Toute analyse statistique commence par la définition d'objectifs clairs. Ensuite, le contexte de collecte des données est examiné, les variables pertinentes sont choisies, et des hypothèses testables sont formulées pour guider l'étude.
Définissez les objectifs de l'analyse
La définition des objectifs de l'analyse statistique constitue une étape cruciale. Cette première étape implique une réflexion approfondie pour établir ce que l'on cherche à comprendre, explorer ou prouver à travers l'étude.
Des objectifs bien définis doivent être SMART.
Spécifiques pour cerner précisément l'aspect du phénomène à étudier et pour éviter toute ambiguïté.
Mesurables pour garantir que chaque objectif peut être évalué de manière quantitative ou qualitative.
Atteignables compte tenu des ressources disponibles.
Réalistes et pertinents pour assurer l'alignement avec les enjeux stratégiques.
Définis dans le temps pour permettre un suivi et une évaluation efficaces. L'échéance pour l'accomplissement des objectifs doit être définie, contribuant à la discipline et à la structuration de l'analyse.
OK, cela donne quoi pour notre entreprise VertiGo ?
Notre entreprise, qui est spécialisée dans les voyages insolites, cherche à améliorer ses ventes. Ça, c’est l’objectif ultime.
Les objectifs qui se cachent derrière pourraient inclure :
l'identification des préférences de voyage les plus populaires parmi les clients ;
l'évaluation de l'efficacité des différentes campagnes marketing sur les ventes ;
l'analyse des tendances d'achat en fonction de critères démographiques comme l'âge et le revenu des clients.
Ces objectifs sont donc :
spécifiques : ils identifient des préférences et évaluent l'impact des campagnes ;
mesurables à travers les données de ventes et les réponses aux campagnes marketing ;
atteignables avec les données disponibles (âge des clients, les cinq destinations les plus populaires,...) ;
réalistes pour augmenter les ventes ;
définis dans le temps pour être réalisés sur l'année fiscale en cours.
Voilà, nous avons défini nos objectifs d'analyse ! Il est maintenant temps de nous focaliser sur le contexte dans lequel les données vont être collectées. Je ne parle pas des données en elles-mêmes. Ça, on verra plus tard. Ici, il s’agit d’abord de préparer le terrain pour collecter des données ciblées.
Examinez le contexte de collecte des données
Cette étape est déterminante pour la compréhension et l'interprétation des résultats.
Comprendre ce contexte va nous permettre :
d'évaluer la pertinence des données recueillies par rapport aux objectifs de l'analyse ;
de détecter d'éventuelles anomalies ou biais ;
et d'assurer que les conclusions tirées sont solidement ancrées dans la réalité des données.
Donc si je comprends bien, on doit récupérer nous-même des données pour les analyser ?
Effectivement, le recueil des données fait partie intégrante du travail. Mais nous devons considérer le contexte dans lequel les données sur les comportements d'achat vont être collectées.
Si les données proviennent principalement de périodes de haute saison touristique ou durant des promotions spéciales, cela pourrait influencer l'interprétation des tendances d'achat. Par exemple, une augmentation des achats pendant une période promotionnelle pourrait ne pas refléter le comportement d'achat habituel. Comprendre ce contexte aidera à ajuster l'analyse pour tenir compte des variations saisonnières et promotionnelles, assurant ainsi que les stratégies d'amélioration des ventes sont basées sur des interprétations précises des données. Mais cet examen du contexte révèle aussi des opportunités uniques, comme l'identification de moments clés où les clients sont plus enclins à l'achat, offrant ainsi des pistes pour optimiser les périodes de promotion et les offres spéciales.
Le cadre dans lequel les données seront recueillies est défini. Déterminons maintenant quelles variables sont les plus pertinentes à étudier pour répondre à nos objectifs. Et tout ça, en prenant en compte, bien sûr, les contraintes et les opportunités identifiées.
Sélectionnez et définissez des variables
La sélection des variables est une étape critique qui détermine les axes de notre analyse.
Si vous souhaitez en savoir plus sur les variables, n’hésitez pas à lire le chapitre “Déclarez une variable” du cours "Initiez-vous à Python pour l'analyse des données".
Je vois bien les deux types de variables mais j’ai du mal à me représenter ce que cela pourrait être pour VertiGo, tu peux m’éclairer ?
Oui bien sûr ! Dans le cas de notre entreprise, les variables indépendantes pourraient inclure l'âge des clients, leur revenu, le type de voyage réservé (aventure, détente, culturel,...). Concernant les variables dépendantes, ça pourrait être le montant total dépensé par le client et la fréquence d'achat qui peuvent dépendre des revenus du client.
