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1 SOCIO Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
BaromBaromèètres de Satisfaction / Imagetres de Satisfaction / Image
-Ce à quoi on doit être attentif
- Ce qui est en train de changer
SEMO 2008
2 SOCIO Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»Ce que nous allons voir
Ce qui est en train de changer
Rappel des fondamentaux sur les enquêtes de satisfaction / Image
Ce à quoi vous devez être attentifs dans le cadre du :
Changement de périmètre
Changement du mode de recueil
Changement d’échelles
Modélisation
3 SOCIO Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Ce qui est en train de changer
Le développement des études on line
Le développement des études téléphoniques en Outsourcing
Le développement des études internationales
Le développement des actions stratégiques et opérationnelles
Baisse significative des études postales
4 SOCIO Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Rappel des fondamentaux
« Ce qu’on ne peut pas mesurer, on ne peut pas le gérer »
Priorité d’Amélioration (PRIAM)
Mesurer la satisfaction ou l’image, c’est :
Suivre constamment la satisfaction des clients ou l’imageIdentifier et résoudre très vite, tous problèmes nés d’évènements spécifiquesRéévaluer les attentes clientsIdentifier la performance dans l’esprit des clientsDéterminer et mettre en œuvre les axes de progrès
Sans oublier …
5 SOCIO Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
QUI INTERROGE-T-ON ?
COMBIEN ?
COMMENT ?
AVEC QUELLE PERIODICITE ?
AVEC QUEL(S) MODE(S) DE RECUEIL ?
AVEC QUELLES QUESTIONS ?
ET QUELS LIVRABLES ?
Et surtout…
POUR QUOI FAIRE ???...
Rappel des fondamentaux
6 SOCIO Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»QUI ? (ou unité de sondage)
B2C
L’acheteur primaire ou le renouvelant ?Le chef de famille ou le RDA ?Le conducteur principal d’une automobile ou l’acheteur, voire le(s) décideur(s) ?Le résident d’une zone primaire, secondaire ou de bascule ?...
B2B
Le responsable des achats ou le responsable informatique ?Le DGA ou l’Assistante Commerciale ?Le siège ou l’établissement ?Le chef de parc ou le DAF ou les utilisateurs
7 SOCIO Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»QUI ? (ou unité de sondage)
Le chercheur doit déterminer, en fonction de son champ d’interrogation, non seulement l’information dont il a besoin, mais également l’identité de celui qui la détient :
UNE ERREUR A CE NIVEAU BIAISE LES RESULTATS ET LES ANALYSES
8 SOCIO Logiciels ©2008
«l’intelligence des données» Combien (ou taille de l’échantillon)La précision statistique d’un sondage est plus liée à la taille absolue de l’échantillon, qu’au rapport entre la taille de l’échantillon et celle de la population (taux de sondage)
La précision des estimations ne varie pas proportionnellement à la taille de l’échantillon, mais à la racine carrée de celle-ci
Variations de la précision des estimations
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200
X
Y
Y=XY=racine de X
9 SOCIO Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Dans des études de Satisfaction / Image, par expérience, il ne faut pas descendre en deçà d’une taille d’échantillon
Un exemple dans un réseau conséquent :
10-40 interviews par mois au niveau rayon/atelier/agence/...Analyse sur n mois glissant => suivi et primes annuels
300-500 interviews par mois au niveau magasin/concession/région/…Analyse mensuelle => suivi et incentives
Pour une cible particulière B2C, au moins 80 individus pour avoir une lecture pérenne dans l’instant, 200 pour une lecture rassurée dans le temps.
In fine ces études d’image ou de satisfaction dans un pays s’échelonnent entre 500 et 80.000
En B2B, les tailles d’échantillon sont beaucoup plus modestes, population mère limitée
Combien (ou taille de l’échantillon)
10 SOCIO Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»COMMENT ?
2 Méthodes principales :
1. Les méthodes aléatoires ou probabilistes (essentiellement fichiers)
2. Les méthodes non probabilistes ou empiriques (essentiellement méthode des quotas)
L’image se fait par quotas et la satisfaction généralement en aléatoire
11 SOCIO Logiciels ©2008
«l’intelligence des données» Avec quelle périodicité ?
