L'évaluation prédictive de la satisfaction utilise des données et des modèles pour estimer le degré de satisfaction d'une personne ou d'un segment, même s'ils ne répondent pas à une enquête. Cela vous permet « d’entendre tout le monde », pas seulement les répondants les plus bruyants ou les plus engagés. Pour les gouvernements et les grandes organisations, c’est essentiel : les réponses aux enquêtes sont souvent faibles et biaisées. Cet article explique ce qu'est la satisfaction prédictive, comment elle fonctionne et pourquoi elle est importante.
Lorsque vous pouvez prédire la satisfaction au niveau de la population, vous obtenez une vue plus représentative et pouvez agir sur les problèmes avant qu'ils n'apparaissent dans des plaintes ou des désabonnements.
Points clés à retenir
- Comprendre les concepts clés et pourquoi ils sont importants.
- Comment cela fonctionne dans la pratique et comment commencer.
- Pourquoi c'est important pour votre organisation et comment le lier aux résultats.
Qu'est-ce que la satisfaction prédictive
La mesure traditionnelle de la satisfaction repose sur des enquêtes : vous demandez aux gens dans quelle mesure ils sont satisfaits et vous indiquez la moyenne. Mais le taux de non-réponse est élevé et souvent biaisé : les personnes heureuses ou malheureuses peuvent répondre davantage. La satisfaction prédictive utilise d’autres données (données démographiques, utilisation, géographie, comportement passé) pour modéliser ce que serait probablement la satisfaction d’une personne. Vous entraînez le modèle sur les répondants, puis l'appliquez à tous les membres de votre population. Le résultat est un score de satisfaction estimé pour chaque personne ou segment, ce qui vous permet de signaler la satisfaction de l'ensemble de la population et de trouver les groupes mal desservis ou à risque qui n'ont pas répondu.
Dans le secteur public, cela est parfois appelé « voix prédictive du citoyen » : vous estimez le degré de satisfaction des citoyens à l'égard d'un service ou d'un domaine, même lorsque les réponses à l'enquête sont faibles.
Comment ça marche en pratique
Vous avez besoin d'un échantillon de personnes ayant répondu à une enquête de satisfaction (ou NPS), ainsi que de données sur ces mêmes personnes et sur l'ensemble de la population (par exemple, à partir des enregistrements administratifs, de l'utilisation ou de la géographie). Vous construisez un modèle qui prédit la satisfaction à partir des fonctionnalités disponibles : données démographiques, utilisation du service, région, etc. Vous validez les données retenues, puis évaluez l'ensemble de la population. Les résultats peuvent être présentés sous forme de satisfaction au niveau de la population, par segment ou région, et sous forme de groupes « prévus à risque » qui nécessitent une attention particulière. Le modèle est recyclé périodiquement à mesure que de nouvelles données et résultats d'enquête deviennent disponibles.
La meilleure pratique consiste à combiner les scores prévus avec les résultats réels de l'enquête là où vous les avez, afin de ne pas remplacer les enquêtes mais d'étendre leur portée. De cette façon, vous obtenez à la fois la profondeur (des répondants) et la couverture (du modèle).
Pourquoi c'est important pour votre organisation
Lorsque les réponses sont faibles ou biaisées, la satisfaction basée uniquement sur l’enquête peut induire en erreur. La satisfaction prédictive vous donne une vue plus représentative et vous aide à trouver des lacunes, par ex. des segments ou des régions avec une faible satisfaction prévue et qui ne répondent pas. Cela favorise une allocation plus équitable des ressources et une intervention plus précoce. Au sein du gouvernement, il soutient « l’écoute de tout le monde » et une politique fondée sur des données probantes. Pour un exemple concret, consultez notre Étude de cas sur le score de satisfaction prédictif.
Pour voir comment nous construisons des modèles prédictifs de satisfaction avec les clients, explorez notre Modélisation prédictive de la satisfaction et Voix du citoyen services. Nous serions heureux de discuter de votre contexte et de vos données.
Conclusion
Comprendre ce sujet vous aide à prendre de meilleures décisions et à relier les informations à l'action. Pour en savoir plus sur la façon dont nous aidons nos clients dans ce domaine, explorez les services ci-dessous ou contactez-nous.
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