Le 5 mai 2022

Le biais de confirmation consiste à ne retenir d’une masse d’informations que celles qui confirment notre opinion préalable. Vous l’avez certainement déjà vu à l’œuvre en assistant à la présentation de résultats d’une étude.

 Dans un article récent, un exemple tiré de l’actualité internationale nous a permis de mettre en évidence les risques que le biais de confirmation fait courir à nos processus de décision.

N’avez-vous jamais ressenti la même chose en assistant à la présentation des résultats d’une étude ?

Voici deux exemples que j’ai personnellement vécus à plusieurs occasions.

39% de clients « tout à fait » et 52% de « plutôt » satisfaits, c’est le résultat qui vient de s’afficher.

  • Le patron : « Super, on va pouvoir communiquer ! 39 + 52, ça fait 91% c’est énorme ! ».
  • Question dans la salle : « Et les 9% restants ? »
  • Le patron : « On n’aura jamais 100% de clients satisfaits ! Demandons-nous plutôt comment nous allons exploiter ce résultat ».
  • Intervention de l’expert Études : « Je suis d’accord avec le fait qu’il y a toujours un pourcentage incompressible d’insatisfaits. A 9%, nous sommes très près de ce niveau. Je préfère insister sur le fait que 91%, c’est le total. Quand on regarde dans le détail, il y a 39% de « tout à fait » et 52% de « plutôt ». Or, on sait que seuls les « tout à fait » sont réellement fidèles. Et, selon nos benchmarks, votre résultat de 39% n’est pas… » (interruption)
  • Le patron : « Arrêtons de chipoter, c’est exactement ce que je viens de dire : on ne peut pas satisfaire complètement tout le monde et 39% de « tout à fait satisfaits » comme vous dites, c’est déjà énorme ! Restons là-dessus, on va communiquer en utilisant l’expression plus de 9 clients sur 10 ! »

Autre exemple dans une complémentaire santé. Pour la troisième année d’affilée, la satisfaction baisse. Quatre critères chutent également et semblent fournir des explications : l’amabilité des interlocuteurs, la disponibilité du service client, le niveau des remboursements et le rapport qualité/ prix.

  • Le patron : « Je le dis depuis des années : notre problème, c’est le centre de contacts. Heureusement, c’est en voie de résolution puisqu’on est en train de changer de prestataire ! »
  • Intervention de l’expert Études : « Si vous permettez, nous avons fait des analyses approfondies qui donnent un éclairage différent. Je peux vous donner tout le détail, mais en résumé nous pensons qu’il y a deux phénomènes à l’œuvre. L’amabilité et la disponibilité du service client ne sont pas à l’origine du problème, leur baisse est plutôt la conséquence d’une dégradation de la satisfaction des clients : le centre de contacts est davantage critiqué simplement parce qu’il annonce de mauvaises nouvelles. D’autre part, les baisses sur le niveau des remboursements et sur le rapport qualité/prix s’expliquent par un changement progressif du profil de vos clients : les jeunes sont moins bien couverts, beaucoup plus critiques et représentent une part croissante année après année des répondants. Il me semble que vous devriez vous interroger sur… » (interruption)
  • Le Patron : « Tout ça est bien alambiqué. La vérité, et on la connait tous autour de cette table parce qu’on est près du terrain, c’est que notre prestataire est nul. On reparlera de vos autres idées l’an prochain si c’est nécessaire. Mais franchement, je pense qu’on a bien anticipé et qu’on tient la solution. »

 

Comment éviter de tomber dans de telles erreurs d’interprétation des chiffres ou d’analyse des causes ? Je vous fais part de quelques suggestions dans l’article suivant.

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