Analyser les données qui sont issues des enquêtes de satisfaction client est un excellent moyen d’obtenir des insights cohérents et riches en informations, mais encore faut-il s’appuyer sur les bonnes méthodes pour réussir à les extraire. Entre les techniques les plus courantes et incontournables, et celles plus avancées qui permettent de réaliser des analyses encore plus poussées, nous vous détaillons nos solutions les plus efficaces pour dégager des insights significatifs de vos enquêtes en ligne.

1. Pourquoi mettre en place des enquêtes de satisfaction client ?

Les enquêtes de satisfaction client constituent un outil extrêmement puissant pour les entreprises. Celles-ci leur permettent d’obtenir de précieuses données issues des feedbacks des clients, qui peuvent ensuite être analysées dans l’optique de dégager des insights sur lesquels il est possible de s’appuyer pour optimiser les performances et renforcer la satisfaction des clients.

Les analyses qui sont menées à partir des réponses aux enquêtes de satisfaction client sont particulièrement importantes, car elles permettent :

  • Une compréhension approfondie des attentes et des besoins des clients, qui est l’une des clés pour mieux cibler les améliorations à apporter aux produits et aux services, et ainsi être en phase avec les attentes des consommateurs et du marché.
  • Une identification des points forts et des axes d’amélioration, les enquêtes de satisfaction révélant non seulement ce que les clients apprécient, mais aussi les domaines dans lesquels des progrès peuvent être réalisés. Les entreprises se donnent ainsi les moyens de capitaliser sur leurs points forts pour asseoir leur position sur leur marché, et de mettre en place des actions correctives pour améliorer l’expérience client en décelant leurs faiblesses.
  • Une prise de décisions éclairées, les données concrètes et factuelles issues des enquêtes de satisfaction client constituant un socle des plus efficaces pour élaborer des stratégies pérennes, qui sont mieux alignées sur les attentes des clients. Cette méthode contribue également à la minimisation des risques liés à des décisions qui se baseraient sur des intuitions ou des ressentis.
  • Un renforcement de la fidélité et de la satisfaction des clients en décernant les facteurs qui les influencent à court comme à long terme. Par ce biais, les entreprises sont en mesure d’ajuster les offres de produits et de services pour répondre d’autant plus précisément aux besoins et aux exigences de leurs clients.
  • Une optimisation des ressources et des investissements, les données recueillies à partir des enquêtes en ligne donnant des pistes fiables pour se concentrer sur les domaines qui ont le plus d’impact sur la satisfaction client. Les budgets peuvent ainsi être utilisés de manière plus efficace et les investissements être effectués de façon plus rationnelle, ce qui ouvre la voie à une maximisation du retour sur investissement.
  • Une anticipation des tendances et des comportements futurs, la comparaison entre les données des enquêtes de satisfaction précédentes et de la dernière en date soutenant l’identification des tendances et des évolutions des comportements des clients afin de mieux les anticiper. Cette capacité d’anticipation aide les entreprises à adapter leur stratégie selon les fluctuations du marché, et à être plus réactives face aux changements auxquels elles se confrontent.

2. Les méthodes d'analyse des données d'enquête de satisfaction client

A. Préparation des données

La bonne préparation des données est une étape indispensable dans le processus d’analyse d’une enquête en ligne. Avant de pouvoir extraire des insights à partir des données collectées, il est en effet primordial de s’assurer que ces dernières sont exploitables et correctement organisées afin de garantir la qualité et la précision des analyses qui seront menées.

-Nettoyage des données

Le nettoyage des données implique l’élimination des erreurs et des incohérences qui peuvent fausser les résultats de l’analyse. Il inclut :

  • La suppression des données incomplètes ou aberrantes, c’est-à-dire les réponses incomplètes ou qui contiennent des erreurs ;
  • La correction des erreurs de saisie, qu’il s’agisse de fautes de frappe ou d’erreurs de formatage ;
  • Le traitement des valeurs manquantes, en remplaçant les données manquantes par des valeurs statistiquement plausibles, ou en les excluant directement de l’analyse.

