Données d’enquêtes
Le socle invisible des bonnes études
Une étude ne se juge pas à la beauté de son rapport, mais à la solidité de ce qu’il y a dessous. C’est le genre d’expertise qu’on ne remarque que quand elle manque — et nous en avons fait notre métier.
Ce que nous savons faire
Méthodologie et expérience, dans cet ordre
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Échantillonnage
Plans de sondage complets, stratifications, quotas, redressements. Savoir ce que l’échantillon peut dire — et ce qu’il ne peut pas.
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Plans de rotation
Rotation des blocs, des items, des modalités. Neutraliser les effets d’ordre au lieu de les découvrir dans les résultats.
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Questionnaires modélisés
Le questionnaire entier traité comme un objet formel : structure, dépendances, cohérence. Les erreurs se voient avant le terrain, pas après.
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Filtres et non-réponse
Bases de calcul justes, non-réponse traitée explicitement, imputation quand elle se justifie. C’est là que se jouent la plupart des écarts inexpliqués.
Cas d’usage · Client anonymisé
Interroger dix ans d’enquêtes comme on interroge un répondant
Un acteur du secteur santé-assurance disposait d’un historique considérable d’enquêtes — et d’aucun moyen d’y poser une question nouvelle sans relancer un terrain. Nous avons construit un modèle transversal multi-enquêtes, puis un bot conversationnel qui l’interroge en environnement étanche. Aucune donnée individuelle ne quitte jamais son périmètre.
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Fusion sans identifiant commun
Des enquêtes hétérogènes, menées à des dates différentes sur des populations différentes, réconciliées en un modèle transversal cohérent.
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Âge, période, cohorte
La distinction que presque tout le monde escamote : ce qui relève de l’âge des répondants, du moment de l’enquête, ou de leur génération.
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Confidentialité différentielle
Un budget de confidentialité explicite, et des tests de non-ré-identification menés avant livraison. Données de santé, article 9 du RGPD.
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Artefact gelé
Un unique point de passage figé : le bot n’accède jamais aux données individuelles, seulement à cet artefact.
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Grounding strict
L’orchestrateur LLM ne « sait » rien par lui-même. S’il ne trouve pas la réponse dans l’artefact, il le dit — il n’invente pas.
À chaque question ouverte ses insights
Toutes les questions ouvertes ne se traitent pas pareil
« Pourquoi cette note ? » et « Si cette marque était une personne ? » n’appellent ni le même plan de codes, ni la même lecture. Distinguer les natures de question, c’est déjà la moitié du travail d’analyse.
- Explicatives
- Pourquoi cette note ?
- Notoriété / spontané
- Quelles marques vous viennent à l’esprit ?
- Évaluatives
- Qu’avez-vous pensé de… ?
- Projectives
- Si cette marque était une personne… ?
- Expérientielles
- Racontez-nous votre dernière visite.
- Prospectives
- Qu’est-ce qui vous ferait revenir ?
- Sensibles
- RH, QVT, sujets à risque — environnement souverain et cloisonné.
Codification des questions ouvertes
Du post-test rendu demain au baromètre suivi depuis huit ans
Les questions ouvertes de vos enquêtes n’ont pas toutes la même urgence ni la même durée de vie. Cinq formules couvrent le spectre, de l’intervention éclair à la chaîne industrialisée.
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Rapide
Urgences, faible marge
Quand le terrain vient de fermer et que la restitution est demain. Codification accélérée, plan de codes resserré, contrôle qualité sur échantillon.
- 02
Pérenne
Baromètres
Le plan de codes tient d’une vague à l’autre. Règles déterministes rejouables : les évolutions que vous lisez sont des évolutions réelles, pas des changements de codage.
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Spécifique
Terrains sectoriels
Vocabulaire métier, nomenclature maison, contraintes réglementaires. Le plan de codes épouse le secteur au lieu de le lisser.
- 04
Élaboré
Études d’envergure
Plusieurs questions ouvertes croisées, typologies de réponses, analyses sémantiques poussées. La codification devient un matériau d’analyse à part entière.
- 05
Industriel
Volumes hors normes
Centaines de milliers de verbatim, flux continus, multi-sources. Chaîne industrialisée, supervision humaine sur les points de décision.
Aux instituts qui nous lisent
Nous ne faisons pas de terrain, et nous n’en ferons pas
C’est une question qui revient, et elle est légitime : une maison qui maîtrise la donnée d’enquêtes de bout en bout pourrait être tentée d’aller voir les annonceurs directement. Ce n’est pas notre modèle, et ce n’est pas notre métier.
k-mino fabrique des outils et de la méthode. Les instituts sont nos clients depuis le premier jour — ils utilisent nos logiciels, nous confient des traitements, nous appellent quand une méthode coince. Le lien avec l’annonceur reste le vôtre, et notre intérêt est qu’il le reste.
Une étude qui coince quelque part ?
Échantillon bancal, non-réponse massive, vagues incomparables, verbatim non exploités : dites-nous où ça bloque, on vous dira franchement si c’est pour nous.