Découvrez comment l’association des sondages et des données comportementales permet de mettre au jour des préférences cachées, en révélant non seulement ce que les gens disent aimer, mais aussi ce qui suscite véritablement leur engagement sur le moment — et comment différents publics réagissent de manière étonnamment différente.
Table of Contents
Qu’est-ce qui pousse une personne à choisir une carte de pizzas plutôt qu’une autre ? Est-ce la nourriture elle-même, ou l’impression que la marque suscite ? Nous avons mené une étude d’oculométrie pour le découvrir, et les résultats pourraient bien vous surprendre
Nous avons mis en place une étude interne sur le comportement à distance, en utilisant notre plateforme de collecte de données à distance, et avons invité les employés d’iMotions à y participer afin que vous puissiez découvrir les coulisses d’une étude menée à distance. Les employés pouvaient choisir quand et où participer depuis leur propre ordinateur, en utilisant leur propre webcam et leur propre microphone.
Introduction
Pour cette étude, nous avons imaginé une pizzeria fictive baptisée « Il Martello », « le marteau » (notre fondateur et PDG, Peter, parle souvent de marteaux). Nous avons imaginé que cette pizzeria fictive souhaitait tester ses menus et ses publicités vidéo.
- Menus : ils cherchaient à déterminer s'il valait mieux opter pour un système de « pizza à composer soi-même » ou proposer une sélection de pizzas toutes prêtes.
- Publicités vidéo : ils souhaitaient déterminer quelle publicité suscitait l'intérêt et auprès de quel public.
Nous avons créé deux menus et deux publicités vidéo afin que l’étude puisse être menée sous forme de test A/B. Les menus et les publicités vidéo sont présentés ci-dessous dans la section « Stimuli ».
Cette étude sur la collecte de données à distance (RDC) a été conçue pour mettre en évidence le potentiel de la combinaison d’enquêtes et d’outils de recherche comportementale à distance tels que :
- suivi oculaire par webcam
- analyse des expressions faciales
- analyse vocale
- mesure de la respiration à l'aide d'une webcam
Stimuli
Sondages
Les participants ont répondu à trois questionnaires. Ceux-ci ont été créés dans iMotions à l’aide de l’outil Advanced Study Builder, qui fait partie d’iMotions Core.
Données démographiques
Des questions sur le genre, le lieu où ils ont grandi, s’ils vivaient avec d’autres adultes ou des enfants, et leur niveau d’activité au cours d’une semaine type.
Appétit
Nous avons demandé aux participants d’évaluer leur niveau de faim actuel et d’indiquer à quel moment ils avaient mangé pour la dernière fois.
Préférences en matière de pizza
L’enquête comprenait des questions sur les garnitures, la fréquence à laquelle les gens mangent de la pizza et s’ils commandent des plats à emporter. Nous avons également posé des questions sur les allergies et les intolérances alimentaires.
Menus
Les menus ont servi d’exemple de stimuli statiques. Les deux menus ont été présentés à tous les participants à l’étude.
Publicités vidéo
Ces publicités vidéo constituaient un exemple de stimuli dynamiques.
Annonce n° 1 : L’une des publicités montrait des scènes de personnes mangeant de la pizza en groupe, tandis que le narrateur évoquait l’aspect convivial de ce plat. On y voit des groupes de personnes partageant de la pizza dans différents contextes, affichant généralement des expressions faciales positives.
Publicité n° 2 : L’autre publicité mettait l’accent sur la commodité et montrait des scènes de préparation de repas ainsi que des personnes vaquant à leurs occupations quotidiennes (faire les courses, fouiller dans un réfrigérateur, monter des escaliers et des voitures dans la circulation). Ces scènes ne montraient que des individus, et aucun d’entre eux ne semblait particulièrement enthousiaste.
Vous enseignez avec iMotions Online ?
Vous pouvez utiliser nos exemples de supports pédagogiques pour mener cette étude dans votre classe !
Exemples d’analyses
Voici trois exemples d’enseignements que vous pourriez tirer d’une étude comme celle-ci. Vous trouverez également quelques suggestions d’études et d’analyses complémentaires qui pourront vous inspirer.
