Inutile d'analyser vos données vous-mêmes, on se charge de tout

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NPS Potloc

Commentaires qualitatifs répartis par thème

Nous interprétons les données pour vous

L’élément le plus complexe de toute étude est l’interprétation des résultats. Nous faisons la distinction entre les informations dont vous avez réellement besoin et celles qui sont intéressantes, mais non essentielles. Nous présentons les résultats de l’étude de façon conviviale pour vous permettre de prendre des décisions à la volée et de partager directement ces résultats sur la plateforme. En bref, nous vous donnons les clés du succès.

Illustrations de personnes travaillant sur leur ordinateur et interprétant des graphiques de données

Qualité ou quantité ? Plus besoin de choisir!

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Nous classons des centaines de commentaires qualitatifs par thème.

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Nous analysons l’impact des réponses, et vous aidons à comprendre les conséquences si vous n’agissez pas.

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Nous procédons à un échantillonnage par quota pour remédier aux biais des enquêtes.

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Notre plateforme vous permet de croiser les données pour des résultats encore plus pertinents.

Nous savons ce que vos consommateurs pensent

Et vous ?

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Les raisons pour lesquelles les experts choisissent Potloc

Potloc comparé aux méthodes traditionnelles

Logo de Potloc, étude consommateur
Caractéristiques principales Panel Web Appel téléphonique Intercept
Analyse des non-clients check_circle_outline check_circle_outline check_circle_outline
Zones de chalandise geolocalisée check_circle_outline
Enquêtes sans incitations check_circle_outline
Échantillonnage par quota check_circle_outline check_circle_outline check_circle_outline check_circle_outline
Acquisition des répondants via les réseaux sociaux check_circle_outline
Utilisation des médias dans les enquêtes check_circle_outline check_circle_outline check_circle_outline
Enquête compatible sur mobile check_circle_outline
Données comparables au fil du temps check_circle_outline check_circle_outline check_circle_outline check_circle_outline
Faible coût par répondant check_circle_outline Obtenez une comparaison check_circle_outline check_circle_outline

Foire aux questions

Tout d’abord, nous procédons au nettoyage des données pour garantir leur qualité et leur fiabilité. Puis, nous veillons à ce qu’elles constituent un échantillon représentatif. Si nécessaire, les données sont pondérées pour obtenir un minimum de résultats acceptables par rapport à l’échantillon requis. Pour finir, nous déterminons leur fiabilité aux fins de l’analyse. Notre expertise réside dans la définition de sous-échantillons qui valent la peine d’être analysés.
Nous en tenons compte ! Nous connaissons les biais auxquels nous avons affaire et savons parfaitement comment y remédier. Il y a quatre types de biais dans une étude :
  1. Biais de couverture : Nous utilisons les réseaux sociaux pour cibler vos consommateurs. Nous avons évidemment besoin qu’ils remplissent certaines conditions. Ils doivent avoir accès à Internet, posséder un compte réseau social et être des utilisateurs actifs. Cela dit, il y a 51,1 millions d’adultes en France, et 33 millions d’entre eux utilisent Facebook. Le biais de couverture concerne les personnes âgées également. Il se peut donc que les hommes, les personnes âgées et les personnes moins éduquées ou avec un faible statut socioéconomique soient sous-représentés.
  2. Biais de l’algorithme de Facebook ads: L’algorithme publicitaire de Facebook est configuré pour réduire le coût par clic. Il affiche les publicités pour nos questionnaires principalement aux consommateurs les moins coûteux. Cela peut conduire à une sous-représentation des hommes et des personnes âgées.
  3. Biais cognitif : Répondre à un questionnaire en ligne de 6 à 8 minutes demande beaucoup de concentration, ce qui peut être difficile pour certaines personnes. Il se peut donc que les personnes âgées et les personnes moins éduquées ou avec un faible statut socioéconomique soient sous-représentées.
  4. Biais d'autosélection : Contrairement aux panels Web, nous devons divulguer le sujet du questionnaire. Les personnes qui cliquent sur nos publicités sont donc intéressées par le sujet proposé. Par ailleurs, nous ne proposons aucune récompense aux personnes interrogées. Les personnes répondent à nos questionnaires car elles sont intéressées et veulent se faire entendre. Qu’est-ce qui vous semble le pire : Que les personnes répondent spontanément aux études car elles sont intéressées par le sujet proposé, ou qu’elles y soient incitées par une récompense ? Nous sommes convaincus que notre méthode accroît la qualité des réponses.

    Toutes les méthodes comportent des biais, mais peu sont transparentes. Nous remédions aux biais des études en visant un échantillon de personnes suffisamment large pour être sûrs d'atteindre les quotas ciblés.

    Par exemple, nous savons que les femmes répondent plus aux études et que les jeunes sont sur-représentés sur les réseaux sociaux. Cela dit, étonnamment, les personnes âgées sont suffisamment nombreuses sur les réseaux sociaux pour nous permettre de recueillir les réponses nécessaires.

    Pour ce qui est des autres méthodes telles que les appels téléphoniques, l'intercept et les panels Web, elles sont intrusives et font appel à la pondération sans mentionner l’impact qu’elles ont sur les données collectées.
Nous utilisons différents tests statistiques pour vérifier la pertinence des sous-échantillons de données, tant d’un point de vue statistique que commercial. Ces tests sont, entre autres, les suivants : régression linéaire, test du khi carré, corrélations et tableaux croisés.