Matrice de Llosa : Définition et Application
Dans un contexte où l’expérience client devient un levier central de différenciation, comprendre avec précision ce qui génère de la satisfaction ou, au contraire, provoque de l’insatisfaction est indispensable. Si de nombreux outils permettent d’analyser la qualité perçue, peu permettent de distinguer avec finesse l’impact asymétrique des attributs d’un service. La matrice de Llosa propose une lecture nuancée de la satisfaction client, fondée sur des données quantitatives.
Dans cet article, nous vous proposons de découvrir le fonctionnement de cet outil, ses différences avec le modèle de Kano, ainsi qu’une étude de cas concrète pour l’appliquer à votre propre organisation grâce à Selvitys !
Qu’est-ce que la matrice de Llosa ?
La matrice de Llosa, aussi appelée analyse Tétraclasse, a été développée en 1996 par la chercheuse française Sylvie Llosa lors de sa thèse de doctorat « Contribution à l’étude de la satisfaction dans les services : une approche intégrée. ». Il s’agit d’un outil d’analyse, similaire au modèle de Kano (1984) dont il s’inspire. Son objectif est de comprendre l’influence et le niveau de performance des attributs d’un service sur la satisfaction et l’insatisfaction des clients.
La matrice de Llosa repose sur un principe simple : les facteurs qui génèrent de la satisfaction ne sont pas forcément les mêmes qui provoquent de l’insatisfaction.
Matrice de Llosa et modèle de Kano : comment les différencier ?
Bien que la matrice de Llosa s’inscrive dans la continuité des travaux du Dr. Kano sur la qualité perçue et la satisfaction client, cette matrice cherche à quantifier et à visualiser l’impact asymétrique des attributs d’un service là où le modèle de Kano catégorise les attentes des clients.
À travers ses recherches, Sylvie Llosa cherche à montrer que certains attributs peuvent seulement générer de la satisfaction s’ils sont bien perçus, tandis que d’autres peuvent uniquement engendrer de l’insatisfaction s’ils sont mal perçus. Seuls quelques attributs jouent sur les deux tableaux.
Utiliser le matrice de Llosa avec Selvitys
Comprendre le fonctionnement de la matrice
Dans sa thèse, Sylvie Llosa détaille le fonctionnement de sa matrice. Celle-ci se découpe en quatre quadrants distincts. Chacun d’entre eux permet de catégoriser les attributs d’un service en fonction de leur contribution sur la satisfaction ou l’insatisfaction.
1. Les attributs Plus (Valorisant)
Cette catégorie regroupe les attributs qui contribuent fortement à la satisfaction client lorsqu’ils sont perçus positivement par les clients. Il s’agit d’un facteur « surprise », un élément inattendu, souvent motif de fidélisation auprès des clients.
Par exemple, dans une chaîne de restauration rapide, offrir un dessert maison pour les enfants est un attribut Plus. En effet, lorsque c’est présent, les clients sont agréablement surpris. Cependant, si l’attribut est absent, les clients ne s’en plaignent pas.
2. Les attributs Clés (Moteur)
Cette catégorie représente les attributs dont la contribution à la satisfaction et à l’insatisfaction est forte. Il s’agit de facteurs de performance dans lesquels il est conseillé d’investir pour augmenter sa rentabilité.
Par exemple, plus le temps d’attente d’une commande en restauration est rapide, plus le client est satisfait. Au contraire, plus ce temps d’attente est lent, plus le client est insatisfait.
3. Les attributs Secondaires (Neutre)
Cette catégorie est le contraire de la précédente. Elle regroupe les attributs dont la contribution à la satisfaction et à l’insatisfaction est faible. En outre, ce sont des facteurs non stratégiques à surveiller, mais absolument pas prioritaires.
Par exemple, la couleur des plateaux dans une chaîne de restauration rapide n’a pas d’importance. Peu importe le design ou la couleur, cela n’affecte ni la satisfaction, ni la frustration.
4. Les attributs Basiques (Obligatoire)
Cette dernière catégorie est cruciale. En effet, elle regroupe les attributs qui contribuent faiblement à la satisfaction et fortement à l’insatisfaction. Expliqué simplement, ce sont les facteurs incontournables de votre service, ceux dont vos clients ont l’habitude de retrouver.
Par exemple, lorsque vous déjeunez dans un restaurant, vous vous attendez à ce que les toilettes soient propres. Si elles le sont, votre satisfaction n’augmente pas, car c’est considéré normal. En revanche, si ces toilettes sont sales, alors votre insatisfaction sera d’autant plus forte !
Les avantages et inconvénients de la matrice de Llosa
Les avantages
La matrice offre une lecture fine et stratégique de la satisfaction client. Elle différencie clairement les éléments qui créent de la satisfaction, ceux qui en détruisent et ceux dont l’impact est insignifiant. Il s’agit d’un outil polyvalent, applicable à de nombreux secteurs, offrant la possibilité de prioriser les actions à mener.
