Missions, compétences clés, salaire, formation et débouchés du métier de chargé(e) d'études marketing et consumer insights — pour vous orienter et réussir votre alternance à Lyon.
Bonjour. Vous êtes curieux de découvrir un métier passionnant, au cœur du marketing moderne : chargé ou chargée d'études marketing et consumer insights.
La rémunération d'un chargé(e) d'études marketing et consumer insights en alternance est encadrée par la loi : elle correspond à un pourcentage du SMIC selon l'âge et l'année de contrat (de 27 % à 100 % du SMIC en apprentissage, 55 % à 100 % en contrat de professionnalisation), auquel s'ajoutent les aides. Montant indicatif : de ~490 € à ~1 800 € brut/mois. Estimez votre rémunération →
Le métier de chargé(e) d'études marketing et consumer insights se prépare en alternance (niveau B3), visant le titre RNCP RNCP34734. C'est une voie idéale pour se former tout en étant rémunéré et en acquérant une expérience concrète en entreprise à Lyon.
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Bonjour. Vous êtes curieux de découvrir un métier passionnant, au cœur du marketing moderne : chargé ou chargée d'études marketing et consumer insights. Ce cours vous prépare à exercer ce métier en entreprise ou en cabinet d'études, en alternance ou en stage long. Vous allez comprendre comment fonctionne réellement une étude de marché, des premiers échanges avec le client jusqu'à la présentation des résultats. Vous acquerrez les réflexes des professionnels : la rigueur méthodologique, le respect des normes, la capacité à traduire un besoin flou en questions précises et à transformer des chiffres en recommandations actionnables. À la fin, vous saurez comment préparer votre insertion en tant que junior dans ce secteur dynamique.
Ce cours s'organise en trois mouvements. D'abord, nous découvrirons le secteur des études, les instituts, les annonceurs, le cadre légal, et les missions au quotidien, puis les compétences attendues. Ensuite, nous entrerons dans le concret avec les étapes pratiques : comment recevoir un brief client, proposer une étude, concevoir un questionnaire fiable, gérer le terrain et analyser les résultats. Enfin, nous aborderons l'analyse quali, l'extraction d'insights et la trajectoire professionnelle avec les vrais outils du métier : Qualtrics, SurveyMonkey, Sphinx. À chaque étape, vous rencontrerez des cas réels sourcés et des bonnes pratiques.
L'histoire des études de marché, c'est l'histoire de la confiance en les données. Elle commence en 1944 avec l'IFOP, pionnnier du sondage d'opinion. Elle se poursuit en 1963 avec Cofremca et la psychosociologie du consommateur français. L'année 1985 voit naître Syntec Études, fédérant les professionnels autour de normes communes. En 2005, Internet révolutionne la collecte : les panélistes en ligne remplacent progressivement les enquêteurs de rue. En 2015, les API et les dashboards temps réel rendent les insights instantanés. Aujourd'hui, en 2023, l'IA générative transforme l'analyse de texte et permet de résumer en secondes ce qui prenait des jours. Le métier que vous découvrez s'inscrit dans cette trajectoire d'innovation permanente.
Le secteur se structure en quatre types d'acteurs. Les instituts spécialisés se concentrent sur une expertise : IFOP et Harris Interactive excellent dans le sondage politique et d'opinion, Millward Brown dans le tracking de marque, Givaudan dans l'évaluation sensorielle. Les cabinets généralistes comme Ipsos, BVA ou Kantar offrent quanti et quali sous le même toit, avec souvent une dimension conseil qui va au-delà du chiffre brut. Les PME pullulent : elles ciblent un secteur (agro-alimentaire, santé, luxe) ou une géographie précis. Enfin, les grandes entreprises du CAC40 et du Midcap ont des équipes internes d'études qui font des auto-études ou pilotent des prestataires externes. Vous pouvez débuter votre carrière en cabinet ou en interne, chaque voie ayant ses avantages : en cabinet, vous gagnez en diversité de projets ; en interne, vous construisez une expertise métier plus fine.
Qui paie pour les études ? Principalement, des annonceurs très divers. Dans le secteur FMCG — alimentation, beauté, hygiène — les enjeux sont constants : comment faire émerger un nouveau produit face à 200 concurrents sur l'étagère ? L'automobile, c'est de l'intensité capitalistique : avant de lancer un modèle à 50 millions d'euros de R&D, on teste le concept auprès de 2 000 répondants. Les services financiers cherchent à comprendre pourquoi un client change de banque, quels critères pèsent vraiment. Le secteur public utilise les études pour mesurer l'impact social d'une politique ou l'acceptabilité d'une mesure impopulaire. Votre rôle, c'est de tracer un pont entre le besoin profond et implicite du client et la question de recherche qui permettra de le résoudre. C'est un métier de traduction.
