Faire parler les chiffres quand ils ne disent rien : un risque évitable …
Lors d’une récente étude de satisfaction visant des services à la personne dans l’univers domestique, les résultats statistiques situés au sein des deux quartiles extrêmes d’une courbe gaussienne ont permis d’évaluer clairement les opinions des clients interrogés.
Il a donc été possible de concevoir des actions visant à répondre aux segments des « plus satisfaits » et à remédier aux « insatisfactions » les plus notoires. Toutefois, il convient d’observer que ces populations ne représentent, à elles deux, moins d’un tiers de l’échantillon interrogé.
Les résultats concernant les deux tiers restant, c’est à dire la majorité de l’échantillon se situant au sein de l’espace interquartiles sont plus complexes à interpréter dans la mesure où les taux de satisfaction ou d’insatisfaction sont moins discriminants, se situant autour de la médiane. Il s’agit ici de ce que l’on a coutume d’appeler la « majorité silencieuse ».
En l’état, la définition d’actions adaptées s’avère problématique pour ne pas dire impossible. L’approche quantitative a donc du être complétée par une analyse qualitative fondée sur la réalisation d’entretiens individuels.
Le contenu de ces entretiens a permis, d’une part de décrypter les raisons conduisant à ne pas émettre d’opinions tranchées et d’autre part à interpréter ces justifications en vue de revoir les prestations de services afin de les adapter aux attentes des clients.
Une fois encore on a pu vérifier la grande complémentarité des deux techniques d’analyse : En effet, les chiffres parlent d’eux mêmes, mais dans le cas où le score reste muet, il est très hasardeux de « le faire parler ».
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