Pour les équipes Business Excellence, l’heure n’est plus à la simple mesure de la satisfaction client, mais à la démonstration de l’impact financier des actions mises en oeuvre à destination des titulaires d’officines. En s’appuyant sur plus d’une décennie de données officinales et de modélisations statistiques avancées (PLS, Arbres de régression CART, Corrélations de Pearson), Maison du Client (MDC Partenaire) propose une règle mathématique qui relie l’excellence opérationnelle à la croissance du chiffre d’affaires.
Le point de départ de toute stratégie d’excellence commerciale est la validation du ROI. L’intuition suggère qu’un client mécontent coûte cher ; la statistique le prouve désormais au pourcentage près.
Une étude rigoureuse menée sur une gamme de compléments alimentaires entre 2012 et 2016, analysant 1306 transitions d’état client (une transition correspondant à une officine suivie sur deux années consécutives) et les notations NPS associées, a permis d’isoler l’impact pur de la recommandation en année N sur la variation du chiffre d’affaires en années N+1.
Pour garantir la fiabilité des résultats, la méthodologie a écarté les biais classiques (impact délégué, zone géographique, taille de l’officine) qui ne présentaient pas de corrélations significatives ou de valeurs atypiques. Le modèle retenu, validé par validation croisée, affiche une NRMSE (Erreur Moyenne Quadratique Normalisée) de 9,4%, signifiant que le modèle est correct dans 90,6% des cas.
L’analyse révèle une asymétrie fondamentale dans la gestion de la relation client BtoB :
Conclusion : L’état « Détracteur » est une zone de destruction de valeur massive. La priorité n’est pas tant de créer des « fans » (Promoteurs) que de sécuriser la base en éliminant les irritants majeurs qui créent des Détracteurs.
Une fois l’enjeu financier posé, il faut comprendre les leviers d’action. Comment se construit la recommandation ? Les modélisations par les Moindres Carrés Partiels (PLS – Partial Least Squares) réalisées dès 2014 et affinées en 2017 apportent une réponse structurelle.
Le modèle structurel de 2014 a démontré une qualité d’ajustement exceptionnelle (Goodness of Fit relatif = 0,996, proche du maximum théorique de 1). Il établit que la Satisfaction est le précurseur direct de la Recommandation avec un coefficient de corrélation très élevé de 0,777.
Cependant, l’étude de 2017 (750 répondants, R² = 67,41%) permet de désagréger cette satisfaction en leviers opérationnels précis, classés par ordre décroissant d’influence sur le pouvoir de recommandation :
Ce modèle prouve statistiquement que la logistique (supply chain) pèse désormais plus lourd dans la recommandation que la relation humaine (contact), un changement de paradigme majeur pour des laboratoires souvent focalisés sur la seule force de vente.
L’application la plus récente de ces méthodologies (Septembre 2023, 383 titulaires) pour le une gamme OTC illustre comment utiliser les corrélations de Pearson (r) pour auditer la performance comparée à la moyenne marché.
La prédominance de la Confiance
Le modèle 2023 confirme que la Confiance est la variable la plus fortement corrélée à la recommandation (r = 0,72); Ce n’est pas une variable abstraite, mais la résultante de sous-dimensions concrètes.
Benchmarking et Identification des défaillances
L’analyse des écarts de corrélation (Delta r) entre les performances étudiées et la moyenne du marché (Benchmark) permet un diagnostic de « Business Excellence » affiné :
Le modèle permet de remonter plus loin dans la causalité. Par exemple, pour le thème « Contact », la Relation (r=0,67) pèse bien plus lourd que le Web/Digital (r=0,31). Cependant, le laboratoire étudié montre une corrélation Web/Contact supérieure à la moyenne marché (qui est négative à -0,12), signalant une opportunité digitale encore sous-exploitée mais émergente.
La compilation de ces analyses statistiques dessine une feuille de route claire pour les directions de l’excellence commerciale. L’approche de Maison du Client ne se contente pas de fournir un score NPS, elle déploie une Chaîne Relationnelle causale.
En combinant la Matrice de Llosa (Importance / Satisfaction) aux Corrélations de Performance présentées ci-dessus, il devient possible de :
La recommandation n’est pas un « soft skill ». C’est une équation mathématique dont les variables sont désormais connues.
Pour modéliser votre propre chaîne de valeur relationnelle et bénéficier d’un diagnostic statistique de votre performance commerciale, nous invitons les équipes Business Excellence à contacter la direction de MDC Partenaire.