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  • L'utilisation de panels quantitatifs en ligne peut produire un nombre d'erreurs 2 fois plus élevés
    Selon la méthode d'échantillonage, selon l'article du Pew Research Center qui compare deux types d'échantillons pour les sondages en ligne: les échantillons recrutés par des panels en ligne et ceux obtenus à partir de sources d'échantillonnage probabiliste. L'étude examine les différences dans la composition démographique et les réponses aux sondages entre ces deux méthodes, soulignant que, bien que les panels en ligne offrent une commodité et une efficacité accrues, ils peuvent souffrir de biais de sélection et nécessitent souvent des ajustements statistiques pour refléter avec précision une population plus large. D'autre part, les échantillons probabilistes, bien qu'ils soient plus coûteux et plus longs à obtenir, fournissent une représentation plus précise et fiable de la population générale. Cette recherche met en lumière l'importance de choisir la méthode d'échantillonnage appropriée en fonction des objectifs spécifiques de l'enquête et du public cible, tout en reconnaissant les compromis entre coût, temps, et précision.  https://www.pewresearch.org/methods/2023/09/07/comparing-two-types-of-online-survey-samples/
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  • Blog sur la Quant UX research
    Blog de l'auteur de "Quantitative user experience" sur le sujet. C'est tout nouveau donc peu d'articles pour l'instant, mais à suivre. https://quantuxblog.com/
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  • Conférence Quant UX 2023
    La première conférence focalisée sur le quanti en UX que j'ai vu passer. C'était la semaine dernière (Juin 14 2023) Les replays sont disponibles ici contre 35$. Donc vraiment une bonne affaire. https://hopin.com/events/quantuxcon2023 Pas encore eu le digérer mais ça peut être sympa à visionner pour l'été. Curieux de vos retours si vous achetez.
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  • Etude ChatGPT en recherche. Est-il capable de remplacer des researchers ?
    Jeff saura fait une étude sur des données de surveys et compare des researchers à Chat-GPT. wikihero-image-id: 1061 https://measuringu.com/classification-agreement-between-ux-researchers-and-chatgpt/
    Super intéressant et au final la conclusion, comme nombre d'articles sur le sujet est que c'est le MIX humain + AI qui fera le boulot. On va assister en fait à une éclosion de méthodes en UXR tournées sur l'analyse de sentiment, data et reviews, tout en rendant cela automatique. Et cela rafraichissant ! (Mais attention aux biais!!)
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  • Intégrer la recherche qualitative et quantitative dans la création de chatbots.

    Le qualitatif est incontournable dans un projet, mais j'ai tendance à essayer de le transformer en Quanti ou de venir l’appuyer par du quanti.  

    Souvent, sur un nouveau projet je vais me servir d’outils comme les analytics des sites Web, les bases de données produits, des bases de données clients, des bases de données utilisateurs ou prospects pour commencer. 

    Mais aussi les enregistrements des appels entrants, les mails, les avis déposés tout ce qui tourne autour de la relation client sans être encore bien intégré au process de l’entreprise.

    Tout ce que va exprimer l’usager sur son parcours. 

    En résumé :  wikihero-image-id: 1055

    Et c’est cette méthodologie que j’applique.

    On teste tout, tout le temps.

    Aujourd'hui, je ne fais plus vraiment la différence entre le Quali et le Quanti, parce que, Lisa (notre outil) va transformer le Quali en Quanti. Donc j’essaie de rationnaliser toujours plus pour: 

  • Evaluer et repérer les biais
  • Segmenter si besoin 
  • Contrôler et tester

    Je n'utilise plus seulement la note pour les NPS parce que la note c’est subjectif et tu ne sais pas pourquoi tu as pris un 2 si tu ne fais pas corréler les avis.

    La France, est une habituée de la moyenne morbide qui peut totalement fausser ton résultat. 

    Pour vérifier ce piège, un petit tour sur TripAdvisor, un petit filtre sur les gens qui ont mis une note de 3 ou 4 et prenez le temps de lire les avis… Ils vont contenir les mots 

    « Excellent », « Très bonne cuisine rien à redire», “The place to be”... alors que la note n’est pas la maximale, ensuite changer la langue pour un même établissement et vous serez surpris des avis anglo-saxons ! 

    Donc, si vous vous fixez uniquement sur la note, vous risquez de passer à côté.

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  • Social Research Methods: Qualitative and Quantitative Approaches
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  • The Cartoon Guide to Statistics
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  • Livre: Usability Testing for Survey Research
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  • The Complete Guide to Writing Questionnaires: How to Get Better Information for Better Decisions
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  • The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail--but Some Don't
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  • Surveys that works
    Un très bon livre sur la création de questionnaires. https://www.fnac.com/livre-numerique/a16191491/Steve-Krug-Surveys-That-Work#FORMAT=ebook%20(ePub)
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  • Recherche interne de Facebook sur l'impact de leur produit et la santé mentale
    Voici une vraie présentation de recherche utilisateur de l'équipe interne à FB et Instagram. C'est un très bon exemple: La clarté de l'information La structure du deck les titres et sous-titres qui se renforcent Comment les données quanti prennent vie avec les bonnes visu (bon aller pas toutes..) L'impact que cela a créé dans et en dehors de FB (ça a été leaké) à la presse À trouver ici sur mon drive: https://drive.google.com/file/d/1uRueXIDcr1HugNhFM-aITNMXQ2MLpbUX/view?usp=sharing
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  • Code complet R pour visualiser des questionnaires SUS, UMUX, Attrakdiff
    Paul Amat met à disposition son code R pour réaliser l'analyse de tel questionnaire. http://amat-design.com/category/data-analysis/ Cela donne ça visuellement: wikihero-image-id: 826 wikihero-image-id: 827 wikihero-image-id: 828
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  • Un post qui à résonné fortement sur les risques de mauvaises interprétation du quantitatif
    Kevin UX researcher (Quanti) chez Google à mentionné que le risque de mauvaise interprétation d'un set de 100K de personnes est encore plus risqué que l'interprétation d'une recherche quali de 10 personnes. Très bon reminder à garder en tête comme argument, surtout avec des stakeholders qui cherche souvent de plus gros dataset sans prendre en compte les risques. wikihero-image-id: 1082  wikihero-image-id: 1083 Lien du post: https://www.linkedin.com/posts/cortikevin_ux-research-uxresearch-activity-6884277568007110657-De3i
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