Votre stratégie repose-t-elle sur le 100ᵉ sondage d’un même répondant ?

Qu’il s’agisse d’estimations de marché ou de due diligence, les études sont un levier clé pour aider les consultants et les fonds d’investissement à recueillir la voix des consommateurs et des professionnels qui comptent.

Mais lorsqu’un questionnaire en ligne est diffusé, il ne touche pas uniquement votre cœur de cible. Il entre dans un écosystème saturé, motivé par les incitations, où la vitesse et le volume priment.

Certains répondants sont rigoureux, d’autres clairement frauduleux, et entre les deux se trouvent les super-répondants : ceux qui ont déjà complété 30, 60, voire 100 sondages avant d’arriver au vôtre.

Nous les appelons les super-répondants.

Le profil est hétérogène. Certains sont bien réels et cherchent simplement à maximiser leurs gains. D’autres sont des bots ou des comptes de “click farms” qui imitent un comportement humain. Une partie est filtrée par les outils de détection de fraude, mais beaucoup passent entre les mailles du filet et sont comptabilisés comme des données “propres”.

Le problème n’est pas toujours la fraude, c’est le volume.

Et ce volume nuit à la qualité des insights. Même lorsqu’ils franchissent les contrôles qualité des prestataires, les super-répondants ont tendance à survoler, répondre rapidement et adopter des schémas de réponses mécaniques.

Pire encore, parce qu’ils permettent d’atteindre plus vite les quotas, nombre de fournisseurs les valident comme des répondants qualifiés — et intègrent leurs réponses dans les livrables client.

Ce que les fournisseurs ne disent pas peut nuire à vos décisions.

L’univers des sondages repose souvent sur un fonctionnement opaque : les acheteurs n’ont généralement aucune visibilité sur la composition de leurs échantillons, même quand cela peut impacter une décision stratégique, une relation client ou un rendement d’investissement.

La fréquence de réponse (nombre de sondages complétés au cours des dernières 24 heures) est pourtant l’un des indicateurs les plus concrets pour évaluer l’engagement et la qualité des données.

Certains fournisseurs appliquent bien des limites, mais ces seuils varient largement — et ne sont que rarement communiqués aux acheteurs.

Et surtout, aucune norme n’existe aujourd’hui sur la limite acceptable : à partir de combien de sondages par jour la qualité devient-elle un risque ?

C’est précisément ce que nous avons voulu tester.

Notre étude.

Après deux premières études signées Potloc — l’une sur l’importance des sources d’échantillonnage, l’autre sur l’impact du design de questionnaire — nous avons mené une troisième investigation, centrée sur la fréquence de réponse aux sondages.

Nous avons interrogé 3 000 adultes américains via cinq sources d’échantillons distinctes, afin de mesurer l’impact du nombre de sondages complétés au cours des dernières 24 heures sur trois dimensions : qualité des données, richesse des réponses et faisabilité terrain.

Pour les besoins de l’expérience, nous avons levé notre seuil de filtrage habituel (pas plus de 30 tentatives de sondages en 24h) et laissé passer tous les répondants, peu importe le nombre de questionnaires qu’ils avaient déjà remplis dans la journée.

Tous les participants ont été soumis aux mêmes contrôles qualité — avant, pendant et après le sondage — et leur fréquence de participation a été mesurée via l’Activity Score de Research Defender, un indicateur de volume de réponse sur 24 heures.

Nous avons ensuite analysé les variables clés : catégorie de répondant, taux d’échec aux contrôles qualité (pré, pendant, post) et durée moyenne d’entretien. Cela nous a permis de répondre à trois questions centrales :

• À quelle fréquence les super-répondants échouent-ils aux contrôles qualité?
• Comment leur comportement diffère-t-il en engagement, en profondeur et en durée?
• Que gagne — ou perd — un acheteur en resserrant les seuils de fréquence?

Résultats clés.

1. Plus de sondages = plus de données dégradées.

La corrélation est nette : plus un répondant participe à de sondages dans la journée, plus il a de chances d’être invalidé. Parmi les répondants occasionnels, seulement 11 % ont été signalés comme de faible qualité. Chez ceux ayant tenté plus de 30 sondages, ce chiffre double.

Ce phénomène s’observe à chaque étape du processus : pré-survey, in-survey, post-survey. Les super-répondants sont plus susceptibles d’être incohérents, désengagés ou suspects dans leurs réponses.

Conclusion

La fréquence de réponse est une variable cachée, mais critique. Et quand les acheteurs n’ont aucune visibilité sur les filtres appliqués, les conséquences sur la stratégie sont réelles.

2. Les réponses des super-répondants diffèrent nettement de celles des répondants occasionnels.

Même quand les données passent les contrôles, leur contenu n’est pas comparable. Dans 90 % des questions analysées, la répartition des réponses changeait selon la fréquence de participation.

