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Pour améliorer l’efficacité des politiques de satisfaction clients, il est usuel de calculer les « poids » des différents attributs dans la construction de la satisfaction globale. Mais selon les niveaux de satisfaction des clients, ces poids peuvent varier (effets dits « asymétriques »). Pour pallier les limites communes aux principales méthodes de mesure de cette asymétrie, cet article propose des solutions qui (i) simplifient l’évaluation du mode de contribution d’un attribut ; (ii) permettent de mieux gérer les priorités entre attributs ayant des modes de contribution proches (cas courant sur un marché concurrentiel) ; (iii) contrôlent les effets des autres attributs tout en tenant compte de la nature au mieux ordinale des mesures ; (iv) proposent aux praticiens un outil d’analyse des résultats intégrant à la fois le poids total de chaque attribut et son niveau d’asymétrie. Un exemple de mise en œuvre de ces solutions auprès d’une enseigne leader sur son marché (n = 30 795) est ensuite proposé.

It is common to measure the impact of partial satisfactions (attributes) on overall satisfaction to improve effectiveness of customer satisfaction policies. But the weight of an attribute may depend on its own (positive or negative) level of satisfaction (asymmetric effect). Based on a critical assessment of current methods, we propose solutions which (i) simplify the determination of attribute’s type of contribution; (ii) allow to better manage attributes which have quasi-similar contributions (usual in competitive markets); (iii) control others attributes’ contributions to satisfaction, and integrate data’s ordinal nature; (iv) give to managers an analysis tool which integrates both attribute’s total weight and asymmetry level. This method is then tested with data from a leading retail chain (n=30 795).