-Codage des données

Le codage des données désigne le processus de transformation des réponses qualitatives en un format quantitatif plus simple à analyser, et s’effectue par :

  • Le codage des réponses ouvertes, autrement dit la transformation des réponses textuelles en données numériques via des catégories prédéfinies ou des techniques de traitement du langage naturel pour faciliter l’analyse quantitative ;
  • L’étiquetage des catégories, ou l’assignation de codes numériques aux différentes réponses pour des questions fermées, des échelles de notation ou des questions à choix multiples, afin de simplifier l’analyse statistique.

-Normalisation des données

La normalisation des données implique d’uniformiser les échelles de réponse en les mettant à un niveau comparable, ce qui est particulièrement important lorsque les questions utilisent différentes échelles de mesure. Par exemple, ajuster toutes les échelles de notation sur une base commune, qui peut être définie de 0 à 10, facilite la comparaison directe des réponses lorsque les questions sont formulées de plusieurs manières, ou entre les différentes enquêtes qui ont été réalisées au fil du temps.

-Segmentation des données

La segmentation des données permet une analyse plus ciblée en regroupant les répondants selon des critères spécifiques tels que leur âge, leur sexe, leur localisation géographique ou encore leur comportement d’achat. Elle est utile pour :

  • Réaliser des analyses ciblées, ceci en examinant les données par segments dans le but d’identifier des habitudes de consommation ou des tendances spécifiques qui pourraient s’avérer moins évidentes en réalisant une analyse globale ;
  • Personnaliser les stratégies, qu’il soit question de développer des stratégies marketing individualisées ou de prendre des initiatives personnalisées dans le cadre du service client selon les besoins et les préférences des différents segments de la clientèle.

B. Analyse descriptive

L’analyse descriptive a pour but de résumer et de comprendre les principales informations qu’il est possible de dégager à partir des données collectées, en se basant notamment sur la question « Que s’est-il passé ? ». Elle offre une vue d’ensemble des réponses apportées aux enquêtes de satisfaction client, et aide ainsi à identifier les tendances générales, les distributions et les anomalies potentielles.

-Statistiques de base

Les statistiques descriptives de base fournissent un résumé quantitatif des données collectées, et comprennent :

  • La moyenne arithmétique des réponses, qui confère une idée de la tendance centrale qui émane des données ;
  • La valeur médiane, qui sépare la moitié supérieure de la moitié inférieure des réponses pour permettre une mesure de la tendance centrale moins impactée par les valeurs extrêmes ;
  • Le mode, qui représente la valeur la plus fréquemment observée dans les réponses des participants à l’enquête en ligne ;
  • L’écart-type, qui mesure la dispersion des réponses autour de la moyenne, donnant une indication supplémentaire pour savoir si celles-ci sont davantage concentrées ou dispersées.

-Visualisation des données

La visualisation des données joue un rôle crucial pour interpréter et communiquer les résultats de façon claire et compréhensible. On retrouve parmi les principaux outils de visualisation :

  • Les histogrammes, utilisés pour mettre en évidence la distribution des réponses, et identifier rapidement les tendances et les récurrences ;
  • Les diagrammes circulaires, mis à profit pour représenter les proportions relatives à chaque groupe, notamment pour les questions à choix multiples ;
  • Les graphiques ou diagrammes en barres, particulièrement efficaces pour comparer les réponses entre différents groupes et catégories, ou sur plusieurs périodes ;
  • Les nuages de mots, très utiles pour visualiser les réponses textuelles aux questions ouvertes en mettant en avant les mots les plus fréquemment utilisés.

