La satisfaction client est au cœur de la fidélisation de votre clientèle et forme l’un des piliers principaux des meilleurs programmes d’expérience client (CX). Si tout le monde sait qu’il est important de suivre la satisfaction de ses clients, on ne sait pas toujours comment bien le faire. Comment la définir, la mesurer et la transformer en action? Dans cet article, vous apprendrez comment établir les bases de la mesure de satisfaction client. Vous verrez également diverses analyses permettant de dégager des insights pour élaborer des stratégies centrées sur vos clients.
Habituellement, la satisfaction client est mesurée via des données de sondages et d’enquêtes, soit de façon binaire, soit sur des échelles Likert ou des échelles visuelles. L’échelle à utiliser dépend du contexte de recherche et surtout des analyses à réaliser. Les analyses décrites dans cet article requièrent majoritairement une mesure sur une échelle Likert. On cherchera aussi à ancrer l’évaluation dans un horizon de temps (ex : votre dernière visite) ou dans une composante particulière (ex : service, produits, etc.), selon les besoins d’affaires.
Globalement, êtes-vous satisfait de votre dernière visite?
À quel point êtes-vous satisfait de votre dernière visite?
On peut aussi utiliser d’autres types de mesure comme le Taux net de recommandation (TNR, ou NPS en anglais), selon le contexte particulier de votre entreprise ou de votre marché. Chose certaine, peu importe la façon dont vous mesurez la satisfaction client, nos experts sauront vous conseiller sur les analyses les plus appropriées pour répondre à votre besoin.
En soit, la mesure de la satisfaction permet de situer l’attitude de vos clients vis-à-vis votre offre de produits et service. Pour pousser l’analyse plus loin, on peut l’arrimer à des données d’évaluation directement liées à votre offre pour en déceler les leviers perceptuels de la satisfaction client.
Par exemple, pour une entreprise œuvrant dans le commerce au détail, la satisfaction client peut passer par la sélection de produits, le prix, la qualité, le service client ou même la propreté des lieux. Si nous avons utilisé une échelle de 10 points pour mesurer différents énoncés en lien avec ces attributs, nous pouvons calculer une moyenne sur 10 pour chacun où plus le chiffre est élevé, plus la mesure indique une opinion favorable.
Ceci introduit donc le concept de performance.
L’analyse de ces moyennes permet d’évaluer la performance de la compagnie vis-à-vis les attributs mesurés. Par exemple, on voit ci-dessous que relativement aux autres attributs, la sélection de produits et le prix sont jugés moins favorablement que la propreté » et le service client.
| Dimension | Moyenne sur 10 |
| Satisfaction générale | 7.5 |
| Service client | 8.5 |
| Propreté | 8.5 |
| Qualité produits | 8 |
| Prix | 7 |
| Sélection de produits | 6.5 |
En soit, ces données mettent déjà en lumière des pistes potentielles d’amélioration. Cependant, afin d’attribuer les ressources de la compagnie stratégiquement, on pourrait questionner s’il est plus approprié de prioriser la sélection ou le prix afin de générer le plus grand impact sur la satisfaction; on introduit donc le concept d’importance.
En mesurant l’importance d’un attribut sur la satisfaction générale, on peut associer une priorité aux dimensions de notre expérience client. Par exemple, si on découvre que le service client est l’élément qui influence le plus la satisfaction, il serait de mise d’y apporter une attention particulière en tant qu’organisation.
L’importance d’un attribut sur la satisfaction peut être quantifiée de façon déclarative ou par inférence. De façon déclarative, nous pouvons simplement sonder les clients quant à l’importance qu’ils accordent aux différents attributs (ex : À quel point chacun des éléments suivants est-il important pour vous?). Cette méthode peut toutefois mener à un biais. Un répondant aura de la difficulté à projeter ses préférences au moment de répondre au questionnaire comparativement à comment il agirait dans la réalité, potentiellement sous différentes conditions.
Grâce à l’inférence, nous pouvons comparer les évaluations des clients aux différentes dimensions à leur niveau de satisfaction générale pour déceler l’importance accordée à chacune sans devoir poser directement la question. Par exemple, on pourrait remarquer que plus les clients trouvent que le magasin est propre, plus ils tendent à être généralement satisfaits, suggérant donc que la propreté est un levier de satisfaction. Différentes méthodes existent pour quantifier l’importance, comme l’analyse d’importance relative (Shapley/Johnson) ou l’analyse des attentes (tétraclasse).
L’analyse d’importance relative sert à inférer l’importance de chaque attribut grâce à une série de régressions. La performance et l’importance de chaque attribut peuvent ensuite être croisées sur un plan cartésien pour créer quatre quadrants, aussi nommée « matrice performance/importance ». Les points de croisement pour les axes sont déterminés selon la moyenne ou la médiane de tous les attributs.
