Marketing : le biais de sélection

Pratiquement toutes les décisions que nous prenons sont influencées par des préjugés de façon tout à fait inconsciente. Le terme technique pour cet effet psychologique est « biais de sélection » (en anglais « sampling bias »). Ce biais cognitif désigne le fait d’obtenir un résultat erroné à cause d’une erreur de sélection, par ex. dans le choix des unités d’échantillonnage pour une étude. Il a également des implications pour les études de marché et doit donc être pris en compte par les entreprises.

Le biais de sélection a de lourdes répercussions sur la sélection des informations, pas uniquement dans les études de marché ou dans le domaine scientifique mais aussi dans des situations du quotidien. Les biais cognitifs et leurs effets peuvent être exploités pour peu que l’on ait conscience de notre propre faillibilité. Pour une entreprise, le fait d’être consciente de ses erreurs de jugement peut présenter des avantages décisifs. Essayer de contrer le biais de sélection consciemment peut en effet permettre d’atteindre des résultats plus probants.

Le biais de sélection est un biais statistique intervenant lors de la sélection des unités d’échantillonnage. Les biais de ce type doivent être évités pour obtenir des données et des résultats probants. Dans le domaine du marketing, le biais de sélection met en péril l’objectivité des enquêtes auprès des clients et d’autres mesures intervenant dans les études de marché. Les raisons à ce biais de sélection sont multiples et peuvent aussi bien venir des participants que des personnes procédant au choix des unités d’échantillonnage. Par exemple, si les sujets ne participent pas à l’étude de façon fortuite, leur volonté de participer constitue un aspect très important. On distingue différentes formes de biais de sélection telles que le « biais de participation », le « biais d’auto-sélection » et le « biais du survivant ». Le biais du survivant peut être observé lorsqu’une étude sur les succès et les échecs intègre uniquement les personnes ayant réussi (les « survivants ») dans ses résultats.

Les mesures de précaution ou les contre-mesures devant permettre de réduire à un minimum ou d’exclure totalement les effets du biais de sélection sont relativement complexes. Dans les recherches sociales empiriques et les études de marché, des techniques statistiques peuvent être utilisées pour atteindre de bons résultats, par exemple la correction de Heckman.

L’intérêt du biais de sélection ne se limite plus à la recherche depuis bien longtemps. Que ce soit dans le quotidien professionnel ou dans notre vie privée, nous procédons également à une sélection des informations et nous recevons des données biaisées présentées de façon sélective. Dans le cadre d’un processus de sélection, les biais cognitifs nous poussent souvent à commettre des erreurs qui fausseront forcément le résultat.

La récurrence des biais cognitifs montre clairement que nous ne sommes pas impartiaux et que nous devons investir beaucoup d’efforts pour ne serait-ce que nous rapprocher de cette impartialité. Les exemples de biais de sélection suivants montrent à quel point ces implications peuvent être vastes.

Dans le premier exemple, on souhaite réaliser une enquête sur la notoriété générale de la marque d’un magasin d’alimentation saine. Pour ce faire, on interroge les groupes cibles des produits dans le cadre d’une enquête réalisée dans un centre de fitness ou dans un supermarché bio. Une telle étude peut être intéressante mais le résultat doit être considéré avec précaution, car le biais de sélection a déjà opéré : les personnes visitant les centres de fitness ou les supermarchés bio sont généralement plus réceptives en ce qui concerne l’efficacité et l’utilité des produits sains. Par conséquent, on peut déjà partir du principe que la notoriété de la marque est plus importante au sein de ces groupes et qu’elle n’a donc pas été mesurée en toute neutralité.

Le deuxième exemple de biais de sélection montre à quel point les répercussions peuvent être importantes en l’absence de véritable sélection aléatoire. Des économistes sont chargés de réaliser une enquête sur la conjoncture. Cette enquête doit représenter autant que possible la diversité des entreprises du pays. La sélection des données est effectuée sur la base du registre du commerce et des sociétés de capitaux et commerciales qui y sont enregistrées. Ici, le biais de sélection est encore plus important que ce que l’on pourrait penser de prime abord : en effet, ce panel est biaisé puisqu’il exclut non seulement les petits commerçants mais aussi de nombreux indépendants performants (par ex. les avocats, les médecins, les architectes), les artistes et les personnes exerçant une activité annexe, quel qu’en soit le secteur.

Même si cet exemple est évident et que les chercheurs expérimentés ne commettent pas ce type d’erreurs, plusieurs biais statistiques moins importants peuvent toutefois s’additionner et fausser des prévisions conjoncturelles pourtant essentielles pour un pays.

Le biais de sélection représente principalement un défi pour les études de marché, moins pour le marketing actif. Lorsque l’on mesure le succès de campagnes publicitaires, ce qui est une sorte d’études de marché, il convient de faire attention aux éventuels biais de sélection afin de pouvoir présenter des résultats sérieux concernant le marketing.

Le « biais d’autosélection », une variante du biais de sélection, joue un rôle très important dans les enquêtes auprès des clients et des utilisateurs. Ce biais intervient à chaque fois que des participants peuvent décider personnellement s’ils souhaitent participer ou pas à une enquête. Si les non-participants devaient avoir un avis sensiblement différent des participants (par exemple si les non participants ne sont pas satisfaits de l’entreprise alors que les participants le sont), le biais de sélection se traduira par une surestimation de la satisfaction client. Le problème du biais de sélection peut et doit donc être atténué par des mesures de compensation statistiques.

En marketing, le biais de sélection est particulièrement trompeur puisqu’il opère souvent avec d’autres biais cognitifs. Pour contrebalancer efficacement les effets statistiques des biais cognitifs, il convient donc de savoir quels biais interviennent dans un premier temps. D’autres biais possibles sont par exemple le biais de publication, où seuls les résultats positifs sont publiés, ou encore le biais d’autosélection déjà évoqué, où seuls certains groupes participent à l’étude.

Plus le volume de données et/ou l’échantillon qui y est prélevé est faible, moins il sera possible de mettre en place un marketing axé sur les données à cause du biais de sélection. Les erreurs non détectées peuvent déformer une étude ou un sondage au point de les rendre totalement arbitraires et d’entraîner ainsi des décisions marketing fatales pour l’entreprise. Bien concevoir ses études permet donc d’exclure les effets inconscients, les biais non désirés et les éventuelles manipulations.

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