Les différentes façon de collecter des données

Essentiellement, la collecte de données est le processus consistant à recueillir et à mesurer des informations sur des variables ciblées de manière systématique, ce qui vous permet ensuite de répondre à des questions pertinentes et d’évaluer les résultats. En suivant les meilleures pratiques de collecte de données, vous pouvez garantir la fiabilité et une meilleure utilisation des données collectées.

Les données qualitatives

Les données qualitatives sont effectivement une profondeur d’idées qui sont capturées par des méthodologies telles que les entretiens, par exemple. Vous devriez appliquer des approches qualitatives lorsque vous cherchez à approfondir des tendances ou des statistiques déjà établies, ou pour combler des lacunes dans la collecte de données qui ne peuvent être comblées par des méthodes quantitatives.

Les techniques courantes de collecte de données qualitatives comprennent :

  • Les entretiens
  • Les groupes de discussion
  • Les observation
  • L’auto-apprentissage
  • L’ethnographie
  • Recherche-action

Les données quantitatives

L’analyse quantitative consiste à examiner des données purement métriques pour en tirer des enseignements. Il peut s’agir de n’importe quoi, par exemple des informations de gestion dont vous disposez au sein de votre organisation. Les chiffres de vente ou le nombre de plaintes sont de bons exemples de mesures quantitatives.

Vous pouvez également examiner les données en termes de parcours client d’un point de vue quantitatif. Réfléchissez aux éventuels goulets d’étranglement qui existent dans votre parcours client et examinez les mesures qui montrent combien de personnes  » décrochent  » à différentes étapes pour essayer d’améliorer le parcours. Il s’agit d’une manière très utile et impartiale d’utiliser les mesures quantitatives pour faire progresser l’entreprise.

Les techniques courantes de collecte de données quantitatives comprennent :

Tendances récentes en matière de collecte de données

Nous allons maintenant examiner certaines des tendances récentes ou actuelles en matière de collecte de données. Vous pouvez collecter des données de différentes manières, mais certaines des méthodes les plus conventionnelles peuvent être quelque peu inefficaces et peu réactives du point de vue du client.

Voici quelques-unes des tendances les plus récentes en matière de collecte de données :

  • L’analyse du Web
  • Les méthodes d’étude de marché mobile
  • Les techniques d’études de marché biométriques
  • Les marchés prédictifs
  • Les achats virtuels
  • D’écoute sociale

L’internet des objets (IOT)

Il ne suffit plus de distribuer une enquête dans la boîte aux lettres d’une personne et d’attendre qu’elle la remplisse et vous la renvoie. Vous devez réfléchir soigneusement au type de données que vous recherchez et au moment où vous les saisissez.

Considérations relatives à la collecte des données

Lorsque vous collectez des données, vous devez tenir compte des éléments suivants

La taille de l’échantillon : Vous devez vous assurer que vous avez la taille d’échantillon appropriée. Si la taille de l’échantillon est incorrecte, les données obtenues ne sont pas fiables. Par exemple, si l’échantillon est trop petit, il se peut que certaines idées clés ne soient pas prises en compte car nous avons pris des décisions sur la base de données qui ne sont pas représentatives de la taille du problème que nous essayons d’analyser.

Questions opérationnelles : Il arrive qu’il y ait une différence entre la mise en page d’un plan et la mise en œuvre de ce plan dans la réalité. Il est important de développer des moyens de surmonter ces problèmes opérationnels. Il faut être clair dès le début du processus pour savoir exactement qui l’on cherche à cibler.

Exactitude : L’exactitude des informations est très importante. Si les données sont inexactes, les analystes qui les analysent risquent de rencontrer des difficultés et de tirer des conclusions inexactes puisque les données de départ n’étaient pas exactes.

Biais : n’oubliez jamais que toute collecte de données comporte des biais. Par conséquent, essayez d’être conscient des biais potentiels dans votre collecte et de les surmonter du mieux possible. Le simple fait d’être conscient de la partialité des données peut vous aider à mieux les comprendre, notamment lorsqu’elles ne correspondent pas aux résultats prévus.

Bonnes données

En général, de bonnes données sont :

  • Précises
  • Complètes
  • Cohérentes
  • Uniques
  • Opportunes

La précision et l’exhaustivité sont essentielles. S’il y a de grandes lacunes dans les données, vous ne pourrez pas en tirer de grandes conclusions. Vous avez également besoin d’une certaine cohérence au sein de votre ensemble de données. Pour tirer des enseignements, vous voulez que les données soient uniques. En d’autres termes, vous voulez qu’elles soient connues de tous. Vous devez donc réfléchir à la manière dont vous pouvez capturer des éléments auxquels vous pensez être le seul à avoir accès. Enfin, comme indiqué précédemment, les bonnes données doivent être pertinentes et limitées dans le temps.

 

Les mauvaises données

En général, les mauvaises données sont :

  • Inexactes
  • En contradiction
  • Non pertinentes
  • Trompeuses
  • Périmées
  • Incomplet

Si les données sont inexactes, les informations basées sur ces données seront également inexactes. Si les données sont contradictoires, votre ensemble de données vous dira des choses différentes, ce qui entraînera une certaine confusion. Si les données ne sont pas pertinentes, vous perdez simplement votre temps à les analyser. N’oubliez pas de ne saisir que ce dont vous avez besoin ! Ne demandez que les éléments qui seront importants pour les questions auxquelles vous cherchez à répondre. Des données périmées peuvent offrir des détails limités et souvent non pertinents, ce qui entraîne à nouveau de la confusion et des inexactitudes. Enfin, si l’ensemble de données est incomplet, il sera difficile d’en tirer des informations correctes ou fiables.

Conclusion

La qualité du processus de collecte est un autre élément à prendre en considération que nous n’avons pas abordé car vous devez disposer d’un moyen robuste de traiter les données et d’identifier quand elles sont erronées. Le plus important c’est que vous devez penser également à l’endroit où vous stockez les données. Vous pouvez avoir saisi une grande quantité de données dans un système, mais si elles ne sont pas transposées dans un autre, vous rencontrerez des problèmes. Par conséquent, l’utilité de ces données est compromise.

Auteur : Michée Muaye

Retour en haut