L’expérience montre une étendue de temps qui varie selon les secteurs ou produits :
Du mensuel à l’annuel pour les enquêtes de satisfactionD’une fois par an à toutes les n années pour l’image
sans oublier les études au fil de l’eau ....
12 SOCIO Logiciels ©2008
«l’intelligence des données» Avec quel mode de recueil ?
Tous sont légitimes… en fonction du type d’études B2C, B2B, Interne, …
• CAPI• CAWI• CATI• Auto-administré papier
En optimisant bien sûr le mode d’administration où vous aurez le maximum de chance de toucher votre cible …
13 SOCIO Logiciels ©2008
«l’intelligence des données» Avec quelles questions ?
5 postulats :
Comment vais-je les utiliser ?Qu’elles soient compréhensibles par tous (test : se mettre à la place de l’interviewé)Passer suffisamment de temps dans l’organisation du questionnaire et la formulation des variablesPas d’usine à gaz Faire preuve de bon sens
Et, à minima…..
14 SOCIO Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Un quali avant … si l’outil de mesure n’existe pas, ou pour trouver d’autres axes de recherche
Un questionnement simple, par thème, puis globalisation
Avec quelles questions ?
Le choix en fruits et légumesLe prix des fruits et légumesLa qualité des fruits et légumesL’attente à la peséeAppréciation globale des fruits et légumes
15 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Un questionnaire …
16 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Le recueil de la satisfaction
Les échelles de recueil
Echelles numériques : 0 – 101 – 10
Echelle sémantique LickertCentréDécentré
Encore « Très, Assez, Peu ou Pas du tout satisfait »Des notes (1 à 10 / 0 à 10) : attention à la sensibilité et à la notation entre différents pays (ajustement et pondération)Idéalement, des échelles sémantiques décentrées (bien pour l’international)
Extrêmement satisfaitTrès satisfaitAssez satisfaitPeu satisfaitPas du tout satisfait
17 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Cette échelle respecte l’ordre décroissant de l’échelle sémantique utilisée dans le questionnaire et facilite les réponses des individus. Les études sur le sujet de la satisfaction montrent toutes :
La nécessité d’utiliser des échelles décroissantes, du positif au négatifL’importance de faciliter le travail de l’interviewé dans sa tâche d’estimation : plus l’échelle est étendue, plus le travail de notation est difficile
2 14 36 58 710 9Très insatisfaitPlutôt insatisfaitNi satisfait Ni insatisfaitPlutôt satisfaitTrès satisfait
Les échelles de recueil mixtes: à la fois numériques et leur traduction sémantique
Le recueil de la satisfaction
18 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Exemple : EDF
Enquête réalisée par téléphone sur un échantillon représentatif des clients d’EDF.L’analyse sur les 93436 réponses : (47 questions de satisfaction de 1 à 10 * 1988 interviewés) confirme :Les notes 5, 8 et 10 sont beaucoup plus utilisées que les autres :(59% de l’ensemble des réponses)On a pu identifier des types d’individus selon leur seuil cognitif aux profils socio-démo bien définis :
Les «10 purs» (13,4%)Les «Normaux» (26%) : amplitude de l’échelle bien utiliséeLes «Mono pic» (22.1%) : échelon de référence et modulation du
jugement autour de ce référentielLes «Plurimodaux» (33.3%) : Simplification de l’échelle en quelques
ancrages forts (1,5,8 et 10) et éventuelle modulation autour de ces pivots.Les «5» : (5%)
19 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Le recueil de la satisfaction
La satisfaction globale est recueillie en fin d’interview
Même échelle de recueil
Globalement, compte tenu de tous les thèmes que nous avons abordés, diriez-vous que vous êtes extrêmement, très, plutôt, peu ou pas du tout satisfait de votre …
La fidélité
Au cours des 12 derniers mois, avez-vous envisagé de quitter votre …Si vous deviez changer … :
Même produitAutre produit même marqueAutre marqueAbandon
Si vous aviez 10 points à répartir entre les 3 marques, …, combien en donneriez-vous à X ? Y ? Z
20 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Le recueil de la satisfaction
La recommandation
Avez-vous déjà recommandé votre …, à quelqu'un de votre entourage, à l'exception de vos enfants ?
