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Une recommandation pour mesurer la fidélité des clients

Publié le 19 août 2010 par Christophe Benavent
Une recommandation pour mesurer la fidélité des clientsLa mesure de la fidélité se satisfait difficilement d'une seule mesure, c'est ce que les critiques du Net promotor score mettent en avant. Et c'est à raison.
La fidélité a des raisons multiples : la préférence, l'habitude, la satisfaction, la dépendance, la confiance, l'engagement, la pression du groupe, sa gratification.
Et ses formes sont variées : la recommandation en est un aspect, le réachat un autre, sans compter le taux de nourriture, la résistance à la persuasion, la propension à réclamer, le renforcement des attitudes, la consolidation de la relation, la faible sensibilité au prix, une propension plus forte à se dévoiler et à accepter la communication.
Un avantage actuel de la mesure de la recommandation tient dans l'importance croissante des médias sociaux qui amplifient la diffusion des messages. Elle est d'autant plus importante qu'au-delà d'une simple mesure en 7 points portant sur l'intention de recommander la marque réalisée par sondage, des dispositifs spécifiques et systématiques sont proposés à la recommandations des visiteurs. 
Ces instruments de recommandation se présentent sous la forme de nombre d'étoiles à attribuer, de commentaires, de bouton sociaux. Voici un résultat possible : 2234 tweet, 1013 FB shares, 176 thumbs-up, 49 commentaires, un millier de like.
Une recommandation pour mesurer la fidélité des clients
Le premier mécanisme demande peu d'effort et d'engagement, il induit par effet de sélection très certainement un biais de surestimation de l'appréciation générale, mais le nombre d'avis formulé vient nuancer : c'est moins la note moyenne qui compte que le nombre de réponses données. En voici un exemple issu d'Amazon.com. On appréciera le "84% des clients qui ont regardé cette page ont acheté l'article", est-il un meilleur encouragement?
Une recommandation pour mesurer la fidélité des clients
Le second est très engageant, il demande un certain degré d'engagement et de ce fait est un dispositif très sélectif. Des opinions tranchée y sont le plus souvent formulées, positive ou négative et quand les opinions sont variées, il peut s'engager un débat passionné. Même si moins de 0,5 % des visiteurs y contribuent, les visiteurs silencieux les lisent aussi. Notons que les commentaires eux-même parfois peuvent être notés. Ils sont parfois aussi important que l'article principal.
Les boutons sociaux demande un degré intermédiaire d'engagement, mais ils ouvrent à des potentiel s de relais qui peuvent être élevé. Dans un bon réseau twitter, dans le millier de followers que l'on a, si les 1% qui relayent, touche chacun le même nombre, c'est 10 000 contacts supplémentaires qui sont obtenus. Le rendement a un facteur 10, dans notre exemple.
Dans chacun des cas, il est conceptuellement facile de proposer des indicateurs. La note moyenne, son écart-type, et le taux d'expression ( nombre de notes données/nombre de visiste de l'article) sont les métriques naturelles du premier cas. Les commentaire se prête à une analyse sémiotique. Une simple analyse lexicale peut fournir des éléments précieux. Un taux de commentaire est aussi pertinent.  Le nombre des likes, des partages, est une mesure directe des effets.
Des notes de sentiments peuvent aussi être élaborées à partir d'une analyse sémantique. Quant aux boutons, des calculs d'audience intégrale ( nombre d'individus uniques touchés par un ensemble de réseaux – réseau propre, twitter, facebook, blogs, Linked in) semblent nécessaires. On peut imaginer aussi que sur le corpus élargi soit comptabiliser le nombre de mention de recommandation. Ceci exige techniquement qu'un lexique de la recommandation soit constitués. Il y a la un joli projet de développement à conduire.
La simplicité est sans doute l'avantage trompeur du NPS. Mais son idée reste pertinente. La mesure de la recommandation est un critère clé de mesure de la fidélité de nos clients. Les dispositifs sociaux des sites web en facilite le recueil systématique, même si chacun des instruments est sensible au coût de participation. Seule une minorité s'exprime, sans doute la plus engagée. Mais au-delà de l'opinion, qu'elle soit biaisée ou non, ce qui importe est que ces mesures captent directement l'action de recommandation. Si seuls 10 commentaires sont produits pour un article, et qu'ils soient majoritairement enthousiastes, il peuvent générer un nombre de vente substantiellement plus élevés.
Les limites tiennent d'abord à la réflexivité de l'instrument : Si l'affichage des bonnes recommandations a un effet sur les comportements, cette mesure sera biaisée car reflétant son propre effet, c'est ainsi qu'en accroissant artificiellement ces indicateurs (en mobilisant les militants de la marques) on peut provoquer un engouement qui ne correspond pas forcement aux attitudes de ceux qui ne s'expriment pas.
Les indicateurs restent en surface de la masse des clients. Une apparente flambée de recommandation sspeut aussi s'accompagner d'une sourde défiance, il est donc nécessaire de sonder aussi la masse silencieuse par des instruments plus traditionnels de mesure de satisfaction.
La recommandation peut être une affaire de courtisans, ils forment désormais des foules.
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