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Retenez ces points clés. Les études de marché ne sont pas du luxe : ce sont un investissement stratégique. Le secteur offre plusieurs trajectoires professionnelles : le cabinet de prestige, la PME spécialisée, l'équipe interne d'un grand groupe. Quel que soit le contexte, vous apprenez l'essentiel : poser la bonne question, collecter les bonnes données, en tirer les bonnes conclusions. La compétence d'un bon chargé d'études, c'est cette traduction du besoin client en méthodologie robuste.
Qu'est-ce qu'on livre au client ? Certainement pas juste une feuille avec des pourcentages. Vous livrez d'abord une proposition très détaillée : le dispositif qu'on va mettre en place, la méthodologie exacte, l'échéancier, le budget ligne par ligne. Vous livrez ensuite l'instrument de collecte, soigneusement conçu et validé. Une fois les données rentrées, vous livrez la base brute, dûment nettoyée et codifiée. Puis le rapport d'analyse : c'est le cœur du travail, avec tris croisés, graphiques de synthèse, et surtout les insights qui vont éclairer la décision. Enfin, vous restitutez oralement, en présentant non pas 500 chiffres, mais les trois ou quatre vérités clés, les trois ou quatre recommandations actionnables. Le client doit quitter la présentation en sachant exactement quoi faire.
Prenons un cas concret qui va vous montrer le métier en action. Un grand groupe cosmétique veut lancer une gamme écolo ciblée sur les femmes urbaines trentenaires. Le brief arrives à votre bureau : c'est quatre pages vagues avec des hypothèses fortes mais non testées. Le client pense que ce positionnement va marcher, qu'on peut viser les 30 €, qu'il faut cibler les réseaux sociaux. Votre job, semaine 1 : rédiger une proposition ferme. Vous allez proposer une étude quanti avec 600 répondantes représentatives, plus 12 focus groups pour explorer le ressenti émotionnel. Budget : 40 000 €, délai : 8 semaines. Vous proposez de tester trois niveaux de prix, d'explorer ce que « écoresponsable » signifie vraiment pour la cible, et de mesurer une probabilité d'achat. Le client valide. Vous êtes parti pour trois mois de travail structuré, où chaque phase construit la suivante.
Voici ce qu'il faut retenir. Vous n'êtes pas un exécutant passif : vous êtes responsable de la qualité globale du projet. De la compréhension du brief jusqu'à la présentation finale, c'est vous qui pilotez et qui signalez les alertes. Les livrables sont standards, mais chaque projet les adapte. L'essentiel : à chaque étape, vous gagnez de l'information qui affine l'étape suivante. Le brief vague devient une proposition claire, qui devient un questionnaire validé, qui devient des données que vous explorez, qui devient un insight que le client peut actionner.
Quelles sont les qualités d'un bon chargé d'études ? D'abord, la rigueur. Vous avez affaire à des données : si vous vous trompez sur un tri croisé ou une pondération, le client prend une décision sur des chiffres faux. C'est grave. Ensuite, la curiosité : vous ne collez pas au brief, vous questionnez, vous creusez. Vous trouvez des hypothèses implicites du client qui ne tiennent pas debout. Vous dites « attention, vous pensez que les jeunes cibles ce segment, mais les data disent l'inverse ». La synthèse, c'est transformer des pages de résultats en trois points clés. L'écoute, c'est comprendre que quand un client demande « mesurez la satisfaction », ce qu'il veut vraiment c'est identifier pourquoi les clients partent vers un concurrent. Enfin, la résilience : les choses jamais se passent comme prévu. Les panélistes répondent moins vite, le questionnaire est trop long, les données révèlent une surprise qu'on ne savait pas gérer. Vous devez rester calme et adapter.
Vous vous demandez comment devenir bon à ce métier. La formation initiale aide : un Bac+3 ou Bac+5 en études/marketing/data offre une base solide. Mais la vraie compétence s'acquiert en alternance ou stage : vous apprenez en faisant. Vous aurez des mentors en cabinet ou en interne qui vous montrent les bonnes pratiques. Ensuite, les certifications ESOMAR (the global association for research, insights and analytics) ou certifications éditeurs comme Qualtrics ou SurveyMonkey font la différence auprès des recruteurs. Enfin, la culture métier : lire Syntec Studies (le syndicat français), suivre des webinaires de formations continues, s'abonner à la presse professionnelle. C'est un métier qui évolue vite, et vous devez rester à jour.
