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Etude de marché et coaching d'entrepreneurs

4 conseils pour éviter de rater vos enquêtes de satisfaction client

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Dans notre dernier article, nous avons évoqué la loi de Goodhart et son application à la mesure de la satisfaction client. En bref, si les scores de satisfaction deviennent les objectifs d’une entreprise, la probabilité est élevée que les résultats deviennent biaisés.
Un très bon article explique l’origine de ce biais (que les sociologues appellent réflexivité) et mentionne même d’autres «lois» qui conduisent aux mêmes effets :

  • La loi de Goodhart est très succincte: « Quand une mesure devient une cible, elle cesse d’être une bonne mesure ».
  • La loi de Campbell est la plus complète : «Plus un indicateur social quantitatif est utilisé pour la prise de décision sociale, plus il sera sujet aux pressions de corruption et plus il sera susceptibles les les processus sociaux auxquels qu’il est censé évaluer.
  • L’effet Cobra renvoie à la manière dont les mesures prises pour améliorer une situation peuvent conduire directement à son affaiblissement.

La loi de Campbell explique particulièrement bien pourquoi la mesure de la satisfaction chez les concessionnaires Audi ne fonctionne pas. Les salariés sont incités à atteindre des scores de satisfaction élevés, ce qui entraîne des comportements déviants chez certains d’entre eux et l’exercice d’une pression sur les clients.
Ceci étant dit, la question sous-jacente est de savoir comment une mesure de satisfaction peut être développée sans risquer de devenir biaisée à un moment. Et lorsque vous lisez le cas de Belfius, vous comprenez que c’est un véritable défi. Voici nos 4 recommandations.

1) Modélisez la satisfaction client

Une enquête de satisfaction n’est pas quelque chose que vous pouvez rédiger sur le coin d’une table. Elle doit être préparée, testée et -idéalement- conduire à un modèle expliquant comment la satisfaction est générée. Sur le plan technique, il s’agit souvent d’une approche dite « SEM » (modélisation d’équations structurelles) qui permet de mettre en avant les dimensions influençant la satisfaction du client. Regardez par exemple dans cet article scientifique sur quel modèle l’ACSI (American Customer Satisfaction Index) se base (voir page 8) pour expliquer la satisfaction.

2) Ne donnez d’incitatifs que pour ce que vos employés peuvent vraiment influencer

Sur la base du modèle défini ci-dessus, il devient possible d’identifier les composantes (qualité du produit, qualité du service, temps de réponse au téléphone, …) qui contribuent le plus à augmenter la satisfaction. Vous êtes alors en mesure de former vos employés pour que leurs pratiques s’améliorent et avec elles la satisfaction globale des clients. Inutile donc de les mesurer à l’aune de la satisfaction globale puisqu’ils n’ont pas toutes les clés pour la faire augmenter. Accepteriez-vous que votre salaire dépende d’actions en dehors de votre contrôle ?

3) Ne laissez jamais les employés administrer les enquêtes de satisfaction eux-mêmes (surtout si leur salaire en dépend)

Pour éviter la réalisation de la loi de Campbell, ne laissez pas vos employés administrer eux-mêmes les enquêtes de satisfaction. Sinon le risque existe qu’ils exercent une pression sur vos clients pour obtenir de meilleurs scores; et vos résultats seront donc inexploitables. Le risque est particulièrement élevé si le salaire de vos employés dépend en partie d’un score de satisfaction.

4) Laissez la satisfaction client être mesurée par un tiers

La meilleure chose à faire est donc de laisser un tiers développer et administrer vos enquêtes de satisfaction. Gardez toutefois à l’esprit qu’une bonne enquête doit être développée sur des bases solides afin de vraiment capitaliser sur les résultats. Nous voyons trop souvent arriver avec des idées pré-conçues, des questions déjà formulées, mais sans aucune information sur la manière dont la satisfaction se forme chez les clients de leur entreprise. Cela n’a bien entendu aucun sens. L’art de la mesure de la satisfaction se trouve vraiment dans la définition du modèle et des questions pour évaluer ce modèle.

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Author: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas est Docteur en Marketing et dirige l'agence d'études de marché IntoTheMinds. Ses domaines de prédilection sont le BigData l'e-commerce, le commerce de proximité, l'HoReCa et la logistique. Il est également chercheur en marketing à l'Université Libre de Bruxelles et sert de coach et formateur à plusieurs organisations et institutions publiques. Il peut être contacté par email, Linkedin ou par téléphone (+32 486 42 79 42)

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