Voici quelques-unes des meilleures questions pour une enquête auprès des acheteurs en ligne concernant le processus de retour, ainsi que des conseils sur la façon de les formuler. Si vous souhaitez créer ce type d'enquête rapidement, vous pouvez utiliser Specific pour générer la vôtre en quelques secondes.
Meilleures questions ouvertes pour une enquête auprès des acheteurs en ligne sur le processus de retour
Si vous souhaitez obtenir des commentaires honnêtes et détaillés de la part des acheteurs, les questions ouvertes sont la voie à suivre. Elles aident à révéler le contexte, les expériences et les frustrations que les questions structurées peuvent laisser passer, surtout autour du processus de retour, où les histoires et les raisons importent.
Pour le commerce en ligne, les questions ouvertes sont particulièrement révélatrices. Avec les taux de retour en ligne atteignant 24,5% (contre 8,71% en magasin) et des catégories comme les vêtements atteignant jusqu'à 40% de retours, il est clair que les acheteurs ont beaucoup à dire sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. [1] Voici les meilleures questions ouvertes que je poserais aux acheteurs ecom :
Quelle était votre principale raison pour retourner votre dernier achat ?
Pouvez-vous décrire à quel point il était facile ou difficile de compléter le processus de retour ?
Qu'est-ce qui vous a surpris, le cas échéant, lors du processus de retour ?
Y a-t-il eu une partie du processus de retour qui vous a semblé frustrante ou déroutante ?
Comment la politique de retour a-t-elle influencé votre décision de faire des achats chez nous ?
Comment préférez-vous recevoir les remboursements pour les articles retournés ?
Parlez-nous de toute assistance ou aide dont vous avez eu besoin pendant votre retour.
Y a-t-il quelque chose que vous changeriez pour rendre les retours plus faciles pour vous ?
Avez-vous déjà décidé de ne pas retourner un article ? Qu'est-ce qui vous a fait prendre cette décision ?
Comment compareriez-vous notre processus de retour à d'autres que vous avez expérimentés ?
Utilisez des questions comme celles-ci pour identifier à la fois les petites douleurs et les raisons profondes des retours, précieuses pour améliorer la satisfaction alors que 66% des détaillants facturent désormais les retours. [2]
Meilleures questions à choix multiples à sélection unique pour une enquête auprès des acheteurs en ligne sur le processus de retour
Parfois, vous avez besoin de retours structurés pour repérer les tendances, mesurer l'impact ou lancer une discussion plus approfondie. C'est ce que font le mieux les questions à choix multiples à sélection unique, idéales pour quantifier les données clés, établir des bases de référence ou rendre facile pour les acheteurs pressés de répondre rapidement. Elles sont également utiles pour inciter les clients moins bavards à commencer à partager, vous permettant de suivre avec des questions plus approfondies.
Question : Quelle était la principale raison de votre dernier retour ?
Mauvaise taille ou ajustement
Produit endommagé
Changé d'avis
Article incorrect reçu
Autre
Question : À quel point le processus de retour a-t-il été facile dans l'ensemble ?
Très facile
Assez facile
Assez difficile
Très difficile
Question : Avez-vous dû payer pour l'expédition de retour ?
Oui, entièrement
Oui, partiellement
Non, c'était gratuit
Quand préciser "pourquoi ?" Une réponse à choix multiples peut signaler une tendance, mais vous voulez creuser la motivation. Si quelqu'un choisit “Produit endommagé”, poursuivez avec “Pouvez-vous décrire le type de dommage et comment il a été découvert ?” Ces suivis intelligents transforment un simple point de données en une information exploitable.
Quand et pourquoi ajouter le choix "Autre" ? Ajoutez toujours “Autre” si votre liste risque de manquer une raison inhabituelle, ou chaque fois que vous souhaitez découvrir des points de douleur inattendus. Suivre “Autre” produit souvent des idées uniques qui stimulent l'innovation dans votre processus de retour.
Question NPS pour une enquête auprès des acheteurs en ligne sur le processus de retour
Le Net Promoter Score (NPS) est un moyen éprouvé et fiable de mesurer la fidélité des acheteurs—et cela fonctionne aussi avec les retours. NPS demande : “Quelle est la probabilité que vous recommandiez notre processus de retour à un ami ou un collègue ?” Comme les retours peuvent être une expérience déterminante, un NPS élevé (ou bas) pour votre processus de retour vous en dit beaucoup. Les passifs et les détracteurs sont des mines d'or pour les suivis qualitatifs, tandis que les promoteurs révèlent ce qui fonctionne réellement. Si vous souhaitez créer une enquête NPS spécifiquement dédiée aux retours e-commerce, vous pouvez autogénérer une ici.
Le pouvoir des questions de suivi
Si vous avez déjà parcouru les résultats d'une enquête et pensé, “Quoi ? Que voulaient-ils dire par là ?”, vous connaissez la douleur de l'absence de questions de suivi. C'est la profondeur que vous obtenez d'une vraie conversation qui débloque un aperçu exploitable, surtout dans le e-commerce, où la cause racine d'un retour pourrait être la taille, des images peu claires, ou même quelque chose d'aussi aléatoire qu'une mauvaise manipulation du colis en transit.
Les questions de suivi alimentées par l'IA de Specific changent la donne ici. Au lieu de questions de base statiques, notre système pose des clarifications intelligentes en temps réel, tout comme le ferait un chercheur aguerri. Cela semble naturel pour les acheteurs, vous fait gagner du temps, et garantit que vous récoltiez l'histoire complète. Si vous avez déjà essayé de clarifier les réponses aux enquêtes par email, vous savez combien de temps cette approche économise.
