L'analyse de l'arborescence des problèmes rencontrés dans le marketing et la gestion des services

L'analyse des arbres d'impact des problèmes dans le marketing et la gestion des services!

La figure 19.3 montre les branches de l’arbre d’impact du problème. Chaque branche représente les résultats possibles d'un contact client. Soit le client n’a pas de problème (bon), soit un problème (mauvais). Si le client rencontre un problème ne se plaint pas, il n’ya aucune possibilité de le résoudre. Si le client se plaint, le problème est résolu avec succès par l'entreprise (bon) ou non (mauvais).

Une analyse arborescente de l'impact des problèmes est réalisée tous les trimestres pour tous les hôtels. Les hôtels collectent régulièrement des données pouvant être utilisées pour déterminer le nombre de personnes dans chaque catégorie. Cette technique consiste à envoyer des questionnaires par courrier à un large échantillon de clients peu de temps après leur départ de l'hôtel. Dans le cadre d'une enquête générale auprès des clients, l'hôtel demande si celui-ci a rencontré un problème ou non et, dans l'affirmative, s'il a été signalé ou non, et si le problème a été résolu de manière satisfaisante.

Des exemples de pourcentages sont donnés à la figure 19.4. Nous voyons que dans ce cas, 75% de tous les invités n’avaient aucun problème. Sur les 25% qui l'ont fait, seule la moitié s'est plainte et 70% des plaintes ont été résolues avec succès. À partir de ces chiffres, nous pouvons faire plusieurs observations utiles.

Premièrement, un pourcentage très élevé de personnes en difficulté ne se plaint pas, ce qui élimine toute possibilité de résolution du problème. En outre, seules 70% des plaintes aboutissent à une résolution réussie, ce qui peut indiquer que la résolution du problème n'est pas particulièrement fructueuse.

Une autre indication de l’importance de la résolution des problèmes est la grande différence entre les mesures synthétiques, telles que la satisfaction et l’intention de racheter. La figure 19.5 montre le pourcentage de personnes ayant répondu dans les deux premières cases d'une échelle de satisfaction du client de cinq points, et la figure 19.6 indique le pourcentage de personnes ayant l'intention de racheter leurs actions.

Nous voyons que s'il n'y a pas de problème, 95% sont satisfaits et 95% ont l'intention de revenir. C'est très bien. D'autre part, parmi les clients qui rencontrent un problème mais ne le signalent pas, seuls 75% sont satisfaits et seulement 80% ont l'intention de revenir. C'est un gros abandon.

Que se passe-t-il si le client se plaint? Si le client se plaint et que la plainte est résolue, 90% sont satisfaits et-90% ont l'intention de revenir. C'est presque aussi bon que de ne pas avoir de problème en premier lieu! D'autre part, si une plainte n'est pas résolue, la satisfaction et le rachat s'effondrent. Seulement 50% sont satisfaits et seulement 60% ont l'intention de racheter. La conclusion est que si une plainte est déposée, il est très important de la résoudre avec succès.

Nous pouvons utiliser l’arbre d’impact des problèmes pour analyser la valeur des résultats de la résolution des plaintes, en incorporant la valeur à vie du client. Supposons que la valeur à vie d’un client précédent, en termes de valeur actuelle nette des bénéfices futurs, et en ignorant les mots effets de bouche (pour simplifier les choses), est Rs. 1 000 et supposons que les chiffres des figures 19.4 et 19.6 s'appliquent.

Quelle est la valeur d'éviter un problème en premier lieu? La branche la plus à gauche («aucun problème») a un taux de rachat de 95%. En multipliant cela par Rs. 1 000 donne une valeur attendue de Rs. 950 pour un client de cette branche. Nous devons maintenant trouver le taux de rachat pour l’autre côté de l’arbre. Ceci est obtenu en tant que moyenne pondérée des trois résultats possibles.

Le calcul est le suivant: Taux de rétention moyen = (0, 5 x 0, 7 x 0, 9) + (0, 5 x 0, 3 x 0, 6) + (0, 5 x 0, 8) = 80, 5% La valeur attendue du côté droit de l’arbre est donc 80, 5% x Rs. 1000 = Rs. 805. C'est Rs. 145 moins que la valeur attendue s'il n'y a pas de problème. Ainsi, cela vaut Rs. 145 par client pour l'entreprise afin d'éviter un problème en premier lieu. C'est beaucoup.

Nous pourrions également considérer l’utilité de résoudre un problème, puisqu’une plainte a été déposée. La valeur attendue de la branche «Problème résolu» est de 90% x Rs. 1000 = Rs. 900, et la valeur attendue de la branche «Non résolu» est de 60% x Rs. 1000 = Rs. 600. Notez que cela vaut Rs. 900 - Rs. 600 = Rs. 300 pour résoudre un problème. La société peut en tirer profit en choyant un client qui se plaint, en se basant uniquement sur la valeur des rachats futurs. Bien sûr, si l’on tient compte de l’effet de bouche à oreille, les chiffres deviennent encore plus impressionnants.

Un autre problème est combien nous gagnons à avoir un client signaler un problème. À partir de la figure 19.6, il est facile de calculer la valeur attendue d’un client confronté à un problème non signalé. La valeur est 80% x Rs. 1000 = Rs. Rs. 800. Calculer la valeur attendue d'un client qui a un problème et signaler qu'il implique une moyenne pondérée dans les branches «Problème résolu» et «Non résolu», en utilisant le nombre représenté à la figure 19.4 et à la figure 19.6. La valeur est 70% x 90% x Rs. 1 000 plus 30% x 60% x Rs. 100, ce qui équivaut à Rs. 810.

Ce n'est pas beaucoup plus que la valeur du client non-déclarant, principalement parce que 30% des plaintes ne sont pas résolues avec succès. Il ressort de ces chiffres que la préoccupation immédiate de la société est de résoudre un pourcentage plus élevé de plaintes plutôt que d’encourager davantage de plaintes. À mesure que le pourcentage ou le nombre de plaintes résolues augmente, il deviendra alors plus important d'encourager davantage de plaintes.