Sommaire
- La biométrie apporte une nuance aux réponses aux enquêtes
- Comment aller au-delà des sondages pour les tests A/B
- Segmenter les données biométriques en fonction des réponses au sondage
La biométrie apporte une nuance aux réponses aux enquêtes
Les enquêtes nous aident à comprendre les intentions et les préférences des participants et des consommateurs. Elles nous fournissent des informations précises sur les pensées et les sentiments des personnes interrogées. La comparaison entre les réponses des participants et leur comportement permet d’obtenir une vision plus nuancée de leur expérience.
Exemple
: Dans cette étude, un participant a indiqué qu’il préférait la publicité vidéo qui mettait en avant la commodité et les ingrédients.
« Ce film se concentre davantage sur le processus de fabrication de la pizza, ce que j’ai trouvé plus divertissant et alléchant que l’ambiance « on se détend tous ensemble » du premier. »
Dans cette publicité vidéo en particulier, les scènes montrant le processus de préparation de la pizza (étaler la pâte, émincer l’oignon, râper le fromage et étaler la sauce) ne représentaient que 35 % de la durée totale de la publicité, mais elles ont marqué ce participant.
La courbe jaune du haut représente l’inspiration et l’expiration du participant. La ligne violette du milieu indique la fréquence respiratoire (cycles respiratoires par minute). Plus la fréquence est élevée, plus la respiration est rapide, et plus la personne est excitée. En bas, vous pouvez voir les scènes vidéo. Les barres vertes indiquent les moments où la publicité montrait la préparation d’un repas. Les rectangles vert clair présents sur les trois visualisations servent d’aide visuelle.
En examinant les données respiratoires de ce participant, on constate que sa fréquence respiratoire a augmenté pendant les scènes de préparation culinaire, à commencer par celle où l’on coupe un oignon, et ce tout au long de la publicité.
Ces données respiratoires corroborent la réponse du participant, qui a indiqué préférer les scènes montrant la préparation d’une pizza. Si cette étude visait à trouver des idées pour une publicité efficace, l’intégration d’un plus grand nombre de scènes liées à la préparation d’une pizza pourrait constituer une stratégie efficace pour les clients similaires à ce participant.
Comment aller au-delà des sondages pour les tests A/B
D’après les résultats de notre enquête, il semble qu’une publicité ait clairement remporté la faveur de nos participants !
Comme Il Martello a conçu cette publicité pour mettre l’accent sur des thèmes plus sociaux, l’agence pourrait supposer que c’est cet aspect social qui a plu au public.
Pourquoi cette publicité a-t-elle davantage plu aux gens ?
Voici quelques exemples de questions de recherche qui pourraient être étudiées à l’aide de la collecte de données à distance.
- Peut-être que ces participants ont apprécié de voir des gens savourer une pizza ensemble. Nous pourrions nous pencher sur l'oculométrie et l'analyse des expressions faciales pour voir si les visages des participants trahissent un intérêt lorsqu'ils regardent les visages dans chaque publicité.
- Cette publicité montrait neuf pizzas, tandis que l'autre n'en montrait qu'une (et quelques boîtes à pizza à la fin). Nous pourrions analyser les données d'oculométrie de cette publicité pour voir si les spectateurs ont prêté attention aux pizzas qui y figuraient.
- Cette publicité comportait également de nombreuses scènes où des personnes buvaient de la bière. Peut-être que les participants ont davantage prêté attention à la bière qu'à la pizza. Là encore, nous pourrions recourir à l'oculométrie pour vérifier cela.
- Peut-être cette publicité comportait-elle davantage de scènes susceptibles d'influencer l'état d'excitation des participants. Nous pourrions également examiner les données respiratoires pour les deux publicités et déterminer quelles scènes ont provoqué des changements dans l'état d'excitation, à l'instar de ce qui a été observé chez le participant mentionné plus haut pour l'autre publicité. Nous pourrions ensuite comparer les résultats afin de déterminer quelle publicité comportait le plus de scènes excitantes.
Pourquoi ne pas simplement leur demander ?
Ne vous inquiétez pas, nous l’avons fait ! Dans le sondage, nous leur avons proposé un champ de texte libre pour qu’ils nous expliquent pourquoi ils préféraient leur publicité préférée.
Nous avons classé les réponses en deux catégories : les réflexions et les évaluations, en fonction des termes utilisés dans leurs réponses au questionnaire. Les réponses ont été considérées comme des réflexions si elles faisaient référence à eux-mêmes. Elles ont été considérées comme des évaluations si elles ne comportaient pas ce type de formulation. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de réponses réelles.
