Cas d’usage : suivi de marque
Suivi de marque avec entonnoir, significativité et leviers
Restituez l’entonnoir de marque en lignes nettes. Testez la significativité entre vagues et concurrents, lissez la courbe et identifiez par analyse de leviers les dimensions d’image qui font bouger la préférence. Hébergement certifié ISO 27001, conforme au RGPD, développé à Munich.
DataLion restitue l’entonnoir de marque en lignes nettes et top box, de la notoriété spontanée et assistée jusqu’à la préférence et à la fidélité. Les écarts entre vagues et entre segments sont testés à des niveaux de confiance de 80 % à 99 %. L’évolution se lisse en SMA ou EMA. Les batteries d’image alimentent une analyse d’importance relative sur le moteur R. La pondération se fait sur votre structure cible.
Instituts d’études, marques et équipes insights font confiance à DataLion
- spontanée + assistée notoriété mesurée
- 80–99 % niveaux de significativité
- SMA / EMA lissage des tendances
- pondération sur votre structure cible
Pourquoi le suivi de marque perd souvent de sa force
- Chaque vague est reconstruite dans SPSS, Excel et PowerPoint : lent et exposé aux erreurs.
- On célèbre une progression sans vérifier qu’elle est significative.
- L’image est mesurée, mais jamais condensée en leviers clairs de la préférence.
L’entonnoir en lignes nettes et top box
DataLion restitue chaque étape de l’entonnoir sous forme de ligne nette ou top box : notoriété spontanée et assistée, considération, usage, préférence et fidélité. Vous lisez les pourcentages en ligne, en colonne ou sur base, ainsi que la conversion d’une étape à l’autre.
Plusieurs marques se placent côte à côte en sous-colonnes. Votre marque et la concurrence figurent dans un même tableau, avec la même logique à chaque vague.
- Notoriété spontanée et assistée rapportées séparément
- Conversion de l’entonnoir via les lignes nettes et top box
- Concurrents en sous-colonnes, côte à côte
- Pourcentages en ligne, en colonne et sur base
Chaque vague et chaque segment, testés
DataLion vérifie directement dans le tableau si une progression est statistiquement solide. Les écarts entre vagues, marques ou cibles sont testés à 80 %, 90 %, 95 % et 99 % et signalés par des étoiles ou des lettres.
En arrière-plan tournent le test z et le test du chi² (par paires et par complément, avec correction de Yates en option), les méthodes qui rendent un suivi de marque défendable.
- Écarts entre vagues, marques et segments testés
- Confiance à 80/90/95/99 %, étoiles ou lettres
- Test z et test du chi², par paires et par complément
- Correction de Yates en option
Import automatique des vagues, avec lissage
Configurez le suivi une seule fois : les nouvelles vagues sont importées et recodées automatiquement, si bien que les variables restent cohérentes d’une vague à l’autre. La principale source d’erreur du suivi manuel disparaît.
Affichez l’évolution en série temporelle et lissez-la en SMA ou EMA sur la fenêtre de votre choix, pour distinguer le bruit d’échantillonnage de la vraie tendance de marque.
- Import et recodage automatiques des nouvelles vagues
- Variables cohérentes sur toutes les vagues
- Séries temporelles avec lissage SMA/EMA
- Pour aller plus loin : études de tracking
Condenser les batteries d’image en leviers
L’image de marque se mesure par batteries matricielles ou de Likert et s’affiche en profil de polarité, en heatmap ou en graphique empilé, par marque et par segment.
L’analyse d’importance relative sur le moteur R montre quelles dimensions d’image pèsent le plus sur la préférence et la recommandation : la base d’arbitrages clairs sur la marque.
- Image mesurée par batteries matricielles ou de Likert
- Profils de polarité, heatmaps, graphiques empilés
- Importance relative : quelles dimensions portent la préférence
- Complétée par des régressions sur R
Pondéré sur votre structure cible
Un suivi de marque exige un échantillon représentatif. Dans DataLion, vous pondérez sur votre structure cible. Les poids proviennent du jeu de données, d’une table de pondération séparée (par jointure), ou sont calculés dans DataLion pour une distribution cible.
La pondération est recalculée automatiquement à chaque changement de filtre : chaque sous-groupe reste correctement pondéré.
- Poids issus du jeu de données, d’une table séparée ou calculés
- Plusieurs variables de pondération par projet
- Recalcul à chaque changement de filtre
- Bases pondérées par question et par catégorie
Ce que vous construisez avec DataLion
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Tableau de bord de l’entonnoir de marque
De la notoriété à la fidélité en lignes nettes, testé, vague après vague.
En savoir plus → -
Analyse des leviers d’image
Importance relative sur R : quelles dimensions portent la préférence.
En savoir plus → -
Suivi pondéré
Pondérez sur votre structure cible, automatiquement sur toutes les vagues.
En savoir plus →
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Ce que disent les utilisateurs de DataLion
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Entreprise très professionnelle, attentive aux besoins de ses clients, avec un excellent logiciel et un excellent service.
Generoso M. · Analyste CRM, Automobile - via G2
Les interlocuteurs chez DataLion sont très impliqués. En cas de problème, on peut compter sur leur aide. DataLion réagit vite aux demandes de nouvelles fonctionnalités.
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La simplicité d’utilisation, en particulier pour les sujets d’études de marché. Un back-office structuré avec de nombreuses possibilités de personnalisation.
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Nous travaillons désormais beaucoup plus efficacement, ce qui nous laisse plus de temps pour tirer les enseignements et les insights des données pour nos clients.
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Questions fréquentes sur le suivi de marque
Comment DataLion restitue-t-il l’entonnoir de marque ?
Les écarts entre vagues et concurrents sont-ils testés statistiquement ?
Comment se fait le suivi sur plusieurs vagues ?
Puis-je savoir quelles dimensions d’image portent la préférence ?
Puis-je pondérer sur ma structure cible ?
Prêt pour un suivi de marque solide ?
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