Se perfectionner à la pratique des études quantitatives - niveau perfectionnement

• Approfondir ses connaissances dans les études quantitatives.
• Sélectionner et interpréter les principales méthodes d’analyse multivariée.
• Optimiser leur réalisation et bien dialoguer avec les instituts d’études.

Module distanciel :

• E-quiz en amont/aval de la formation

Affiner le choix du mode de recueil en fonction des objectifs

• Exploiter les nouvelles méthodes de collecte (web, mobile, IA conversationnelle…).
• Réduire les biais liés au recueil : comparaisons entre modes de contact.
• Multicanal & hybridation : combiner plusieurs méthodes pour avoir des bases de lecture de résultats suffisantes. 

Approfondir les techniques d’échantillonnage

• Le rappel sur la marge d’erreur.
• Les méthodes avancées d’échantillonnage : les sondages stratifiés, les sondages à plusieurs degrés, échantillonnage en grappes.
• Le suréchantillonnage et la problématique de redressement.
• Les approches d’Intelligence Artificielle pour booster un échantillon : les doubles digitaux (digital twins) pour renforcer la richesse des données ou pour toucher des cibles rares. 

Maîtriser l’élaboration avancée d’un questionnaire

• Le rappel des règles d’or du questionnaire.
• Le design cognitif d’un questionnaire : simplifier la compréhension et maximiser la réponse.
• Les effets de halo.
• Les échelles de mesure : nature et intérêt.
• Atelier : évaluer un questionnaire existant et proposer des optimisations.
• Enrichir les questionnaires grâce à l’Intelligence Artificielle.
• Les questions ouvertes dans un questionnaire quantitatif (avec et sans l’aide de l’IA) et la place des Bot dans la relance d’une question ouverte.

Réussir le traitement de l’information

• Les notions fondamentales sur les tests statistiques.
• Les indicateurs de liaisons et de corrélation : interprétation et pièges à éviter.
• Le « bilan d’image ».

Approfondir l’analyse des données avec des approches multivariées et IA pour affiner les insights

• Le rôle et les caractéristiques des méthodes d’analyse multivariée.
• Les méthodes descriptives de recherche de structure :
  • la typologie,
  • les analyses factorielles (AFC-ACP-ACM).
• Les méthodes explicatives :
  • l’analyse discriminante,  
  • la segmentation et la création de personae (en réel et en IA),
  • la régression linéaire.
• Les méthodes prédictives grâce à l’Intelligence Artificielle. 

Interpréter les résultats

• L’interprétation des indicateurs statistiques.
• Construire et interpréter des mappings et synthèses visuelles.
• Exploiter l’IA générative pour résumer et présenter des insights ou contextualiser une analyse sur un marché, ou des informations sur des produits