Comment mener une enquête collaborateurs dont les résultats sont comparables

Votre responsable Analytics RH vous apporte les derniers résultats d’enquête : l’équipe Customer Service obtient 8,1/10 à l’indice d’engagement collaborateurs, contre 7,6 l’an dernier.

Excellente nouvelle !

Sauf que votre HR Business Partner vous signale que les questions ne sont pas tout à fait les mêmes. L’an dernier, on demandait aux membres du Customer Service : « Vous sentez-vous motivé au travail ? » Cette année, la question était : « Êtes-vous fier de travailler ici ? »

Ce n’est évidemment pas la même chose, et vous voilà face à un problème : comment expliquer cet écart à votre VP, qui a déjà repris le 8,1 dans son point d’étape pour la direction ?

Difficile de savoir si la hausse vient du changement de formulation, d’une réelle amélioration, ou un peu des deux.

Dans ce guide, nous vous expliquons tout ce qu’il faut savoir pour comparer les résultats de vos enquêtes collaborateurs. Nous ne reviendrons pas sur les bases : définir des objectifs, choisir les types de questions ou encore rédiger les e-mails de lancement.

Nous nous intéresserons plutôt aux situations qui, dans les grandes organisations, peuvent poser des problèmes de comparabilité.

Nous verrons notamment que faire des questions d’enquête validées qu’on vous a transmises et que vous seriez tenté de « retoucher légèrement ».

Nous parlerons aussi de l’impact des changements ou ajustements d’échelle sur la comparabilité de vos résultats. Et comme vous devez peut-être traduire vos questions en plusieurs langues selon les marchés, nous verrons comment une modification de traduction peut, elle aussi, jouer sur la comparabilité.

Enfin, nous aborderons l’effet des changements de gouvernance sur votre capacité à comparer les résultats de vos enquêtes.

C’est parti !

Dans ce guide

1. Considérez votre enquête comme un instrument de mesure
2. Changer la formulation, c’est changer les résultats
3. Partez de la décision que vous voulez prendre
4. Quand reprendre une question, quand en rédiger une nouvelle ?
5. Pourquoi une petite reformulation peut avoir de grandes conséquences
6. Faut-il choisir une échelle de 1 à 5, de 1 à 7 ou de 0 à 10 ?
7. Évitez les questions à double volet
8. Pourquoi les gens ont-ils tendance à être d’accord avec ce qu’on leur propose ?
9. Comment laisser de la souplesse à la direction sans casser les tendances
10. Comment utiliser une question d’engagement comme référence, et l’eNPS en complément
11. Comment lancer votre enquête, écouter vos collaborateurs et donner suite
12. Comment choisir les bonnes questions pour votre enquête

Votre enquête est un instrument de mesure

La plupart des problèmes de comparabilité ne viennent pas d’erreurs de conception au lancement, mais de changements qui s’accumulent au fil du temps.

La deuxième année, un responsable adoucit la formulation d’une question, un prestataire de traduction « améliore » un intitulé, ou une réorganisation change la composition d’une équipe. Pris un par un, ces changements se justifient ; mis bout à bout, ils cassent discrètement votre série chronologique.

Pour qu’une tendance ait du sens, quatre éléments doivent rester constants : la question, l’échelle, la définition de la population et la période de mesure. Que l’un d’eux change, et vous comparez deux instruments différents.

C’est la définition de la population qu’on oublie le plus souvent de figer. Si le service client a intégré cette année une équipe issue d’un rachat, comparer 8,1 à 7,6 revient à comparer des personnes différentes, en plus de questions différentes.

Enregistrez l’unité organisationnelle de chaque répondant telle qu’elle était à la date de l’enquête, et non au moment où quelqu’un génère le rapport. Sinon, les scores de l’an dernier seront recalculés selon la structure de cette année, et l’historique bougera à chaque modification de l’organigramme.

La période de mesure compte aussi. Une enquête menée la semaine qui suit l’envoi des courriers sur les primes et une autre menée en plein pic d’activité ne mesurent pas le même moment, même avec des questions identiques.

Pour chaque changement envisagé, faites ce test simple : rangez-le dans l’une des trois catégories suivantes.