Après analyse des résultats, la matrice propose une visualisation claire et utile pour la prise de décision rapide. Contrairement au modèle de Kano, elle repose sur des données quantitatives solides (corrélations, régressions), ce qui en fait une méthode fiable.
La matrice Llosa et l’analyse Tétraclasse sont en réalité deux outils distincts, néanmoins complémentaires. En effet, la matrice de Llosa est une application concrète et visuelle de l’analyse tétraclasse qui, elle, est une méthode statistique.
Les inconvénients
Malgré ses nombreux atouts, l’analyse tétraclasse possède ses limites. Dans un premier temps, il est essentiel de prendre en compte qu’elle exige un volume de données important pour garantir la robustesse des calculs statistiques. Un échantillon restreint peut aboutir à des résultats erronés ou peu significatifs.
Il est également pertinent de faire attention à votre questionnaire afin de ne pas obtenir de réponses biaisées à cause de questions mal formulées ou d’échelle de réponse inadaptée. De plus, cet outil reste inconnu des non-spécialistes, un effort de pédagogie peut alors être nécessaire.
Enfin, contrairement à son inspiration originelle (Kano), le modèle Llosa ne permet pas d’identifier les attentes latentes ou implicites des clients, car elle se concentre uniquement sur ce qui a été mesuré de manière explicite.
Application de la matrice de Llosa à travers une étude de cas
Bun Rush, une chaîne de restauration rapide, souhaite identifier les facteurs qui influencent la satisfaction globale de ses clients, ainsi que la manière dont ces facteurs sont perçus. Pour cela, elle fait appel à un institut de sondage spécialisé, comme Selvitys, reconnu pour son expertise en études quantitatives et sa capacité à déployer des enquêtes rapidement. Grâce à cette collaboration, Bun Rush peut explorer de nombreuses pistes d’amélioration.
L’enquête de satisfaction est menée auprès de 20 clients, et porte sur 4 attributs spécifiques que l’enseigne souhaite évaluer :
1. La propreté du restaurant
2. Le temps d’attente (court/long)
3. Le dessert maison offert
4. La couleur des plateaux
Pour juger ces attributs, chaque répondant devra répondre à deux questions. La proposition de réponse est une échelle de 0 à 10.
- « Quelle note donnez-vous à [Attribut] ? »
- « De manière générale, quelle note donnez-vous à votre expérience avec Bun Rush ? »
La première question, sur la satisfaction globale, est indispensable pour construire une matrice de Llosa : elle constitue la variable de référence qui permet d’évaluer l’impact de chaque attribut sur l’expérience client.
À savoir : Dans le cas où cette question n’aurait pas été posée, il est possible d’estimer la satisfaction globale en calculant la moyenne des notes attribuées aux différents attributs. Cependant, cette méthode donne des résultats moins fiables que l’utilisation d’une note globale réellement recueillie.
Une fois les réponses de nos 20 clients collectés, nous réalisons un tableau pour recenser toutes les réponses :
| Client | Propreté du restaurant | Temps d'attente | Dessert offert | Couleur des plateaux | Satisfaction globale |
|---|---|---|---|---|---|
| Client 1 | 8 | 7 | 2 | 6 | 5,75 |
| Client 2 | 7 | 8 | 2 | 3 | 5 |
| Client 3 | 3 | 8 | 3 | 4 | 4,5 |
| Client 4 | 9 | 8 | 4 | 3 | 6 |
| Client 5 | 6 | 9 | 5 | 2 | 5,5 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| Client 20 | 10 | 9 | 6 | 6 | 7,75 |
- Propreté du restaurant : 9/10 → Il est clairement satisfait de cet aspect.
- Temps d’attente : 8/10 → Ce facteur est perçu de manière positive.
- Dessert maison offert : 4/10 → Cette note indique que le client n’a pas perçu de réelle valeur ajoutée pour cet attribut.
- Couleur des plateaux : 3/10 → Cela reflète un avis négatif, cet attribut lui déplaît.
La note de satisfaction globale du client est de 6/10, obtenue en faisant la moyenne des notes des quatre attributs. Cette méthode permet d’avoir une estimation, mais reste moins fiable qu’une note de satisfaction globale directement exprimée par le client. Nous l’utilisons cependant dans notre exemple afin de démontrer que cela reste une solution qui fonctionne.
Pour calculer l’influence de nos facteurs sur la satisfaction globale, deux solutions s’offrent à nous.
1. Il est possible de réaliser des calculs de corrélation, ceux-ci sont rapides et faciles, mais ne sont pas précis.
2. Il est possible de réaliser une régression linéaire. Bien que plus difficile et rigoureuse, cette technique offre des réponses précises.