Exemple d’application de l’analyse d’importance relative et d’une matrice performance/importance.
Dans l’exemple ci-haut, on remarque que la dimension la mieux évaluée est la courtoisie des caissiers (point le plus haut sur l’axe vertical). Cependant, cet élément est relativement moins important comme il se trouve du côté gauche du plan. En contrepartie, la disponibilité des employés est un élément sous-performant, mais qui a l’impact le plus élevé sur la satisfaction client.
Si vous avez envie d’en savoir plus à propos de l’analyse d’importance relative (Shapley/Johnson), contactez-nous.
Alors que l’analyse d’importance relative considère la satisfaction comme un spectre allant de l’insatisfaction à la satisfaction, l’analyse tétraclasse s’appuie sur l’idée qu’un même élément peut contribuer de façon différente à la satisfaction et à l’insatisfaction selon si l’évaluation du client est positive ou négative. Par exemple, le fait de trouver qu’un magasin est propre pourrait avoir un impact négligeable sur la satisfaction d’un client, mais un grand impact sur l’insatisfaction si le magasin est perçu comme malpropre. On dirait donc que la propreté est une attente de base du client. L’analyse tétraclasse vous permet d’identifier les éléments incontournables de votre expérience client.
Exemple d’application de la méthode tétraclasse et matrice.
Dans ce cas, l’analyse démontre que la propreté du magasin est une attente de base, soit que son absence mène à l’insatisfaction, mais ne semble pas générer de la satisfaction outre mesure. À l’inverse, la courtoisie des caissiers n’est pas un élément d’insatisfaction, mais aide à améliorer la satisfaction lorsque présent; on parle donc ici d’un élément « plus » ou à valeur ajouté.
Si vous avez envie d’en savoir plus à propos de l’analyse des attentes (tétraclasse), contactez-nous.
Jusqu’ici, cet article s’est concentré sur les leviers perceptuels de la satisfaction client. Une organisation souhaitant déployer un programme CX basé sur davantage que des données d’enquête pourrait aussi vouloir découvrir comment ses propres opérations et dynamiques transactionnelles impactent l’expérience client. On parle donc ici de levier opérationnel ou interne de satisfaction.
En appliquant les techniques d’identification des leviers discutées précédemment à des données internes, nous pouvons identifier des priorités sur lesquelles les organisations peuvent directement agir. Par exemple, une institution bancaire pourrait découvrir que plus le nombre d’appels au service client est élevé, plus un client tend à être insatisfait. Une analyse des leviers internes permet donc de connaître les dimensions internes névralgiques de l’expérience client et surtout de pouvoir quantifier leur importance pour orienter les efforts opérationnels, tant d’un point de vue de capital technologique qu’humain, vers un même objectif. Nos experts peuvent vous aider à identifier les leviers opérationnels ou internes de satisfaction client pour votre organisation.
Les organisations souhaitant développer leur expertise analytique gagnent à mener des analyses d’identification de leviers perceptuels et internes. Cependant, il peut parfois être difficile de trouver comment traduire un levier en action concrète servant à bonifier un programme CX. Par exemple, si l’on découvre que le délai en jours entre l’envoi et la réception d’une commande constitue le levier opérationnel le plus important de la satisfaction client envers un site d’achat en ligne, on souhaiterait naturellement connaître le délai optimal à respecter pour maximiser la satisfaction. Ceci peut être réalisé en mettant sur pied le profil type d’un client satisfait et d’un client insatisfait.
En construisant le profil type d’un client insatisfait, nous pourrions découvrir que la propension à être mécontent est plus prononcée à partir de 25 jours de délai. Similairement, le profil type d’un client satisfait pourrait montrer une plus forte propension à être heureux du service reçu lorsque le délai est inférieur à 7 jours. Ces informations peuvent donc servir comme objectifs à suivre dans le cadre du programme CX de la compagnie.
Le profil type peut aussi intégrer d’autres données pour une vue plus complète, comme des données sociodémographiques ou transactionnelles.
Exemple de profils types réalisés grâce à un arbre décisionnel.
Bien que nos analyses servent individuellement à identifier les priorités en satisfaction client, leur utilisation conjointe permet de cibler différentes dimensions pour obtenir un portrait complet et exhaustif.
En plus de ces analyses, notre expertise en préparation, nettoyage, et redressement de données, en analyses descriptives et inférentielles et en développement de modèles d’apprentissage automatique vous permettront de tirer pleinement avantage de vos données. Contactez-nous dès aujourd’hui.