• Les changements cosmétiques (un intitulé dans un dashboard, une couleur...) : sans effet sur la tendance
• Les corrections (une faute de frappe qui ne changeait pas le sens, par exemple) : sans effet sur la tendance, à condition de les consigner
• Tout changement de mesure (formulation, échelle, intitulés, position, traductions ou population) : démarrez une nouvelle série. Pas d’exception pour les changements qui « ont l’air minimes ».

Pourquoi un changement de formulation modifie-t-il les résultats ?

Comme l’expliquent Norman Bradburn, Seymour Sudman et Brian Wansink dans leur livre Asking Questions, la formulation des questions, leur ordre et les options de réponse proposées peuvent tous influencer ce que répondent les participants à une enquête.

Imaginons que vous vouliez savoir si les collaborateurs disposent des ressources nécessaires pour faire leur travail. Si vous remplacez le mot « ressources » par « outils », ils risquent de ne penser qu’aux logiciels en répondant.

Ils laisseront alors de côté d’autres problèmes, comme le manque d’effectifs ou de temps, souvent plus importants pour des équipes comme le service client ou les opérations.

La nouvelle formulation se lit peut-être mieux, mais elle mesure quelque chose de plus étroit. Si le score progresse, vous ne saurez pas si les ressources se sont vraiment améliorées ou si la question est simplement passée à côté du vrai problème.

Les options de réponse peuvent elles aussi influencer les résultats. Prenez la différence entre « Ni d’accord ni pas d’accord » et « Je ne sais pas ».

Si votre plateforme d’enquête compte un « Je ne sais pas » comme une réponse neutre au lieu de le traiter comme une valeur manquante, vos scores seront faussés : vous aurez intégré des non-réponses à la moyenne. Avant de comparer quoi que ce soit, vérifiez donc comment chaque option de non-réponse est codée.

Et l’ordre des questions ? Peut-il changer les résultats ? Oui, tout à fait.

Si vous posez une question sur la satisfaction générale juste après des questions précises sur la charge de travail ou la rémunération, les collaborateurs risquent d’y répondre à la lumière de ce qu’ils viennent de répondre.

Autrement dit, une question sur la satisfaction générale formulée à l’identique ne produira pas le même effet si vous la faites passer, par exemple, de la troisième à la quinzième position : les collaborateurs ne la liront pas dans le même contexte.

Les expériences par échantillons scindés au hasard, menées en méthodologie d’enquête - où l’on présente différentes versions d’une question à deux moitiés d’un échantillon tirées au sort - ont montré que la formulation ou les options de réponse peuvent avoir des effets significatifs, parfois aussi marqués que les écarts d’une année sur l’autre auxquels la direction réagit.

Partez de la décision à prendre

Qu’est-ce qui changera concrètement selon la réponse à cette question ?

Vous voulez suivre l’engagement des différentes entités de l’entreprise ?

Ou comprendre pourquoi un processus précis pose problème aux nouveaux arrivants ?

Ce sont deux objectifs très différents.

Le premier exige une courte liste de questions stables, toujours posées au même endroit et au même moment.

Pour le second, il vous faut des questions que vous êtes prêt à retirer une fois le problème réglé.

Mélanger les deux pose problème, à commencer par la longueur de l’enquête.

Chaque intervenant veut ajouter sa question, l’enquête n’en finit plus, et la qualité des réponses aux dernières questions en pâtit. Les répondants finissent par choisir la facilité : ils cochent toujours la même colonne, survolent les questions ou s’en tiennent aux réponses qui les arrangent.

Et si les nouvelles questions repoussent les questions principales plus loin dans le formulaire, attendez-vous à voir leurs scores bouger, même si leur formulation n’a pas changé.

Quand votre équipe en charge de l’enquête reçoit une proposition de question, demandez-lui d’identifier qui utilisera les résultats, et pour prendre quelle décision.

Si personne n’est capable de nommer le décideur ou la décision, la question peut bien attendre le cycle suivant.

Cette règle vous aide aussi face aux cadres dirigeants qui veulent ajouter « juste une petite question ».

Plutôt que de négocier sur la longueur de l’enquête, l’équipe peut simplement répondre, poliment : « Qui va agir à partir de cette information, et quelle décision va-t-il prendre ? »

Vous pouvez aussi appliquer cette règle aux questions qui figurent déjà dans votre enquête.

