Cas d’usage : NPS

Net Promoter Score : calculer, pondérer, suivre

DataLion calcule le NPS sous forme de formule de codebook documentée. Vous pouvez le pondérer, le décliner par segment, tester sa significativité et lisser sa courbe dans le temps. L’analyse des leviers établit quels facteurs l’expliquent. Hébergement dans des centres de données certifiés ISO 27001, conforme au RGPD, conçu à Munich.

Tableau de bord DataLion interactif avec le score NPS, la répartition promoteurs/détracteurs et des filtres

DataLion calcule le Net Promoter Score directement dans le codebook : 100 × (part des promoteurs 9–10 − part des détracteurs 0–6) rapportée aux réponses valides. Le calcul peut être pondéré. Vous déclinez le score par segment et testez les écarts à des seuils de confiance de 80 % à 99 %. La courbe se lisse en moyenne mobile simple (SMA) ou exponentielle (EMA). Une analyse d’importance relative sur R met en évidence les leviers possibles.

Instituts d’études, marques et équipes insights font confiance à DataLion

  • YouGov
  • Mediengruppe RTL Deutschland
  • SevenOne Media
  • Nielsen Sports
  • Spiegel Institut
  • Messe Berlin
  • Hartmann
  • 0–10 échelle de recommandation
  • −100…+100 plage de valeurs du NPS
  • 80–99 % seuils de significativité
  • SMA / EMA lissage dans le suivi

Pourquoi le NPS rapporte souvent moins qu’il ne le pourrait

  • Le score est calculé à la main dans Excel, pondéré une fois sur deux, sans formule documentée.
  • Les écarts entre segments sont commentés sans avoir été testés.
  • Les réponses au « pourquoi » sont collectées, mais jamais transformées en leviers.

Le NPS comme formule de codebook

DataLion inscrit le NPS dans une formule de codebook vérifiable : 100 × (part des promoteurs [9–10] − part des détracteurs [0–6]) ÷ réponses valides. Les réponses 7 et 8 comptent comme passives.

La formule exclut les valeurs manquantes. En présence d’une variable de pondération, DataLion calcule chaque cas avec son poids. Vous pouvez utiliser une pondération ou plusieurs.

  • Promoteurs (9–10), passifs (7–8) et détracteurs (0–6) en lignes de top-box et de net
  • Une formule de codebook reproductible plutôt qu’un indicateur opaque
  • Valeurs manquantes exclues proprement
  • NPS pondéré sur une ou plusieurs variables de pondération
Tableau DataLion avec les lignes nettes du NPS et les pourcentages

Le NPS par segment, avec la significativité

Déclinez le NPS par filtres en direct selon la région, le point de contact, le produit ou le groupe de clients. Les écarts entre segments sont testés directement dans le tableau. Vous choisissez 80 %, 90 %, 95 % ou 99 % de confiance, en étoiles ou en lettres.

En arrière-plan tournent le test z, le test du chi² et le test t. Les comparaisons par paires et contre le complément sont intégrées, avec une correction de Yates en option pour le chi². Vous savez ainsi si le NPS plus élevé d’un segment tient statistiquement.

  • Filtres en direct par région, point de contact, produit ou groupe de clients
  • Significativité à 80/90/95/99 %, en étoiles (*/**/***) ou en lettres
  • Tests z, chi² et t ; comparaisons par paires ou contre le complément
  • Correction de Yates en option pour le chi²
Tableau de bord DataLion interactif comparant le NPS entre segments

Le suivi du NPS avec une courbe lissée

En suivi, DataLion présente le NPS sous forme de série temporelle. Vous pouvez la lisser par moyenne mobile simple (SMA) ou par moyenne mobile exponentielle (EMA). La fenêtre est libre.

Les nouvelles vagues sont importées automatiquement. Le tableau de bord se met à jour et les évolutions d’une vague à l’autre peuvent être testées en significativité.

  • Le NPS en série temporelle, vague après vague
  • Lissage SMA ou EMA avec une fenêtre au choix
  • Évolutions d’une vague à l’autre testées en significativité
  • Import automatique des vagues : voir les études de tracking
Série temporelle d’un NPS sur plusieurs vagues dans DataLion

L’analyse des leviers plutôt que l’intuition

Le score ne dit pas pourquoi il bouge. L’analyse d’importance relative sur le moteur R établit quels facteurs de satisfaction ou d’expérience expliquent le mieux le NPS. Des régressions complètent l’analyse.

La question ouverte de relance s’exploite en codes nets ou par l’analyse de sentiment et de thèmes par IA. Vos propres libellés peuvent y reprendre la logique détracteurs / passifs / promoteurs.