À savoir : Nous conseillons aux personnes débutantes de faire appel à un expert Selvitys pour exploiter convenablement cette méthode.
Dans notre cas, nous avons utilisé la régression linéaire via le logiciel Excel, accessible à tous. Pour plus de détails sur la pratique, les calculs et l’application d’une régression linéaire, veuillez télécharger notre modèle de la Matrice de Llosa ci-contre.
Voici le graphique obtenu après utilisation de la régression linéaire sur Excel :
Étude des résultats
Après étude du graphique, voici les enseignements que nous pouvons en tirer :
1. Notre exemple ne possède pas d’attribut basique. Ce sont les attributs considérés comme obligatoire. Lorsqu’il est au rendez-vous, il ne génère pas particulièrement de satisfaction, car il est attendu. En revanche, s’il fait défaut, il provoque une forte insatisfaction.
2. Le temps d’attente et la propreté sont perçus comme des attributs clés. Ce sont des leviers stratégiques sur lequel il faut concentrer vos efforts. Un service rapide est fortement valorisé par les clients, tandis qu’un temps d’attente trop long entraîne une vive insatisfaction. De même pour la propreté.
3. Le dessert offert correspond à un attribut plus. Il est source de satisfaction lorsqu’il est proposé, car il représente une attention supplémentaire. Toutefois, son absence ne suscite pas de mécontentement particulier.
4. Enfin, la couleur des plateaux est un attribut secondaire. Elle n’a pas d’impact significatif sur l’expérience client. Que les plateaux plaisent ou non visuellement, cela ne change ni leur satisfaction ni leur insatisfaction.
Utiliser le matrice de Llosa avec Selvitys
Utiliser le matrice de Llosa avec Selvitys
CE QU’IL FAUT RETENIR :
La matrice de Llosa : un outil sous-représenté ?
La matrice de Llosa s’impose comme un outil pertinent pour toute entreprise souhaitant aller au-delà d’une lecture en surface de la satisfaction client. En identifiant clairement les attributs à valeur ajoutée, ceux à corriger en priorité, ou encore les éléments perçus comme acquis, elle permet de prioriser les actions avec discernement.
Bien qu’elle demande une certaine rigueur méthodologique selon la méthode d’application, son apport stratégique est indéniable. En mobilisant les bonnes ressources et en s’appuyant sur une expertise adaptée, telle que celle de Selvitys, la matrice devient un véritable outil d’aide à la décision.
Encore peu connue et rarement utilisée dans le monde professionnel, la matrice de Llosa mérite pourtant d’être davantage exploitée, tant sa lecture fine des attentes clients peut orienter efficacement les choix stratégiques. Il convient cependant de noter qu’elle nécessite un nombre important de répondants pour produire des résultats véritablement exploitables et statistiquement fiables.
Selvitys : La solution idéale pour interroger vos clients
Selvitys met à votre disposition une plateforme pour concevoir, diffuser et analyser des sondages en ligne, couvrant l’ensemble de vos besoins en études quantitatives. Grâce à notre méthode de diffusion optimisée, nous sommes capables de recueillir plus de 1 000 réponses en moins de 24 heures, en mobilisant notre panel interne de répondants qualifiés.
Pour répondre au mieux à vos enjeux, nous vous accompagnons dans le choix de la méthodologie la plus adaptée à votre projet. En confiant votre sondage à nos experts, vous bénéficiez d’un accompagnement de A à Z : de la rédaction du questionnaire à l’analyse des résultats, en passant par la diffusion. Une fois les réponses collectées, nous vous proposons un appel d’une heure pour vous aider à interpréter les résultats et transformer les insights en actions concrètes. Simple, rapide et efficace.
NOS AUTRES ARTICLES QUI PEUVENT VOUS INTÉRESSER
Le modèle de Kano : Comprendre les attentes de vos clients
Certaines fonctionnalités séduisent au premier coup d’œil, d’autres sont jugées essentielles sans même être remarquées. Et parfois, ce qui devait créer de la valeur finit par devenir invisible… ou pire, une source d’insatisfaction.
Quelles sont les 5 meilleures questions socio-démographiques ?
Quel est votre âge ? Quelle est votre situation familiale ? Quelle est votre catégorie socioprofessionnelle ? Vous avez forcément déjà été confronté à ce type de questions, que ce soit dans une enquête de satisfaction ou dans un sondage sur une application spécialisée.
Pourquoi faire un sondage d’opinion en 2025 ?
Pourquoi l’avis des autres compte autant ? Est-ce réllement une bonne idée de sonder le jugement général ? Si nous vous disions que des entreprises ont basés leur business entier sur le sondage d’opinion, cela vous ferait-il changer d’avis ?