Réflexion
- « On y voit des pizzas toutes prêtes, j'aime bien ça »
- « Je me suis davantage identifié à la première publicité. Je me reconnaissais davantage dans ces situations que dans le sentiment de précipitation de la deuxième publicité. Chez nous, la pizza est généralement un repas prévu à l'avance. »
- « Je trouve qu'elles fonctionnent toutes les deux très bien. »
- « Ça me parle davantage : j'achète toujours une pizza quand je n'ai pas envie de cuisiner, et pas pour l'une des motivations plus « positives » décrites dans la première publicité. »
Évaluations
- « Ces deux publicités présentent des lacunes et sont très génériques, sans véritable lien avec le restaurant (à part le logo à la fin). »
- « On y voyait une pizza cuite, pas seulement les ingrédients »
- « Des gens heureux et souriants en train de manger une pizza »
- « Plus accessible, et les images choisies étaient elles aussi plus accessibles — comme des groupes de jeunes, des personnes issues de minorités ethniques… »
Beaucoup de personnes qui ont préféré la publicité sur les réseaux sociaux n’ont pas donné leur avis, mais ont plutôt émis des jugements. Elles n’ont pas indiqué quelle publicité les avait le plus touchées personnellement, mais ont plutôt indiqué quelle publicité, selon elles, serait la plus efficace d’une manière générale.
C’est là que les indicateurs inconscients s’avèrent très utiles.
- Les fréquences respiratoires pourraient nous donner une idée des publicités ou des scènes qui ont suscité le plus d'émotion.
- Les données issues de l'analyse des expressions faciales pourraient permettre de déterminer quelles scènes ont suscité le plus d'intérêt.
- Nous aurions également pu recourir à l'analyse vocale plutôt qu'à la question du sondage pour recueillir des informations sur le ton de leur voix lorsqu'ils parlaient de chaque publicité !
Segmenter les données biométriques en fonction des réponses au sondage
Par « segmenter les données », nous entendons que nous pouvons répartir nos participants en groupes et comparer leurs données biométriques. Par exemple, nous pourrions comparer les données de personnes ayant grandi dans un endroit donné à celles de personnes ayant grandi ailleurs. Nous pourrions également comparer les personnes vivant avec des enfants à celles qui n’en ont pas.
Une bonne stratégie consiste à faire correspondre les questions démographiques aux options de ciblage publicitaire dont vous disposez. Si vous avez la possibilité de cibler vos publicités en fonction du sexe, demandez aux répondants de vous indiquer leur sexe afin de pouvoir analyser vos données par sexe. Vous pourrez ainsi utiliser ces résultats pour adapter votre stratégie.
Vous trouverez ci-dessous un résumé de certaines données issues de l’enquête démographique menée dans le cadre de cette étude. Ce résumé présente quelques-unes des catégories que nous aurions pu utiliser pour segmenter les données.
Exemple : avec enfants ou sans enfants
Imaginons qu’Il Martello souhaite cibler les consommateurs ayant des enfants. L’entreprise souhaite savoir si les participants ayant des enfants prêtent davantage attention aux enfants dans les scènes où ceux-ci apparaissent. Elle envisage de créer une publicité qui comporterait davantage de scènes mettant en scène des enfants et des familles.
Nous avons sélectionné deux scènes différentes de la publicité sur les réseaux sociaux dans lesquelles apparaissent des enfants, des adultes et des pizzas. Les graphiques comparent ce que regardent les participants ayant déclaré vivre avec des enfants (en orange) par rapport à ceux qui ne vivent pas avec des enfants (en bleu). Il s’agit d’un exemple de segmentation des données en fonction des réponses au sondage. Les données présentées correspondent à la moyenne du groupe.
Problème : D’après ces données, les résultats sont mitigés.
Dans la première scène, les participants ayant des enfants ont regardé l’Enfant 1 plus souvent que l’Enfant 2. Les participants sans enfants ont passé plus de temps à regarder les enfants que ceux qui n’en avaient pas. Les participants ayant des enfants se sont davantage intéressés à la pizza posée sur la table que ceux qui n’en avaient pas.
