Le big data est sur toutes les lèvres et s’est installé dans de nombreux esprits comme le nouveau Saint Graal de la connaissance consommateur. Pour comprendre mieux, plus vite, plus grand. Pour autant si cette révolution est indéniablement en marche, elle ne met pas en péril les études consommateurs dites classiques. Au contraire, elle a le pouvoir de les sublimer pour les rendre encore plus « rich & smart ».
Immariables le quali et la data ?
Fusion de l’infiniment grand et de l’infiniment petit, du factuel et de l’émotionnel, l’alliance de la data et du quali étonne. Et pourtant, les données attitudinales et comportementales sont si complémentaires !
L’enrichissement apporté par la data favorise une exploration qualitative pertinente. Cet enrichissement s’opère à la fois en amont, lorsque la data apporte finesse et fiabilité renforcée dans le recrutement des consommateurs. Elle nous permet également d’être force de proposition pour des échantillons plus subtils et plus pertinents. En aval, la data nous permet d’ajouter des perspectives et une consolidation dans l’analyse.
En intégrant des données passives comportementales (cookie de surf online, données de géo localisation, tagging d’exposition publicitaire…) dans nos études qualitatives, nous sommes désormais en capacité de combiner le déclaratif consommateur à de la preuve.
S’assurer de la pertinence et de l’authenticité des consommateurs recrutés
Ce n’est pas que les consommateurs souhaitent volontairement nous mentir mais faire confiance à sa seule mémoire peut conduire à de nombreuses approximations et perceptions subjectives.
Qui se souvient du nombre exact de fois où il a visité tel point de vente le mois passé ? Qui est capable de certifier qu’il n’a jamais été exposé à telle copie publicitaire ?
Grâce à la data, nous avons le moyen de nous assurer que les consommateurs font bien tout ce qu’ils nous disent et qu’ils nous disent bien tout ce qu’ils font !
La data devient le fournisseur de données clés incontestables sur lesquelles le quali va fonder son étude et son analyse.
En cela, la data va favoriser l’hyper targetting des études qualitatives et met en route trois révolutions parallèles dans la construction des échantillons d’un nouveau quali.
D’une part, la data va permettre de fiabiliser les comportements déclarés, les données récoltées passivement sont couplées au données déclarées par nos panélistes ainsi plus besoin de se fier uniquement à la mémoire !
D’autre part la data va nous permettre d’aller chercher les répondants là où ils se sont les plus pertinents et ainsi challenger l’archétype opposant de façon systématique Paris et la province.
Enfin, la data renouvelle la logique de clustering ancestrale d’usage, en opposant les users vs les non users en se déportant sur un concept de consommateur engagé vis-à-vis de la marque ou de la catégorie pour ainsi interroger des répondants capables de s’exprimer et heureux de le faire.
Prendre de la hauteur et recommander plus utile
Parce que l’individu est multiple, à la fois consommateur et citoyen, fait de certitudes et de contradictions, il est important de l’envisager dans sa complexité.
La data nous permet pour la 1ère fois de sortir d’une lecture en silo des individus, et d’aller au delà des insights inhérents à l’étude sur une catégorie ou une marque.
N’est-ce pas intéressant pour L’Oréal de connaître le supermarché le plus fréquenté par une consommatrice qui participe à un groupe sur des produits de beauté? Quand on travaille pour Orange Bank, de connaitre quelle est la part de clients Orange qui sont aujourd’hui clients banque en ligne ? Dans des problématiques de co-branding, de savoir si les clients BNP sont en majeur clients ENGIE ? De vérifier que les adhérents Fnac qu’on interroge sur leur préférence on/off ont réellement visité et acheté sur le site au cours du dernier mois?
Nous ne sommes pas seulement détenteur d’un abonnement Orange ou d’un compte BNP, pas seulement client assidu Fnac ou abonné CANAL+ mais nous sommes bien tout cela à la fois. La mise en corrélation de la somme de nos choix et modes de consommation en dit beaucoup sur nous.
Au prisme de cette manne d’informations, le champ des possibilités est immense. La masse d’informations comportementales laissées au quotidien par les individus étant immense, il nous est facile de fertiliser nos learnings qualis avec des datas connexes pour : consolider nos recommandations, ouvrir de nouvelles perspectives de stretch pour une marque, réfléchir à du co-branding, activer des touchpoints spécifiques…
