Se perfectionner à la pratique des études quantitatives - Niveau perfectionnement
Construire et piloter une étude quantitative
La maîtrise des différentes étapes de l’étude quantitative et de leurs spécificités est essentielle pour garantir la fiabilité des résultats, tant d’un point de vue statistique qu’au niveau de l’interprétation des résultats. L'évolution des méthodes d'analyse et l'apport de l'Intelligence artificielle permettent aujourd'hui d'extraire des insights plus pertinents et détaillés.
Pourquoi se former sur les études quantitatives - niveau 2 ?
- Affiner vos compétences pour réaliser des analyses statistiques plus poussées et précises.
- Obtenir des résultats plus détaillés pour orienter vos stratégies marketing avec une base solide.
- Améliorer la qualité de vos rapports et recommandations grâce à des méthodes avancées d'analyse et d'interprétation.
- Maîtriser l’IA appliquée aux études quantitatives pour enrichir vos résultats et faciliter la prise de décision.
Que vous travailliez sur des projets complexes ou que vous cherchiez à approfondir vos compétences, cette formation vous fournira les outils nécessaires pour exceller.
Si vous êtes débutant sur les études quantitatives, venez vous former au niveau 1 : "Réussir ses études quantitatives - Niveau initiation".
Si vous voulez aller encore plus loin dans l'expertise des études quantitatives, venez vous former à : "Passer des statistiques à l’interprétation marketing".
- 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.
Construire une étude quantitative pour des résultats statistiquement fiables.
Connaître les techniques de base des études quantitatives ou avoir suivi la formation : Réussir ses études quantitatives - Niveau initiation
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
Plusieurs dispositifs de financement sont accessibles via les OPCO (Opérateurs de Compétences), organismes agréés par le ministère du Travail dont le rôle est d’accompagner, collecter et gérer les contributions des entreprises au titre du financement de la formation professionnelle.
Pour plus d’information, une équipe de gestionnaires ABILWAYS spécialisée vous accompagne dans le choix de vos formations et la gestion administrative.
Équipe pédagogique :
Un consultant expert de la thématique et une équipe pédagogique en support du stagiaire pour toute question en lien avec son parcours de formation.
Techniques pédagogiques :
Alternance de théorie, de démonstrations par l’exemple et de mise en pratique grâce à de nombreux exercices individuels ou collectifs. Exercices, études de cas et cas pratiques rythment cette formation.
Pour les sessions en distanciel, notre Direction Innovation a modélisé une matrice pédagogique adaptée pour permettre un apprentissage et un ancrage mémoriel optimisés.
Cette matrice prévoit une alternance de temps de connexion en groupe et de séquences de déconnexion pour des travaux de mise en pratique individuels.
Ressources pédagogiques :
Un support de formation présentant l'essentiel des points vus durant la formation et proposant des éléments d'approfondissement est téléchargeable sur votre espace apprenant.
Retrouvez également des ressources complémentaires ainsi que les quiz amont/aval sur notre plateforme dédiée.