Dans la deuxième scène, les participants ayant des enfants ont regardé davantage l’enfant que ceux qui n’en avaient pas. Les participants sans enfants ont quant à eux regardé davantage la pizza que ceux qui n’en avaient pas, ce qui est l’inverse de ce que nous avions observé dans la scène précédente.
Solution : Choisissez jusqu’où vous voulez aller
Il Martello pourrait estimer qu’il n’est pas utile de créer une publicité distincte pour cibler les clients potentiels ayant des enfants, car rien ne prouve clairement que ces personnes réagissent systématiquement différemment aux scènes mettant en scène des enfants et des familles.
Ils pourraient également décider d’approfondir leurs recherches pour comprendre pourquoi les réactions face à ces scènes ont été différentes.
- L'audio : Le narrateur mentionne explicitement les enfants dans la scène 1 : « Pour créer des souvenirs avec nos enfants ». Dans la scène 2, le narrateur dit : « Commandez simplement une pizza ». Une expérience complémentaire consisterait à monter la vidéo de manière à inverser les scènes tout en conservant le même enregistrement audio.
- La scène précédente : pour la scène 1, la scène précédente montre des ballerines assises par terre en train de manger de la pizza. Pour la scène 2, la scène précédente montre des hommes en train de boire de la bière et de manger de la pizza devant la télévision. Changer l'ordre des scènes pourrait nous aider à mieux comprendre comment la scène précédente influence la réaction face aux scènes choisies.
- Ordre de visionnage : ces données concernent la première fois où les participants ont vu cette publicité. Il serait relativement simple de ne prendre en compte que le deuxième visionnage ou la moyenne des deux visionnages pour voir si la tendance est similaire.
- Une autre comparaison : pour vraiment aller au fond de la question, ils pourraient également vouloir savoir comment les participants ayant des enfants ont réagi face à des scènes sans enfants par rapport à celles où des enfants étaient présents.
Conclusion
Les enquêtes et la biométrie, combinées, permettent une analyse plus nuancée et plus pertinente. La biométrie apporte une dimension supplémentaire aux réponses aux enquêtes et aide les chercheurs à approfondir leur analyse des données. Les enquêtes aident les chercheurs à tirer des enseignements concrets de leurs données biométriques.
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Dans les coulisses : la construction d’un bureau
Le générateur d’études facilite la conception d’études sans pour autant en réduire la complexité. Ce générateur d’études est intégré à iMotions Core et fait donc partie de la plateforme de collecte de données à distance ainsi que de tous les iMotions Labs.
Vous pouvez ajouter des stimuli dans Flow Designer, ce qui vous permet de les importer et de les organiser.
Ajouter des stimuli à cet exemple d’étude
- Étalonnage : comme nous avions prévu d'utiliser un système de suivi oculaire par webcam, nous avons prévu une étape d'étalonnage au début et à la fin de l'étude.
- Médias : nous avons utilisé cette option pour importer les menus et les publicités vidéo. Nous avons également importé les comptes à rebours vidéo sous forme d'images représentant des chiffres.
- Enquête : nous avons utilisé cet outil pour créer les instructions destinées aux participants. Comme nous avions déjà conçu les « diapositives » d'instructions dans PowerPoint, nous les avons importées sous forme d'images dans l'outil d'enquête. Cela permet d'afficher un bouton « Suivant » sur les images, afin que les participants sachent qu'ils peuvent passer à la diapositive suivante eux-mêmes.
Conception par blocs
Dans cette étude, nous avons utilisé un plan en blocs pour la conception de l’étude.
Bloc de sondages : ce bloc a été créé uniquement à des fins d’organisation. Il contient deux sondages qui ont été présentés à tous les participants, toujours dans le même ordre. Lorsque l’on travaille avec des blocs plus complexes, il est utile de pouvoir fermer les autres blocs afin que les plans d’étude plus complexes restent faciles à suivre.
Bloc de menu : ici, nous avons créé des blocs imbriqués les uns dans les autres. Chaque menu était suivi d’un questionnaire correspondant demandant au participant ce qu’il souhaiterait commander ; ce questionnaire a été intégré dans un bloc. Il y avait un bloc pour chaque type de menu (bloc « Menu Choose » et bloc « Menu Build »). Cela garantit que le questionnaire suit toujours le bon menu.