Et recommanderiez-vous votre … à quelqu'un de votre entourage, à l'exception de vos enfants ?
Création d’un KPI
21 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
21
23
25
27
29
31
33
35
37
45 50 55 60 65 70
Médiane engagement (Base ensemble) (63.4)
Médiane surprise (Base ensemble)
(28.4)
CHARAL
LE GAULOIS
PERE DODU
BIGARD
COEUR DE LION
RUSTIQUE
PRESIDENT
BONDUELLED'AUCY
PETIT NAVIRESAUPIQUET AOSTE
FLEURY MICHON
HERTA
MADRANGE
SODEBO
WILLIAM SAURIN
PANZANI
RANA
LUSTUCRU
BARILLA
Base : EnsembleBase : Ensemble
Engagement
Surp
rise
Page 1
Mobilisation
Secteur : alimentaire 1Secteur : alimentaire 1
Médiane mobilisation (Base ensemble) 50.3
Quartile 1 : 44.1
Quartile 2 : 50.3
Quartile 3 : 55.3
Quartile 4 : 61.1
22 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
#
Marques 2005 2006 Marques 2005 2006 Marques 2005 2006 Marques 2005 2006 Marques 2005 2006Toyota 7.4 7.7 Toyota 7.0 7.1 BMW 8.2 7.8 Toyota 7.7 7.8 Audi 7.7 8.0Audi 7.0 7.5 Opel 6.2 7.0 Audi 7.7 7.7 Ford 7.7 7.6 3 premiers 7.7 7.83 premiers 7.4 7.5 3 premiers 7.0 6.9 3 premiers 8.0 7.7 3 premiers 7.7 7.6 BMW 7.7 7.8BMW 7.7 7.3 Volvo 7.0 6.6 Toyota 8.1 7.6 Audi 7.0 7.3 Toyota 7.7Mercedes 6.7 7.0 Peugeot 6.4 6.6 Land Rover 7.4 7.5 Mazda 7.6 7.1 Hyundai 7.6Citroën 6.7 7.0 Skoda 6.3 6.5 Skoda 7.2 7.4 BMW 7.6 7.1 Mercedes 7.4 7.5Volkswagen 5.9 6.8 BMW 6.5 6.3 Honda 7.2 Chevrolet 7.1 7.1 Skoda 7.3 7.3Peugeot 6.2 6.6 Ford 6.1 6.3 Vauxhall 7.0 7.1 Opel 7.1 7.1 Volkswagen 7.0 7.2Marché 6.3 6.6 Audi 6.0 6.2 Mercedes 6.0 7.0 Marché 6.5 6.4 Chevrolet 7.4 7.2Nissan 6.2 6.3 Marché 5.9 6.1 Volkswagen 6.3 7.0 Seat 5.0 6.4 Peugeot 7.4 6.8Renault 6.1 6.3 Citroën 4.9 5.9 Mazda 7.6 6.8 Alfa Roméo 5.6 6.3 Opel 7.0 6.8Ford 6.4 6.3 Mercedes 6.9 5.8 Marché 6.6 6.7 Citroën 6.2 6.2 Marché 7.0 6.6Seat 5.7 6.2 Volkswagen 5.2 5.7 Hyundai 6.7 Fiat 6.1 6.1 Citroën 6.3 6.6Fiat 5.4 5.7 Seat 5.9 5.5 Volvo 6.3 6.5 Peugeot 6.6 6.1 Renault 7.5 6.2Opel 6.1 5.3 Mazda 5.3 5.4 Nissan 6.6 6.5 Mercedes 5.4 6.0 Seat 6.7 6.1
