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Vous souhaitez mesurer les interdépendances ? Vous aimeriez savoir quels sont les principaux facteurs de satisfaction des client(e)s dans votre entreprise ? Dans ce cas, des expériences très élaborées avec des groupes de test et de contrôle sont généralement proposées, ce qui est très coûteux, prend du temps et est souvent difficilement réalisable. Notre solution pour ce genre de questions : les modèles d’équations structurelles.
Grâce à un modèle d’équation structurelle, il est possible de mesurer des processus causaux complexes à l’aide de variables directement et non directement observables – comme l’image ou la fidélité des client(e)s. L’avantage ici est que les effets ne sont pas considérés isolément, mais peuvent être examinés et mesurés dans une séquence logique réaliste (modèle de chemin). Cela vous permet d’identifier les facteurs clés qui vous montrent quel levier a le plus grand impact sur votre objectif.
Par exemple, vous souhaitez savoir comment augmenter efficacement la satisfaction de vos client(e)s ? Grâce au modèle d’équation structurelle, nous pouvons vous montrer ce qui a le plus grand impact sur la satisfaction de vos client(e)s et par où vous devez commencer pour obtenir une augmentation de la satisfaction.
Ou bien voulez-vous savoir si votre campagne conduit effectivement au changement d’attitude souhaité et donc aussi à un changement de comportement ? Grâce à la modélisation des équations structurelles, nous pouvons vérifier si une campagne a l’effet désiré ou non.
Nous utilisons la méthode Partial-least-squares (PLS). Afin de pouvoir calculer un modèle d’équation structurelle orienté vers la cible, le modèle de cheminement doit d’abord être préparé proprement avec les hypothèses et les relations d’effet supposées. Il n’est pas conseillé d’appliquer un tel modèle de manière purement exploratoire.
Le modèle d’équation structurelle combine des analyses factorielles, des analyses de régression et des analyses de cheminement, qui sont toutes calculées simultanément. L’analyse factorielle permet de mesurer et d’intégrer dans le modèle des variables qui ne sont pas directement observables, comme l’image, la fidélité des client(e)s et les attitudes. L’analyse de régression peut être utilisée pour montrer les relations causales entre des variables individuelles et l’analyse de cheminement peut être utilisée pour envisager les relations causales entre plusieurs variables.
Grâce à l’analyse multigroupe (MGA), différents groupes de données (tels que les hommes par rapport aux femmes ou différentes régions) peuvent alors être calculés simultanément, mais considérés séparément et comparés les uns aux autres afin de découvrir des différences significatives dans les voies ou les indicateurs individuels. Cela permet d’identifier des facteurs de valeur et des voies d’impact différenciés pour les différents groupes.
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