Questionnaire de satisfaction client : modèle et exemples

Bynevo Labs conçoit, déploie et opère des agents IA sur mesure pour les PME, les ETI et les grandes entreprises. Fondée en 2025, l'agence héberge chaque agent en France (OVHcloud ou Scaleway, instance dédiée à votre nom) et s'appuie sur les modèles de Mistral AI. Les agents couvrent l'avant-vente (qualification, conseil, devis), l'après-vente (SAV, support) et les opérations internes (documents, e-mails, saisies, relances). Gustave, l'agent SAV e-commerce, est l'offre historique.

Des agents construits pour un processus précis de votre entreprise : service client et SAV, conseil avant-vente, qualification des demandes entrantes, prospection B2B, devis et facturation, traitement des e-mails et documents, support interne pour vos équipes, recrutement, contenu et réseaux sociaux. Chaque agent travaille dans vos outils (CRM, ERP, helpdesk, messagerie), avec validation humaine là où vous le décidez.

Un outil standard couvre le cas moyen et vous laisse le paramétrage, l'intégration et la maintenance. Un agent sur mesure part de vos cas réels, se connecte à vos systèmes, applique vos règles métier et vos plafonds d'action, puis il est suivi et ajusté en production. C'est ce qui fait la différence entre une démo réussie et un agent qui traite vraiment le volume, semaine après semaine.

Un chatbot répond avec du texte, souvent scripté. Un agent agit : il lit le dossier, interroge vos systèmes, met à jour le CRM, prépare un devis, déclenche un remboursement ou transmet à la bonne personne via vos API. La demande est traitée de bout en bout, et l'agent escalade vers un humain dès qu'il sort de son périmètre.

Il répond uniquement à partir de vos contenus (procédures, catalogues, politiques, base documentaire) et des données réelles de vos systèmes. Hors périmètre, il escalade plutôt que d'improviser. Avant la mise en production, il est testé sur un jeu de vos cas réels ; au démarrage, ses réponses passent en validation humaine jusqu'à ce que la qualité soit au niveau.

Oui. Votre instance tourne chez un hébergeur français (OVHcloud ou Scaleway), sous contrat à votre nom : l'infrastructure vous appartient, nous l'opérons. Le modèle de langage est celui de Mistral AI, entreprise française. Vos données n'entraînent aucun modèle tiers et ne transitent pas hors de l'Union européenne par défaut. En mode souverain, le modèle est installé sur votre instance, sans appel externe. DPA fourni à la signature.

Avec ceux que vous utilisez déjà : CRM (HubSpot, Salesforce, Pipedrive), ERP, helpdesk (Zendesk, Gorgias, Front), boutique (Shopify, PrestaShop, WooCommerce, Magento), messageries (e-mail, WhatsApp, Teams, Slack), bases documentaires. Pour un logiciel métier spécifique, nous développons l'intégration via son API.

Quelques semaines pour un premier périmètre, selon le nombre d'intégrations et la qualité de vos contenus. Le diagnostic initial de 30 minutes vérifie la faisabilité sur vos cas réels avant tout engagement ; nous démarrons ensuite par un périmètre circonscrit, mesuré, puis élargi.

Le budget dépend du périmètre de l'agent, des intégrations, du volume traité et du niveau d'accompagnement : une mise en place, puis un suivi mensuel, chiffrés pendant le diagnostic et figés avant tout engagement. L'hébergement chez un hébergeur français et la consommation du modèle Mistral, proportionnelle à l'usage, sont facturés directement par ces fournisseurs.

Oui. Les exigences propres aux grandes organisations sont traitées dès le cadrage : sécurité et validation par la DSI, gestion des accès, journalisation, intégration au SI, gouvernance des données, conformité AI Act et réversibilité. Nous recommandons de démarrer par un pilote sur un processus précis, avec des indicateurs définis à l'avance.

Non. Le déploiement est un projet livré : vos données, vos contenus et vos automatisations restent à vous et sont exportables à tout moment. Si vous souhaitez que nous continuions d'opérer l'agent, nous le cadrons ensemble ; sinon, vous repartez sans dépendance.

Un bon questionnaire est court (5 à 8 questions), commence par une question de note globale (CSAT ou NPS), enchaîne sur quelques questions ciblées sur l'expérience, et se termine par une question ouverte. On utilise une échelle cohérente (souvent de Likert à 5 points) et on le déclenche juste après l'interaction concernée, pendant que le souvenir est frais.

Une question de satisfaction globale (« Êtes-vous satisfait de votre expérience ? »), une question d'effort (« Votre demande a-t-elle été facile à résoudre ? »), une ou deux questions ciblées sur le canal ou le délai, une question de recommandation (NPS), et enfin une question ouverte (« Qu'aurions-nous pu mieux faire ? »). Les questions fermées se mesurent, la question ouverte explique les notes.

L'échelle de Likert est une échelle de réponse graduée, le plus souvent à 5 niveaux : de « pas du tout d'accord » à « tout à fait d'accord », ou de « très insatisfait » à « très satisfait ». Elle est la base de la plupart des questionnaires de satisfaction car elle produit des réponses chiffrables tout en restant simple à comprendre pour le client.

Au plus près de l'interaction que vous voulez évaluer : juste après une réponse du service client, une livraison, un retour traité. Un questionnaire envoyé à chaud a un taux de réponse plus élevé et des réponses plus fiables qu'une enquête relationnelle envoyée des semaines après. Pour le service client, le déclenchement automatique à la clôture du ticket est idéal.

Dans l'usage courant, aucune sur le fond. Une enquête de satisfaction désigne la démarche, souvent menée auprès de l'ensemble des clients. Le questionnaire, le formulaire ou la fiche de satisfaction est le support qui porte les questions. Ce qui compte pour la qualité des réponses, c'est leur nombre, leur clarté et le moment d'envoi.

Entre cinq et huit questions. Au-delà, le taux d'abandon augmente et les dernières réponses deviennent moins fiables. Pour un questionnaire envoyé après un contact avec le service client, quatre ou cinq questions suffisent : note globale, effort, délai, clarté, puis une question ouverte.

En le déclenchant à un événement précis : clôture d'un ticket, colis livré, remboursement effectué. La plupart des outils de service client permettent cet envoi automatique. Un agent IA de service client, connecté aux commandes, peut aussi proposer le questionnaire au bon moment, juste après avoir résolu la demande.