Si toutes les réponses possibles à une question mènent à la même action, c’est que cette question ne sert à rien.

Quand reprendre une question et quand en rédiger une nouvelle ?

Quand on parle de questions d’enquête « validées », cela peut recouvrir plusieurs réalités.

Certaines questions ont été validées par des tests cognitifs, une analyse factorielle ou un test-retest, ou parce qu’on a vérifié qu’elles fonctionnaient bien auprès de différents groupes démographiques ou dans plusieurs langues, pour ne citer que quelques exemples. D’autres sont dites « validées » simplement parce qu’elles paraissent sensées.

Si un fournisseur ou un consultant vous assure qu’une question est validée, demandez-lui ce qui a été validé exactement, auprès de quelles populations et dans quelles langues. Si la question n’a été validée qu’en anglais, par exemple, cette validation ne vaut pas pour vos effectifs francophones, germanophones ou japonais.

Même une question solidement validée peut ne pas convenir à votre contexte. Mais une validation solide veut dire qu’il existe des éléments concrets en sa faveur, ce qui n’est pas le cas d’une question rédigée par votre équipe un mardi après-midi.

Les questions testées sont particulièrement utiles quand vous demandez à la direction de suivre des indicateurs précis dans le temps (l’engagement ou l’inclusion, par exemple), ou si vous comptez vous comparer à un benchmark externe.

Les benchmarks externes imposent en général des règles strictes sur la formulation des questions, les options de réponse et le mode de calcul des scores. Si le benchmark est exprimé en pourcentage de réponses favorables, vous ne pouvez pas vous y comparer avec des scores moyens.

Regardez aussi sur quelle population le benchmark a été construit. S’il repose sur des entreprises tech dont les salariés travaillent surtout dans des bureaux, il sera sans doute peu pertinent pour des effectifs dans l’industrie ou le commerce.

Il arrive aussi que vous deviez rédiger une question sur mesure, quand vous voulez interroger les collaborateurs sur un sujet propre à votre organisation. Vous voudrez peut-être savoir, par exemple, s’ils savent où trouver les nouvelles consignes internes sur le traitement des réclamations clients.

Une question générale sur les ressources ne vous apprendra rien là-dessus : ce n’est pas pour ça qu’elle a été conçue.

Gardez cela en tête quand vous ajoutez des questions propres à votre entreprise. L’idée, c’est de conserver un socle stable, pour pouvoir retirer une question sur une fonctionnalité récemment déployée sans perdre l’historique de l’enquête.

Autre raison de ne pas toucher à votre enquête d’engagement : de nombreuses données, indépendantes de votre enquête, confirment l’importance de l’engagement. Des analyses à grande échelle menées par Gallup ont ainsi montré que l’engagement est associé à la fidélisation des collaborateurs et de meilleurs résultats côté clients, dans des environnements de travail très variés.

Toutes ces données reposent sur des questions qui ont été étudiées. Dès que vous les modifiez, ces résultats ne s’appliquent plus à vos questions.

Cette petite reformulation va-t-elle fausser vos tendances à votre insu ?

Les dirigeants demandent souvent qu’on reformule les questions d’enquête validées pour mieux coller au style de l’entreprise.

Remplacer « organisation » par « famille » peut sembler anodin. Mais pour quelqu’un qui apprécie ses collègues sans pour autant voir son entreprise comme une famille, ça change tout : il a désormais une bonne raison de ne pas être d’accord avec l’affirmation, sans que cela ait le moindre rapport avec son engagement au travail.

Autre exemple : remplacer « J’ai l’intention de rester » par « Je me vois un avenir ici ». La seconde formulation est moins catégorique et permet aux collaborateurs de répondre en fonction de leurs espoirs plutôt que de projets concrets.

Si votre analyse de la fidélisation s’appuie sur l’intention de rester comme indicateur avancé du risque de départ, changer cette formulation remet en cause l’hypothèse même sur laquelle elle repose.

En outre, une fois la question modifiée, rien ne garantit qu’elle fonctionne comme la version testée à l’origine. Et vous ne pouvez plus comparer proprement les réponses de ceux qui ont vu la version d’origine avec celles de ceux qui ont vu la nouvelle.

