Nouvelle année, nouvelles résolutions. On va au gym, on médite, on mange nos légumes.
En SaaS, manger ses légumes, ça veut dire : comprendre ses métriques de base, les mesurer, puis prendre des actions intelligentes en fonction de celles-ci.
Chez Snipcart, on ne mangeait pas tous nos légumes. Le brocoli qu’on laissait dans le coin de l’assiette? Le NPS. On ne le mesurait tout simplement pas. Et on s’est fait acheter anyway — donc je ne peux pas prétendre que c’était un deal-breaker.
Mais après l’acquisition, j’ai vu comment Duda prenait cette métrique-là au sérieux. C’était intégré dans leurs opérations, discuté régulièrement, actionné. Ça m’a fait réaliser que ma compréhension du NPS était… shaky.
Fait que j’ai creusé : J’ai jasé avec quelques fondateurs, fait un peu de recherche, et recontextualisé le NPS pour 2026.
L’objectif de cet édito :
Pour ceux qui mangent pas leur brocoli → expliquer c’est quoi le NPS, comment le calculer, pourquoi c’est important.
Pour ceux qui le mesurent déjà → inspirer à en faire plus avec ce score-là grâce aux outils d’automation et d’AI modernes.
Let’s go 👇
C’est quoi le NPS, pour vrai?
Le NPS, c’est le Net Promoter Score. Un indicateur de loyauté client inventé au début des années 2000 par Fred Reichheld, un gars de Bain & Company (le cabinet de conseil dans la même famille que McKinsey et BCG).
Le job to be done de Fred : trouver une façon simple de mesurer la loyauté client. Avant ça, les entreprises envoyaient des sondages de 47 questions que personne remplissait. Reichheld voulait compresser tout ça en un seul signal actionnable.
Sa solution : une question.
“Sur une échelle de 0 à 10, quelle est la probabilité que tu recommandes notre produit à un collègue ou ami?”
Les réponses sont classées en trois groupes :
Détracteurs (0 à 6) — les clients insatisfaits qui risquent de parler contre toi. À ne pas confondre avec les Détraqueurs de Harry Potter — quoique les deux ont tendance à aspirer la joie de vivre de ton équipe.
Passifs (7 à 8) — satisfaits mais pas enthousiastes. Vulnérables à la compétition.
Promoteurs (9 à 10) — tes fans. Ceux qui te réfèrent activement.
Le calcul :
% de promoteurs – % de détracteurs. Les passifs comptent pas dans la formule.
L’échelle va de –100 (100% détracteurs) à +100 (100% promoteurs). En général, 0 c’est acceptable, 30-50 c’est bon, 70+ c’est excellent.
Le piège classique : quand quelqu’un dit “notre NPS est de 70”, beaucoup de gens pensent 70%. Mais c’est pas un pourcentage — c’est un score sur une échelle de 200 points. Visuellement représenter l’échelle complète (–100 → +100) avec ton score positionné dessus, ça peut être un bon move en contexte de vente ou de pitch.
Pourquoi le NPS a explosé en SaaS?
Le NPS n’a pas été inventé pour le SaaS. Mais c’est là qu’il a trouvé sa terre promise.
Milieu des années 2000 : les boîtes SaaS commencent à scaler. Avec le revenu récurrent vient une obsession naturelle : le churn. Chaque client perdu, c’est du MRR qui s’évapore. Chaque client qui reste — et qui réfère — c’est de la croissance composée.
Le bouche-à-oreille devient un vrai growth engine. Fondateurs et investisseurs cherchent alors un langage commun pour évaluer la santé des boîtes. Le NPS s’impose comme le signal minimal viable de la satisfaction client.
Simple à mesurer. Facile à comparer. Assez universel pour que ton board comprenne.
C’est pas parfait, mais c’est devenu un standard. Et quand tout le monde parle le même langage, les conversations avancent plus vite.
Ce que le NPS mesure (et ce qu’il ne mesure pas)
Le NPS, c’est une compression de l’expérience client. Un snapshot. Pas un diagnostic.
Ce qu’il te dit :
- La propension de tes clients à te recommander
- Un signal général de satisfaction
- Une indication de loyauté (ou de risque de churn)
Ce qu’il ne te dit pas :
- Le “pourquoi” derrière le score
- Quelle feature fait problème
- Quel moment du parcours client a créé la friction
- Ce qui différencie tes promoteurs de tes détracteurs
Tu sais SI ça va bien ou mal. Tu ne sais pas POURQUOI.
Le “pourquoi” vient d’ailleurs : des verbatims laissés par les répondants, du contexte d’usage dans ton produit, des conversations avec ton équipe CS.
