Challenge
Identifier les critères de satisfaction les plus impactants pour les clients professionnels d’ALIGRO.
ALIGRO a le désir de rester à la pointe en termes de service à la clientèle. Cette année, afin d’identifier les potentiels axes d’amélioration de son service client, la marque a mené un sondage exhaustif permettant d’évaluer la qualité du service délivré et la satisfaction de ses clients professionnels. Le questionnaire en ligne a eu un large taux de participation, ce qui a permis de récolter les avis de 2000 clients.
L’objectif est à présent de faire parler toutes ces données afin d’en tirer des convictions et des actions concrètes.
L’analyse du questionnaire se centre sur les deux questions suivantes :
Pour donner suite à l’analyse, un plan d’action ciblé sur les éléments les plus générateurs de satisfaction sera construit et implémenté afin d’augmenter la satisfaction de la clientèle professionnelle.
Stratégie
Comprendre comment la satisfaction client est impactée par les différentes caractéristiques de chaque magasin.
Pour nous avons analysé ce qui influençait le NPS. Des exemples de facteurs influençant le NPS d’ALIGRO peuvent être :
- Les prix pratiqués
- Le service clients
- La disponibilité des produits
- La gamme de produits proposée
- Etc.
Le NPS (Net Promoter Score) est une mesure de satisfaction reconnue pour être plus précise que des questions plus générales sur la satisfaction. Dans notre cas concret, la question était la suivante :
Quelle est la probabilité que vous recommandiez ALIGRO à l’un de vos proches (échelle de 0 à 10) ?
L’analyse a été décomposée en 2 parties:
- Étude de corrélation entre les réponses du questionnaire et le NPS.
- Création de clusters de clients afin de détecter des profils types de clients satisfaits/insatisfaits.
La première partie de l’étude, plutôt descriptive, a permis de comprendre quelles sont les réponses les plus corrélées avec le NPS. Cette analyse a été réalisée de manière globale, par région linguistique et par magasin.
Il a été intéressant de constater qu’en fonction du magasin, les facteurs de satisfaction peuvent être distincts. Un niveau de granularité par magasin donne à ALIGRO les informations nécessaires pour mettre en place des stratégies de satisfaction différenciées et adaptées au mieux aux besoins spécifiques de ce dernier.
La deuxième partie de l’analyse, plus technique, consistait à créer des clusters (segments) de clients et à analyser leurs profils.
Les clusters sont créés en fonction de la satisfaction des clients. Les clients qui ont répondu de manière relativement similaire sont assignés au même cluster (par exemple, les clients qui sont très satisfaits de tout). Étant donné que les clients ont répondu à beaucoup de questions, il serait pratiquement impossible de construire les clusters manuellement. Un algorithme réalise les clusters pour nous.
Dans le cas d’ALIGRO, nous avons créé 4 segments. Chaque segment a ses propres caractéristiques. Par exemple, le segment 4 est composé des clients les plus satisfaits.
Grâce au graphique ci-dessus, nous pouvons constater que les clients très satisfaits (segment 4) sont surreprésentés dans le magasin 3 tandis qu’ils sont plus rares dans le magasin 19.
Grâce à la première partie de l’analyse, ALIGRO connaît les facteurs les plus importants à améliorer pour le magasin 19 et peut donc agir de manière ciblée sur ce magasin. De la même manière, il peut comprendre pourquoi le magasin 3 performe si bien et peut maintenir les services les plus importants pour sa clientèle.
Cette étude de questionnaire a permis d’identifier les enjeux liés à la satisfaction et de proposer une méthodologie pour développer un plan d’action à différents niveaux de granularité.
Impact
À la suite de la livraison de nos analyses, l’équipe marketing d’ALIGRO a pu synthétiser les apprentissages afin de construire une roadmap projet pour 2024.
Le projet d'analyse de données s'est déroulé de manière très fluide. L'équipe a démontré une bonne compréhension de la problématique et du contexte, et d’un réel engagement pour nous amener des réponses concrètes. Les conclusions de leurs analyses de corrélation et de leur approche par clusters ont permis de présenter des résultats actionnables. Sur cette base, nous sommes en mesure de définir une feuille de route guidée par les données recueillies auprès de nos clients. C'est une très utile pour notre entreprise !
