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Comment utiliser les données quantitatives et qualitatives pour la recherche

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Si vous souhaitez mieux comprendre votre public cible, les recherches qualitatives et quantitatives sont essentielles. La chroniqueuse Shari Thurow décrit diverses méthodes de recherche.

La recherche qualitative et quantitative fait-elle partie de votre méthodologie de marketing? Ils devraient être.

En tant que spécialistes du marketing sur les moteurs de recherche, nous souhaitons en savoir le plus possible sur notre public cible afin de pouvoir offrir la meilleure expérience utilisateur (UX). Pour ce faire, nous répondons aux questions suivantes:

Que cherchent les gens? (mots-clés / étiquettes, type de fichier)

Où les gens effectuent-ils leurs recherches? (emplacement, recherche sur le Web, recherche sur le site)

Quand les gens font-ils des recherches? (date, heure)

Qui utilise les moteurs de recherche Web commerciaux? (public cible)

Comment les gens cherchent-ils? (ordinateur de bureau / tablette / mobile, interrogation / navigation / demander)

Pourquoi les gens effectuent des recherches? (buts, intention, motivation)

Pour mieux comprendre notre public cible, les chercheurs utilisent diverses ressources - outils de recherche par mot clé, données d'analyse Web, données publicitaires, etc. Cependant, pour que nos conclusions soient exactes, nous devons également comprendre les données et les ressources dans leur contexte.

Les données qualitatives et quantitatives sont essentielles pour comprendre notre public cible et son impact sur nos activités.

Méthodes de recherche quantitatives

La recherche quantitative concerne les données numériques et les statistiques. Beaucoup de gens préfèrent la recherche quantitative car elle semble souvent simple et directe: 40% des participants au test d’utilisabilité ont cliqué sur le bouton orange; 27% ont cliqué sur le bouton vert. Utilisons le bouton orange!

Simple et direct, non?

Beaucoup de gens estiment que les «chiffres concrets» de la recherche quantitative sont en quelque sorte plus scientifiques ou crédibles que les informations tirées de la recherche qualitative. La recherche quantitative peut répondre à combien et combien de types de questions. Ces chiffres peuvent nous aider à hiérarchiser les ressources.

Par exemple, si un article de blog particulier devient viral, nous pouvons généralement constater une augmentation du trafic et des mentions sociales dans nos rapports d'analyse Web. Pour les prochains articles de blog, les rédacteurs peuvent se concentrer sur ce sujet et sur des sujets connexes ayant un impact important sur l'engagement des utilisateurs et les revenus.

Une méthode de recherche quantitative est une analyse de journal à grande échelle. Les données du fichier journal fournissent une grande quantité d'informations sur une période donnée. Les données d'analyse Web et les données de recherche par mot-clé sont des types d'analyse de journaux. Les données des fichiers journaux peuvent nous indiquer ce que les gens recherchent (mots-clés) et comment ils le font.

Nous pouvons même apprendre comment les chercheurs interagissent avec les pages de résultats des moteurs de recherche (SERPS). Quelle fiche de recherche a généré le plus grand nombre de clics - l’annonce ou la fiche organique? Quelle liste de recherche et quelle page de destination correspondaient au taux de rebond le plus élevé? Les informations tirées de la publicité sur les moteurs de recherche peuvent s’appliquer au référencement organique, et inversement.

Vous trouverez ci-dessous quelques indicateurs qualitatifs couramment mesurés par les entreprises:

Quantité de trafic généré par ressource (comme un moteur de recherche Web)

Visiteurs uniques par mois (visiteurs nouveaux et habitués)

Temps sur le site

Taux de rebond

Nombre d'abonnés (si utilisé)

Nombre de liens acquis

Source de liens acquis

Analyse du texte d'ancrage (sur les liens)

Nombre de parts sociales

Partage social par visite

Nombre de clics d'appel à l'action

Pourcentage de clics sur appel

Pourcentages de conversion

Nombre de leads

Coût par lead (CPL)

Nombre de ventes

Revenu généré

Coût par acquisition (CPA)

Malheureusement, la croyance répandue dans les «chiffres durs» dans la recherche quantitative est souvent trompeuse.

