Vous êtes-vous déjà demandé comment une entreprise pouvait mesurer avec précision le comportement des consommateurs sans savoir ce que fait chaque personne ? Si c'est le cas, vous n'êtes pas le seul. En fait, nous recevons régulièrement des questions à 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 vérifier ce que fait chaque personne dans le pays.
Pour de nombreuses raisons, il n'est ni pratique ni nécessairement judicieux d'essayer de mesurer les comportements des consommateurs en s'adressant au plus grand nombre possible de personnes. Dans d'autres cas, c'est tout simplement impossible. Certaines personnes choisissent de ne pas participer aux mesures, que ce soit par choix ou en raison des circonstances. Cela peut fausser les données obtenues en les concentrant uniquement sur les groupes les plus susceptibles de participer.
La bonne nouvelle, c'est qu'il est possible de comprendre le comportement d'un très grand groupe sans s'adresser à chaque personne individuellement. Les personnes sont essentielles à la mesure au niveau individuel, 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 dans son ensemble. 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 personnel du comportement réel des consommateurs, nous utilisons des méthodes rigoureuses de science des données et d'échantillonnage statistique pour garantir que la population que nous mesurons par le biais de panels et d'enquêtes représente fidèlement 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 la mesure, toutes les méthodes d'échantillonnage ne sont pas égales.
Les méthodes d'échantillonnage appartiennent généralement à l'une des deux catégories suivantes : les méthodes fondées sur les probabilités et les méthodes non fondées sur les probabilités. Dans le cas d'un échantillonnage basé sur les probabilités, chaque personne d'une population a la même chance d'être sélectionnée pour participer. Dans le cas d'un échantillonnage non probabiliste, il est possible que certaines personnes aient plus ou moins de chances d'être sélectionnées. Pour garantir une représentation égale, il faut donc utiliser une forme ou une autre d'échantillonnage probabiliste.
Mais l'échantillonnage ne se résume pas à un choix entre ces deux méthodes. Plus précisément, les processus d'échantillonnage peuvent varier en complexité et en exécution. En d'autres termes, les paramètres de réalisation d'un échantillon sont assez généraux et l'intégrité d'un échantillon donné dépend de la rigueur avec laquelle il a été préparé. Pour les mesures radio, nous appliquons plus de 100 processus critiques qui régissent et permettent nos services de mesure Portable People Meter (PPM) et Audio Diary. Nous effectuons ces processus sur une base quotidienne, hebdomadaire, mensuelle, trimestrielle et annuelle pour nous assurer que Nielsen produit l'échantillon le plus représentatif possible.
À quoi ressemble le processus global ? Au départ, nous utilisons 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, afin 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 ménage 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 contrôlons constamment ces modèles pour maintenir un échantillon représentatif et faire les mises à jour nécessaires.
Lorsqu'il s'agit de recruter des ménages pour nos panels, nous utilisons diverses méthodes de recrutement dans l'ensemble de Nielsen. Pour les mesures radio, par exemple, nous contactons des vendeurs 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 diverses opérations de recrutement en aval (par exemple, envoi de matériel de recrutement, entretiens téléphoniques, visite de représentants des membres dans les foyers, etc.)
Tout au long du processus, de nombreux facteurs déterminent si un ménage aura la possibilité de participer à nos panels et à nos 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 sur les chemins de retour, les mentions "j'aime", les algorithmes des listes de lecture et une myriade d'autres marqueurs numériques laissent des "empreintes" partout où nos vies en ligne nous mènent. Mais la plupart de ces données ne sont pas complètes. Beaucoup de ces données sont biaisées. Beaucoup de ces données n'ont pas été conçues pour être utilisées à des fins de mesure. Les informations sur les personnes restent cependant la source définitive pour une véritable mesure. Et l'échantillonnage est la clé qui permet d'obtenir des mesures représentatives au niveau de la personne.