Soyez particulièrement vigilant face aux suggestions qui touchent à l’un des éléments suivants :

• La période concernée : « au cours du dernier mois » ou aucune période précisée
• Le sujet : « mon manager » ou « la direction »
• La force de l’affirmation : « Mon manager me fait des retours » ou « Mon manager me fait des retours utiles »
• Le point de vue : passer du « je » au « nous », ce qui transforme une appréciation personnelle en supposition sur ce que vit l’équipe

Si la formulation testée ne convient vraiment pas à vos effectifs, allez-y, modifiez-la. Mais gardez à l’esprit que vous créez un nouvel indicateur, dont il faudra reconstruire la courbe de tendance.

Faut-il choisir une échelle de 1 à 5, de 1 à 7 ou de 0 à 10 ?

N’en déplaise à certains prestataires, aucune étude sérieuse ne permet de privilégier une longueur d’échelle plutôt qu’une autre.

L’essentiel, c’est que votre échelle soit clairement libellée, adaptée à la question posée et identique d’un cycle d’enquête à l’autre.

Une échelle de 0 à 10 a un avantage pratique : on présente facilement un score sur 10. Mais si une grande partie de vos effectifs travaille sur le terrain, la rangée de boutons risque d’être un peu longue sur un téléphone.

Et si vous répartissez les 11 boutons sur deux lignes, vous risquez de dérouter les répondants, qui pourront mal interpréter l’échelle.

Autre idée reçue à oublier : une échelle avec plus de niveaux ne donne pas automatiquement des données plus riches.

Si votre question est floue, ajouter des chiffres ne fait qu’ajouter du bruit, en plus précis.

Si vous voulez repérer de petites progressions dans vos équipes les plus performantes et présenter un score de référence unique, l’échelle de 0 à 10 est idéale.

En revanche, pour une question de fréquence ou portant sur un comportement concret, préférez une échelle en 5 points, avec des intitulés qui décrivent chaque fréquence en toutes lettres.

Et bien sûr, si vous participez à un benchmark externe, vous devrez utiliser l’échelle imposée.

Laissez de la marge en haut de l’échelle

Imaginons que la plupart des membres d’une équipe performante choisissent la réponse la plus haute sur une échelle en 5 points. Comment distinguer, ensuite, une équipe qui va bien d’une équipe qui va vraiment très bien ?

Vous risquez aussi de ne pas voir qu’une excellente équipe commence à décrocher, car les premiers collaborateurs à passer d’« exceptionnel » à « bien » n’ont pas la place, sur l’échelle, d’exprimer ce changement.

Une échelle de 0 à 10 leur laisse plus de marge, même si un effet plafond reste possible (presque tout le monde répond 10).

Lors de votre enquête pilote, prenez le temps de regarder la répartition des réponses dans chaque groupe, et pas seulement la moyenne. Si une bonne partie des répondants se concentre sur les valeurs les plus hautes, vous pouvez recommander de présenter la répartition en plus de la moyenne. Vous éviterez ainsi de croire stable une situation qui, en réalité, bouge.

Vérifiez le sens des intitulés dans chaque langue

Des mots comme « somewhat » ou « fairly » n’ont pas le même poids d’une langue à l’autre. Une traduction qui paraît naturelle par rapport à la version anglaise de votre enquête peut sonner plus fort, ou plus faible, en français canadien ou en français de France.

Les recherches en méthodologie d’enquête ont montré que les répondants n’utilisent pas les extrémités des échelles de la même manière selon leur pays. Ce n’est pas forcément un problème de traduction : cela peut aussi tenir à des habitudes de réponse différentes.

Une échelle numérique réduit le nombre d’intitulés verbaux à harmoniser, mais elle ne gomme pas ces différences. C’est d’ailleurs l’une des raisons pour lesquelles il est délicat de comparer directement les scores de plusieurs pays. Il est plus fiable de comparer chaque marché à sa propre tendance.

