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L'échantillonnage est la clé d'une mesure représentative au niveau de la personne

4 minutes de lecture | Uche Onyewu, Directeur, Data Science | Juillet 2019

Vous êtes-vous déjà demandé comment une entreprise peut mesurer avec précision le comportement des consommateurs sans savoir ce que fait chaque personne ? Si oui, vous n'êtes pas seul. En fait, nous recevons régulièrement des questions sur ce sujet. Après tout, avec plus de 325 millions de personnes vivant aux États-Unis, il est compréhensible que les gens soient sceptiques quant à notre capacité à mesurer l'engagement dans les médias et les habitudes d'achat sans contrôler chaque personne dans le pays.

Pour de nombreuses raisons, il n'est pas pratique ou nécessairement une bonne idée d'essayer de mesurer les comportements des consommateurs en s'engageant auprès du plus grand nombre de personnes possible. Dans d'autres cas, ce n'est tout simplement pas faisable. Certaines personnes choisissent de ne pas participer à la mesure, que ce soit par choix ou en raison des circonstances. Et cela peut fausser les données qui en résultent en les faisant porter uniquement sur les groupes les plus susceptibles de participer.

La bonne nouvelle est qu'il est possible de comprendre le comportement d'un très grand groupe sans s'engager avec chaque personne individuellement. Les personnes sont essentielles à la mesure au niveau de la personne, et les panels constitués de groupes clés de personnes sélectionnées pour représenter un univers plus large de personnes peuvent donner un aperçu du comportement de la population plus large. Mais comment cela est-il possible, en particulier lorsque les panels comprennent beaucoup moins de personnes que les groupes plus importants que nous mesurons ?

Parce que nos panels fournissent un aperçu au niveau de la personne du véritable comportement du consommateur, nous utilisons des méthodes rigoureuses de science des données et d'échantillonnage statistique pour nous assurer que la population que nous mesurons par le biais des panels et des enquêtes représente précisément la population dans son ensemble. D'une manière générale, l'échantillonnage est un moyen statistique de mesurer une population donnée avec l'intention d'étendre avec précision la mesure pour représenter une population plus large. Mais tout comme les mesures, toutes les méthodes d'échantillonnage ne sont pas égales.

Les méthodes d'échantillonnage se répartissent généralement en deux catégories : les méthodes probabilistes et les méthodes non probabilistes. Dans l'échantillonnage probabiliste, chaque personne d'une population a la même chance d'être sélectionnée pour participer. Dans un échantillonnage non probabiliste, il est possible que certaines personnes aient plus ou moins de chances d'être sélectionnées. Pour assurer une représentation égale, il faut donc utiliser une forme d'échantillonnage probabiliste.

Mais l'échantillonnage ne se limite pas à choisir entre ces deux méthodes différentes. Plus précisément, les processus d'échantillonnage peuvent varier en complexité et en exécution. En d'autres termes, les paramètres d'exécution d'un échantillon sont assez généraux, et l'intégrité d'un échantillon donné dépend de la rigueur avec laquelle il a été préparé. En ce qui concerne la mesure de la radio, nous appliquons plus de 100 processus critiques qui pilotent et activent nos services de mesure de l'audimètre portable (PPM) et de l'agenda audio. Nous effectuons ces processus sur une base quotidienne, hebdomadaire, mensuelle, trimestrielle et annuelle afin de garantir que Nielsen produise l'échantillon le plus représentatif possible.

À quoi ressemble le processus global ? Au départ, nous nous appuyons sur les données du recensement américain pour estimer la composition démographique (âge, sexe, race, ethnie, langue préférée, etc.) et géographique de la population que nous mesurons, dans le but d'établir des cibles d'échantillonnage pour nos produits Nielsen. Sur la base de données historiques et de modèles prédictifs, nous prévoyons ensuite la composition démographique d'un foyer sélectionné au hasard et la probabilité qu'il participe. Nous exécutons ces modèles à un niveau géographique granulaire (comme la paroisse, la ville ou le comté), et nous surveillons constamment ces modèles pour maintenir un échantillon représentatif et faire des mises à jour si nécessaire.

Lorsque le moment est venu de recruter des ménages pour nos panels, nous utilisons diverses méthodes de recrutement au sein de Nielsen dans son ensemble. Pour les mesures radio, par exemple, nous contactons des fournisseurs d'échantillons qui nous aident à établir les coordonnées principales d'un large éventail de panélistes potentiels dans une zone mesurée. Cela devient notre échantillon de départ. Une fois que nous avons enregistré les coordonnées de notre échantillon de départ, notre équipe entame le processus de sélection de l'échantillon, ce qui déclenche finalement diverses opérations de recrutement en aval (par exemple, les documents de recrutement sont envoyés par courrier, des entretiens téléphoniques sont menés, des représentants des membres visitent les foyers, etc.)

Tout au long du processus, de nombreux facteurs déterminent si un ménage aura l'opportunité de participer à nos panels et enquêtes. Ces facteurs sont directement liés à notre capacité à obtenir un échantillon représentatif de la population que nous mesurons.

Il est vrai que nous vivons dans un monde où la technologie, les cookies, les données de retour, les "likes", les algorithmes de listes de lecture et une myriade d'autres marqueurs numériques laissent des "empreintes" partout où notre vie en ligne nous mène. Mais la plupart de ces données ne sont pas complètes. La plupart de ces données sont biaisées. La plupart de ces données n'ont pas été conçues pour être utilisées à des fins de mesure. Les informations au niveau de la personne, cependant, restent la source définitive pour une véritable mesure. Et l'échantillonnage est la clé pour débloquer une mesure représentative au niveau de la personne.

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