Calculateur de score CSAT
Calculez votre score de satisfaction client à partir des réponses à votre enquête, avec la note moyenne et la marge d’erreur, vérifiez si une évolution entre deux périodes est réelle et trouvez le nombre de réponses nécessaires. Gratuit, sans inscription, aucune donnée ne quitte votre navigateur.
Créé par Anatolii Ulitovskyi 
Vérifié par RH Fardin Mis à jour le Des réponses plus rapides, des clients plus satisfaits
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La méthode
Comment calculer le CSAT
La part des réponses « satisfait » ou « très satisfait ».
Demandez aux clients leur degré de satisfaction sur une échelle de 1 à 5, comptez les réponses 4 et 5 et divisez par le nombre total de réponses. Les réponses neutres restent dans le total : ce ne sont pas des clients satisfaits. Indiquez le nombre de réponses à côté du score, car 76 % sur 50 réponses et 76 % sur 950 réponses ne sont pas aussi fiables l’un que l’autre.
76.8%
(420 + 310) ÷ 950 = 76.8%
950 réponses : 420 très satisfaits, 310 satisfaits.
4,06 sur 5
3,860 ÷ 950 = 4.06
La note moyenne que certaines équipes indiquent à la place.
±2,7 points
Niveau de confiance de 95 %
Le score réel se situe très probablement entre 74,1 % et 79,4 %.
Définitions
Deux meilleures notes, meilleure note ou note moyenne
Choisissez une définition et tenez-vous-y.
La plupart des équipes comptent 4 et 5 comme satisfaits (les deux meilleures notes, ou « top 2 box »). Certaines ne comptent que 5, ce qui donne un chiffre plus bas et plus strict, et d’autres indiquent la note moyenne au lieu d’un pourcentage. Les trois sont valables ; l’erreur consiste à passer de l’une à l’autre, ou à comparer votre score sur les deux meilleures notes au score d’un autre calculé sur la seule meilleure note.
| Définition | Les mêmes 950 réponses |
|---|---|
| Deux meilleures notes (4 et 5) | 76.8% |
| Meilleure note (5 seulement) | 44.2% |
| Note moyenne | 4,06 sur 5 |
| Insatisfaits (1 et 2) | 10.5% |
Pour une échelle de 1 à 7 ou de 1 à 10, décidez quelles réponses comptent comme satisfaites (par exemple 6 et 7, ou 9 et 10), additionnez-les et saisissez les nombres dans l’onglet Comparer deux périodes, qui fonctionne avec n’importe quelle échelle.
Statistiques
Marge d’erreur et évolutions réelles
Les petites enquêtes montent et descendent par hasard.
Un score CSAT issu d’un échantillon a une marge d’erreur. Le calculateur utilise l’intervalle de Wilson, qui reste précis pour les petits échantillons et pour les scores proches de 0 % ou de 100 %. Avec 950 réponses et un score de 76,8 %, l’intervalle à 95 % va d’environ 74,1 % à 79,4 %.
Pour comparer deux périodes, l’onglet Comparer deux périodes effectue un test z de deux proportions. Une hausse de 72,8 % (655 sur 900) à 76,8 % (730 sur 950) représente 4,1 points, et le test donne une valeur p d’environ 0,04 : il s’agit probablement d’une amélioration réelle avec un niveau de confiance de 95 %. Les mêmes 4 points avec 100 réponses par période resteraient largement dans les limites du hasard.
Repères
Qu’est-ce qu’un bon score CSAT ?
Comparez ce qui est comparable, ou ne comparez pas.
Les repères CSAT publiés précisent rarement la question, l’échelle et la définition utilisées : ils sont donc difficiles à comparer avec votre chiffre. L’indice le plus connu, l’American Customer Satisfaction Index (indice américain de satisfaction client), s’établissait à 76,7 sur 100 pour les États-Unis au premier trimestre 2026. Il repose sur plusieurs questions d’enquête et sur un modèle statistique : ce n’est donc pas la même chose que la part de clients ayant répondu 4 ou 5, même si les chiffres se ressemblent.
Un repère plus utile est votre propre score dans le temps, par canal et par équipe, mesuré de la même façon chaque mois.
Tableurs
Formules CSAT pour Excel et Google Sheets
Notes de 1 à 5 en A2:A951.
CSAT, deux meilleures notes
Note moyenne
Marge d’erreur à 95 % (version simple)
CSAT en décimal en B2, nombre de réponses en C2. Le calculateur utilise l’intervalle de Wilson, plus exact.
FAQ
Questions sur le CSAT
Comment calculer le CSAT ?
Divisez le nombre de réponses satisfaites (4 et 5 sur une échelle de 1 à 5) par le nombre total de réponses et multipliez par 100. 730 réponses satisfaites sur 950 donnent un CSAT de 76,8 %.
Les réponses neutres comptent-elles ?
Oui, dans le total. Une réponse neutre n’est pas une réponse satisfaite : exclure les réponses neutres ferait paraître le score meilleur qu’il ne l’est.
Qu’est-ce qu’un bon score CSAT ?
Il n’existe pas de chiffre universel, car les repères utilisent des questions et des échelles différentes. Suivez votre propre score avec la même question chaque mois. L’American Customer Satisfaction Index était de 76,7 sur 100 au premier trimestre 2026, mais c’est une mesure différente du CSAT sur les deux meilleures notes.
De combien de réponses ai-je besoin ?
Pour une marge d’environ ±3 points avec un niveau de confiance de 95 % et un score proche de 80 %, il faut environ 683 réponses sur une large base de clients, moins sur une petite. L’onglet Réponses nécessaires fait le calcul et indique combien d’enquêtes envoyer selon votre taux de réponse.
Quelle est la différence entre le CSAT et le NPS ?
Le CSAT mesure la satisfaction à l’égard d’une interaction ou d’une période précise. Le Net Promoter Score demande aux clients dans quelle mesure ils sont susceptibles de vous recommander, sur une échelle de 0 à 10, et mesure la relation dans son ensemble.
Mon évolution du CSAT est-elle réelle ou due au hasard ?
Utilisez l’onglet Comparer deux périodes. Il vérifie si l’écart est plus grand que ce que le hasard pourrait expliquer et affiche la valeur p ainsi que la plage probable de l’évolution réelle.
Le calculateur enregistre-t-il mes données ?
Non. Tout s’exécute dans votre navigateur. Le lien de partage conserve vos chiffres dans l’adresse après le signe #, qui n’est pas envoyé à notre serveur.
Références
Nos sources
- American Customer Satisfaction Index, premier trimestre 2026 : Chain Store Age, "ACSI: Customer satisfaction dips 0.3% in Q1", 12 mai 2026
- Intervalle de score de Wilson : Edwin B. Wilson, "Probable Inference, the Law of Succession, and Statistical Inference", Journal of the American Statistical Association, 1927
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