Dans de nombreuses organisations, la contrainte n'est pas l'accès aux données, mais la synthèse.
Les marchés génèrent des signaux partout : à l'intérieur de votre organisation (données de vente, notes du CRM, devis des fournisseurs) et à l'extérieur (sites web des concurrents, actualités, documents publics, données commerciales, mises à jour des politiques, présentations aux investisseurs, offres d'emploi et avis d'appel d'offres). Le véritable manque est rarement "l'information". Il s'agit de transformer des signaux dispersés en une vision claire du marché et de transformer cette vision en décisions que vous pouvez défendre.
C'est là que la recherche secondaire brille.
Ce que signifie réellement la recherche secondaire
La recherche secondaire est l'utilisation systématique d'informations existantes pour répondre à une question commerciale, sans générer de nouvelles données par le biais d'enquêtes, d'entretiens ou d'expériences sur le terrain.
Deux mots comptent : systématique et existante. Une bonne recherche secondaire n'est pas une collection de liens. C'est une méthode. Vous définissez la décision que vous devez prendre, vous identifiez les preuves qui permettraient d'y répondre, vous sélectionnez des sources crédibles et vous construisez une histoire cohérente étayée par une validation et des vérifications croisées.
Quand la recherche secondaire est le chemin le plus rapide vers la clarté
La recherche secondaire est souvent la première étape à suivre lorsque les équipes ont besoin d'une orientation rapide, en particulier sur des marchés ou dans des catégories inconnus.
Elle est efficace pour l'entrée et l'expansion sur le marché, où les dirigeants ont besoin de clarté sur les zones géographiques en croissance, où la réglementation est favorable ou restrictive, si l'adoption est réelle ou relève du battage médiatique, et quelles sont les voies d'accès au marché qui fonctionnent réellement (directe, par l'intermédiaire de partenaires, par appel d'offres, par l'intermédiaire de distributeurs).
Elle est tout aussi précieuse pour les analyses concurrentielles et catégorielles. L'objectif n'est pas "une liste d'entreprises". L'objectif est de comprendre qui est positionné comment, ce qu'ils vendent, ce qu'ils revendiquent, ce dans quoi ils investissent (embauche, partenariats, lancements de produits) et quels signaux suggèrent qu'ils accordent une réelle priorité.
La recherche secondaire soutient également la détermination de la taille des catégories et l'estimation de la demande. La fiabilité dépend de la transparence de la catégorie et de la disponibilité de proxys crédibles ; sur les marchés opaques, la détermination de la taille est mieux définie comme une fourchette avec des hypothèses et des bandes de sensibilité clairement énoncées. L'objectif n'est pas seulement de savoir "quelle est la taille du marché", mais ce qui le motive, ce qui le contraint, comment les segments se comportent différemment et quelle est la partie réaliste qui peut être desservie.
Pour les investisseurs et les équipes de stratégie, elle devient le fondement d'une thèse d'investissement : structure de la chaîne de valeur, réserves de marges, vents favorables et risques susceptibles de briser l'histoire.
Et dans le domaine des achats, la recherche secondaire est extrêmement pratique. Elle permet de construire un paysage crédible des fournisseurs et des catégories : qui peut fournir quoi, où, à quelle échelle, avec quelles certifications et quels signaux de risque existent avant même le premier appel.
D'où viennent les données
La recherche secondaire de niveau décisionnel utilise un mélange de sources. Une façon utile de l'envisager est de la diviser en quatre catégories.
- Signaux d'entreprise et commerciaux : Rapports annuels, commentaires sur les résultats, présentations aux investisseurs, brochures de produits, études de cas, annonces de partenaires, modèles d'embauche. Ils vous indiquent comment les entreprises veulent être perçues et ce vers quoi elles s'orientent, mais ils doivent être considérés comme indicatifs et non définitifs.
