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Approfondissez vos résultats via les options du dashboard interactif Potloc : réalisez des tris croisés, générez des graphiques, répondez aux commentaires des consommateurs, et identifiez clairement les actions qui feront la différence pour votre business.

Dashboard Potloc montrant des insights d'analyse de compétition, satisfaction clientèle, habitudes consommateurs et le lieu de vie des clients

Les données consommateurs
rendues intelligibles

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Visualisez vos données via notre interface : Générez des graphiques selon le format de votre choix, consultez l’origine géographique de vos répondants sur notre carte interactive. Du général au plus spécifique, notre outil est là pour vous.

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Explorez et triez vos données : Générez des tris croisés selon les profils socio-démographiques, typologies de clients, niveau de satisfaction, ou tout autre critère que vous souhaitez inclure dans votre étude. Identifiez des tendances et laissez vos commentaires.

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Générez de la conversation : Consultez les commentaires des répondants, filtrez-les selon le profil socio-démographique ou le lieu d’habitation. Identifiez des différences selon les zones de chalandises ou lieux d’intérêt.

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Partagez vos résultats : Exportez vos graphiques et tableaux en .JPEG, .CSV ou .XLS, et utilisez-les dans vos présentations. Créer une page avec les éléments clés que vous souhaitez partager, et invitez vos équipes et autres parties prenantes à accéder aux résultats selon différents niveaux d’accès.

Le rapport d’étude consommateur qui
présente les réponses à vos questions

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FAQ

Les résultats de votre étude sont disponibles sur notre dashboard interactif. Vous pouvez les consulter en un coup d’œil ou effectuer une analyse approfondie du profil sociodémographique des personnes interrogées.
Chaque étude peut être partagée avec les personnes de votre choix en utilisant la fonction “Partager” au sein du dashboard, où vous pouvez également choisir le niveau d’accès autorisé en fonction des profils. Vous pouvez également créer une version partageable des principaux éléments clés tirés de votre étude : une manière simple et rapide de communiquer l'essentiel en interne.
Le dashboard affiche le questionnaire initial avec le profil sociodémographique détaillé des personnes interrogées, ainsi que leur localisation. Vous pouvez voir les résultats pour chaque question à l’aide de diagrammes et graphiques qu’il est possible d’analyser et d’afficher de différentes manières, ainsi que votre score Net Promoter Score (NPS). Les commentaires qualitatifs des répondants sont regroupés par thèmes, et une section « Faits saillants » vous propose les principaux insights de l’étude, vous donnant un aperçu global avant que vous ne puissiez examiner en profondeur les résultats.
Oui, autant que vous voulez. Chercher à comprendre les consommateurs devrait être une préoccupation constante, et non pas seulement une démarche à entreprendre lorsque que l’on est au pied du mur. Vous pouvez recueillir les commentaires de vos clients au fil du temps et voir la progression de votre Net Promoter Score (NPS) à chacune de vos initiatives.
Nous en tenons compte ! Nous connaissons très bien 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, comme avoir accès à Internet, posséder un compte sur un réseau social et être utilisateur actif. Cela dit, il y a 51,1 millions d’adultes en France, et 33 millions d’entre eux utilisent Facebook, ce qui laisse de très grandes possibilités. Le biais de couverture concerne également les personnes âgées. 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'auto-sélection : 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. Quelle option vous semble la plus intéressante : Que les personnes répondent spontanément aux questionnaires 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 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 enquêtes et que les jeunes sont sur-représentés sur les réseaux sociaux. Cependant , les personnes âgées sont suffisamment nombreuses sur les réseaux sociaux pour nous permettre de recueillir les réponses nécessaires pour satisfaire tous les quotas.

    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.