[Tribune] DIY, IA... quelles sont les tendances des études ?

La pandémie mondiale a contribué à accélérer la digitalisation des études, faisant de leur démocratisation une réalité. Portées par les nouvelles technologies et les approches consommateurs, les stratégies études ont fondamentalement évolué. Aujourd'hui, les études Do-It-Yourself (DIY) sont de plus en plus plébiscitées par les marques pour des prises de décision stratégiques. Cette transformation est bénéfique pour tous les acteurs du marché et ce, au-delà du gain budgétaire et de temps. Le DIY s'impose ainsi comme un outil d'étude de premier plan. Devant une offre de plateformes qui se multiplie, il convient de rappeler quelques principes garants de qualité. Nous en profiterons pour partager quelques tendances.

DIY - Fiabilité des données ?

Réputé le parent pauvre des méthodes traditionnelles, le DIY a longtemps souffert d'une connotation négative dans un monde virtuel où expertise étude et qualité des répondants ont été injustement oubliées au profit du prix et de la rapidité. Alors que la fiabilité des données commence justement par-là : pertinence des questions et qualité des réponses !

Devant l'appétence que le DIY a créé auprès de personnes ne venant pas spécialement du monde des études, les interfaces se doivent d'être compréhensibles de tous permettant ainsi de lancer son étude sereinement et rapidement. C'est dans ce contexte qu'un accompagnement "sur mesure" par des experts en études s'avère essentiel et ce, à toutes les étapes d'une étude. Les plateformes doivent être également complètes avec des outils d'aide à l'analyse. La robustesse et la validité des solutions études proposées sont également des éléments cruciaux pour des prises de décisions stratégiques. Ne sous-estimons pas les différents métiers derrière une étude qui conduisent à la qualité des insights.

Vers un monde collaboratif

Le marché du DIY porte mal son nom car il est de plus en plus question de DIY accompagné que nous pourrions appeler Do-It-Together (DIT). Cette assistance humaine permettra une montée en puissance du DIY. L'émergence de ces utilisateurs a entrainé une réflexion sur l'optimisation des études au sein de grands groupes et a amené les responsables études à jouer un rôle éducatif. Pour les instituts, le DIY est une vraie opportunité ; il permet d'attirer de nouveaux acheteurs en études. Le DIT va devenir la tête de gondole des études. Nous pourrons observer le développement d'interfaces qui s'adapteront au niveau de compétence et d'expérience études de chacun. La montée du besoin de pluralité et mixité de collaborateurs sur un même programme de recherche afin que chacun puisse apporter sa contribution stimulera le développement d'interfaces multi-utilisateurs.

Une plateforme tout en un

Aujourd'hui les plateformes proposent essentiellement des études online. Nous devons aller plus loin en proposant un éventail de solutions abritées sous une même plateforme. Le client gagnerait en expérience en utilisant les fonctionnalités d'une même plateforme.

Les clients sont invités à programmer leurs questions mais quand est-il de l'évaluation des résultats ? Certaines plateformes offrent un accès à leur base de données permettant d'apprécier les résultats. L'idéal serait de donner la possibilité aux clients de se constituer leur propre historique et d'accéder à une gamme d'outils statistiques. En attendant, les experts études sont là pour accompagner leurs clients.

Apporter du "vrai", une des promesses de l'intelligence artificielle (IA)

L'intelligence artificielle a son rôle à jouer dans l'enrichissement du contenu des réponses aux questions ouvertes. L'IA adoptera ainsi en partie le rôle d'un modérateur. Selon la réponse d'un répondant, le Smart Probing ou relance intelligente essaiera de trouver plus d'information en le relançant sur ses mots exprimés. Au niveau analyse, l'IA via des systèmes de Machine Learning (voir définition ci-dessous) détectera non seulement les différences ou erreurs statistiques ou anomalies comportementales mais également aidera à identifier ce qui est véritablement intéressant. Aujourd'hui, seul l'humain est à même de faire cette sélection et trouver de vrais insights. Et à l'heure où le Data Mining (voir définition ci-dessous) se banalise, le rôle des plateformes ne sera plus seulement de mettre à disposition des présentations PowerPoint ou même des tableaux de bord mais des flux de données par le biais des API (voir définition ci-dessous).

Il est clair que les plateformes DIY ont un bel avenir. Elles vont continuer à se développer et viseront à offrir plus de solutions, de fonctionnalités, de convivialité et de simplicité... Elles continueront à s'appuyer sur l'IA et les diverses sciences pour faciliter leur usage et obtenir de meilleurs insights. Mais pour un plein essor, ces plateformes devront être collaboratives et agiles. Nous pouvons d'ores et déjà parler de plateformes DIT. Elles resteront néanmoins complémentaires des méthodes traditionnelles où la relation et l'intelligence humaine restent cruciales, principalement pour des designs d'étude ou échantillons des plus complexes.

Les auteurs : Frédérique Alexandre, Global Activation Leader d'Ipsos Digital, et Patrick Lassale, CEO d'Askia (associé à Jérome Sopocko). Frédérique Alexandre est spécialiste en études de marché, avec plus de 20 ans d'expérience à l'international et passionnée des nouvelles solutions études. Son expérience est avérée dans de multiples disciplines : études publicitaires et marketing, gestion et développement de comptes clients, marketing produits et communication, ainsi qu'en formation et développement personnel des équipes. Patrick George Lassale est le CEO d'Askia, une solution logiciel end-to-end, multi-mode d'automatisation des études marketing et d'opinions. En 2019 Ipsos Digital a choisi le moteur d'Askia pour l'intégrer dans sa solution DIY - FastFacts. En Janvier 2020 le groupe Ipsos prend une part majoritaire dans l'entreprise Askia pour placer sa technologie au cour de son appareil de production.

Définitions

API : Application Programming Interface ou Interface de programmation d'Application Process Interface est un catalogue de fonctionnalités qui peuvent être utilisées par d'autres applications / services et facilitent l'échange entre eux.

Data Mining : Technique d'Analyse de données qui permet d'extraire l'information la plus pertinente et qui indique les relations entre les variables détectées.

Machine learning : apprentissage automatique, apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'" apprendre " par eux-mêmes sans programmation explicite.