Retenez bien. Ce métier n'est pas pour les gens qui détestent les chiffres ET c'est pas pour les gens qui adorent les chiffres mais détestent les gens. Vous avez besoin des deux : des skills analytiques solides ET de l'empathie client. Vous verrez des gens qui excellent à concevoir un questionnaire parfait mais qui ne comprennent rien aux implications stratégiques. Vous en verrez d'autres qui parlent super bien mais qui font des erreurs de méthodo graves. Les meilleurs combinent les deux. Enfin, retenez que ce métier s'apprend beaucoup sur le tas : les bonnes écoles vous donnent les fondations, mais c'est le terrain, le mentorat et la veille qui font les experts.
Les sept questions d'or. D'abord, le vrai problème : le client demande « mesurez la satisfaction » mais veut comprendre le churn. Ciblez le vrai enjeu. Ensuite, cible et taille : 100 répondants ≠ 2 000. Justifiez par la précision requise. Les hypothèses à tester : ne pas croire le client sur parole. Délai réaliste : minimum 4 à 6 semaines pour du quanti, jamais 2 semaines. Budget : clarifiez ce qui est inclus (5 k€ à 500 k€ selon complexité). Risques : données lentes, cible difficile à recruter. Anticipez. Utilisation finale : comment le client actionera les résultats ? Ça aide à concevoir l'étude utile.
Un réseau bancaire vous appelle. Leur application mobile ne cartonne pas auprès des jeunes, et ils ne savent pas pourquoi. Le brief initial est flou. Vous posez les bonnes questions en meeting : en vrai, c'est quoi le problème ? L'adoption est lente, l'utilisation est erratique, l'engagement est faible. OK, mais c'est quoi le vrai blocage : le design, la compréhension des fonctionnalités, la pertinence des services ? Vous proposez donc une approche mixte : des entretiens individuels avec 30 jeunes utilisateurs et non-utilisateurs pour comprendre les frustrations, ensuite du test d'ergonomie avec un prototype amélioré auprès de 500 répondants pour mesurer si les corrections marchent. Timeline : deux mois. Janvier : entretiens + conception du test. Février : déploiement du questionnaire et analyse. Livrable : un rapport avec les obstacles identifiés, les solutions testées, et les recommandations pour la V2 de l'appli. Budget : 28 000 euros. Le client valide parce que ça sonne structuré, faisable et utile.
Quelques points de repère sur les budgets. Une étude express, disons 200 répondants, un simple questionnaire en ligne, ça vous coûte environ 8 à 10 000 euros. Une étude standard avec 500 à 1 000 répondants et de vrais tris croisés, compter 15 à 25 000 euros. Si vous ajoutez une partie qualitative, 20 entretiens par exemple, vous êtes à 35 à 50 000 euros. Les études qualitatives seules, 20 entretiens en face à face avec du recrutement ciblé, c'est 20 à 30 000 euros. Et si vous faites du très spécialisé, comme du testing sensoriel ou du neuromarketing, là vous montez à 60 000 euros et plus. La clé : dans votre proposition, détaillez les coûts ligne à ligne. Le client doit comprendre qu'il paye pour la qualité de la collecte, pas pour du cheap.
Retenez ces points cruciaux. Bien cadrer, c'est gagner 80 % de la bataille. Une proposition mal cadrée va créer des surprises : le client s'attend à un truc, vous livrez autre chose. Une proposition bien cadrée, c'est clair pour tous, le client sait ce qu'il achète et vous savez ce que vous livrez. Ensuite, la proposition est votre protection : elle documente ce qu'on a convenu. Et enfin, soyez réaliste sur les budgets : si le client dit « faites une étude de 100 000 euros en 2 000 euros », dites non ou proposez une version réduite mais fiable. Mieux vaut être honnête que de promettre l'impossible.
Dix règles pour une question fiable. Une : une idée par question, pas deux à la fois. Deux : langage clair (« aimez-vous ? » pas « perception stratégiquement positive »). Trois : pas de double négation (« êtes-vous d'accord » pas « n'êtes-vous pas en désaccord »). Quatre : réponses exclusives (« 20-29 » pas « 20-30 »). Cinq : échelles équilibrées (3 au milieu). Six : pas de suggestion (présentez le produit neutre). Sept : ordre aléatoire des réponses. Huit : questions faciles d'abord. Neuf : pré-test auprès de 50 personnes obligatoire. Dix : durée max 15 minutes ou l'abandon explose. Ces règles garantissent des données fiables.
