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PREMIER PROBLÈME

1. Montant de l’achat : quantitative

Nombre de tentatives de contact : quantitative

Période de la journée : qualitative

Statut de la cliente : qualitative

Âge de la cliente : qualitative

        Nombre d’enfants de la cliente : quantitative

1. Montant de l’achat : Échelle de rapport

Nombre de tentatives de contact : Échelle de rapport

Période de la journée : Échelle ordinale

Statut de la cliente : Échelle nominale

Âge de la cliente : Échelle ordinale

        Nombre d’enfants de la cliente : Échelle de rapport

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On peut constater une variation significative tout au long des trois années analysées. Le montant moyen des achats ne cesse d’augmenter mais entraîne une augmentation de la variance et du fait même de l’écart-type. Ce qui signifie que les montants se dispersent de plus en plus autour de la moyenne.

La variance et l’écart-type sont des mesures de dispersion très sensible aux valeurs extrêmes. Ce qui permet de constater qu’aucuns des montants n’est considéré comme « extrême » dans chacune de nos années. Alors nos écarts-types sont des données relativement fiables.

1.           Analyse des données selon les périodes de la journée

Ici, on peut constater qu’avec les années, la période du matin et celle du soir ce sont inversées. À l’année 1, 55% des clientes faisant parties de l’échantillon étaient rejoint le matin ainsi que 10% le soir. À l’année 3, inversement, 23% étaient rejoint le matin et 57% le soir. À travers les 3 années, la période de l’après-midi reste quand même stable.

1.       Analyse des données selon le statut de la clientèle

        Tout comme la variable précédente, un renversement de statut peut être constaté. La première année, 74% de la clientèle de l’échantillon observé était des gens au foyer tandis que 36% d’entre eux l’était à la troisième année. Les gens en activité représentaient un faible pourcentage de 26% la première année, contrairement à 64% la troisième année. On peut donc affirmé qu’il y a eu une grande augmentation de notre clientèle en activité.

1.         [pic 3]

Suite à la comparaison de ses deux variables, nous pouvons observer une certaine dépendance de la variable « soir » par rapport au pourcentage de clientes en activité.

Dû à l’augmentation du nombre de nos clientes actives, la meilleure période pour les rejoindre devient le soir. Probablement parce que nos clientes sont au bureau pendant la journée.

La vente à domicile devient plus difficile lorsque les clientes sont de moins en moins présentes au foyer.

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