Alors, comment les programmes d’enquête internationaux mettent-ils toutes les chances de leur côté pour obtenir des réponses comparables ? En confiant la traduction à une équipe plutôt qu’à une seule personne. La démarche : produire deux traductions indépendantes, relever les divergences, faire trancher les choix par une tierce personne, tester les traductions auprès de vrais répondants et garder une trace des décisions prises.

Inutile de suivre tout le protocole universitaire, mais prévoyez quand même plus d’un traducteur, quelqu’un pour trancher les désaccords, et une trace écrite des choix de traduction.

Il est aussi important de tester la formulation des questions et les intitulés des extrémités de l’échelle auprès de personnes parlant les différentes langues de vos marchés. Demandez-leur ce que représente pour elles le milieu de l’échelle.

Ne faites pas l’impasse : une phrase traduite ne conviendra pas forcément aussi bien au Québec qu’en France simplement parce qu’elle utilise les mêmes mots.

Une fois l’échelle choisie, n’en changez plus

Et si on demandait à votre analyste de convertir des résultats sur 5 points en scores sur 10, à l’aide d’une simple formule ?

C’est faisable, mais cela suppose que les répondants utilisent les extrémités et les intervalles de l’échelle de la même façon. Or, on l’a vu, ce n’est pas le cas.

Surtout, aucune conversion ne pourra restituer des nuances que les collaborateurs n’ont jamais eu l’occasion d’exprimer.

Si vous devez convertir un score sur votre graphique, indiquez clairement qu’il s’agit d’une estimation, et précisez bien qu’il ne s’inscrit pas dans la parfaite continuité des données des enquêtes précédentes.

Que vous choisissiez une échelle en 5 points ou de 0 à 10 pour votre enquête collaborateurs, testez-la avec les questions que vous comptez réellement poser.

Évitez les questions à double volet et les questions orientées

On l’a déjà dit, mais ça ne fait pas de mal de le rappeler : vérifiez que vos questions ne sont pas à double volet. Celles qui passent entre les mailles du filet viennent souvent d’une partie prenante haut placée, ou ont été « fusionnées » pour raccourcir l’enquête.

Exemple de question à double volet : « Mon manager me fixe des objectifs clairs et me fait régulièrement des retours. » Un collaborateur qui trouve ses objectifs clairs mais ne reçoit pas de retours réguliers ne peut pas y répondre correctement.

La solution : la scinder en deux questions distinctes, « Dans quelle mesure vos objectifs sont-ils clairs ? » et « À quelle fréquence recevez-vous des retours que vous jugez utiles ? ». Votre enquête collaborateurs comptera une question de plus, mais les managers exploiteront plus facilement les résultats, car ils sauront sur quel point agir.

De même, évitez les questions orientées, qui présupposent quelque chose sur le répondant. Par exemple, « À quel point appréciez-vous notre nouvelle politique de flexibilité du travail ? » part du principe que le collaborateur l’apprécie.

Mieux vaut demander : « Dans quelle mesure notre politique de flexibilité du travail répond-elle à vos besoins ? », avec une option « Je n’ai pas encore utilisé cette politique ». Cette réponse serait codée comme manquante, et les résultats indiqueraient combien de personnes l’ont choisie.

Si beaucoup de répondants cochent cette option, vous saurez que la politique de flexibilité du travail n’a pas encore touché les collaborateurs. Voilà un résultat sur lequel vous pouvez vous appuyer !

Pour repérer les questions à double volet ou orientées, vous pouvez aussi faire un test à voix haute avant l’enquête : demandez à quelques collaborateurs extérieurs à l’équipe responsable de l’enquête de lire chaque question à voix haute et d’expliquer ce qu’ils comprennent qu’on leur demande.

N’oubliez pas qu’un répondant passe par plusieurs étapes pour répondre à une question, comme l’expliquent Roger Tourangeau, Lance Rips et Kenneth Rasinski dans leur livre The Psychology of Survey Response. Il doit d’abord comprendre la question, puis se remémorer les expériences pertinentes, se forger un jugement à partir de celles-ci, et enfin faire correspondre ce jugement aux options de réponse proposées. Une question mal conçue peut coincer à n’importe laquelle de ces étapes, et les tests à voix haute vous aident justement à repérer laquelle.