Parlons des erreurs les plus courantes. Première erreur : fusionner deux questions. Vous demandez « êtes-vous d'accord que ce produit est de bonne qualité ET bon marché ? ». Le répondant pense peut-être « oui pour la qualité, non pour le prix ». Comment il répond ? Il ne peut pas. Solution : deux questions séparées. Deuxième erreur : les doubles négations qui embrouillent le cerveau. Troisième erreur : les catégories qui chevauchent. Si vous posez « 20-30 ans » et « 30-40 ans », où on met un répondant qui a exactement 30 ans ? Quatrième erreur : les questions ouvertes sans cadre. Demander « que pensez-vous ? » produit mille réponses anarchiques. Mieux : « citez max trois points que vous aimeriez améliorer ». Cinquième erreur : sauter le pré-test. Vous pensez que votre questionnaire est bon, mais une question est incomprise par 30 % des répondants. Le pré-test révèle ça. Faites-le toujours, même sur 50 personnes.
Retenez l'essentiel. La qualité du questionnaire détermine la qualité des données. Une question mal posée produit une réponse mal comprise. À la fin, c'est votre crédibilité qui souffre. Investissez du temps là-dessus. Et systématiquement, faites un pré-test : lancez auprès de 50 répondants, écoutez, ajustez, puis lancez à grande échelle. C'est deux jours de travail mais vous gagnez en robustesse.
Trois grands types d'échantillonnage vous seront utiles. L'aléatoire : vous tirez au hasard, comme un tirage au sort. C'est statistiquement très robuste, mais c'est cher et lent. Vous avez besoin d'une liste exhaustive (annuaire téléphonique, registre Electoral, fichier client). Ensuite, les quotas : vous dites « je veux 40 % de cadres, 35 % d'employés, 25 % d'ouvriers ». Puis vous recrutez jusqu'au quota. C'est plus rapide et moins cher que l'aléatoire, mais moins pur statistiquement. C'est la méthode la plus courante en France. Enfin, la boule de neige : vous recrutez un premier répondant, qui en recommande un second, qui en recommande un troisième. C'est utile pour les populations difficiles à trouver : entrepreneurs secrets, gens atteints de maladies rares, etc. Et maintenant, la plupart des études online utilisent des panels de répondants pré-recruités par des prestataires comme SurveySampling ou Toluna. C'est très rapide mais moins représentatif que l'aléatoire.
Voyons les tarifs de collecte. Un répondant en ligne, grand public, panel online, ça coûte environ 3 euros. Si vous ciblez du B2B spécialisé (directeurs d'usine, responsables IT), le coût monte à 15 à 25 euros par répondant : c'est plus difficile à recruter. La collecte en rue ou en centre commercial pour des quotas locaux, comptez 10 à 15 euros par répondant. Un entretien téléphonique qualitatif avec un professionnel, 40 à 50 euros. Un focus group ou un entretien en face-à-face, là vous êtes à 80 à 100 euros. Ça s'ajoute aux frais fixes : programmation, gestion de projet, nettoyage des données, analyse. D'où les budgets finaux que vous avez vu avant : pour mille répondants online, vous êtes à 3 000 euros de collecte plus 12 à 15 000 euros de frais annexes, total 15 à 18 000 euros.
Retenez ces points. L'échantillonnage détermine la représentativité : plus l'échantillon est bien construit, plus les résultats sont fiables. Le terrain, c'est l'exécution chaotique : les gens répondent moins vite, il y a des défaillances techniques, certains répondants sont en dehors des critères. Anticipez ces aléas. Enfin, le coût du terrain varie énormément selon le type d'étude : grand public online c'est bon marché, B2B specialty c'est cher. À chaque fois, vérifiez la qualité des données collectées avant de lancer l'analyse.
Trois types de collecte qualitative. L'entretien individuel (30-60 min) : vous creusez en tête-à-tête avec un guide (pas de questionnaire figé). Avantages : profondeur. Inconvénient : cher. Le focus group (90 min, 8-12 personnes) : le groupe se relance mutuellement. Avantage : dynamique, voir les tensions. Inconvénient : quelqu'un peut dominer. L'observation : vous allez en magasin ou en entreprise voir comment on agit vraiment, pas ce qu'on dit. L'analyse : retranscrire, coder par thème, chercher les patterns. C'est là qu'émergent les insights profonds.