C’est pour ça que mesurer le NPS sans rien faire avec, c’est comme prendre ta température sans jamais aller chez le médecin. Tu sais que t’as de la fièvre, mais tu restes couché à espérer que ça passe.
“Le problème n’est pas le NPS. C’est de ne rien faire avec.”
Collecte : comment pas tout scrapper
Un NPS, c’est juste aussi bon que l’échantillon qui le génère. L’objectif c’est la représentativité, pas le volume.
Tu peux avoir 500 réponses et un score complètement biaisé. Ou 50 réponses bien distribuées et un signal fiable.
Erreurs classiques :
Sonder uniquement après un ticket support. Si c’est ton seul touchpoint, ton score reflète l’expérience support, pas l’expérience produit globale. Pour mesurer la satisfaction post-interaction, utilise plutôt un CSAT (Customer Satisfaction Score) — une question simple du genre “Comment évaluerais-tu ton expérience?” sur une échelle de 1 à 5. Le CSAT mesure le micro (un moment précis), le NPS mesure le macro (la loyauté globale). Les deux sont complémentaires, mais faut pas les confondre.
Ne sonder que les power users. Ceux qui utilisent ton produit chaque jour sont probablement plus satisfaits que la moyenne. Tu te donnes une note gonflée.
Spammer tout le monde chaque mois. Fatigue de sondage. Tes taux de réponse chutent, et ceux qui répondent encore sont souvent les plus frustrés ou les plus fans. Le milieu disparaît.
Une meilleure approche :
Déclenchement semi-aléatoire chez les utilisateurs actifs. Tu veux un mix de profils : nouveaux vs établis, petits comptes vs gros comptes, différents cas d’usage.
L’idée c’est de capturer un portrait représentatif de ta base, pas juste les extrêmes.
Et si t’es en early stage avec une petite base d’utilisateurs? Le NPS reste utile, mais plus qualitativement. Les patterns dans les témoignages écrits et les customer interviews vont t’apprendre plus que le score lui-même.
Le AI change pas le score — ça change ce qu’on fait après
On est en 2026. Le contexte a changé.
Les clients sont plus exigeants sur la réactivité produit. La compétition est plus intense — des AI-native tools apparaissent chaque semaine. Certaines équipes se construisent du tooling interne. Le time-to-value attendu par les utilisateurs raccourcit.
Dans ce contexte-là, prendre le pouls de tes clients est plus important que jamais.
Mais le NPS lui-même? La question, le calcul, l’échelle — ça n’a pas changé. C’est toujours la même mécanique qu’en 2004.
Ce que l’AI a changé, c’est l’après-score.
Avant, tu recevais un NPS de 45 avec 200 commentaires textuels. Tu les lisais un par un (ou pas, soyons honnêtes), tu essayais de dégager des tendances à l’œil, et tu faisais un résumé approximatif pour ton product meeting.
Maintenant, l’AI peut :
Analyser les témoignages à scale. Des centaines de commentaires passés au peigne fin en secondes. Extraction des thèmes récurrents, du sentiment, des demandes spécifiques.
Enrichir le contexte utilisateur. Relier le score au profil du client, à son historique d’usage, à ses interactions support — et même à sa source d’acquisition. Tes clients qui viennent de paid ads ont-ils un NPS différent de ceux qui viennent par referral? Ce genre de mapping peut révéler des insights sur la qualité de tes canaux.
Détecter des patterns. Trouver ce que tes détracteurs ont en commun. Identifier des frictions systémiques.
Recommander des actions. Suggérer des suivis CS, des tickets produit, des quick wins à prioriser.
Le NPS reste un thermomètre. Mais l’AI te donne maintenant un médecin qui lit les résultats et te propose un plan de traitement.
Un workflow moderne (pratico-pratique)
Assez de théorie. Voici à quoi ça peut ressembler concrètement, un NPS bien exploité en 2026.
Imagine : un score NPS de 5 rentre. Un détracteur.
Étape 1 — Le trigger automatique. Ton outil de collecte NPS envoie un webhook. Un message Slack est généré automatiquement dans un canal dédié.
Étape 2 — Le contexte immédiat. Le message inclut : le score, le commentaire du client, son profil (plan, ancienneté, taille du compte), et un résumé de son activité récente.
Étape 3 — L’enrichissement via Amplitude. Un agent AI va chercher les données d’usage produit. Quelles features ce client utilise-t-il? À quelle fréquence? Y a-t-il des drop-offs dans son parcours? Des séquences d’actions inhabituelles?
Étape 4 — La détection de patterns. L’agent compare ce détracteur avec d’autres. Est-ce qu’ils ont des comportements similaires? Des frictions connues? Un point commun dans leur source d’acquisition ou leur onboarding?
