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Les graphiques : quel type de représentation pour vos analyses

Les graphiques : quel type de représentation pour vos analyses

Une fois le travail de collecte effectué, vous vous retrouvez avec un grand nombre de données sans forcément savoir quoi faire ni comment les faire parler.
Découvrez dans cet article les points à connaitre afin de choisir le bon graphique dans vos analyses.

 

 

Le secteur ou « camembert »

Il s’agit du graphique le plus régulièrement utilisé en analyse. On l’utilise généralement pour visualiser des données proportionnelles ou pour exprimer des pourcentages. Idéalement utilisé pour représenter les résultats suite à un tri à plat (Un tri à plat permet de visualiser la répartition en pourcentage ou en fréquence des réponses obtenues d’une question unique).
(Exemple : Représenter les différents métiers ou le type de terminal utilisé par vos répondants).

Attention, ce graphique est trop souvent mal utilisé. Il ne faut surtout pas s’en servir pour faire des comparaisons. Évitez également d’utiliser celui-ci au-delà de 6 quartiers (donc 6 modalités de réponses). Si c’est le cas il conviendra de choisir une autre forme de représentation plus appropriée.

Graphique-sectoriel
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Les barres horizontales

Ce graphique fait également partie des plus populaires. Il permet d’identifier rapidement les modalités les plus répondues et ainsi dessiner les 1ère tendances de votre analyse.

À la différence du graphique sectoriel, les barres horizontales peuvent parfaitement convenir pour comparer différents jeux de données. Attention toutefois à l’utilisation des couleurs qui doivent ici faciliter la lecture et la compréhension du graphique.

Graphique-Barres-horizontales
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Les histogrammes

Les histogrammes fonctionnent comme les barres horizontales, ils permettent surtout de tester des approches différentes de représentations. Très utiles pour connaitre la répartition des données entre des groupes (Exemple : Taux de satisfaction par centre d’appel).

Vous pouvez, grâce à l’utilisation de filtres, aller plus loin dans vos restitutions et jouer avec différents groupes et sous-groupes.

Graphique-histogrammes
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Les lignes et courbes

C’est le graphique idéal et le plus approprié pour mettre en évidence vos tendances. Les lignes ou courbes vous permettent de relier des points et des valeurs individuelles, de visualiser une séquence ou encore d’afficher une tendance sur une période (Exemple : Taux de réponse par jour).

Ce type de graphique peut-être très intéressant mais attention de ne pas ajouter trop de variables pour ne pas perdre en lisibilité.

Graphique-lignes-courbes
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Les aires

Les aires viennent apporter un plus aux lignes et aux courbes, généralement pour faciliter la compréhension des lecteurs. Elles permettent la mise en relief d’une série de valeurs avec des couleurs pour aider à la visualisation des écarts.

Prenez bien soin de choisir des couleurs cohérentes et surtout à bien faire apparaitre la légende.

Graphique-aires
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Les radars

Il s’agit de l’outil parfait pour visualiser en un coup d’œil plusieurs questions (comparer plusieurs séries de données, des profils, ou un profil par rapport à un objectif etc.).

Concrètement ce type de graphique est à privilégier pour comprendre vos forces/ faiblesses ou encore pour comprendre les avantages/ inconvénients de données à caractéristiques multiples.

À la différence d’un graphique sectoriel, le radar permet de mettre davantage de caractéristiques (on peut aller jusqu’à 20 séries de données pour par exemple représenter le Parcours Client). La superposition des radars s’avère très utile pour voir les évolutions sur 2 périodes données.

Graphique-radars
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Les nuages de points

Les nuages points sont globalement moins utilisés mais restent néanmoins pertinents pour investiguer. On va les utiliser pour approfondir des informations, pour trouver des données atypiques (des répartitions un peu lointaines d’une masse). Ils permettent de visualiser facilement et repérer les concentrations d’un côté et les données atypiques de l’autre.

On va plutôt les mettre en place lorsque l’on recherche des relations entre différentes variables ou encore lorsque l’on cherche des zones de risques.

Une précision pour vous : l’utilisation des filtres vous permet d’identifier des modèles de jeu de données et donc d’aller plus loin dans l’analyse d’une enquête.

Graphique-nuage-points
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Les jauges

Ce graphique est beaucoup utilisé dans la production d’indicateurs de performance (KPI).

Il vous permet de représenter les données et l’atteinte ou non d’un objectif fixé par avance. (Exemple : Votre taux de satisfaction est de 9/10, donc votre jauge est coloriée en vert. A contrario votre taux de satisfaction est de 4 elle est coloriée en rouge)

Cette représentation fonctionne très bien dans le cadre d’enquête à chaud pour illustrer des grands KPI type Net Promoter Score (NPS), CSAT (satisfaction globale) ou encore Customer Effort Score (CES).

Graphique-Jauge-NPS
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Les nuages de mots

Le graphique de prédilection pour l’analyse des questions ouvertes. Ils donnent une représentation esthétique (en forme de nuage) des verbatims en affichant un aperçu rapide et global des termes les plus présents. Le nombre d’occurrences d’un mot-clé se traduit par sa taille. Ainsi le mot-clé le plus présent aura la taille la plus importante.

Les questions ouvertes sont une véritable mine d’or : elles permettent de recueillir des réponses qualitatives et de mieux connaitre le ressentie des répondants. Dans une question ouverte, les répondants ont la possibilité de répondre librement, sans qu’ils soient limités ou influencés par des réponses prédéfinies. N’hésitez pas à poser des questions ouvertes simples pour faciliter le traitement, l’une plutôt à vocation positive : Quels sont nos points forts ?, l’autre à vocation négative : Quels sont nos axes d’améliorations ?.

Un commentaire valorisant peut permettre d’appuyer la communication de l’entreprise. De même qu’un commentaire négatif peut aider à faire prendre conscience d’un problème et d’agir rapidement.

Graphique-nuage-mots
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Le treemap ou compartimentage

Le graphique idéal pour hiérarchiser vos données. La visualisation est divisée en rectangles dont la taille et la position sont déterminées par une variable quantitative.

La plupart du temps ce graphique est utilisé pour analyser les données d’une question cascade (type de question qui permet de créer plusieurs niveaux de réponses pour une question (exemple : Pays / Région / Département). Ainsi, cela permet de hiérarchiser/ lier les modalités de réponses entre-elles).

(Exemple : Un rectangle représente un continent qui contient plusieurs rectangles pays, eux-mêmes contenant des rectangles des régions etc.)

Graphique-Treemap
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Le Sunburst

Ce graphique fonctionne de la même manière que le Treemap. Il a également les mêmes propriétés et est à utiliser pour représenter de grands jeux de données avec des informations organisées de façon hiérarchiques (en arborescence).

Dans un graphique en rayons de soleil, la hiérarchie est représentée par une série de cercles. Le plus haut niveau de la hiérarchie se trouve au centre et les niveaux inférieurs de la hiérarchie sont des anneaux affichés à l’extérieur du centre. Ainsi il est plus pointu pour mettre en évidence les tranches les plus petites.

Graphique-Sunburst
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Les graphiques représentent une part importante dans l’analyse des réponses mais ils ne font pas tout. Il est important que vous ayez une vue sur le détail notamment via des tableaux de données. Gardez bien à l’esprit qu’un graphique est là pour communiquer, un tableau est là pour démontrer.

Le tableau est plus opérationnel et permet de comparer lorsque les segments et critères sont nombreux. Alors ne vous lancez pas à corps perdu dans la création d’un graphique. Posez -vous la question de ce que vous souhaitez analyser et pour quelle finalité.

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