Vous pouvez d’ailleurs construire vos questions de test autour de ces étapes. Demandez aux participants s’ils voient plusieurs questions dans un même énoncé, s’ils savent quelle période prendre en compte, si la question présuppose que quelque chose est positif, et si un collaborateur mécontent peut répondre précisément sans rejeter l’énoncé en bloc.

Pourquoi les gens ont-ils tendance à toujours être d’accord ?

Les affirmations auxquelles on répond par « d’accord » ou « pas d’accord » sont pratiques à rédiger et à réutiliser. Mais en tant que chercheur, vous devez connaître le biais d’acquiescement. De quoi s’agit-il ?

Le biais d’acquiescement, ou biais d’accord, c’est la tendance des répondants à dire oui. Il se manifeste notamment face à une longue série d’affirmations positives, ou quand les collaborateurs ne savent pas comment leurs réponses seront interprétées.

Cela pose problème quand vous voulez comparer différents groupes. Si un groupe est plus sujet à ce biais, ses membres peuvent paraître plus engagés sur les questions « d’accord / pas d’accord », alors que leurs réponses n’ont en réalité pas grand-chose à voir avec leur niveau d’engagement.

Les recherches sur les styles de réponse montrent que ce biais existe aussi bien sur papier qu’en ligne. Il n’affecte pas toutes les questions, mais il tend à gonfler les scores - et à réduire les écarts - sur une série d’affirmations formulées positivement.

Comment l’éviter ? Quand c’est pertinent, demandez plutôt aux répondants d’évaluer eux-mêmes la situation. Au lieu de leur demander s’ils sont d’accord avec l’affirmation « Mes objectifs sont clairs », demandez : « Dans quelle mesure vos objectifs sont-ils clairs ? », avec une échelle allant de « Pas du tout clairs » à « Extrêmement clairs ».

Pour le collaborateur, ce n’est pas du tout la même chose que d’approuver une phrase.

Gardez toutefois à l’esprit qu’il vaut mieux ne pas toucher à la formulation des questions issues d’un questionnaire validé (pour en savoir plus, voir la section 5). Ne recourez à ces questions d’auto-évaluation que lorsque vous rédigez vous-même des questions sur mesure.

Autre recommandation issue de la recherche sur les questionnaires : utiliser des questions formulées à la négative. Les experts sont toutefois partagés sur l’intérêt de cette technique. D’un côté, ces questions permettent aux analystes de repérer les personnes qui répondent systématiquement « d’accord ».

De l’autre, elles peuvent dérouter les répondants, surtout une fois traduites. Et les questions qui forment des regroupements statistiques le font souvent à cause de leur formulation plutôt que de ce qu’elles sont censées mesurer.

Utilisez donc les questions à la négative avec parcimonie, et bannissez celles qui contiennent une double négation.

Préservez vos tendances tout en laissant de la souplesse à la direction

Les responsables locaux voudront peut-être adapter les questions d’engagement au style ou aux activités de leurs équipes. Mais vos analystes de données doivent pouvoir traiter toutes les versions de ces questions de la même manière.

Concrètement, chaque question principale doit avoir un identifiant permanent, et sa formulation, son échelle de réponse, ses traductions officielles et sa position dans l’enquête ne doivent pas bouger.

Une fois la formulation de vos questions principales arrêtée, placez-les avant les questions personnalisables par les responsables locaux. Ainsi, ces dernières n’influenceront pas les réponses aux questions principales.

À chaque modification d’une question principale, créez-en une nouvelle version. Garder une trace des versions vous permet de savoir ce que les collaborateurs ont vu, dans quelle langue et à quel moment, mais aussi qui a validé les changements et pourquoi.

Par exemple, si vous voulez modifier le libellé d’une question dans votre tableau de bord pour plus de clarté (sans toucher à la question elle-même), vous pouvez le faire en conservant le même identifiant. C’est un changement cosmétique, comme expliqué dans la section 1, et cela suffira à satisfaire la plupart des demandes des parties prenantes.

Désignez une seule personne responsable du bloc de questions principales. Sinon, différentes personnes risquent de valider différentes demandes de modification, au détriment de vos données de tendance.

Si vous voulez remplacer une question principale par une autre, faites tourner les deux versions en parallèle pendant un cycle d’enquête.