La recherche quantitative peut nous dire combien, combien et dans quel ordre les utilisateurs exécutent leurs tâches. Mais ces chiffres ne nous donnent pas une image complète. Ces chiffres ne nous disent pas pourquoi les gens recherchent (leurs objectifs et leurs intentions derrière leur choix de mots-clés) ou pourquoi ils ne consultent pas un domaine spécifique d'une page Web.

Par conséquent, pour conserver les chiffres dans le contexte approprié, nous devrions également nous fier à la recherche qualitative.

Méthodes de recherche qualitatives

Des méthodes de recherche qualitative sont utilisées pour répondre aux questions concernant pourquoi ou comment résoudre un problème. Les tests d'utilisabilité, les recherches sur le terrain et les études de journal sont des types de recherche qualitative.

La recherche sur le terrain ou le travail sur le terrain est la collecte d'informations en dehors d'un laboratoire ou d'un lieu de travail. Les études de journal sont une méthodologie dans laquelle les participants enregistrent les dates, les heures, le lieu et le contexte des tâches de recherche. Mesures de test d'utilisabilité:

Taux de réussite - c'est-à-dire si les participants au test accomplissent ou non les tâches souhaitées

Quelle a été l'efficacité avec laquelle ils ont pu mener à bien leurs tâches (durée de la tâche, nombre d'étapes, frappes au clavier, etc.)

Nombre et types de barrages routiers rencontrés

Taux d'erreur

Solutions possibles (prévention et traitement des erreurs)

Satisfaction subjective des utilisateurs

«Les tests de convivialité sont (ou devraient du moins être) une méthode mixte: des données qualitatives et quantitatives sont collectées», écrivait Jeff Sauro, auteur et expert en ergonomie, dans un article de blog.

Certaines personnes rejettent la validité des tests d’utilisabilité en raison du faible nombre de bases. Comment tester une interface avec seulement cinq utilisateurs peut-il générer des données statistiquement précises?

Les méthodes de recherche qualitative ont pour objectif de générer des idées et des solutions. Un minimum de cinq participants au test est nécessaire pour identifier environ 85% des problèmes dans une interface, étant donné que la probabilité qu'un utilisateur rencontre un problème est d'environ 31%.

Le sur-recrutement est courant dans les tests d'utilisabilité. Nous effectuons souvent des tests pilotes pour nous assurer que nos questions et nos scénarios sont clairs pour les participants aux tests. Les problèmes d’utilisateur unique peuvent être acceptés, rejetés ou signalés comme non conformes.

En outre, de nombreux spécialistes du marketing de recherche bien intentionnés interprètent mal la recommandation de l'expert en ergonomie, Jakob Nielsen, de procéder à des tests avec cinq utilisateurs.

Les études de tri de cartes nécessitent au moins 15 utilisateurs. Les études de traçage des yeux nécessitent au moins 39 utilisateurs. Les tests quantitatifs nécessitent au moins 20 utilisateurs. Pour plus de détails, veuillez lire Combien d'utilisateurs test dans une étude d'utilisabilité? de Jakob Nielsen et pourquoi vous devez uniquement tester avec cinq utilisateurs (expliqué) par Jeff Sauro.

La recherche qualitative nous aide à mettre beaucoup de chiffres dans le bon contexte. Par exemple, j'observe généralement des taux de rebond élevés sur les sites Web. Ces taux de rebond peuvent être négatifs (les utilisateurs ne voient pas ce qu'ils veulent) ou positifs (la page Web répond immédiatement à leur question).

Si le taux de rebond est négatif, je veux savoir pourquoi. Le temps de téléchargement perçu est-il le problème? Les informations souhaitées se trouvent peut-être sur la page, mais leur odeur passe inaperçue, car le lien ne semble pas cliquable ni exploitable.

Je comprends l’attrait des rapports d’analyse Web et des métriques de recherche. Mais un nombre sans contexte n'est qu'un nombre. En conservant les données des clients dans le bon contexte, nous pouvons tous construire des sites Web meilleurs et plus efficaces.

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