La recherche marketing vise à réduire l'incertitude, pourtant de nombreuses études introduisent par inadvertance de nouvelles sources d'erreur par le biais de biais cognitifs. Pour les chercheurs spécialisés dans l'expérience utilisateur et les produits, qu'ils travaillent en agence ou au sein d'équipes marketing internes, le défi réside rarement dans le manque de données. Le problème consiste plutôt à déterminer si ces données reflètent fidèlement le comportement, les préférences et la prise de décision du public.

L'impact du biais cognitif devient particulièrement important lorsque les organisations s'appuient fortement sur des retours déclaratifs, des questionnaires, des entretiens ou des groupes de discussion pour orienter les lancements de produits, le développement créatif et l'optimisation des campagnes. Les répondants peuvent involontairement fournir des réponses influencées par la désirabilité sociale, les limites de la mémoire, les effets de cadrage ou des préférences inconscientes. Par conséquent, les équipes marketing peuvent se retrouver à optimiser leurs actions en fonction de ce que les gens disent plutôt que de ce qui stimule réellement l'engagement et le comportement.

La réduction des biais cognitifs nécessite d'associer une meilleure conception de la recherche, des processus de validation plus robustes et des approches de mesure complémentaires. De plus en plus, les organisations intègrent des méthodologies issues des neurosciences pour mieux comprendre l'attention, l'engagement et les réponses émotionnelles, en parallèle des indicateurs de recherche traditionnels.

Ci-dessus : Les états cognitifs d’un participant, y compris l’attention et l’intérêt, sont affichés alors qu'ils sont corrélés à chaque instant d’une publicité de test au sein d'Emotiv Studio.

Points clés à retenir

• Les biais cognitifs peuvent influencer de manière significative les réponses aux questionnaires, les entretiens et les résultats des groupes de discussion.

• La recherche marketing traditionnelle capture souvent les préférences déclarées plutôt que les réponses réelles du public.

• Combiner des mesures comportementales et des approches issues des neurosciences peut améliorer la validité de la recherche.

• Les tests basés sur l'EEG fournissent un contexte supplémentaire concernant l'attention, l'engagement et la charge cognitive.

• Réduire les biais permet de prendre des décisions plus fiables en matière de développement de produits, de création et de campagnes.

Pourquoi le biais cognitif reste un défi persistant pour la recherche

Même les chercheurs expérimentés peuvent avoir du mal à éliminer complètement les biais cognitifs. La prise de décision humaine est influencée par d'innombrables raccourcis mentaux qui aident à traiter l'information rapidement, mais qui peuvent également fausser les réponses lors des activités de recherche.

Le biais de confirmation, le biais d'ancrage, les effets de récence et le biais de désirabilité sociale figurent parmi les défis les plus courants en recherche marketing. Lorsque l'on demande aux participants pourquoi ils préfèrent une publicité ou une expérience produit particulière, leurs explications reflètent souvent une post-rationalisation plutôt que les facteurs sous-jacents qui ont influencé leurs réactions.

Pour les équipes marketing, cela crée un risque critique. Des concepts de campagne peuvent obtenir de très bons résultats verbaux lors des tests tout en générant un engagement inférieur aux attentes une fois sur le marché. De même, des fonctionnalités de produit qui reçoivent des retours positifs par questionnaire peuvent ne pas influencer le comportement réel des utilisateurs.

Les recherches de Byrne et al. (2022) soulignent que les mesures déclaratives conscientes ne capturent fréquemment qu'une partie des processus qui guident la prise de décision, ce qui renforce l'importance d'utiliser plusieurs approches de mesure pour évaluer les réponses des consommateurs.

Les limites des indicateurs marketing traditionnels

Les questionnaires et les entretiens restent des outils précieux, mais ils sont vulnérables à plusieurs formes de biais qui peuvent affecter la qualité de la recherche.

Prenons l'exemple d'une étude de test publicitaire dans laquelle on demande aux participants d'évaluer plusieurs publicités. L'ordre de présentation des concepts peut influencer les notes, la formulation des questions peut orienter les réponses, et les participants peuvent également tenter de fournir les réponses qu'ils pensent que les chercheurs attendent.

Ces défis sont encore plus prononcés lors de l'évaluation des réponses émotionnelles. Les consommateurs ont souvent du mal à décrire précisément leur niveau d'attention, d'intérêt, d'effort cognitif ou d'engagement ressenti face à une publicité, une expérience numérique ou une interaction avec un produit.

Selon une étude publiée dans le Journal of Marketing Research par Plassman et al. (2015), les neurosciences de la consommation peuvent révéler des différences significatives dans les réponses de l'audience qui ne sont pas toujours pleinement capturées par les seules méthodes déclaratives.

L'objectif n'est pas de remplacer la recherche traditionnelle, mais plutôt d'identifier les zones d'ombre potentielles et de compléter les méthodes existantes avec des données probantes supplémentaires.

Stratégies de conception de recherche pour réduire les biais

L'un des moyens les plus efficaces de réduire les biais cognitifs consiste à concevoir soigneusement les études. De légères améliorations méthodologiques peuvent considérablement accroître la qualité des données.

Les chercheurs doivent prioriser :

• La randomisation de l'ordre de présentation des stimuli.

• L'utilisation d'une formulation de question neutre.

• L'évitement des questions orientées.

• La séparation des tâches d'évaluation des tâches d'explication.

• La combinaison de méthodes qualitatives et quantitatives.

• La validation des résultats à travers plusieurs sources de données.

