Peer Score : ce que disent vraiment les clients
Nous résumons les avis Google et Trustpilot publics en un score transparent de 1 à 10. Pondéré Bayesian, pour éviter qu'un opérateur avec 10 avis enthousiastes obtienne automatiquement 10 sur 10. Les 22 opérateurs suisses en comparaison directe.
Pourquoi un deuxième score à côté du Deal Score ?
Notre Deal Score évalue l'abonnement lui-même : prix, transparence, flexibilité. Mais cela ne dit rien sur ce que c'est d'être réellement client chez un opérateur. Le service client, la facturation, la qualité réseau au quotidien, ce qui se passe quand quelque chose tourne mal.
D'où le Peer Score. Il évalue l'opérateur, pas l'abonnement. Les deux scores coexistent indépendamment sur chaque page d'opérateur. Vous voyez ainsi d'un coup d'œil si l'abo bon marché vient aussi d'un opérateur recommandable, ou s'il s'agit d'un simple leurre tarifaire.
La formule
Nous combinons deux sources publiques : les avis Google (grands échantillons, proches du quotidien) et Trustpilot (plus polarisés, mais utiles pour les profils de réclamations). Les deux sont pondérés par le nombre d'avis, et un prior (moyenne du secteur) atténue les valeurs extrêmes des petits échantillons.
p_trust = √(min(avis_trustpilot, 2000))
Calcul d'exemple : Swisscom
Données : Google 3.8 pour 8400 avis, Trustpilot 1.4 pour 1200 avis.
p_google = √(min(8400, 2000)) = √2000 = 44.7 p_trust = √(min(1200, 2000)) = √1200 = 34.6 brut = (3.8 × 44.7 + 1.4 × 34.6 + 3.5 × 20) / (44.7 + 34.6 + 20) = 288.9 / 99.3 = 2.91 peer_score = 2.91 × 2 = 5.8Interprétation : Swisscom se situe juste au-dessus de la moyenne du secteur. La polarisation entre de bonnes notes Google (avis du quotidien) et des notes Trustpilot catastrophiques (plaintes actives) fait chuter le score.
Calcul d'exemple : Digital Republic
Données : Google 4.7 pour 650 avis, Trustpilot 4.3 pour 320 avis.
p_google = √650 = 25.5 p_trust = √320 = 17.9 brut = (4.7 × 25.5 + 4.3 × 17.9 + 3.5 × 20) / (25.5 + 17.9 + 20) = 266.9 / 63.4 = 4.21 peer_score = 4.21 × 2 = 8.4Interprétation : Moins d'avis absolus que Swisscom, mais les deux sources concordent et montrent une forte satisfaction. Le prior Bayesian ne casse pas ce résultat.
Tous les opérateurs dans le classement Peer Score
Trié par Peer Score, du plus élevé au plus bas. Un clic sur le nom ouvre la page détaillée de l'opérateur.
| Opérateur | Peer Score |
|---|---|
| Init7 | 8.5 |
| Digital Republic | 8.4 |
| Galaxus Mobile | 7.9 |
| GGA Maur | 7.9 |
| spusu | 7.7 |
| iWay | 7.7 |
| SAK Digital | 7.7 |
| Mucho | 7.5 |
| Teleboy | 7.4 |
| Aldi Mobile | 6.8 |
| Quickline | 6.8 |
| Wingo | 6.7 |
| Migros Mobile | 6.6 |
| Coop Mobile | 6.6 |
| Lidl Connect | 6.5 |
| swype | 6.3 |
| Lebara | 6.3 |
| GoMo | 5.9 |
| Swisscom | 5.8 |
| Lycamobile | 5.8 |
| TalkTalk | 5.6 |
| Sunrise | 5.5 |
| Salt | 5.2 |
| yallo | 4.9 |
Échelle : 8.0+ excellent · 7.0-7.9 très bon · 5.5-6.9 moyen · 4.0-5.4 faible · moins de 4.0 préoccupant.
Sources de données et mise à jour
Google Business Profiles
Avis publics par opérateur, agrégés sur tous les sites et profils commerciaux. Grands échantillons (jusqu'à 8000+ avis pour les grands acteurs), principalement des expériences du quotidien.
Trustpilot Suisse
Avis de la page pays Suisse. Échantillons plus petits, mais axés davantage sur des plaintes détaillées et les réponses de l'opérateur. Plus polarisés que Google, volontairement intégrés dans le modèle Bayesian.
Questions fréquentes
Pourquoi pas simplement la moyenne entre Google et Trustpilot ?
Une moyenne simple traiterait un opérateur avec 10 avis Google (4.5 étoiles) comme un autre avec 8000 avis (3.8 étoiles). Statistiquement trompeur. Le prior Bayesian garantit que les petits échantillons se rapprochent du centre du secteur jusqu'à ce qu'il y ait suffisamment d'avis. C'est la norme en analyse quantitative de notations.
Pourquoi le prior moyen est-il à 3.5 et pas à 4 ou 5 ?
3.5 sur 5 correspond approximativement à la moyenne du secteur télécom suisse sur les deux plateformes. Nous l'avons calculée à partir des 22 opérateurs. Un prior plus élevé tirerait artificiellement les mauvais opérateurs vers le haut, un prior plus bas sous-évaluerait les bons.
Pourquoi le plafond de pondération est-il à 2000 avis ?
Au-delà d'un certain nombre d'avis, le gain statistique est minime. Le plafond empêche un grand acteur avec 8000 avis de dominer totalement la valeur Google. La racine carrée des pondérations garantit en plus des rendements décroissants aux forts volumes d'avis.
Pourquoi le Peer Score diverge-t-il parfois fortement du Deal Score ?
C'est exactement l'objectif. Un abo bon marché chez un opérateur au service client catastrophique obtient un Deal Score élevé (0-100) mais un Peer Score faible (1-10). Nous voulons rendre ces arbitrages visibles. Digital Republic par exemple a les deux élevés. Swisscom a un Peer Score correct avec un Deal Score parfois mauvais.
Intégrez-vous vos propres évaluations ?
Non. handyabo.com ne collecte pas d'avis utilisateurs. Le Peer Score repose exclusivement sur des plateformes externes (Google, Trustpilot) que nous ne contrôlons pas. C'est volontaire, pour ne pas pouvoir influencer le score.
Un opérateur peut-il influencer son score ?
Uniquement en fournissant un meilleur service. Nous n'acceptons aucun paiement pour ajuster les valeurs. Si un opérateur pense que nous avons relevé des valeurs incorrectes, nous revérifions les sources publiques et corrigeons si nécessaire, mais le score n'est jamais ajusté manuellement en faveur de l'opérateur.
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