Evaluer la satisfaction et approfondir l’expérience des clients des hôtels greet

Cette étude se base sur des entretiens quali menés par l'IA pour comprendre la satisfaction des visiteurs des hôtels greet du groupe Accor.

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Customer requirement

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L'objectif d’Accor est d’identifier les moteurs de satisfaction et d'insatisfaction des visiteurs des hôtels greet.

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L'étude explore :

• le contexte du séjour et les motivations de choix,
• le niveau de satisfaction et les critères influençant la recommandation,
• la compréhension du positionnement circulaire et éco-responsable,
• les attentes, obstacles et freins liés à l’hébergement durable,
• les engagements de marque considérés comme les plus importants par les clients.

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Les résultats ont permis d’établir un diagnostic clair des forces et faiblesses de greet, ainsi que des opportunités de développement pour renforcer son attractivité et sa lisibilité auprès du grand public.

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Méthodologie

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• Cible : 50 clients ayant séjourné dans un hôtel greet au cours des 6 derniers mois
• Scope géographique : France
• Durée du terrain : 3 jours
• Recrutement : Base client interne
• Méthodologie d'enquête : AI Chat, étude qualitative via IA

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Enseignements de l'étude

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L’étude met en lumière plusieurs constats clés sur la perception de greet. Une large partie des clients ne connaît pas le positionnement durable de la marque : 55% d’entre eux n’étaient pas au courant de son engagement éco-responsable avant leur réservation. La découverte de la marque repose en grande partie sur le programme de fidélité d’Accor, puisque 62 % des répondants ont connu greet via ALL.

Les retours montrent également une satisfaction solide : 80% des clients recommandent greet et se déclarent satisfaits de leur séjour. Parmi les engagements identifiés comme les plus importants par les clients, l’approvisionnement local et l’utilisation de matériaux recyclés sont en têtes, constituant un axe fort pour renforcer la communication de la marque.

Sur le plan opérationnel, le projet a généré 2 500 envois, un taux de complétion de 51% et un taux de retour final de 2%, confirmant la capacité de la méthodologie à engager des répondants tout en recueillant des données exploitables.

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Finalité

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Les résultats ont permis à Accor d’obtenir une lecture claire de la perception actuelle de greet et d’identifier les actions prioritaires pour renforcer la compréhension de son positionnement durable.‍

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« Grâce à AI Chat, nous avons trouvé un bon équilibre entre le quali et le quanti qui nous a permis d’explorer des angles inattendus, d’identifier des signaux faibles tout en révélant des insights impactants. »‍

Haitam Benabbou - Global CMI Manager chez Accor

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