-Tableaux croisés

Les tableaux croisés, aussi appelés tableaux de contingence, permettent d’examiner la relation entre deux ou plusieurs variables pour :

  • Comparer les réponses entre les segments de clients, par exemple les niveaux de satisfaction entre différents groupes démographiques ;
  • Détecter les tendances majoritaires comme minoritaires, ou identifier les corrélations qui peuvent être établies entre les réponses aux différentes questions.

-Distribution des réponses

Analyser la distribution des réponses permet de comprendre la variabilité et la dispersion des données. Ce procédé inclut :

  • La distribution des fréquences, c’est-à-dire le comptage du nombre de réponses pour chaque catégorie ou valeur ;
  • L’usage de quartiles et de percentiles, pour savoir où se positionnent les réponses dans la distribution, et comprendre comment se répartissent les données.

-Analyse des tendances

L’analyse des tendances vise à identifier les potentiels changements et évolutions dans les réponses sur plusieurs périodes, ou selon les versions de l’enquête. Elle est d’une grande aide pour :

  • Suivre l’évolution des niveaux de satisfaction dans le temps, afin de constater s’ils augmentent, s’ils diminuent ou s’ils restent stables ;
  • Détecter des anomalies ou des changements significatifs, que ce soit en identifiant des variations inhabituelles ou des points de bascule dans les données.

C. Analyse comparative

L’analyse comparative est une méthode bénéfique pour approfondir la compréhension des données d’une enquête en ligne. Elle participe à la mise en lumière des différences et des similitudes entre des groupes de répondants, des segments de marché ou des périodes. Les comparaisons effectuées aident les entreprises à identifier des insights qui ne seraient pas visibles dans le cadre d’une analyse globale.

-Comparaison entre différents segments de clients

L’analyse comparative est tout d’abord mise à profit pour comparer les réponses entre segments de la clientèle, quelles que soient les caractéristiques démographiques ou psychographiques ciblées. L’objectif de cette comparaison est :

  • D’identifier les disparités dans les niveaux de satisfaction, ceci en comprenant comment chaque segment perçoit les produits et les services, et en identifier ceux qui sont les plus et les moins satisfaits ;
  • D’adapter les stratégies en fonction des insights obtenus, notamment en personnalisant les stratégies marketing et commerciales pour répondre aux besoins et aux attentes spécifiques de chaque segment.

-Comparaison dans le temps

L’analyse comparative temporelle se concentre sur les réponses apportées par les participants aux enquêtes de satisfaction sur différentes périodes dans l’optique de :

  • Suivre l’évolution de la perception des clients, en observant comment les niveaux de satisfaction fluctuent au fil du temps afin d’évaluer l’impact des initiatives et des changements apportés aux produits ou aux services ;
  • Détecter des tendances émergentes, c’est-à-dire identifier des tendances nouvelles ou récurrentes qui peuvent avoir une influence sur les futures stratégies à déployer.

-Comparaison entre différents produits ou services

Pour les entreprises qui proposent plusieurs produits ou services qui peuvent être comparés, l’analyse comparative permet :

  • D’évaluer la performance relative en comparant les niveaux de satisfaction client selon les produits ou services, ce qui offre la possibilité d’identifier ceux qui performent le mieux et ceux qui nécessitent des améliorations ;
  • D’optimiser le portefeuille de produits et de services en prenant des décisions raisonnées quant à leur maintien, à leur amélioration ou à leur retrait du marché en fonction des résultats qu’ils permettent d’obtenir.

-Utilisation des statistiques comparatives

L’analyse comparative s’appuie la plupart du temps sur des tests statistiques afin de déterminer su les différences observées entre les groupes ou les périodes sont significatives. Parmi les outils statistiques couramment utilisés figurent :

  • Le Test T de Student, qui sert à comparer les moyennes entre deux groupes distincts ;
  • L’analyse de la variance (ANOVA), qui permet de comparer les moyennes de trois groupes ou plus ;
  • Le Test du khi-deux ou chi-carré (χ²), dont le principe est de tester l’indépendance entre des variables catégorielles. 

