NPS : guide sur le taux de recommandation

Face à une décision importante, il est courant d’effectuer des recherches préalables sur internet et de demander des recommandations à son entourage.

Ces dernières s’avèrent extrêmement utiles aux clients. 83 % des personnes déclarent faire confiance aux recommandations de leurs proches plus qu’à n’importe quelle autre forme de publicité.

Ce chiffre a des implications importantes pour les entreprises : même si elles effectuent un parcours sans faute, aussi bien du point de vue de leur logo, de leurs articles de blog ou des lignes d’objet de leurs e-mails marketing, un seul client mécontent peut suffire à leur faire perdre de nouveaux contrats. D’ailleurs, les consommateurs tendent à parler davantage de leurs mauvaises expériences, et le cas échéant, ils font part de leurs déconvenues à trois fois plus de personnes.

Aujourd’hui, grâce aux réseaux sociaux, les consommateurs peuvent rapidement et facilement partager des recommandations et des commentaires avec tout leur entourage. Il est donc essentiel de recueillir l’avis des clients et d’identifier les problèmes au plus tôt, non seulement pour réduire les mauvaises critiques et expériences, mais aussi pour inciter les clients satisfaits à recommander la marque en question à leur entourage. Or, c’est là tout l’enjeu du taux de recommandation net.

Qu’est-ce que le taux de recommandation net ?

Le taux de recommandation net est un indicateur de la satisfaction des clients, qui mesure la probabilité qu’un consommateur recommande une marque à son entourage.

Comment calculer le taux de recommandation net ?

Pour calculer ce taux, il faut d’abord mener une enquête auprès des clients. Le taux de recommandation net renvoie généralement à la question suivante : « Sur une échelle de 0 à 10, quelle est la probabilité que vous recommandiez tel produit ou service à un ami ? » Les réponses recueillies se répartissent en trois groupes :

• Clients promoteurs : ceux qui ont répondu 9 ou 10.
• Clients passifs : ceux qui ont répondu 7 ou 8.
• Client détracteurs : ceux qui ont répondu 6 ou donné une note inférieure à 6.

Comme leur nom l’indique, les promoteurs correspondent aux clients fidèles et enthousiastes, qui parleront de l’entreprise à leur entourage et généreront de nouveaux contrats. Les clients passifs ont une opinion neutre et peuvent soit devenir des promoteurs, soit se laisser séduire par des offres concurrentes. Les détracteurs, eux, représentent les clients insatisfaits. L’entreprise risque non seulement de les perdre, mais aussi de voir sa réputation entachée par leurs commentaires négatifs.

Pour calculer le taux de recommandation net, il faut soustraire le pourcentage des détracteurs à celui des promoteurs. Cette soustraction des deux catégories permet de déterminer la probabilité de recommandation d’un client type. Les réponses des clients passifs sont exclues du calcul, car elles ne peuvent être ni considérées comme des recommandations ni comme des commentaires négatifs.

Un taux de recommandation net élevé résulte d’un nombre de promoteurs considérablement supérieur à celui des détracteurs. Prenons l’exemple d’une enquête menée auprès de 100 clients. Si 40 % de ces derniers sont des détracteurs contre seulement 50 % de promoteurs, le taux de recommandation net s’élève à 10 %. Dans le cas où la proportion de détracteurs est égale à 20 %, le score passe alors à 30 %, ce qui équivaut à une probabilité de recommandation supérieure de 20 %.

Des enquêtes régulières et l’analyse des témoignages des clients aident à identifier les risques, ainsi que les opportunités et les améliorations potentielles. C’est pourquoi il est conseillé d’inclure un champ permettant aux personnes interrogées de laisser leurs avis et suggestions d’optimisation. Il devient ainsi possible de déterminer les problèmes rencontrés par les clients et d’y apporter des solutions.

En quoi le taux de recommandation net est-il important ?

1 – Évaluer la fidélisation des clients

Le taux de recommandation net permet d’évaluer la fidélisation des clients ainsi que la probabilité de recommandation. Il aide également à estimer les risques de perte de clients lorsque ceux-ci annulent leur abonnement, ne renouvellent pas leur achat ou ont recours aux services ou produits d’une autre entreprise.

Si fidéliser les clients est beaucoup moins coûteux que le travail d’acquisition, c’est aussi un exercice rentable. Ainsi, une augmentation de 5 % de la fidélisation suffirait à entraîner une augmentation des profits de l’ordre de 25 à 95 %. Bien qu’il reste nécessaire d’attirer et de convertir de nouveaux prospects, il semble donc que la fidélisation et l’écoute des clients existants génèrent un meilleur retour sur investissement.

Ce faisant, l’identification des clients à risque joue un rôle clé, et l’analyse régulière du taux de recommandation net peut fournir une aide précieuse aux entreprises.

Les variations de ce taux permettent d’évaluer les chances de recommandation par le client. Sa ventilation par clients promoteurs, passifs et détracteurs, et son évolution au fil du temps, servent également d’indicateur de tendance pour les équipes responsables de la satisfaction client.