Outillage : comment organiser une étude quali en pratique. D'abord, le guide d'entretien : c'est une liste de thèmes à explorer avec chaque répondant, dans un ordre logique. Pas un questionnaire figé : si un thème important émerge, vous le creusez. Puis vous enregistrez l'entretien et vous le transcrivez intégralement. C'est du boulot : une heure d'audio = 12 à 15 pages de texte. Ensuite vous codez : vous soulignez les passages et vous les étiquetez par thème (ex : « frustration avec l'app », « préoccupation écologique », « prix non négociable »). Des logiciels comme NVivo ou MAXQDA permettent de coder efficacement. Enfin, vous synthétisez : vous cherchez les patterns (qu'est-ce qui revient chez 80 % des répondants), les tensions (où les gens se contredisent) et les pépites (cette citation de trois mots qui résume tout). Vous rédigez un rapport qui mélange l'analyse de haut niveau avec des citations brutes pour que le client se sente à proximité du terrain.
Retenez bien. Les études quali complètent les quanti : elles creusent, elles expliquent, elles trouvent les non-dits. Une bonne étude mixte couple les deux : d'abord du quanti large pour mesurer, ensuite du quali ciblé pour expliquer les anomalies. Ensuite, retenu que c'est un métier en soi : faire de la bonne qual demande une écoute fine, une capacité à analyser, une rigueur pour ne pas halluciner des patterns. Enfin, les outils existent (NVivo, Qualtrics avec module quali) : ils facilitent le codage et la synthèse, mais rien ne remplace la réflexion humaine.
Voici les techniques d'analyse standard. Le tri croisé : vous dites « montre-moi la satisfaction par sexe ». Tableau : femmes 72 % satisfaites, hommes 65 %. Différence de 7 points. Est-ce réel ou du bruit statistique ? D'où l'importance de la taille de votre échantillon. Avec 100 répondants, une différence de 7 points peut être du bruit. Avec 1 000, c'est probablement réel. Les tests statistiques (chi-deux pour les variables catégoriques, t-test pour les continues) vous disent la probabilité que la différence soit réelle. En pratique : une p-value < 0,05, c'est bon. Le clustering : vous demandez à l'algo de regrouper les répondants en groupes naturels. Peut-être vous découvrez trois profils : les « pragmatiques », les « innovateurs » et les « hésitants ». Chacun a un comportement d'achat différent. Enfin la visualisation : une heatmap où les zones rouges sont les plus importantes pour les décisions, c'est plus parlant que 200 chiffres.
C'est là que le métier devient magique. Une donnée brute c'est « 67 % trouvent cher ». Mais après, vous creusez. Vous regardez qui ? Les gens avec du revenu ? Les jeunes étudiants ? Vous croisez avec d'autres questions : est-ce que ceux qui trouvent cher l'achètent quand même ? Est-ce une barrière réelle ou perçue ? Vous analysez les entretiens quali : qu'est-ce que les gens disent vraiment du prix ? Et là émerge l'insight : « ce n'est pas le prix absolu qui freine, c'est la perception de valeur. Les gens achètent du Hermès à 800 euros sans sourciller, mais ce produit à 80 euros leur semble cher par rapport à ce qu'ils reçoivent ». La recommandation : travailler la communication pour montrer la valeur long terme, la durabilité, l'impact. C'est un saut cognitif. Des données vous extraire UNE vérité humaine. Ensuite vous testez : le client applique votre recommandation, vous mesurez l'impact six mois plus tard. Si ça marche, c'est l'insight qui était juste. Si ça échoue, c'est que vous aviez mal lu les données.
Essentiellement, retenez ceci. L'analyse c'est systématique : tris croisés, tests statistiques, visualisation. L'extraction d'insights c'est créatif : vous lire entre les lignes, vous combinez plusieurs données, vous posez des questions qui font émerger la vérité. Les meilleurs chargés d'études excellence dans ces deux. Enfin, mesurez votre impact : si vos insights débouchent sur des actions et améliorent la performance client, c'est que vous faites bien votre job.