- Informations sur l'industrie et le marché : Associations professionnelles, notes d'analystes, revues spécialisées, documents de conférence, portails d'appels d'offres, bases de données de projets. Ils vous aident à comprendre la structure du marché, les moteurs de la demande et la dynamique concurrentielle, mais ils nécessitent toujours une validation.
- Gouvernement, organismes de réglementation et institutions publiques : Documents de politique générale, documents réglementaires, statistiques nationales, résumés douaniers, plans de projets publics. Ils sont essentiels lorsque l'accès au marché, la conformité, les incitations ou les droits de douane peuvent faire ou défaire l'opportunité. Les données officielles peuvent être en retard sur les marchés en évolution rapide, de sorte que la triangulation est importante.
- Ensembles de données indépendants et proxys de marché : Flux commerciaux, indices de prix, traqueurs de matières premières, références de normes, bases de données de propriété intellectuelle, dossiers de litiges. Ils constituent souvent des points d'ancrage solides pour la triangulation, en particulier lorsque les allégations marketing sont plus fortes que les faits.
Une étude solide dépend rarement d'une seule catégorie. Elle les combine de manière à ce que les conclusions restent valables même si une source est incomplète ou erronée.
Validation et triangulation : la différence entre "information" et "intelligence"
Les sources sont en désaccord. C'est normal.
Une recherche secondaire crédible dépend de la façon dont vous validez. Une simple liste de contrôle est très utile :
Les définitions sont-elles alignées (chiffre d'affaires vs expéditions vs capacité, base installée vs pipeline) ?
Les unités sont-elles cohérentes (MW vs MWh, année fiscale vs année civile, monnaie locale vs USD) ?
La portée est-elle comparable (mondiale vs régionale vs pays unique, canal inclus ou exclu) ?
Au moins 2 à 3 sources indépendantes pointent-elles dans la même direction ?
Les chiffres peuvent-ils être recoupés avec des proxys (volumes d'importation, nombre de projets, actifs installés, base de clientèle) ?
Les hypothèses sont-elles clairement écrites, avec des fourchettes de sensibilité ?
Le niveau de confiance (élevé, moyen, faible) est-il indiqué sur les conclusions les plus importantes ?
Les sources publiques et sous licence doivent également être utilisées de manière responsable, dans le respect des conditions et restrictions applicables. L'objectif n'est pas d'extraire tout ce qui est possible. L'objectif est de construire une base de preuves fiable et conforme.
Avantages, et quand la recherche secondaire cesse d'être suffisante
La recherche secondaire est puissante car elle est rapide, rentable et large. Elle aide les équipes à éviter de fonder leur stratégie sur l'intuition, à aligner les parties prenantes sur la même base de données probantes et à créer une base réutilisable pour les propositions, le suivi et la prise de décision.
Mais elle a des limites. La recherche secondaire ne peut souvent pas révéler de manière fiable les véritables comportements en matière de prix et de rabais, les conditions contractuelles, les marges, les processus internes de décision des acheteurs ou la façon dont les acheteurs réagiront à une proposition de valeur spécifique. Les signaux publics peuvent être incomplets, biaisés en faveur des réussites ou en retard sur la réalité.
La recherche secondaire n'est pas suffisante lorsque vous avez besoin d'une volonté de payer, d'une validation du parcours de l'acheteur, d'un test d'adéquation produit-marché pour un segment étroit ou d'informations opérationnelles sensibles qui n'émergent que dans les conversations ou le contexte du site. Dans ces cas, la recherche secondaire doit affiner ce qu'il faut tester par le biais de la recherche primaire, et non prétendre la remplacer.
Pourquoi UnivDatos : Transformer l'information en connaissances utilisables
De nombreuses équipes peuvent collecter des informations. Le différenciateur est de savoir si le résultat est de niveau décisionnel et réutilisable.
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Nous commençons par la décision que vous essayez de prendre.
Nous construisons des modèles traçables et des ensembles de données structurés, et pas seulement des diapositives descriptives.
Nous trions les informations à partir de plusieurs sources.
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