Aujourd’hui, l’usage du mobile dépasse celui du PC (soit 51,3 % de l’utilisation d’Internet dans le monde) et plus de 75 % des Français sont équipés d’un smartphone d’après un récent baromètre publié par la Mobile Marketing Association en France. Le mobile prend de facto une place de plus en plus importante dans le secteur des enquêtes et des sondages. Les mobinautes sont désormais de plus en plus à l’image de la population française ; le pourcentage de pénétration du mobile est en augmentation à travers les groupes d’âge et les tranches de revenus. Le panel devient donc de plus en plus pertinent, ce qui signifie qu’on peut atteindre un public plus large et représentatif.
De plus en plus de marques et d’organismes de recherche profitent de ce nouveau canal pour mesurer et analyser de nombreux éléments, depuis l’expérience utilisateur jusqu’à l’image de marque, en passant par le comportement du consommateur.
Une utilisation devenue la norme
On peut utiliser des enquêtes mobiles quasiment pour tout type d’études ou de sondages. L’avantage des études mobiles est que les marques et les organismes peuvent interagir avec les consommateurs où qu’ils soient et permettent un retour d’expérience direct et immédiat. On peut utiliser les enquêtes mobiles, par exemple pour mesurer la satisfaction client, comme le NPS (Net Promoter Score), recueillir des retours d’expériences lors d’un évènement, ou encore pour mener une étude de marché, par exemple pour mesurer la notoriété de la marque au moment de l’achat. On peut bien entendu faire des études de façon ponctuelle ou régulière et automatique. Des messages peuvent être déclenchés en fonction de scénarios spécifiques par le biais de la programmatique. On n’a donc pas à couvrir tous les aspects dans un seul questionnaire, mais on peut poser des questions au fur et à mesure ou les adapter en fonction des premières réponses des consommateurs de façon interactive.
Le recours au Machine Learning
Des enquêtes mobiles avec des notifications push offrent un contexte plus large sur le comportement des utilisateurs, grâce au « Machine Learning » entre autres, et fournit de nouvelles données à des fins d’étude de marché. Avec le mobile vous pouvez segmenter votre audience ou créer un panel basé sur des critères très spécifiques, y compris les données actives et passives des mobinautes. Par exemple, cibler un utilisateur en temps réel, en fonction de son emplacement, permet de récupérer son avis sur son expérience en magasin ou lors d’un évènement. Les données sont recueillies en temps réel, ce qui signifie que vous obtenez des résultats en un clin d’œil. La sélection de l’échantillon, le ton, la séquence des questions, les formats utilisés sont autant de facteurs clés maximisant les taux de remontées et la qualité des réponses des mobinautes. Le mobile est un canal qui permet une instantanéité et l’ultra personnalisation de l’engagement avec l’utilisateur, mais qui ne peut garantir un taux de complétion pour une enquête, aussi élevé soit-il en comparaison d’autres canaux. L’utilisation du Machine Learning va permettre de prendre en compte les spécificités et préférences individuelles des interrogés pour maximiser les taux de retours des enquêtes transmises : de l’identification d’un échantillon réellement représentatif de la consommation de l’application à l’optimisation des formats utilisés. Le Machine Learning est donc un moyen d’optimiser la gestion d’une enquête tant au niveau des formats que de son contenu pour un échantillon de personnes consultées donné.
Sur le mobile, il ne s’agit pas uniquement de poser la bonne question. Le format et le contexte sont aussi des facteurs déterminants. Lors de l’envoi d’un message, la solution va automatiquement considérer la langue, le format et l’heure de réception du message. Le taux d’engagement avec les enquêtes mobiles est très élevé, mais il faut capitaliser sur le moment présent et sans demander trop d’efforts, car les consommateurs ne sont plus disposés à répondre à une enquête de 10 minutes. L’expérience utilisateur et le design sont des aspects primordiaux. Avec des formats riches, comme des questionnaires à choix multiples (QCM), ou encore des images ou des vidéos, on peut rendre les questionnaires plus attractifs et plus faciles à remplir et ainsi améliorer les taux de réponse. Pour inciter les consommateurs à répondre aux sondages, on peut également proposer des récompenses ou des offres adaptées à leurs préférences, par exemple.
Des pratiques aujourd’hui encadrées
Pour étudier le comportement d’un mobinaute, nous utilisons les applications présentes sur son téléphone, mais aussi la géolocalisation, si le mobinaute y consent. Il ne faut jamais perdre de vue que la donnée appartient avant tout à l’utilisateur. Nous ne pouvons observer le comportement d’un utilisateur que si ce dernier y consent. Nous ne pouvons sous aucun prétexte capter une donnée si nous n’y avons pas été autorisés. Le prochain RGPD (Règlement Général sur la Protection des données) aura un impact sur les enquêtes mobiles. Tous seront concernés par le RGPD dès lors que des traitements de données à caractère personnel sont effectués. Les responsables des traitements de données, comme les fournisseurs de solutions doivent être en mesure de justifier du niveau de garantie proposé en matière de protection des données, au respect de la vie privée des consommateurs. Lorsque les nouvelles directives européennes RGPD ont été publiées, nous avons bien entendu analysé leur contenu et vérifié qu’en tout point nous étions conformes.