Cette sélection de variables va nous permettre d'analyser comment différents facteurs démographiques et de préférence de voyage influencent le comportement d'achat. Cela aidera à cibler plus efficacement les efforts marketing et à développer des offres de voyages plus attrayantes pour les segments de clientèle clés.
Il faut sélectionner judicieusement vos variables en vous basant sur les objectifs de l'analyse et le contexte de la collecte des données !
La manière dont les variables seront mesurées ou catégorisées est essentielle pour garantir la cohérence et la fiabilité de l'analyse.
Continuons sur notre lancée avec la formulation des hypothèses. Cette étape suit naturellement la définition des objectifs de l'analyse et la sélection des variables, car elle implique de proposer des hypothèses spécifiques basées sur les connaissances que nous avons acquises.
Formulez les hypothèses
En fait, c’est un peu comme établir une prédiction basée sur une intuition informée, sans encore avoir les preuves. Imaginez que vous êtes un détective qui élabore une théorie sur la résolution d'un cas. Vous allez vous baser sur les indices à votre disposition. Cette théorie, ou hypothèse, est votre meilleure estimation sur la manière dont différentes pièces du puzzle s'assemblent. Et ces pièces du puzzle, ce sont vos variables. L’hypothèse est conçue pour être mise à l'épreuve et vous permet de vérifier si votre intuition était juste ou non grâce à des méthodes scientifiques. C'est une étape fondamentale qui oriente la suite de votre enquête, en vous donnant un chemin clair à suivre pour découvrir la vérité.
Et si on pose un instant de côté notre casquette de détective, ça donne quoi pour l’entreprise VertiGo ?
Pour VertiGo, notre hypothèse pourrait être formulée de cette manière : “Si nous enrichissons nos voyages avec plus d'activités d'aventure, la satisfaction de nos clients augmentera.” Pour confirmer ou infirmer cette théorie, nous allons chercher des preuves en examinant les retours des clients et les évaluations des voyages qui proposent déjà ce type d'activités.
Développez des hypothèses testables
Vos hypothèses doivent être claires, spécifiques, et basées sur des théories et observations existantes ou les résultats de recherches préliminaires. Elles doivent aussi être formulées de manière à permettre leur testabilité par des méthodes statistiques. Et ça, ça implique de définir précisément les variables et d'utiliser des termes qui peuvent être quantifiés ou catégorisés.
Tu peux être plus spécifique en me donnant un autre exemple lié à VertiGo ?
Bien sûr, pour notre entreprise VertiGo, développer une hypothèse testable pourrait impliquer de supposer que les clients plus jeunes dépensent plus dans des voyages d'aventure par rapport aux clients plus âgés. Cette hypothèse serait formulée de manière à être évaluée à travers les variables, telles que l'âge des clients et le montant dépensé pour différents types de voyages par exemple.
À vous de jouer
Contexte
June, la directrice marketing de l’entreprise VertiGo vous a confié une mission basée sur l’objectif final qui est d’améliorer les ventes. Vous devez identifier les éléments clés qui déterminent la satisfaction des clients par rapport aux voyages proposés, en mettant un accent particulier sur les attentes non satisfaites et les suggestions d'amélioration.
Consignes
Examinez le contexte de collecte des données. Considérez les facteurs externes qui pourraient influencer la satisfaction client, tels que les tendances du secteur du tourisme, les périodes de l'année, ou les événements mondiaux.
Définissez des variables dépendantes et indépendantes pertinentes pour répondre à votre objectif.
Formulez une hypothèse générale. Pensez à une hypothèse qui met en relation les attentes spécifiques des clients avec leur niveau de satisfaction et la probabilité de recommander l'entreprise.
Livrable
Rédigez un rapport couvrant les trois étapes décrites ci-dessus (avec une introduction et une conclusion). Pour vous aider dans votre réflexion, n’hésitez pas à consulter des sites spécialisés dans les voyages d’aventures comme Terres Lointaines.
En résumé
Un objectif d'analyse SMART détermine le but spécifique que cherche à atteindre l'étude statistique, guidant la direction de la recherche.
Le contexte de collecte de données englobe les conditions et les circonstances dans lesquelles les données sont recueillies.
Une variable est un élément mesurable ou observable dans une étude statistique pouvant influencer ou refléter les résultats de l'analyse.
Une hypothèse est une supposition qui établit une relation entre deux variables ou plus.
La prochaine étape vous guidera sur les techniques pour collecter vos données. Restez avec nous !