-Visualisation des comparaisons réalisées

Pour faciliter l’interprétation des résultats de l’analyse comparative, la visualisation des données est essentielle, et passe par l’emploi d’outils tels que les :

  • Graphiques en barres empilées, qui sont utilisés pour comparer la répartition des réponses entre différents segments ou périodes ;
  • Graphiques en lignes, idéaux pour suivre l’évolution du niveau de satisfaction au fil du temps ;
  • Les tableaux de comparaison, qui présentent de manière structurée les principales différences et similitudes entre les groupes et les périodes.

3. Quelles sont les techniques avancées d'analyse des données d'enquête de satisfaction client ?

A. Analyse de texte

L’analyse de texte est une technique avancée qui s’avère essentielle pour exploiter pleinement les réponses qualitatives des enquêtes de satisfaction client. Contrairement aux réponses fermées qui peuvent être facilement quantifiées, les réponses ouvertes nécessitent des méthodes spécifiques pour en extraire des insights. L’analyse de texte permet de transformer les données textuelles en informations exploitables, qui révèlent les sentiments des clients, des thèmes récurrents et des tendances émergentes.

Cette méthode offre aux entreprises la possibilité de repérer rapidement les points de friction et les aspects de l’expérience client qui sont appréciés, ce qui facilite la mise en place de mesures correctives et le fait de capitaliser sur les points forts. L’analyse de texte permet également d’adapter les réponses et les actions de suivi en fonction des sentiments et des thèmes identifiés pour améliorer la relation client, mais aussi d’observer l’évolution de la perception des clients et de leurs attentes sur différentes périodes.

-Traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel est une branche de l’intelligence artificielle qui aide à comprendre et à interpréter le langage humain. Dans le cadre des enquêtes de satisfaction client, le NLP peut être utilisé pour :

  • Une analyse de sentiments, dont le principe est d’identifier et de quantifier les sentiments exprimés dans les réponses textuelles, et donc de mesurer l’humeur générale des clients par rapport aux questions qui leur sont posées ;
  • Une extraction de thèmes, qui permet de repérer les thématiques et les sujets récurrents dans les réponses, ceci pour comprendre les préoccupations et les priorités des clients ;
  • Une analyse sémantique, qui consiste en l’identification des mots-clés et des phrases les plus fréquemment utilisés pour repérer les points d’intérêt communs ou les problèmes récurrents.

-Classification et codage

Dans l’optique de rendre les données textuelles plus facilement manipulables, ces dernières peuvent être classifiées et codées, ce qui implique :

  • Un codage manuel ou automatique, les réponses pouvant être classées manuellement par des experts, ou automatiquement à l’aide de logiciels spécialisés, chaque réponse étant alors assignée à une ou plusieurs catégories prédéfinies ;
  • Une clusterisation, c’est-à-dire un regroupement des réponses similaires pour identifier des tendances ou des récurrences dans les feedbacks de certains groupes de clients.

-Visualisation des données textuelles

Pour interpréter rapidement les résultats de l’analyse de texte, le recours à des outils de visualisation des données textuelles est également nécessaire, les plus courants étant :

  • Les nuages de mots, qui sont également utilisés dans le cadre d’une analyse descriptive, et dans lesquels la taille de chaque mot est proportionnelle à sa fréquence d’apparition ;
  • Les graphiques de sentiments, à savoir des diagrammes qui illustrent la répartition des sentiments exprimés dans les réponses entre positifs, négatifs et neutres ;
  • Les matrices de cooccurrence, des tableaux qui montrent comment certains mots ou phrases sont liés dans les réponses afin de mettre en évidence des associations d’idées ou des contextes récurrents.