Si votre échantillon est assez grand, plutôt que de faire répondre tout le monde aux deux questions, présentez l’ancienne à une moitié des répondants tirée au hasard, et la nouvelle à l’autre moitié. Vous éviterez ainsi le biais qui apparaît quand une même personne voit les deux questions et cherche à rester cohérente.

Vérifiez que chaque moitié de l’échantillon - l’une recevant la question A, l’autre la question B - compte assez de répondants pour permettre l’analyse au niveau souhaité. Par exemple, si vous voulez analyser les données par unité commerciale mais que votre échantillon scindé n’est exploitable qu’au niveau de l’entreprise, vous ne pourrez étudier que les écarts globaux entre les deux groupes, et non les écarts entre unités.

Une mise en parallèle ne prouve pas forcément que les deux questions sont équivalentes, mais elle vous aidera à repérer une rupture flagrante liée au changement et à établir un lien documenté entre les deux séries.

Conservez toutes les traductions officielles dans une bibliothèque contrôlée. Sinon, des équipes régionales ou des prestataires de traduction risquent de faire des retouches locales et de créer deux versions différentes d’une question que le siège croyait unique.

Prenez l’engagement comme indicateur de référence et l’eNPS en complément

Une question d’engagement posée avec une échelle constante de 0 à 10 donne à la direction un chiffre simple à suivre et à comprendre, cycle après cycle.

En présentant aussi la répartition des scores, et pas uniquement la moyenne, vous aidez la direction à saisir les nuances des données. Deux équipes peuvent avoir la même moyenne avec des scores très différents : l’une avec surtout des 2 et des 10, l’autre où la plupart des collaborateurs répondent 6. Même moyenne, mais des conversations très différentes à avoir avec chacune.

L’eNPS peut être utile, mais il mesure autre chose. Il classe les réponses à une question de recommandation en promoteurs, passifs et détracteurs, puis soustrait un pourcentage à l’autre.

Ses variations sont faciles à commenter, mais on perd les nuances à l’intérieur de chaque groupe : un 9 et un 10 comptent pareil, tout comme un 0 et un 6.

Et comme le calcul repose sur des pourcentages, le résultat peut bouger vite au moindre changement dans un petit groupe. Dans un groupe de dix personnes, par exemple, il suffit qu’une seule personne passe de passif à détracteur pour que l’eNPS perde dix points, même si toutes les autres réponses restent identiques.

Ne voyez donc pas dans une évolution de l’eNPS la confirmation d’une évolution de l’engagement. Une question de recommandation capte d’autres facteurs que vos questions d’engagement, comme la façon dont la personne perçoit le marché de l’emploi ou la marque employeur.

Comment Sparkbay peut vous aider à comparer les résultats de vos enquêtes

Comme nous misons avant tout sur un score d’engagement sur 10, les équipes suivent facilement le même chiffre d’une enquête à l’autre. L’eNPS est également disponible en complément, pour celles qui le souhaitent.

Sparkbay permet aux administrateurs de paramétrer la formulation des enquêtes, les dashboards et les informations qui y figurent.

Les équipes peuvent ainsi ajouter des questions spécifiques tout en gardant des résultats comparables dans le temps.

Pour savoir où un changement s’est produit dans votre entreprise, nos rapports vous permettent de comparer les résultats de différents groupes, par service ou par manager, par exemple.

Les accès aux rapports sont automatiquement calqués sur votre organigramme : chaque manager ne voit que les informations concernant ses propres équipes.

Pour garantir l’anonymat des collaborateurs, nous masquons les résultats de tout groupe qui n’atteint pas un nombre minimum de réponses. Ce seuil est fixé à 5 par défaut, mais vous pouvez le modifier.

Nous facilitons la comparaison des résultats, mais rien ne remplace des questions d’enquête bien rédigées.

Si vous souhaitez découvrir comment Sparkbay peut aider vos managers à bâtir une équipe plus engagée, vous pouvez cliquer ici pour une démo.

Lancez l’enquête, écoutez vos collaborateurs et donnez suite

Au lancement de l’enquête, rappelez aux collaborateurs pourquoi vous posez ces questions, qui verra les résultats et à partir de quelle taille un groupe verra ses résultats affichés.