Étape 5 — Le lien avec ta roadmap. L’agent cross-reference les irritants identifiés avec ton backlog produit. Est-ce que ce problème est déjà sur le radar? Priorisé? En cours?
Étape 6 — Les actions suggérées. Création automatique d’un ticket Jira ou Linear. Ajout d’un insight dans Productboard. Draft d’un email personnalisé pour le CS à envoyer au client.
Étape 7 — L’injection dans tes rituels. Le feedback est ajouté aux notes du prochain product meeting. L’info alimente ta réflexion sur la priorisation de la roadmap.
> Le NPS devient un signal enrichi par l’usage réel du produit, pas une note isolée dans un spreadsheet.
Est-ce que tout le monde a besoin de ce niveau d’automatisation? Non. Mais si tu scales et que tu veux pas laisser tes détracteurs tomber dans les craques, ce genre de workflow fait une vraie différence.
Pour les outils, y’en a une tonne — Sprig, SurveySparrow, Survicate, Zonka. Ce qui compte c’est moins le tool que ce que tu fais avec les données après.
Qui own le NPS?
La réponse classique : Customer Success.
Et c’est logique. L’équipe CS est en première ligne avec les clients. Elle voit les patterns, entend les frustrations, célèbre les wins. Le NPS tombe naturellement dans sa cour.
Mais attention au piège : si CS own le NPS sans pouvoir influencer le produit, tu crées de la frustration. Ton équipe CS récolte les plaintes, les remonte, et regarde le backlog produit les ignorer pendant six mois.
La réalité, c’est que le NPS est une métrique transversale.
CS collecte et fait le suivi relationnel. Produit priorise les irritants et livre les améliorations. Support documente les frictions récurrentes. Marketing et ventes peuvent même être impliqués si le NPS révèle des problèmes d’attentes mal alignées dès l’acquisition.
Ce qui compte :
Un owner clair. Quelqu’un qui est responsable de la collecte, du suivi, et du reporting. Souvent CS ou quelqu’un en charge de l’expérience client. Si tu sais pas c’est qui, c’est que c’est toi.
Des boucles d’action explicites. Comment l’info circule entre les équipes? Qui décide quoi faire avec un détracteur? Comment le feedback NPS influence la roadmap?
Une métrique sans owner, c’est une métrique qu’on regarde une fois par trimestre en disant “ah, intéressant” avant de passer à autre chose.
Les limites du NPS
Le NPS, c’est pas une religion. C’est un outil. Et comme tout outil, il a ses limites.
C’est simpliste si tu l’isoles. Un seul chiffre pour représenter toute l’expérience client? C’est réducteur par design. Le NPS te donne un signal, pas une analyse complète.
C’est quantitatif sans diagnostic. Tu sais que t’as 35% de détracteurs. Tu sais pas pourquoi. Sans les commentaires, les interviews, les données d’usage — le score seul est un peu vide.
C’est facile à sur-interpréter. Ton NPS passe de 42 à 38? Panique? Pas nécessairement. Avec des petits échantillons, les fluctuations sont normales. Faut regarder les tendances sur plusieurs mesures, pas réagir à chaque variation.
C’est gameable. Si ton équipe est évaluée sur le NPS, la tentation existe de cherry-pick les clients sondés, de pousser pour des 9-10, ou de décourager les mécontents de répondre. Le score monte, mais la réalité reste la même. Fun fact : mon concessionnaire a arrêté de m’envoyer ses sondages de satisfaction depuis un petit bout. Guess why?
Les critiques académiques existent. Certains chercheurs remettent en question la corrélation entre NPS et croissance réelle. Le lien “promoteurs = plus de revenus” est pas aussi direct qu’on le présente parfois.
Tout ça pour dire : utilise le NPS comme un signal parmi d’autres. Pas comme une vérité absolue.
Le problème n’est jamais le NPS. C’est de le traiter comme une fin plutôt qu’un début.
Prendre ses bouchées
En 2026, le NPS est encore pertinent. C’est pas la métrique la plus sexy, c’est pas la plus complète mais c’est un standard qui a fait ses preuves.
À condition de pas juste le mesurer et l’oublier dans un coin.
Contextualisé — relié à tes données d’usage, tes sources d’acquisition, tes segments clients.
Enrichi — avec l’AI qui t’aide à extraire du sens des commentaires et à détecter des patterns.
Activé — avec des workflows qui transforment un score en actions concrètes pour CS, Produit, et le reste de l’équipe.
Si t’es comme moi et que tu mangeais pas ton brocoli, j’espère que cet édito t’a donné le goût de prendre quelques bouchées. Et si tu le mesures déjà, j’espère que ça t’inspire à en faire plus avec.
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Toi, comment tu le mesures? Pis qu’est-ce que tu fais avec?
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Cheers,
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