Exemple : sur une question à choix multiple volontairement restreinte, avec possibilité d’ajouter une réponse via la case “Autre”, les répondants occasionnels prenaient plus souvent le temps de renseigner une réponse personnalisée. Les répondants professionnels, eux, choisissaient presque systématiquement une réponse par défaut, même si elle ne correspondait pas réellement à leur opinion.

Conclusion

Même sans être frauduleux, les répondants à haute fréquence impactent vos données par automatisme ou désengagement.

3. Les super-répondants fournissent des réponses plus courtes et moins engageantes.

Nous avons aussi analysé la qualité des réponses ouvertes. Résultat : la longueur médiane des verbatims et le temps passé sur le questionnaire sont significativement plus faibles chez les super-répondants.

Les répondants occasionnels rédigent en moyenne des réponses plus riches et détaillées. Les super-répondants, eux, répondent vite, écrivent peu.

Conclusion

Même s’ils ne sont pas frauduleux, les super-répondants nuisent à la profondeur qualitative des insights. Pour les cabinets de conseil et fonds d’investissement, cela affaiblit la valeur de l’analyse vocale, des retours client ou des verbatims stratégiques.

Conclusions.

Notre étude montre qu’une donnée “propre” ne signifie pas nécessairement une donnée de qualité équivalente. Les répondants à haute fréquence peuvent passer les filtres anti-fraude, mais leur impact se ressent sur :

• La structure des distributions de réponses
• Le temps réellement consacré à réfléchir aux questions
• Des signaux plus subtils, comme la richesse des verbatims

Dans une étude à forts enjeux, ces détails font toute la différence — surtout si l’objectif ne se limite pas à détecter des tendances, mais à décoder des signaux faibles et des nuances comportementales.

Et ces profils ne sont pas marginaux. Dans de nombreux panels ou marketplaces, les super-répondants sont la norme. Le système privilégie le volume plutôt que la profondeur. Et tant que vous ne posez pas de questions exigeantes sur la qualité des sources, l’expérience répondant ou les seuils de fréquence, ces profils continueront de passer entre les mailles pour satisfaire les quotas fournisseurs.

Ce que les fournisseurs ne vous montrent pas peut vous nuire. Les acheteurs de sondages n’ont généralement aucune visibilité sur les exclusions appliquées à l’échantillon. Les seuils de nettoyage sont rarement partagés. Le dataset final peut paraître propre, mais il occulte des informations clés :

• Combien de répondants ont été exclus, et pour quelles raisons
• Si les répondants à haute fréquence ont été filtrés (ou non)
• Quels seuils qualité ont été définis
• Quelle part de l’échantillon provient de répondants occasionnels et engagés

Conseils de conception pour les études des cabinets de conseil & fonds d’investissement.

1. Comprenez les compromis liés aux répondants de qualité.

Plus une personne participe à de sondages dans la journée, plus elle est susceptible de fournir des réponses superficielles. Notre étude montre que des seuils stricts de fréquence améliorent la qualité des données, mais réduisent fortement la taille du pool accessible. C’est un équilibre pragmatique entre qualité et faisabilité.

Chez Potloc, nous limitons à 30 tentatives par répondant par jour, car au-delà, la dégradation des données devient notable. À titre de comparaison, RepData — notre principal fournisseur tiers — recommande un seuil à 75.

Vos sources comptent aussi. Toutes les méthodologies d’échantillonnage ne se valent pas. La technologie propriétaire de Potloc, basée sur l’échantillonnage par réseaux sociaux et notre propre communauté de répondants, permet de recruter des profils moins exposés à la sur-sollicitation.

Travaillez avec un partenaire capable de gérer ces complexités d’échantillonnage et de nettoyage, selon votre tolérance au risque et vos objectifs projet.

2. Exigez plus de transparence de vos fournisseurs d’étude.

Lors de votre prochain projet, posez les questions qui comptent pour votre ROI, vos décisions stratégiques et la relation client.

La majorité des acheteurs ignorent :

• Quels seuils de fréquence ont été appliqués (s’il y en a eu)
• Combien de répondants ont été exclus, et via quelles plateformes
• La répartition par source et par type de répondant

3. Adressez la cause racine des mauvaises données.

La détection de fraude est essentielle, et elle a beaucoup évolué. Mais elle ne traite qu’une partie du problème. Le système d’enquête actuel reste optimisé pour la rapidité, pas pour l’engagement. Faibles incitations, design peu engageant, ciblage approximatif : autant de facteurs qui découragent les répondants sincères et valorisent la productivité mécanique.

Face à cela, un répondant a généralement deux options :

• Tenter quelques sondages, gagner moins de 75 cents par heure, et abandonner
• Apprendre à contourner le système en misant sur le volume

En tant qu’acheteur, vous contribuez à façonner ce système. Concevoir de meilleurs sondages — ou travailler avec des prestataires qui le font — attire les profils que votre recherche mérite.
Il ne s’agit pas seulement d’éliminer la fraude, mais d’augmenter la part de répondants honnêtes et impliqués.