Une fois le travail de collecte effectué, vous voilà avec un grand nombre d’informations, sans forcément savoir comment les faire parler. Choisissez la bonne représentation graphique pour vos bases de données afin d’exploiter ces informations brutes.

Le secteur ou « camembert »

Il s’agit du graphique le plus régulièrement utilisé en analyse statistique. On l’utilise généralement pour visualiser des données proportionnelles ou pour exprimer des pourcentages. Il est utilisé idéalement pour représenter les résultats suite à un tri à plat, qui permet de visualiser la répartition en pourcentage ou en fréquence des réponses obtenues d’une question unique.

Attention, le graphique « camembert » est trop souvent mal utilisé. Il ne faut surtout pas s’en servir pour faire des comparaisons ! Et sachez qu’au-delà de 6 quartiers (donc 6 modalités de réponses), il faudra choisir une forme de représentation plus appropriée, car votre camembert sera illisible.


Les barres horizontales

Le graphique en barres horizontales fait également partie des plus populaires. Il permet d’identifier rapidement les modalités les plus répondues et ainsi de dessiner les premières 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 faciliter la lecture et la compréhension du graphique.


Modélisation des résultats d’une enquête de satisfaction avec les histogrammes

Les histogrammes fonctionnent comme les barres horizontales, et permettent surtout de tester des approches différentes de représentations. Ils sont très utiles pour connaître la répartition des données entre des groupes (comme la mesure du taux de satisfaction client 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.


Les lignes et courbes

C’est le graphique idéal et le plus approprié pour mettre en évidence des 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 (comme un taux de réponse par jour).

Attention de ne pas ajouter trop de variables pour ne pas perdre en lisibilité. Retrouvez nos 5 conseils pour rendre vos graphiques intelligibles.


Les aires

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

Petite astuce Vocaza : prenez soin de choisir des couleurs cohérentes et surtout à bien faire apparaître la légende.


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.).

Ce type de graphique est à privilégier pour comprendre les 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 prendre en compte 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 suivre les évolutions sur deux périodes données.


Les nuages de points

Moins utilisés, les nuages de points restent néanmoins pertinents pour approfondir des informations et trouver des données atypiques (des répartitions un peu lointaines d’une masse) ou au contraire des concentrations de données.

Ils sont utilisés lorsque l’on recherche des relations entre différentes variables ou encore des zones de risques.

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


Les jauges

Cette représentation fonctionne très bien dans le cadre d’enquête à chaud pour illustrer des grands indicateurs de performance (KPI), comme :

Les jauges permettent de représenter les données et l’atteinte ou non d’un objectif fixé à l’avance. Exemple : le taux de satisfaction est de 9/10, donc la jauge est coloriée en vert. A contrario, si le taux de satisfaction est de 4/10, elle est coloriée en rouge.

Les nuages de mots

Les nuages de mots sont les graphiques de prédilection pour l’analyse des questions ouvertes. Ils donnent une représentation esthétique (☁️ en forme de nuage, donc !) 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 – le mot-clé le plus présent aura la taille la plus importante.

Les verbatims et les questions ouvertes

Les questions ouvertes sont une véritable mine d’or : elles permettent de recueillir des réponses qualitatives et de mieux connaître le ressenti des répondants. Dans une question ouverte, les répondants ont la possibilité de répondre librement, sans être limités ou influencés par des réponses prédéfinies.

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 de mettre rapidement en place un plan d’action.

Lorsque vous réalisez une enquête, n’hésitez pas à poser des questions ouvertes simples dans vos questionnaires de satisfaction pour faciliter leur traitement :

  • l’une plutôt à vocation positive : « Quels sont nos points forts ? »
  • l’autre à vocation négative : « Quels sont nos axes d’améliorations ? »

Le treemap ou compartimentage

Le « treemap », carte proportionnelle ou compartimentage, est 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, une question qui permet de créer plusieurs niveaux de réponses (exemple : Pays / Région / Département). On peut ainsi hiérarchiser / lier les modalités de réponses entre-elles.

Exemple : un rectangle pays, qui contient plusieurs rectangles régions, eux-mêmes contenant des rectangles villes, etc.

Présentez les résultats avec un sunburst

Ce graphique « en rayons de soleil » fonctionne de la même manière que le treemap. Il a les mêmes propriétés et est utilisé pour représenter de grands jeux de données avec des informations organisées de façon hiérarchique (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 s’affichent sous forme d’anneau à l’extérieur du cercle. Le sunburst est plus performant pour mettre en évidence les tranches les plus petites.

Les graphiques sont essentiels pour visualiser les résultats d’une enquête… Mais ils ne remplacent pas les tableaux complets de données, plus opérationnels et qui permettent des comparaison plus massives. Un tableau est là pour démontrer, un graphique pour communiquer ! Pour rendre vos graphiques attractifs et intelligents, suivez nos conseils !

 

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