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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