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Il existe de grandes oppositions dans l’univers des sciences sociales et des études de marché : entre “observation et explication”, entre “mesure et analyse du comportement” et avant tout entre “qualitatif et quantitatif”. Aujourd’hui, les principaux instituts d’études sont organisés selon une logique de distinction de ces compétences, ayant en général un pôle “quali” spécialisé et à part, amené parfois à collaborer avec les quantitativistes. Ce modèle évolue aujourd’hui avec l’analyse sémantique. Voyons comment…

L’approche quantitative et qualitative

Comme nous le savons, l’objectif du quantitatif est celui de la mesure alors que le qualitatif s’intéresserait aux processus. En conséquence, le quantitatif viserait les tests statistiques “confirmatoires” et le qualitatif les procédures “exploratoires”. En somme, le but du quantitatif serait de mesurer un phénomène et celui du qualitatif de comprendre son sens. Ces oppositions deviennent stériles lorsqu’elles s’enferment dans le renoncement de certaines dimensions de l’analyse. Mais pourquoi se priver d’une approche à double prisme qui permet d’explorer et comprendre une dynamique tout en la quantifiant et en la mesurant ?

L’analyse sémantique

L’analyse sémantique constitue un point de confluence entre disciplines, traditions et approches. Cela a été possible grâce à l’apparition d’un troisième axe, celui des mathématiques et de l’informatique, qui donnera lieu au développement de l’analyse du discours assistée par ordinateur. Le concept même de mixité des méthodes s’inscrit plus largement dans le projet de dépasser l’opposition entre approche qualitative et approche quantitative, de combiner en quelque sorte les deux méthodes. En effet, l’analyse sémantique permet de dépasser les principaux freins de ces deux méthodes : l’approche quantitative, certes, nous fournit des indicateurs chiffrés, mais nous (les spécialistes des Études en général) lui reprochons très souvent de ne pas nous fournir les clés de lecture de ces chiffres. Et à contrario, l’approche qualitative nous permet de comprendre et explorer en profondeur un phénomène, mais nous lui reprochons de ne pas travailler sur un échantillon représentatif et par conséquent d’exprimer un point de vue potentiellement contingent. Cela fut l’intuition à la base du projet d’analyse sémantique qui proposait dès son origine de dépasser l’analyse de contenu en tenant compte de la dimension sémantique du discours.

Plus concrètement, l’analyse sémantique nous permet aujourd’hui, par le biais de logiciels informatiques, de :

• laisser la cible libre de s’exprimer de manière totalement spontanée et naturelle (au même titre que dans un focus group ou un forum de consommateur) ;
• travailler sur un échantillon représentatif d’une population (au même titre que dans un sondage national représentatif) ;
• “La machine” nous permet d’analyser le discours, donc de créer des statistiques à partir de verbatims qualitatifs. Cela va nous fournir des indicateurs de mesure tout en ayant la capacité d’indiquer les verbatims qui ont donné naissance à ces statistiques et en ayant par conséquent des clés de lecture claires de ces chiffres (on parle de “text mining” ou “analyse textuelle”).

Des marques comme SEB, Direct Assurance et AXA se sont déjà servies du couple “écoute client massive + analyse sémantique” pour valider des hypothèses, identifier des attentes communes de la foule, et prioriser des roadmaps d’évolution de produits, afin de mieux répondre aux attentes de leurs clients. Nous vous invitons à parcourir nos cas clients pour en savoir plus… https://www.fanvoice.com/corporate Si vous souhaitez en savoir plus sur le sujet, contactez-nous pour une démo et pour assister à notre prochaine conférence “co-création et text mining”.