Trois outils dominent le marché. Qualtrics est la Rolls Royce : elle gère la quanti, la quali, les panélistes, l'analyse sur graphiques en temps réel. Si vous êtes en cabinet, vous serez très probablement sur Qualtrics. Son inconvénient : le prix et la courbe d'apprentissage. SurveyMonkey est plus accessible : interface simple, coûte moins cher, parfait pour des études simples et des PME. Sphinx est LA référence française en analyse : elle excelle dans les tris croisés et les analyses bivariées. Vous avez aussi Google Forms (totalement gratuit, limite mais efficace pour des petits projets), Typeform (design époustouflant mais moins capable analytiquement), et MAXQDA si vous ciblez la quali seul. En pratique : selon votre contexte (cabinet, interne PME, interne grand groupe), vous ne choisirez pas la même. Mais à minima vous devez avoir des notions sur Qualtrics et SurveyMonkey, les deux les plus répandus.
Sur les coûts et certifications. Qualtrics facture à l'abonnement annuel, compter 5 à 10 000 euros pour une PME (plus si usage intensif). Elle propose une certification gratuite « QDA » (Qualtrics Data Analyst) qui vaut quelque chose sur un CV. SurveyMonkey c'est bien moins cher : de 300 euros/an (accès basique) à 1 200 euros/an (accès complet). Sphinx, leader français, facture entre 3 000 et 8 000 euros/an selon les modules. Et elle propose des certifications officielles. Ensuite, sans lier à une plateforme spécifique, la certification ESOMAR est l'or standard pour tous les chargés d'études : elle valide que vous connaissez les normes éthiques et méthodologiques du secteur. Elle est exigée par beaucoup de cabinet. À commencer à chercher de suite si vous visez une carrière solide dans ce métier.
Trajectoire. Année 1 (stage/alternance) : vous apprenez les réflexes (questionnaire, terrain, nettoyage, analyses). Salaire : 16-18 k€. An 2-3 (junior) : étude presque seul, présentation client. Salaire : 22-25 k€. An 4-6 (confirmé) : managérial, nouvelles méthos, gros clients. Salaire : 32-40 k€. An 7+ (senior) : directeur d'études en cabinet ou en interne. Salaire : 45-60+ k€. Voies latérales : data science pur, consulting, chef de projet marketing. Les débouchés sont divers.
Essentiellement. Les outils changent vite, mais les trois cités vont dominer encore longtemps. L'important c'est de maîtriser la logique, pas l'interface. Puis les certifications, d'abord ESOMAR qui est le passeport du secteur. Enfin la trajectoire : c'est un métier où on peut avancer rapidement si on est bon. De junior à confirmé en 3 ans, de confirmé à senior en 3 autres, c'est faisable. Les salaires ne sont pas exorbitants comme en tech, mais ils progressent régulièrement et vous avez une crédibilité professionnelle.
Pour appronfondir vos connaissances, je vous recommande d'abord les manuels de recherche : Cooper & Schindler et Malhotra sont les bibles du domaine, mis à jour régulièrement. Ensuite, suivez la presse métier : Stratégies et LSA publient régulièrement des articles sur les tendances d'études et de consommation. Enfin, les ressources officielles : Syntec Études pour la vision française, ESOMAR pour l'international, INSEE pour les méthodologies statistiques. C'est en combinant lecture, pratique et veille que vous resterez à jour.
Ce lexique regroupe les termes spécialisés que vous utiliserez quotidiennement. Un brief client, c'est votre point de départ. Une cible bien définie, c'est la moitié du succès. Le pré-test c'est votre filet de sécurité avant le lancement. Les quotas garantissent la représentativité. Les tris croisés et la significativité statistique vous donnent de la rigueur analytique. L'insight est votre ligne d'arrivée : pas de chiffres, une vérité actionnable. Utilisez ce lexique quand vous parlez avec des clients ou des collègues.
Du brief à la proposition d'étude ; Concevoir le questionnaire ; Terrain, échantillonnage et analyse.
La rémunération d'un chargé(e) d'études marketing et consumer insights en alternance est encadrée par la loi : elle correspond à un pourcentage du SMIC selon l'âge et l'année de contrat (de 27 % à 100 % du SMIC en apprentissage, 55 % à 100 % en contrat de professionnalisation), auquel s'ajoutent les aides. Montant indicatif : de ~490 € à ~1 800 € brut/mois.
Le métier de chargé(e) d'études marketing et consumer insights se prépare en alternance (niveau B3), visant le titre RNCP RNCP34734. C'est une voie idéale pour se former tout en étant rémunéré et en acquérant une expérience concrète en entreprise à Lyon.
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Léa