Acheteur : "C'était agaçant."
Suivi AI : "Pouvez-vous m'en dire plus sur ce qui vous a paru agaçant dans le processus ?"
Acheteur : "Je n'ai pas pu retourner mon colis facilement."
Suivi AI : "Était-ce un problème avec les instructions, le transporteur ou autre chose ?"
Combien de suivis poser ? Deux ou trois suivis ciblés sont à peu près corrects pour la plupart des situations—suffisants pour clarifier sans submerger ou fatiguer l'acheteur. Specific vous permet de configurer cela, et même de définir des conditions pour passer à la question suivante une fois que vous avez obtenu ce dont vous avez besoin.
Cela en fait une enquête conversationnelle. Plutôt que de simplement collecter des réponses statiques, vous obtenez un véritable dialogue—fournissant des retours plus riches et plus fiables.
Analyse des réponses à l'enquête avec l'IA : Même si les suivis vous donnent beaucoup de texte non structuré, il est facile d'analyser tout cela en utilisant l'analyse des réponses aux enquêtes basée sur l'IA de Specific. Vous pouvez le faire en temps réel, en triant les thèmes, en révélant les points de douleur, et en résumant les aperçus de tous les répondants.
Les suivis automatisés sont une nouvelle façon de se débloquer—essayez de générer une enquête avec des suivis conversationnels pour voir l'expérience.
Comment composer des invites pour ChatGPT ou GPT pour écrire des questions d'enquête sur le processus de retour
Obtenir de bonnes questions d'enquête de l'IA (comme ChatGPT) repose sur un bon incitateur. Voici comment je le ferais pour les retours e-commerce :
Commencez simple—pour une liste rapide de questions :
Suggérez 10 questions ouvertes pour une enquête sur le processus de retour d'acheteurs en ligne.
Mais, plus vous fournissez de contexte, meilleur sera le résultat de l'IA ! Étoffez votre incitatif avec des détails sur votre magasin, votre audience, et vos objectifs. Par exemple :
Nous sommes un détaillant en ligne de taille moyenne spécialisé dans les vêtements souhaitant améliorer notre processus de retour. Notre objectif est de comprendre pourquoi les acheteurs retournent les articles et comment l'expérience impacte la fidélité. Suggérez 10 questions ouvertes et quelques questions à réponse unique pour notre enquête d'acheteurs sur les retours.
Pour organiser et affiner vos questions :
Regardez les questions et classez-les. Sortez les catégories avec les questions sous elles.
Ensuite, approfondissez les catégories qui comptent le plus :
Générez 10 questions pour les catégories “clarté de la politique de retour” et “expérience d'expédition”.
Cette incitation progressive tire vraiment parti de la créativité et de la sensibilité contextuelle de l'IA—produisant des questions d'enquête adaptées à votre situation unique dans le commerce en ligne.
Qu'est-ce qu'une enquête conversationnelle ?
Une enquête conversationnelle transforme les retours en de véritables interactions dynamiques—pensez à des messages chat, et non à des formulaires interminables. Au lieu de lancer une série de questions fixes, vous avez réellement une conversation avec votre acheteur. Les plateformes d'enquête alimentées par l'IA (comme Specific) adaptent chaque question et posent des suivis intelligents en temps réel, tout comme un interlocuteur en direct.
Enquêtes Manuelles | Enquêtes Générées par AI |
|---|---|
Questions statiques et prédéterminées | Questions adaptées dynamiquement et sensibles au contexte |
Aucun suivi ; limité à la logique de l'enquête | Suivis automatisés qui clarifient et explorent plus en profondeur |
Difficile à analyser les réponses ouvertes | Résumés AI instantanés, extraction de thèmes, et analyse de chat |
Faible engagement (se ressent comme du travail) | Se sent naturel—comme texter une personne |
Avec une plateforme comme Specific, créer et analyser une enquête conversationnelle est aussi simple que discuter avec l'AI. Pour un guide pas à pas sur les enquêtes conversationnelles, consultez cet article pratique pour les enquêtes sur les retours e-commerce.
Pourquoi utiliser l'AI pour les enquêtes auprès des acheteurs en ligne ? Parce que les retours e-commerce sont chargés de nuances, de détails et d'émotions, vous avez besoin de plus que des cases à cocher. Les générateurs d'enquêtes AI creusent dans chaque histoire unique et mettent en lumière des idées sur lesquelles vous pouvez agir. Vous voulez un exemple d'enquête AI pour votre processus de retour ? Ou des idées pour utiliser un constructeur d'enquêtes conversationnelles qui offre des données plus riches qu'un formulaire statique ? Cette approche découvre systématiquement les points de friction, les nouvelles tendances (comme les remboursements sans retour [5]), et vous aide à affiner les politiques de retour plus rapidement, même alors que les taux de retour atteignent 362 milliards de dollars en retours en ligne annuels. [1]
Specific se distingue ici avec son expérience conversationnelle fluide—rendant le processus de feedback facile, engageant, et exploitable pour les acheteurs et les créateurs d'enquêtes.
Voir cet exemple d'enquête sur le processus de retour maintenant
Prêt à améliorer la manière dont vous mesurez et améliorez les retours e-commerce ? Voir cet exemple d'enquête, obtenir des informations conversationnelles instantanément, et découvrez comment les questions alimentées par l'AI entraînent des retours exploitables que vous pouvez utiliser immédiatement. Créez la vôtre maintenant et transformez les histoires des clients en succès commercial.