Le NPS (Net Promoter Score) est actuellement l'un des indicateurs de performance les plus utilisés. Démocratisé par Bain & Company, un cabinet de conseil, il a été conçu pour évaluer la fidélité entre fournisseurs et consommateurs, et est aujourd'hui selon différents spécialistes le "score que vous devez faire grandir" . Au-delà de la méthodologie et des considérations marketing et business, pourquoi est-il intéressant de re-normaliser les réponses apportées à des questions telles que "Dans quelle mesure êtes-vous susceptible de recommander X ou Y à un ami ou un collègue" ? et qu'est ce que cela nous dit sur la façon dont les individus répondent aux sondages ?
Dévoiler les biais cachés
Sur la base d'un échantillon aléatoire et anonyme de données provenant de Steerio - notre plateforme de "teams and projects analytics" - nous avons observé la répartition des réponses à la question du Score Ambassadeur (équivalente à la question NPS mais ajustée pour mesurer l'engagement des équipes). Nous avons ainsi demandé aux membres de différentes équipes d'évaluer régulièrement, sur une échelle de 0 à 10, dans quelle mesure ils étaient susceptibles de recommander leur projet à un collègue. Les résultats de 884 points de données sont présentés dans le tableau suivant : 
En regardant les résultats, nous pouvons constater que les réponses sont biaisées vers la droite, c'est-à-dire orientées vers les valeurs "positives" (la moyenne de l'échantillon est de 7,08/10, ce qui peut être considéré comme une assez bonne note). Serait-il possible que la majorité des projets soient nettement au-dessus de la moyenne ? Probablement pas. Mais alors, pourquoi les membres de l'équipe feraient-ils des commentaires plutôt positifs alors que nous entendons à la machine à café que tant de choses pourraient être mieux faites ? Peut-être parce que de nombreux feedbacks et opinions exprimés rencontrent des biais cognitifs et sociaux (ex : biais de courtoisie). Le biais de courtoisie est la tendance à donner une opinion qui est plus socialement correcte que sa véritable opinion, afin d'éviter d'offenser quelqu'un. En résumé, je préfère vous donner une note légèrement positive, disons 6 plutôt qu'un 4 ou un 3 parce que cela me coûte moins cher socialement. Ensuite, c'est à vous de séparer le bon grain de l'ivraie (ce n'est pas mon problème après tout, c'est vous qui m'avez demandé mon avis).
Re-normaliser les données pour obtenir la bonne représentation
Par conséquent, "re-normaliser" les données en marquant les réponses 0-6 comme "détracteurs", 7-8 comme "neutres" et 9-10 comme "promoteurs" permet de disposer de données mieux distribuées, et donc plus susceptibles de correspondre à des opinions réelles et des comportements futurs potentiels (tels qu'ici l'acte de recommandation). En regardant nos données, la normalisation donne trois groupes distribués presque également avec ~33% chacun (32%-35%-33%). Cette représentation correspond beaucoup mieux à la réalité des discussions que vous pourriez entendre/avoir pendant la pause café ou le verre du vendredi, n'est-ce pas ?