Par exemple, si le nombre de détracteurs baisse tandis que celui des clients passifs augmente, cela peut indiquer une amélioration de la perception des consommateurs. À l’inverse, un déclin des promoteurs et une hausse des clients passifs peuvent être les symptômes annonciateurs d’une perte de clients et de commentaires négatifs.

L’évolution du taux de recommandation net s’avère donc un outil efficace pour prendre la mesure de la satisfaction des clients et du risque potentiel d’attrition.

L’entreprise Mention a utilisé les enquêtes liées au taux de recommandation net pour réduire de moitié son taux d’attrition en l’espace de deux mois seulement. En se basant sur les réponses recueillies, elle a envoyé des e-mails et des offres personnalisés à ses clients selon leur niveau de satisfaction. Les promoteurs se sont ainsi vu proposer une réduction pour la mise à niveau de leur produit. Les clients passifs ont pu profiter d’une prolongation de leur période d’essai gratuite. Enfin, les détracteurs ont été remerciés pour leur honnêteté et interrogés sur les points pouvant être améliorés.

2 – Identifier les améliorations à apporter

Les clients attribuent parfois des notes allant jusqu’à 0. Si de telles appréciations sont parfois difficiles à accepter, surtout lorsqu’elles se produisent à plusieurs reprises, elles offrent néanmoins une occasion de tirer parti du feedback reçu et d’apporter des améliorations.

Dès lors, il convient de concevoir des enquêtes qui comportent un champ où les clients peuvent justifier la note qu’ils ont octroyée. L’avis ainsi recueilli mettra en lumière des points précis pour permettre d’améliorer l’expérience des clients vis-à-vis d’un produit ou service.

Il arrivera parfois aux entreprises de recevoir des commentaires peu constructifs. Toutefois, les remarques liées aux bugs, aux expériences utilisateur médiocres ou aux interactions décevantes avec un service client, par exemple, pourront être rapidement transmises aux équipes concernées.

Pour Magoosh, un service en ligne proposant des exercices d’entraînement aux examens, le taux de recommandation net a permis d’identifier une plainte qui entraînait une baisse de son score, puis de déterminer les points à améliorer. Après avoir décelé un décalage entre les attentes de ses clients et les résultats fournis par son algorithme, l’entreprise a su trouver une solution offrant un maximum de précision et d’efficacité, ce qui a conduit à une hausse de neuf points de son taux de recommandation net.

3 – Augmenter les recommandations à des fins marketing

Le taux de recommandation net indique aux entreprises la probabilité que leurs clients satisfaits recommandent leurs produits ou services. Or, il s’avère que ces témoignages favorables exercent une influence considérable.

• Plus de 80 % des clients satisfaits se disent prêts à fournir des recommandations.
• Près de 70 % des personnes sont davantage susceptibles d’acheter un produit si l’un de leurs amis en a parlé sur les réseaux sociaux ou par e-mail.
• Les clients issus d’un parrainage génèrent un plus grand ROI et une valeur vie supérieure de 16 % à celle des autres consommateurs.

Les entreprises peuvent tirer parti des recommandations d’un point de vue marketing en sollicitant des études de cas, des témoignages et des commentaires en ligne auprès de leurs clients afin d’attirer de nouveaux prospects. Par ailleurs, les programmes de récompenses et d’ambassadeurs de marque permettent de remercier les clients pour leur fidélité avec des cartes-cadeaux, des offres exclusives ou des réductions. Le marketing de recommandation peut prendre la forme d’un rapport symbiotique entre la marque et le client, mais pour cela, il faut d’abord identifier les promoteurs potentiels. Or, c’est justement l’une des fonctions des données issues du taux de recommandation net.

Airbnb a utilisé ces données afin de prédire les futures interactions des clients avec ses services, telles que les réservations répétées ou les recommandations, et ce pour plus de 600 000 utilisateurs. L’analyse a montré que les promoteurs qui lui ont attribué une note de 10 étaient 13 % plus susceptibles d’effectuer une autre réservation et 4 % plus enclins à parrainer un ami que les détracteurs. L’entreprise a ensuite étudié d’autres sources d’avis, comme les commentaires des hôtes ou les notes relatives au rapport qualité/prix, et a ainsi déterminé que le taux de recommandation net constituait le meilleur outil de prédiction des réservations et recommandations futures.

L’analyse des données liées au taux de recommandation net et l’identification des promoteurs ne sont qu’une première étape. Les entreprises doivent ensuite entamer le dialogue avec les clients satisfaits pour les fidéliser et  encourager leur participation à un programme de parrainage, et ainsi élargir leur clientèle.

Des outils et des conseils pour réaliser vos enquêtes clients ainsi que d’autres conseils pour évaluer la relation de votre entreprise avec ses clients sont disponibles dans cet e-book.

Par Damien Marini – Hubspot