Fiat 5.0 5.3 Peugeot 5.5 6.5 Lancia 6.0 5.9 Fiat 6.4 6.0Marques non cibles 2006 Renault 5.5 5.2 Jaguar 7.2 6.4 Nissan 5.9 5.8 Ford 6.5 5.9Volvo 7.4 7.4 Nissan 4.0 4.1 Seat 6.7 6.3 Volkswagen 5.9 5.7 Nissan 5.8 4.6Skoda 6.7 7.3 Fiat 5.9 6.2 Renault 5.9 5.2Mazda 7.7 7.3 Marques non cibles 2006 Renault 6.7 6.1 Marques non cibles 2006Land Rover 6.5 7.3 Jaguar 5.8 7.0 Ford 6.5 5.9 Marques non cibles 2006 Volvo 8.6 7.6Chrysler 6.0 6.8 Land Rover 6.0 6.6 Citroën 5.2 5.3 Land Rover 7.2 7.7 Chrysler 7.2 7.1Chevrolet 6.7 6.8 Chevrolet 6.5 6.6 Volvo 7.2 6.8 Jaguar 7.6 7.0Jaguar 6.2 6.5 Saab 5.2 5.8 Marques non cibles 2006 Jaguar 8.3 6.6 Land Rover 7.0 6.8Saab 5.4 Chrysler 5.1 5.0 Chevrolet 7.0 6.9 Chrysler 6.6 6.5 Mazda 7.0 6.6
Chrysler 6.6 6.8 Saab 6.3 Saab 6.4Saab 6.0 5.9 Skoda 6.3 6.0
EspagneFrance Allemagne Angleterre Italie
C1. Niveau de satisfaction générale à l'égard de la marque représentée - 5 grands
Significativement inférieur à la moyenne du marché
Amélioration significative // année précédenteDégradation significative // année précédente
Non significativement inférieur à la moyenne des 3 premiersSignificativement inférieur à la moyenne des 3 premiers et Non significativement inférieur à la moyenne du marché
Les 3 leaders sur la satisfaction générale
23 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Ces baromètres de satisfaction ou d’image sur des produits ou services doivent permettre aujourd’hui des analyses de plus en plus fines, aussi bien en terme stratégique (identification des facteurs les plus importants) qu’opérationnels (axes de progrès pour améliorer la performance).
Pour quoi faire ?
Dans tous les cas, l’objectif central est d’optimiser les actions marketing (enseigne, produits, services …) et de plus en plus des performances au regard d’objectifs définis.
Selon les secteurs d’activité, l’objectif secondaire se décline sur le fait d’être bon sur toutes les composantes, ou, plus souvent, d’être bon et de le rester dans tels ou tels domaines prioritaires pour l’annonceur.