  • Importance relative : quels leviers expliquent le NPS
  • Régressions linéaires, ordinales et autres sur R
  • Réponses ouvertes au « pourquoi » codées par IA en sentiment et en thème
  • Comparaison des leviers par segment
Donut de sentiment et classement des thèmes des justifications ouvertes du NPS dans DataLion

La question NPS et eNPS, sans recodage

Collectez le NPS avec le type de question NPS (0–10) et une question ouverte de relance. À la publication, DataLion crée automatiquement le projet, le jeu de données et le codebook avec les libellés de valeurs : les réponses sont exploitables immédiatement, sans recodage.

L’eNPS auprès des collaborateurs suit exactement le même parcours. L’invitation se fait par lien anonyme, QR code ou jeton à usage unique.

  • Type de question NPS (0–10) et question ouverte de relance
  • Codebook automatique avec libellés de valeurs : graphiques immédiats, aucun recodage
  • eNPS auprès des collaborateurs dans le même parcours
  • Invitation par lien anonyme, QR code ou jeton à usage unique
Éditeur d’enquête DataLion avec le type de question NPS

Ce que vous construisez avec DataLion

  • Tableau de bord de suivi du NPS

    Score, lignes nettes et courbe lissée, vague après vague, avec test de significativité.

    En savoir plus →
  • Analyse des leviers

    Importance relative sur R : quels facteurs expliquent le NPS.

    En savoir plus →
  • NPS pondéré

    Pondérer sur la structure cible, depuis le jeu de données, une table ou un calcul.

    En savoir plus →

Voyez DataLion avec vos propres données

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Parmi les mieux notés

4,5 étoiles sur 5 sur G2 et OMR Reviews

Ce que disent les utilisateurs de DataLion

  • via G2
    Entreprise très professionnelle, attentive aux besoins de ses clients, avec un excellent logiciel et un excellent service.
    Generoso M. · Analyste CRM, Automobile
  • via G2
    Les interlocuteurs chez DataLion sont très impliqués. En cas de problème, on peut compter sur leur aide. DataLion réagit vite aux demandes de nouvelles fonctionnalités.
    Robert Q. · Directeur général
  • via G2
    La simplicité d’utilisation, en particulier pour les sujets d’études de marché. Un back-office structuré avec de nombreuses possibilités de personnalisation.
    Utilisateur vérifié · Études de marché
  • via G2
    Grâce à la fonction d’intégration, nous produisons des insights à partir de nos données pour notre audience et nos clients en moins de la moitié du temps qu’il nous fallait auparavant.
    Utilisateur vérifié · Loisirs, voyage & tourisme
Lire les 16 avis sur G2 →
Nous travaillons désormais beaucoup plus efficacement, ce qui nous laisse plus de temps pour tirer les enseignements et les insights des données pour nos clients.
Jens Falkenau, Vice President Market Research · Nielsen Sports
Lire l’étude de cas (en anglais) →

La plateforme en détail

Aller plus loin

Questions fréquentes sur le NPS avec DataLion

Comment DataLion calcule-t-il exactement le NPS ?
Par une formule de codebook : 100 × (part des promoteurs à 9–10 − part des détracteurs à 0–6), rapportée aux réponses valides. Les passifs (7–8) n’entrent pas dans le score. Les valeurs manquantes sont exclues et la plage va de −100 à +100.
Puis-je pondérer le NPS ?
Oui. En présence d’une variable de pondération, DataLion calcule le NPS pondéré, chaque cas étant multiplié par son poids. Les poids proviennent du jeu de données, d’une table de pondération séparée rattachée par jointure, ou sont calculés dans DataLion sur une structure cible.
Les écarts entre segments et entre vagues sont-ils significatifs ?
DataLion le vérifie directement dans le tableau : les écarts sont testés à quatre seuils de confiance (80/90/95/99 %) par test z, chi² ou t, puis affichés en étoiles ou en lettres, avec une correction de Yates en option pour le chi².
Comment savoir ce qui fait bouger le NPS ?
Avec l’analyse d’importance relative, l’un des modèles prédéfinis du moteur R : elle établit quels leviers expliquent le mieux le NPS, complétée par des régressions. Vous exploitez en parallèle la question ouverte sur le pourquoi de façon structurée.
Comment suivre le NPS dans le temps ?
En série temporelle, avec un lissage SMA ou EMA optionnel et une fenêtre au choix. Les nouvelles vagues sont importées automatiquement, le tableau de bord se met à jour et les évolutions d’une vague à l’autre peuvent être testées en significativité.

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