Ce n'est un secret pour personne que le secteur des études de marché est soumis à des pressions pour fournir des informations solides et stratégiques dans des budgets et des délais de plus en plus courts. En fait, dans dix ans, on prévoit que l'efficacité sera le facteur décisif lors de la commande d'une étude. Cela représente un sérieux défi pour les études qualitatives, les méthodes traditionnelles étant en contradiction directe avec le besoin de rapidité. Toutefois, la demande d'informations qualitatives devrait augmenter, en raison de la nécessité de convertir les "big data" en "smart data" et de donner du sens, de la clarté et de la précision à la mer de chiffres qui ne cesse de s'étendre. Confronté à ce scénario, SKIM a souhaité étudier des solutions potentielles pour s'assurer que la recherche qualitative reste une source accessible d'informations pour ses clients.
Publié dans Research and Results International Issue, William Serfaty, responsable mondial de la stratégie et de la connaissance chez Danone, et moi-même avons expliqué comment nous avons comparé l'analyse humaine, l'analyse automatique et un mélange des deux afin de déterminer laquelle serait la plus à même de fournir des informations sur les moteurs de la consommation d'un nouveau produit, le tout dans un délai très court.
"Le résultat a été une bonne surprise ! Nous pouvons désormais obtenir plus rapidement un rapport qui offre le même niveau de détail qu'un rapport traditionnel"
- William Serfaty, responsable de la stratégie globale et de la prospective chez Danone