B. Modélisation prédictive

La modélisation prédictive est une autre technique avancée qui permet de prévoir les comportements futurs des clients en se basant sur les données passées et présentes. En mettant à profit des algorithmes statistiques et des méthodes d’apprentissage automatique (machine Learning), les entreprises peuvent anticiper des tendances, identifier des risques potentiels et saisir des opportunités avant qu’elles ne se matérialisent. Cette approche est particulièrement bénéfique pour optimiser les stratégies de satisfaction et de fidélisation des clients.

-Principe de la modélisation prédictive

Pour analyser les données historiques et émettre des prédictions quant aux évènements futurs, la modélisation prédictive repose sur l’utilisation de modèles mathématiques. Ce processus se déroule en plusieurs étapes :

  1. Les données pertinentes sont collectées et préparées pour garantir leur qualité et leur opérabilité ;
  2. Les variables qui ont le plus d’influence sur les résultats souhaités sont identifiées, qu’il s’agisse de variables démographiques, comportementales, ou liées aux interactions passées avec les clients ;
  3. Des algorithmes de machine Learning comme la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision ou les réseaux de neurones sont utilisés pour construire un modèle capable de faire des prédictions ;
  4. Le modèle est testé et validé à l’aide de données fictives pour s’assurer de sa précision et de sa fiabilité ;
  5. Une fois validé, le modèle est utilisé pour faire des prédictions en s’appuyant sur de nouvelles données.

-Applications de la modélisation prédictive

La modélisation prédictive peut être appliquée de diverses manières dans le contexte des enquêtes de satisfaction client :

  • En analysant les données historiques, les entreprises peuvent prévoir les niveaux de satisfaction futurs des clients, ce qui permet de prendre des mesures proactives pour améliorer l’expérience client ;
  • Les modèles prédictifs peuvent identifier les clients qui sont les plus susceptibles de se désengager ou de quitter la marque, et donnent ainsi des indications pour mettre en place des stratégies de rétention ciblées pour ces segments de la clientèle ;
  • En comprenant mieux les préférences et les comportements des clients, et surtout en les anticipant, les entreprises peuvent personnaliser leurs offres et leurs communications pour mieux répondre aux besoins individuels ;
  • Les prédictions quant aux comportements des clients peuvent aider à optimiser les campagnes marketing, notamment en ciblant les clients les plus à même de répondre positivement.

-Outils et technologies de modélisation prédictive

Pour mettre en œuvre la modélisation et l’analyse prédictives, les entreprises peuvent utiliser divers outils ou technologies tels que les :

  • Logiciels de data science, qui sont dotés de plateformes et de bibliothèques particulièrement puissantes pour construire et valider des modèles prédictifs ;
  • Solutions du business intelligence (BI), avec des outils qui permettent de visualiser les résultats des modèles prédictifs et de les intégrer dans les processus décisionnels ;
  • Plateformes de machine Learning, certains services hébergés facilitant le développement, le déploiement et la gestion des modèles de machine Learning.

-Importance de l’interprétabilité des modèles

Un aspect primordial de la modélisation prédictive est l’interprétabilité des modèles. Il est essentiel que les décideurs puissent comprendre les facteurs qui influencent les prédictions du modèle. Cela permet non seulement de faire confiance aux résultats, mais aussi d’identifier les leviers d’action pour améliorer ces derniers. Des techniques comme les arbres de décision, les analyses de régression, et les modèles d’explicabilité peuvent aider à rendre les modèles plus interprétables.

C. Analyse de corrélation et de causalité

L’analyse de corrélation et de causalité permet de comprendre les relations entre les différentes variables issues d’une enquête de satisfaction client. Alors que l’analyse de corrélation mesure la force et la direction de la relation entre deux variables,  l’analyse de causalité va plus loin en essayant de déterminer si une variable influence directement une autre. Cette distinction est essentielle pour formuler des stratégies basées sur des relations de cause à effet plutôt que sur de simples associations.