Ces blocs ont ensuite été placés dans le bloc « Menu ». Le bloc « Menu » a été configuré pour fonctionner en mode aléatoire, ce qui signifie qu’il attribuera de manière aléatoire à chaque participant le bloc « Menu Choose » ou le bloc « Menu Build » en premier. Ils verront tout de même les deux.
Si nous souhaitions mener l’étude différemment afin que les participants voient l’un OU l’autre menu (et non les deux), nous pourrions créer différents parcours dans Study Builder.
Bloc de publicités vidéo : Le bloc suivant était consacré aux publicités vidéo. Nous avons intégré des instructions et un compte à rebours avant chaque publicité. Chaque participant a visionné chaque publicité deux fois de suite, avec un compte à rebours entre les deux. À l’instar du bloc « Menu », nous avons randomisé l’ordre de diffusion de sorte qu’environ la moitié des participants ait vu la publicité 1 puis la publicité 2, tandis que l’autre moitié a vu la publicité 2 puis la publicité 1. Après avoir visionné les deux publicités à deux reprises, on leur a demandé laquelle ils préféraient.
Enquêtes avancées
Les trois enquêtes présentées dans cette étude ont été créées à l’aide de l’Advanced Survey Builder. iMotions Core permet également d’intégrer des outils d’enquête tiers, mais pour nos besoins, tout ce dont nous avions besoin était déjà disponible.
Advance Survey vous offre une grande flexibilité. Nous avons choisi de personnaliser l’apparence du questionnaire. Pour chaque question, vous pouvez choisir le type de question (à partir du menu affiché ici). Le nom de la question déterminera l’identifiant de la question dans vos données, tandis que le titre de la question est formulé de manière plus conviviale pour le lecteur. Vous pouvez décider si les questions sont obligatoires ou non (et même personnaliser un message d’erreur si les participants tentent de passer la question). Vous pouvez personnaliser les choix de réponse et la mise en page de la question.
Vous pouvez également choisir d’importer un fichier JSON. Lors de la conception initiale de l’étude, nous avons mené un projet pilote. Nous avions déjà élaboré certains des questionnaires dans le cadre de ce projet pilote. Au moment de créer l’étude finale, nous avons exporté le fichier JSON du projet pilote, l’avons importé dans l’étude finale et y avons apporté les petites modifications que nous jugions nécessaires.
Vous pouvez intégrer une logique dans le questionnaire. Dans notre enquête, nous avons demandé aux participants avec combien de personnes ils vivaient. S’ils indiquaient vivre seuls, la logique intégrée à l’enquête ignorait les questions suivantes concernant les personnes avec lesquelles le participant vivait. Si un participant indiquait ne pas vivre avec des enfants, les questions suivantes concernant les enfants ne lui étaient pas présentées. Dans les données finales exportées, cela ne générait pas de message d’erreur, mais la cellule était remplie avec le texte « CHAMP VIDE ». Cela facilite grandement l’analyse des données exportées à partir des enquêtes.
Présentation des stimuli
Une fois le déroulement des stimuli défini, la vue d’ensemble des stimuli nous a permis de déterminer si un stimulus devait passer automatiquement ou manuellement, combien de temps il devait être présenté, et si nous souhaitions un enregistrement par webcam, un enregistrement d’écran et/ou un enregistrement des mouvements de la souris pendant chaque stimulus.
Par exemple, dans le cas des instructions, il est logique que le participant choisisse quand passer à l’étape suivante en fonction de sa vitesse de lecture et de compréhension des instructions. Pour le compte à rebours vidéo, nous avons réglé chaque image numérique pour qu’elle s’affiche pendant une seconde, de sorte que le compte à rebours soit automatique.
Afin de ne pas nous submerger de données et de réduire les temps de traitement, nous avons décidé de désactiver certaines options d’enregistrement. Par exemple, nous avons estimé qu’il n’était pas nécessaire d’enregistrer la webcam, l’écran ou les mouvements de la souris pendant les instructions. Nous n’avions pas non plus besoin de suivre les mouvements de la souris pendant que les participants regardaient la vidéo.
Après avoir téléchargé l’étude sur iMotions Cloud, nous avons envoyé le lien de participation aux employés d’iMotions. Ceux qui souhaitaient y participer l’ont fait depuis leur propre ordinateur, quand ils le voulaient et où ils le voulaient.