24 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Changement de périmètreLe fait de passer d’une étude nationale à une étude internationale…G5, par exemple, peut ne pas être neutre dans la mesure de la satisfaction/image
Le système de référence sur des échelles numériques n’est pas le même selon le pays (souvent lié à des pratiques scolaires)
Solution: Echelle sémantique décentré en 5 points ou échelles mixtes plus difficile par téléphone …
Le modèle de Rasch permet de savoir si tous les pays ont compris l’échelle utilisée
Attention aux traductions …
2 14 36 58 710 9Très insatisfaitPlutôt insatisfaitNi satisfait Ni insatisfaitPlutôt satisfaitTrès satisfait
25 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Changement de périmètre
Global France Germany Italy Spain Britain Austria Switzerland Portugal RussiaGlobal 1.0000 0.9946 0.9963 0.9794 0.9931 0.9956 0.9965 0.9949 0.9970 0.9936
France 0.9946 1.0000 0.9864 0.9628 0.9960 0.9955 0.9877 0.9868 0.9907 0.9924Germany 0.9963 0.9864 1.0000 0.9698 0.9881 0.9890 0.9956 0.9888 0.9949 0.9902
Italy 0.9794 0.9628 0.9698 1.0000 0.9558 0.9684 0.9762 0.9862 0.9715 0.9615Spain 0.9931 0.9960 0.9881 0.9558 1.0000 0.9932 0.9893 0.9832 0.9905 0.9948Britain 0.9956 0.9955 0.9890 0.9684 0.9932 1.0000 0.9878 0.9890 0.9950 0.9874Austria 0.9965 0.9877 0.9956 0.9762 0.9893 0.9878 1.0000 0.9914 0.9911 0.9922
witzerland 0.9949 0.9868 0.9888 0.9862 0.9832 0.9890 0.9914 1.0000 0.9916 0.9827Portugal 0.9970 0.9907 0.9949 0.9715 0.9905 0.9950 0.9911 0.9916 1.0000 0.9890Russia 0.9936 0.9924 0.9902 0.9615 0.9948 0.9874 0.9922 0.9827 0.9890 1.0000
Le coefficient d’Escouffier – corrélation entre tableaux- montre des cohérences fortes entres les réponses aux batteries d’items
26 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Changement de périmètre
Le positionnement des pays selon leurs réponses aux batteries d’items, adaptable aux vagues
Portugal
Switzerland
Austria
Spain
Italy
Germany
France
-0.2
-0.1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
-0.5 -0.3 -0.1 0.1 0.3 0.5
27 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Changer d’institut si on a le même mode de recueil, le même questionnaire en fonction du type de variables (objectifs ou subjectifs) les différences, sur une échelle numérique, peuvent se situer entre +/- 0.5 sur une moyenne de 1 à 10, et sur une distribution à +/- 5% : des différences souvent significatives
Les enquêteurs ne sont pas les mêmes, les techniques de formation ne sont pas les mêmes, les briefing non plus…l’animation des Access Panel diffèrent…
Ce qui ne veut pas dire que l’institut A est plus mauvais ou meilleur que B !...
Changement d’Instituts
28 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Dans le cadre d’un baromètre :
1. Passage du papier auto-administré au on line
2. Passage du téléphone au on line
3. Combinaison du papier auto-administré et du on line
Les conséquences
1. Souvent modification du taux de sans réponse [=> imputation de la SR sur la vague papier] , filtres automatiques
2. Changements importants, lissage souhaité, période transitoire
3. L’individu répond selon son mode préféré, peu de différence [=> on répond mieux dans son mode préféré]
Changement du mode de recueil
29 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
1. D’une échelle étendue vers une échelle réduite
L’effet Guttman – nuage de points paraboliques – permet d’affecter à une échelle réduite des valeurs observés dans une autre échelle
Discrétisation par quantile, par K-Means
2. D’une échelle réduite vers une échelle étendue
A partir d’analyses factorielles faites sur les individus de la vague on projette les individus de la vague 1, on étend la V1
Changements d’échelles
30 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
La monotonie
Dans les études d’image auto-administrées des individus peuvent être tentés de donner la même réponse à tous les items ou à une grande partie
Ils créent alors de la corrélation là où elle ne devrait pas exister
Le repérage peut se faire par simple comptage ou par analyse factorielle
31 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Les « outliers » sont des individus aberrants ou atypiques par rapport à la quasi unanimité de la population. Cette différentiation peut provenir d’une mauvaise compréhension du questionnaire ou d’une singularité manifeste. Si elle est parfaitement valide sociologiquement – les tris classiques se font sur l’ensemble de la population - elle invalide la modélisation statistique.
Il convient donc préalablement à des calculs d’impacts, de repérer ces individus et de les mettre provisoirement de côté.
Le repérage se fait après une phase de normalisation par ACP et calcul des distances de Mahalanobis.