-Principe de l’analyse de corrélation

L’analyse de corrélation évalue l’intensité de la relation entre deux variables. Elle se base sur des coefficients de corrélation, tels que le coefficient de corrélation de Pearson pour les variables continues, et le coefficient de corrélation de Spearman pour les variables ordinales. Elle est ainsi mise à profit pour :

  • Repérer quelles variables sont fortement reliées entre elles, en observant par exemple une forte corrélation entre la qualité du service client et la satisfaction globale des clients ;
  • Déterminer si la relation est positive, à savoir si les deux variables augmentent ensemble, ou si elle est négative, ce qui signifie que l’une augmente tandis que l’autre diminue.

-Limites de la corrélation

Il est essentiel de bien faire le distinguo entre corrélation et causalité, car le premier ne signifie pas nécessairement l’autre. Une corrélation élevée entre deux variables ne prouve pas que l’une cause l’autre. Il peut en effet y avoir des variables confondantes, ou des causalités inverses.

-Principe de l’analyse de causalité

Afin d’aller au-delà de la corrélation, l’analyse de causalité tend à déterminer les relations de cause à effet. Cette technique implique l’utilisation de méthodes statistiques et expérimentales plus sophistiquées :

  • La régression multiple, qui évalue l’impact de plusieurs variables indépendantes sur une variable dépendante dans le but d’isoler l’effet de chaque variable ;
  • L’analyse de chemin, dont l’objectif est de modéliser les relations directes et indirectes entre plusieurs variables pour visualiser comment plusieurs d’entre elles influencent une variable cible ;
  • Les tests d’endogénéité, qui permettent d’identifier si des variables internes au modèle influencent de manière erronée les résultats, ceci afin d’affiner les conclusions causales.

-Applications pratiques

L’analyse de corrélation et de causalité dans le contexte des enquêtes de satisfaction client est employée pour :

  • Identifier les leviers d’action, les entreprises étant en mesure de cibler les domaines qui nécessitent des améliorations urgentes ou significatives en déterminant quelles variables influencent directement la satisfaction client ;
  • Optimiser les ressources en priorisant les initiatives en fonction de leur impact attendu sur les résultats, par exemple en allouant des moyens afin d’améliorer la rapidité du service client si celle-ci a un fort impact causal sur la satisfaction ;
  • Anticiper les effets des changements, une bonne compréhension des relations causales permettant de prédire comment les modifications qui concernent une variable affecteront les autres, ce qui facilite la planification, le déploiement et l’efficacité des stratégies.

-Outils et techniques

Pour mener des analyses de corrélation et de causalité, il est possible de faire usage de divers outils et techniques tels que :

  • Des logiciels statistiques dotés de fonctionnalités adéquates ;
  • Des plateformes de data science pour effectuer des analyses avancées ;
  • Des modèles graphiques pour visualiser les relations entre les variables et interpréter les résultats plus facilement.

-Importance de fiabilité des conclusions

Pour garantir la cohérence et la fiabilité des conclusions qui sont tirées à partir des analyses de corrélation et de causalité, il est absolument essentiel de :

  • Vérifier les hypothèses, en s’assurant notamment que les conditions nécessaires à l’application des tests spécifiques sont respectées ;
  • Utiliser des données de validation, c’est-à-dire de tester les modèles sur des jeux de données différents pour vérifier leur efficacité ;
  • Combiner plusieurs méthodes afin de recouper les résultats et de renforcer la confiance dans les conclusions qui sont tirées.

Pour aller plus loin :

Avant même de songer à analyser les résultats de l’enquête en ligne pour en dégager des insights, il est essentiel de se faciliter la tâche en préparant bien le terrain lors de la conception du questionnaire à adresser aux clients. À cet effet, nous vous invitons à consulter notre article qui s’intéresse à la création d’un questionnaire d’évaluation client efficace, et qui reprend chacune des étapes clés pour vous aider à en maximiser le potentiel, ainsi que pour encourager un maximum de vos clients à y répondre.