèmes d'enquête en ligne peuvent être installés sur votre serveur Web ou accueilli sur les serveurs du vendeur de logiciel pour permettre, grâce à une solution auto-installée, une flexibilité et des économies d'échelle. Nettoyage des données Le fait d exiger des réponses valables auprès de nos panélistes simplifie le processus de nettoyage des données et permettre à l'analyse complète en temps réel de nos données. La validation peut avoir lieu sur le serveur ou le navigateur du Web de la personne interrogée. Traitement des données 4

5 Quand un échantillon est aisément disponible, les études en ligne peuvent être conçues, conduites, et analysées avec une rapidité remarquable. Beaucoup de.com ont développé la capacité d échantillonner aléatoirement les consommateurs sur leur site internet. C'est extrêmement utile dans un environnement en ligne où les conditions sont vite changeantes et exigent des décisions rapides. Rapidité d exécution des décisions managériales (en amont et en aval) Lorsque de nouvelles opportunités de développement ou les concepts de produit qui surgissent aux réunions quotidiennes, l entreprise à la possibilité de mettre rapidement en place une enquête auprès des consommateurs afin d en évaluer la valeur. En outre, quotidiennement, les rapports d étude sont fréquemment automatisés et sont fournis aux managers afin qu ils puissent les lire attentivement avec leur café du matin. Comme première étape, les entreprises conservatrices devraient acquérir des outils d enquête en ligne et s attacher à développer des panels en ligne ou tout autre moyen qui leur permettra d échantillonner à bas coût leurs clients habituels. Bien que ces panels peuvent ne pas être entièrement représentatifs de leur clientèle de base, il est facile d imaginer les moyens de les adapter à nombre d applications de recherche valables. Enfin ils peuvent offrir une alternative à des méthodes de qualité mais plus coûteuses, et leur permettre d atteindre le summum de la convergence de cette technologie. 4. CC Pendant quelques années passées, un nombre étonnant de sociétés a surgi brusquement au devant la scène avec un tableau de collecte de données en ligne et des offres types. Notre but est d'aider à évaluer bon nombre d outils de recherche compétitifs dans la collecte de données en ligne, l'accès à l échantillon et des applications dans la recherche quantitative en ligne. 5

6 5. Lexique La désignation aléatoire des numéros d'appel (Random Digit Dialing) Aux États-Unis, l échantillonnage est le plus souvent réalisé par génération aléatoire de numéros (RDD) à partir de la seule liste des standards téléphoniques (servant d unités primaires) le nombre d abonnés par standard restant inconnu. Waksberg et Mitofski (1978), ont élaboré une méthode séquentielle d échantillonnage conduisant à un sondage uniforme incluant la liste rouge : ils découpent un standard en lots de 100 numéros consécutifs. Au vu du résultat auprès du premier numéro appelé, ils écartent ce lot ou en enquêtent une fraction d effectif fixé. Le lot est donc retenu avec une probabilité proportionnelle à son nombre d abonnés. Cet algorithme est lent mais ne nécessite pas la connaissance a priori de l effectif à tirer dans un central ni du nombre de ménages abonnés par lot. Brick et Waksberg (1991) ont proposé une variante plus rapide mais conduisant à un sondage à probabilités inégales. Citons encore les références de Cooper et al. (1992), Greenberg et Stokes (1990), Klecka et Tuchfarber (1978), Kulka et Weeks (1988)... En France, ces méthodes ne semblent pas appliquées bien que, selon Monsieur BANDE- LACOSTE, responsable de Téladresses, contacté au téléphone, son établissement soit disposé à fournir les effectifs de lignes particulières par commune ou par central. En fait, Téladresses permet plusieurs autres voies plus efficaces. 6

7 6. Sommaire 1. Intro 2. Présentation d un panel de consommateurs sur Internet 2.1. Définition de l échantillon représentatif But Méthode d extraction ou de recrutement des panélistes Accès Utilisation de la BDD du site et de ses partenaires Autre méthode Exemple de Netzero Méthode de recrutement Taille Mise en place d un profil de panélistes 2.2. Renouvellement du panel 2.3. Cas d utilisation des panels de consommateurs sur Internet 2.4. Taux de non-réponse et de mauvaise réponse Taux Comment les éviter? 3. Avantages d un panel sur Internet 3.1. Accès large aux panélistes 3.2. BDD et traitement Rapport en ligne et/ou en temps réel de résultats. Recueil de données facilité Nettoyage des données Traitement des données 4. CC 5. Lexique 6. Sommaire 7