Les OutliersLes Outliers
En appliquant cette technique, on met en général de côté entre 6 et 7 % de l’effectif initial.
Cette mise à l’écart est validée par la comparaison de cet échantillon par rapport à l’échantillon initial si elle n’a pas montré la présence de biais significatifs.
32 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Modélisation
L’impact des items dans le cadre d’études de satisfaction ou d’image
L’impact vise à déterminer, à partir des notes de satisfaction d’items, leur importance relative.
Le calcul peut se faire en une seule fois ou en cascade : on calcule l’importance des items dans chaque thème ou dimension, puis l’importance des thèmes. Ce mode en cascade nécessite de poser la question de satisfaction globale de la dimension.
33 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
L’impact
Les variables à expliquer peuvent être considérées sous forme de moyenne (on quantifie ce qui constitue la satisfaction moyenne) ou de variable binaire, satisfait ou non (on quantifie ce qui fait passer de l’état d’état de satisfait à celui d’insatisfait – ou inversement)
Une technique explicative, l’autre plus stratégique
D’une manière générale, plus les items sont indépendants, plus le calcul de l’impact est facilité.
Très souvent, les items sont assez liés et il convient d’utiliser des techniques de calculs d’impact qui tiennent compte des liens –corrélations – existants.
34 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Le poids des dimensions
Nous conseillons la mise en œuvre de méthodes de mesure d'impact non linéaires car le coefficient de corrélation ne mesure que la présence d’un lien linéaire entre deux variables : si le lien existe et est très fort, s’il n’est pas linéaire, il est nul :
Y
1
2
3
4
00 1 2 3 4 X
CC = 0Y
1
2
3
4
00 1 2 3 4 X
CC = 0
Y
1
2
3
4
0 0 1 2 3 4 X
CC = 1Y
1
2
3
4
0 0 1 2 3 4 X
CC = 1Y
1
2
3
4
0 0 1 2 3 4 X
CC = 1
Lien linéaire, le coefficient vaut 1 Lien non linéaire, le coefficient est nul
35 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Il est maintenant admis que la progression de la satisfaction se fait par sauts – effets de seuil - avec un palier infranchissable : au-delàd’un certain seuil, les améliorations de points spécifiques n’impactent plus sur la satisfaction globale.
Le poids des dimensions
Cette progression est bien en phase avec les méthodes non linéaires : Régressions logistiques, réseaux bayésiens peuvent donner des résultats des résultats stables et solides.
36 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Le réseau de neurones présente l’avantage de mesurer les liaisons entre les dimensions et d’en indiquer le sens : l’accueil impacte sur la relation conseiller
Le poids des dimensions
37 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Les réseaux ou régressions logistiques permettent de déterminer les impacts positifs et négatifs des items sur une dimension.
Ces modèles asymétriques permettent donc d’évaluer la satisfaction et d’établir l’importance des attributs du service, de hiérarchiser ces attributs et d’établir les priorités.
L’importance des items
38 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Les modèles élaborés
Les équations structurelles permettent de conforter une structurationsupposée de l’image ou de la satisfaction et d’en quantifier les dimensions
Le questionnement ECSI
Avant achat•Attentes générales de qualité•Adaptation du produit•Fiabilité
Post achat•Attentes générales de qualité•Adaptation du produit•Fiabilité
Rapport qualitéprix
•Intention de réachat•Elasticité prix à la hausse
••Eventuelles Eventuelles rrééclamationsclamations
39 Socio Logiciels ©2008
«l’intelligence des données»
Conclusions
La satisfaction/L’image et sa mesure vivent un cycle qui les amène àune maturité avancée sur le marché
Pour réactiver la satisfaction ou l’image et la faire « changer » il faut croître en expertise :
Plan de sondageMode de recueilMise au point de nouvelles dimensions (attachement, implication…)Significativité des évolutionsModélisation
Etre le conseil de nos clients sur ces domaines c’est le but de SOCIO
Merci
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