Une autre pratique précieuse consiste à mesurer le comportement réel dès que possible. Les taux de clic, les parcours de navigation, le temps de visite, la complétion des tâches et les comportements d'achat fournissent souvent des indicateurs de performance plus solides que les seules intentions déclarées.

Cependant, même les indicateurs comportementaux peuvent ne pas expliquer entièrement pourquoi une expérience réussit ou échoue. C'est là que les mesures basées sur les neurosciences peuvent apporter du contexte.

Comment la recherche basée sur l'EEG apporte un contexte supplémentaire

Les tests d'audience basés sur l'EEG fournissent aux chercheurs des signaux objectifs liés à l'attention, à l'engagement, à la charge cognitive et aux réponses émotionnelles lors de l'exposition à des stimuli marketing. Plutôt que de s'en remettre exclusivement aux souvenirs du participant après coup, les chercheurs peuvent évaluer les réponses en temps réel.

Ce niveau d'analyse supplémentaire peut aider à identifier les moments précis où les audiences décrochent, font face à une surcharge cognitive ou manifestent un intérêt accru.

Par exemple, les organisations qui réalisent des tests publicitaires, UX ou de produits grâce aux solutions de recherche en neurosciences d'Emotiv peuvent combiner les métriques dérivées de l'EEG avec des questionnaires et des mesures comportementales pour obtenir une compréhension plus complète des réactions de leur public. Cette approche multiméthode aide les chercheurs à évaluer les résultats sous plusieurs angles plutôt que de dépendre d'une source unique de vérité.

Il convient de noter que les tests neuroscientifiques n'éliminent pas totalement les biais cognitifs. Ils fournissent plutôt des flux de données indépendants qui permettent de valider ou de remettre en question les conclusions tirées des méthodes traditionnelles.

Exemples concrets de réduction des biais grâce à la recherche multiméthode

Un premier exemple concerne la recherche publicitaire, domaine dans lequel les marques font fréquemment face à des divergences entre les préférences déclarées et la performance réelle des campagnes. Dans plusieurs études de neuromarketing, des publicités qui ont généré des signaux d'attention et d'engagement plus forts ont souvent surpassé des concepts ayant reçu des évaluations similaires par questionnaire, suggérant que les données déclaratives seules peuvent passer à côté de différences majeures dans l'accueil du public.

Un second exemple s'observe dans la recherche sur l'expérience utilisateur numérique. Des études combinant l'EEG et des tests d'utilisabilité ont démontré que des moments de stress cognitif et de charge de travail accrue peuvent être identifiés alors même que les participants affirment que l'expérience était simple. Les recherches publiées par Milosavljevic et Cerf (2008) ont montré comment les mesures neurophysiologiques peuvent apporter un contexte précieux sur l'évaluation de l'expérience utilisateur et les exigences cognitives lors de l'exécution d'une tâche.

Pour les chercheurs en conception de produits et marketing, ces résultats confirment une leçon fondamentale : les retours d'information des participants demeurent précieux, mais ils révèlent tout leur potentiel lorsqu'ils sont validés par des données comportementales et physiologiques.

Bâtir un cadre de recherche plus fiable

Les entreprises qui parviennent à réduire systématiquement les biais cognitifs ont tendance à adopter une stratégie de recherche multi-niveaux plutôt que de s'en remettre à une seule méthodologie.

Ce cadre de travail comprend souvent :

• Des questionnaires et des entretiens soigneusement élaborés.

• Des analyses comportementales et des indicateurs de performance.

• De l'observation qualitative.

• Des méthodologies de tests expérimentaux.

• Des mesures issues des neurosciences lorsque cela est pertinent.

En croisant les résultats issus de ces multiples sources, les chercheurs peuvent identifier les incohérences plus tôt et prendre des décisions avec une plus grande assurance.

Cette approche est d'autant plus précieuse dans des contextes à fort enjeu, où les investissements marketing, les choix de produits et les expériences client peuvent avoir un impact commercial considérable.

Conclusion

Le biais cognitif n'est pas seulement le problème des participants : c'est un défi méthodologique qui affecte la collecte, l'interprétation des données et la prise de décision tout au long du processus marketing. Bien que les méthodes conventionnelles restent indispensables, s'appuyer uniquement sur des données déclaratives peut laisser d'importantes lacunes dans la compréhension du comportement des publics.

Associer une conception de recherche rigoureuse avec l'analyse comportementale et des mesures neuroscientifiques offre une vision plus complète de l'attention, de l'engagement et des réactions des utilisateurs. Pour les chercheurs en marketing désireux de renforcer la fiabilité de leurs résultats, réduire le biais cognitif consiste moins à éliminer la subjectivité humaine qu'à l'équilibrer grâce à des preuves objectives.

Les équipes souhaitant évaluer l'attention, l'engagement et l'accueil d'un public avant un lancement peuvent explorer les fonctionnalités d'Emotiv Studio dans le cadre d'un protocole de recherche fondé sur les neurosciences.

Sources

• Byrne, A., Bonfiglio, E., Rigby, C., & Edelstyn, N. (2022). A systematic review of the prediction of consumer preference using EEG measures and machine-learning in neuromarketing research. Brain Informatics, 9(1), 27. https://doi.org/10.1186/s40708-022-00175-3

• Milosavljevic, M., & Cerf, M. (2008). First attention then intention. International Journal of Advertising, 27(3), 381–398. https://doi.org/10.2501/s0265048708080037

• Plassmann, H., Venkatraman, V., Huettel, S., & Yoon, C. (2015). Consumer Neuroscience: applications, challenges, and possible solutions. Journal of Marketing Research, 52(4), 427–435. https://doi.org/10.1509/jmr.14.0048