Dans le domaine de l’expérience et de la connaissance client, les scores sont omniprésents.
Vous trouverez ici une brève description des trois modèles de notation couramment utilisés, souvent mal compris, avec leurs principaux avantages et inconvénients, afin de vous aider à évaluer ce que le choix du modèle de notation signifie pour la connaissance des clients basée sur les scores.
La notation des réponses non numériques
Avant de décrire les modèles de scoring les plus courants, il convient de souligner que les réponses non numériques peuvent tout de même être analysées mathématiquement.
Que vous demandiez à quelqu’un de donner son avis sur une échelle de 1 à 5, ou sur une échelle de « forte désapprobation » à « forte approbation », ou de choisir entre une « mimique » triste ou une « mimique » heureuse, le but est généralement de quantifier la réponse – par exemple, en donnant à la « mimique » triste un score de 1, et à la « mimique » heureuse un score de 5.
Si vous le souhaitez, vous pouvez même réduire les données purement qualitatives (par exemple, les réponses aux questions ouvertes) à un ensemble de nombres en analysant des phénomènes comme la fréquence de mots clés ou la fréquence des mots qui suivent des phrases clés «J’aime … », « Je veux … » ou « Je déteste … ».
Score net
Le score net, également appelé score par différence, consiste à soustraire une mesure d’une autre pour obtenir un nombre unique, facile à obtenir, facile à retenir.
L’exemple le plus connu est probablement le Net Promoter Score™. Cet indicateur propose de répondre à la questions : Recommanderiez-vous ce produit ou ce service ?
Pour cette question il est proposé de mettre une note sur une échelle de 0 à 10. Les clients répondant qui mettent une note de 0 à 6 sont considérés comme des détracteurs, ceux qui mettent une note 9 ou 10 sont des promoteurs. Le NPS est obtenu en déduisant le pourcentage de détracteurs du pourcentage de promoteurs. Les autres répondants (notes 7 ou 8 ) sont appelés passifs. Si le NPS est supérieure à zéro, vous avez plus de clients satisfaits que de clients non satisfaits. Si le NPS est en dessous de zéro, vous avez des choses à améliorer car de nombreux clients ne sont pas satisfaits de vos produits ou services. (Voir notre page « NPS et analyse des commentaires non-structurés).
Il vous faut garder en tête qu’avec une donnée comme le NPS, des informations utiles ne sont pas prise en compte par le résultat. Si vous obtenez un score net de 15, vous en êtes peut-être arrivé là en ayant 20% de positif et 5% de négatif. Ou peut-être était-ce 50% de positif et 35% de négatif. Ou encore 15% de positif et 0% de négatif. N’est-il pas cependant important pour vous de savoir si vous avez 0% ou 35% de clients mécontents ? Bien sûr que si, mais le score net ne vous le dit pas.
Score ratio
Un score ratio correspond au « partage d’un gâteau » ou encore à un « jeu à somme nulle » en matière de mesures. Il vous permet de trouver une échelle entre deux ou plusieurs mesures où l’augmentation de l’une de ces mesures va diminuer l’autre. Ainsi, si vous collectez 120 réponses positives et 60 réponses négatives dans un sondage d’opinion, le rapport du positif au négatif est de 2 à 1.
Les taux, tels que le taux de conversion ou le taux de retour des produits, sont des ratios exprimés en fraction ou en pourcentage. Un taux de conversion de 1 sur 10 est un rapport de 1 à 9 de la conversion à la non-conversion; un taux de retour de 1% est un rapport de 1 à 99 des produits retournés par rapport aux non retournés.
Ratios et des taux sont des mesures pratiques. Ils sont faciles à saisir, par exemple » 9 clients sur 10 prévoient d’acheter à nouveau chez nous ». L’inconvénient est que le ratio peut varier largement d’un jour à l’autre et, dans ce cas, le score seul ne suffit pas à montrer quelle partie du rapport a changé.
Par exemple, si les résultats d’une l’enquête vous indiquent qu’aujourd’hui le taux de clients qui envisagent d’acheter à nouveau chez vous a chuté de moitié, est-ce parce qu’aujourd’hui vos clients ont été principalement des touristes qui ne reviendront pas dans la région ou est-ce parce que quelque chose s’est produit aujourd’hui qui fait que vos clients réguliers seront moins enclins à revenir ?
Les ratios sont utiles pour identifier les domaines qui méritent d’être analysés plus en détails, mais ils ne donnent pas directement une bonne compréhension de la situation – vous aurez besoin d’étudier explorer les données plus finement pour mieux comprendre.
Score de classement
Vous avez sans doute déjà entendu dire que la plupart de vos revenus provient d’une petite fraction de votre clientèle. Qui sont les 1% de vos clients les plus fidèles ? Qui sont vos 100 plus gros clients en valeur ?
En utilisant des centiles, un top 100 ou tout autre type de classement, vous identifiez instantanément les extrêmes et les valeurs médianes d’un spectre. En choisissant une seule mesure et en alignant tout le monde le long de cet axe, vous situez immédiatement les gros clients, les petits ainsi que les clients médians.
Le problème avec ces approches, fondées sur le classement, est qu’elles créent des frontières arbitraires entre, par exemple, votre 100e client et votre 101e client en valeur. La différence de valeur peut être infime, et si vous traitez le 101eclient différemment vous pouvez passer à côté d’une opportunité. Analysez donc bien quelles données vous classez et pourquoi.
Attention! L’évaluation reste subjective
Quel que soit le modèle de scoring utilisé, gardez à l’esprit que lorsque vous interrogez des êtres humains les réponses que vous obtenez sont subjectives dès le départ. Et l’interprétation des résultats est tout aussi subjective.
Vous pourriez penser qu’un score de cinq sur dix est neutre. Les participants à votre enquête de satisfaction ne le pensent peut-être pas. Vous pourriez croire qu’un taux de conversion de 70% est excellent, mais votre conseil d’administration voudra savoir ce qu’il en est des 30% restants. Malgré l’application et le temps que vous passez sur les données, il y a toujours des gens derrière les chiffres – bien réels, avec des biais intrinsèques, parfois avec des comportements irrationnels.
