7/6/2024

Le NPS et l'Analyse de Sentiments

Better World NPS Mesure Satisfaction
Auteur
Mélanie Pierre
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Pour l'édition de mars 2024 du magazine de l'AFRC, intitulée "Comment redonner envie à l'ère de l'IA ?", les équipes de Better World ont été interrogées sur les défis posés par le Net Promoter Score (NPS) et les solutions modernes pour le dépasser. Retrouvez la prise de parole de l'équipe de Better World sur le NPS dans le magazine de l'AFRC, édition mars 2024, accessible ici.

Le Net Promoter Score (NPS) est un indicateur clé utilisé par de nombreuses entreprises pour évaluer la satisfaction client. Cependant il n’est aujourd’hui plus aussi populaire et beaucoup d’entreprises s’interrogent sur son utilité.

Le point fort du NPS est la simplicité de sa mesure, qui nécessite une réponse à une unique question :

“Avec quelle probabilité recommanderiez-vous ce produit / ce service / cette expérience ?” avec des choix de 0 à 10.

La réponse à cette question est rapide et demande peu d’effort aux répondants. L’agrégation et la lecture des résultats est aussi simple pour les entreprises, avec un score allant de -100 à 100.

Cependant, cette simplicité vient avec un coût : l’”explicabilité“ de ce score est faible : il est difficile de faire ressortir des facteurs clés influant sur les variations du NPS.

Les entreprises doivent alors recourir à l’une des options suivantes :

• intégrer des questions à texte libre, permettant aux répondants d’ex poser les raisons de leur choix. Ces questions sont difficiles à analyser par les entreprises, de par leur aspect qualitatif

• intégrer davantage de questions quantitatives plus spécifiques, faciles à analyser, mais souvent chronophages et sujettes à frustra tion pour les répondants

Face à ces défis, les entreprises cherchent des solutions complé mentaires à la mesure du NPS, qui ne permet pas de créer l’Expérience parfaite pour leur audience. C’est en tirant profit des avancées des 10 dernières années en matière d’Intelligence Artificielle que Better World propose une approche viable pour résoudre ce problème : l’analyse de sentiment. Ce terme regroupe l’ensemble des techniques visant à qualifier et quantifier le sentiment manifesté à travers une expression textuelle, et fait partie de la famille du Natural Language Processing (NLP).

Voici quelques exemples illustratifs :

• “J’ai trouvé l’accueil agréable dans cette enseigne, j’ai été rassurée d’emblée” : le sentiment éprouvé est un sentiment de réassurance, et son intensité est relativement élevée.

• “Je ressors dégouté de cette expé rience, où l’on est délaissé par le personnel” : le sentiment exprimé est très intense, et relève du dégoût et d’une sensation d’abandon par le personnel

Ces techniques permettent donc d’extraire un indicateur numérique d’intensité du sentiment, et de mettre en avant la nature et la cause de ce sentiment. Les questions NPS s’accompagnant souvent d’une question avec du texte libre, l’analyse de sentiment permet de contextualiser la note NPS, et de pointer les points forts et opportunités d’amélioration, de manière spécifique, quantifiable et actionnable. Better World aide ainsi depuis plusieurs années près de 700 établissements de santé en France, et de nombreuses entreprises dans le secteur de l’automobile et de l’hôtellerie. Ces dernières exploitent les outils de collecte et d’analyse mis à disposition sur la plateforme Better World pour mesurer et suivre la satisfaction de leurs usagers, et définir des plans d’actions spécifiques et impactants.

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