C’est aussi le bon moment pour préciser si votre enquête est anonyme ou confidentielle. Les collaborateurs confondent souvent les deux termes et pensent qu’ils veulent dire la même chose. Indiquez-leur clairement si vous recueillez les réponses de façon anonyme - sans aucun lien avec l’identité des répondants - ou confidentielle - reliées à leur identité, mais protégées.

Si vous organisez une réunion d’information pour les managers, vous pouvez aussi leur fournir des réponses toutes prêtes aux questions que les collaborateurs risquent de poser, du type : « Est-ce que quelqu’un peut voir mes réponses ? »

Une fois l’enquête terminée, gardez tous ces éléments en tête au moment d’analyser les résultats.

Si vous avez changé la formulation d’une question ou sa traduction, par exemple, les résultats s’en ressentiront.

De même, si le taux de réponse d’une équipe est très différent, ou si le profil des répondants a changé, ça jouera sur les résultats.

Par exemple, si les collaborateurs les moins engagés d’une équipe sont tous partis avant l’enquête, ou ont refusé d’y répondre, le score global de l’équipe peut grimper artificiellement.

Avant de tirer des conclusions, comparez le profil des répondants (ancienneté, poste) avec celui du cycle d’enquête précédent.

Dans les petites équipes, le moindre changement peut peser lourd : si deux personnes sur douze changent de réponse, la moyenne peut varier fortement.

Pour les petites équipes, soyez donc patient : attendez deux cycles d’enquête, ou vérifiez si des évolutions similaires apparaissent dans plusieurs équipes, avant de conclure à un changement.

En résumé, servez-vous de tout ce qui précède pour vérifier les résultats avant d’annoncer à la direction qu’une équipe progresse ou que ses résultats reculent.

Il est tout aussi important de dire aux collaborateurs ce que vous avez fait de leurs réponses.

Si une enquête ne débouche sur aucune action, les collaborateurs feront moins confiance aux suivantes - surtout ceux dont vous tenez vraiment à entendre l’avis.

Inutile de promettre monts et merveilles en partageant les résultats. Dites plutôt sur quels problèmes vous allez travailler, qui s’en chargera et quand vous reviendrez vers eux avec des nouvelles.

Adaptez les questions au type d’enquête

Pour une enquête d’engagement, vous pouvez vous appuyer sur un set de questions principales testées, toutes sur la même échelle de 0 à 10.

Si vous envoyez une courte enquête Pulse avec des questions à suivre dans le temps, veillez à les placer toujours au même endroit. Les reformuler tous les mois va à l’encontre même de ce suivi.

Les enquêtes d’onboarding, elles, doivent partir à intervalles réguliers, avec une formulation identique. Plutôt qu’à une date fixe, envoyez-les au bout d’une certaine durée d’ancienneté.

Les réponses seront ainsi plus faciles à comparer : une réponse donnée au tout début de l’onboarding se compare mal avec une réponse donnée 90 jours plus tard.

Les enquêtes de départ fonctionnent en général mieux avec des questions directes et précises. Soucieux de préserver leurs références, les collaborateurs ont tendance à lisser leurs réponses quand on leur demande s’ils sont d’accord ou non avec une affirmation. Une question directe comme « À quelle fréquence avez-vous abordé la question de votre charge de travail ? » obtiendra une réponse plus honnête que « J’avais le sentiment que ma charge de travail était gérable ».

Pour les enquêtes sur l’inclusion et le bien-être, partez de questions testées. Une fois traduites, vérifiez que le sens a bien été conservé, et pas seulement que les mots ont été correctement traduits.

Quant aux enquêtes candidats, faites-les courtes et neutres.

Avant d’envoyer l’une de ces enquêtes, assurez-vous que les questions vous aideront à prendre une décision. Revérifiez la formulation des questions principales, l’échelle et la position des questions. Vérifiez aussi qu’aucune question n’est orientée ou à double volet.

Enfin, classez bien chaque modification apportée depuis la version précédente : changement cosmétique, correction ou changement de mesure.

Si vous souhaitez découvrir comment Sparkbay peut aider vos managers à bâtir une équipe plus engagée, vous pouvez cliquer ici pour une démo.