Voici quelques-unes des meilleures questions pour une enquête auprès des participants à une démonstration en direct concernant leurs attentes, ainsi que des conseils pratiques pour formuler des questions qui captent les retours les plus utiles. Si vous souhaitez créer rapidement une telle enquête, vous pouvez en générer une avec Specific en quelques secondes.
Meilleures questions ouvertes pour une enquête auprès des participants à une démonstration en direct concernant les attentes
Les questions ouvertes encouragent des réponses détaillées et sincères et nous permettent de capter ce que les participants pensent réellement—idéal pour découvrir des besoins inconnus ou des motivations. Elles sont les meilleures lorsque nous voulons du contexte, des histoires ou un langage directement de l'esprit du participant. Voici 10 exemples forts pour engager les participants d'une démonstration en direct et faire remonter leurs attentes :
Qu'est-ce qui vous a poussé à vous inscrire à cette démonstration en direct ?
Pouvez-vous décrire ce que vous espérez apprendre ou réaliser en participant ?
Avez-vous des problèmes spécifiques que vous espérez voir abordés lors de cette démonstration ?
Qu'est-ce qui a suscité votre intérêt pour notre produit ou solution ?
Comment voyez-vous cette démonstration s'intégrer dans votre flux de travail ou vos responsabilités professionnelles actuelles ?
Qu'est-ce qui ferait de cette démonstration un « succès » pour vous ?
Avez-vous déjà assisté à des démonstrations similaires auparavant ? Qu'avez-vous aimé ou détesté ?
Y a-t-il une fonctionnalité ou un sujet que vous voudriez que nous couvrions en profondeur ?
Quels sont les inquiétudes (le cas échéant) que vous avez face à notre produit avant de voir la démonstration ?
Comment avez-vous entendu parler de cette démonstration en direct, et y a-t-il quelque chose dans notre invitation qui a éveillé votre intérêt ?
L'utilisation de questions ouvertes comme celles-ci nous donne des insights riches et exploitables. En fait, nous avons constaté que les enquêtes animées par l'IA, qui permettent des sondages dynamiques autour des réponses ouvertes, peuvent augmenter les taux de réponse à 70-90%—une augmentation spectaculaire comparée aux 12-20% habituellement observés avec des enquêtes d'événement traditionnelles. [1][2]
Meilleures questions à choix unique pour une enquête auprès des participants à une démonstration en direct concernant les attentes
Les questions à choix unique fonctionnent mieux lorsque nous souhaitons des données structurées et facilement quantifiables ou pour offrir aux répondants un point d'entrée facile—particulièrement utile si quelqu'un hésite face à une question ouverte et large. Elles sont également excellentes pour segmenter rapidement votre audience et mettre en place des questions de suivi sur des sujets spécifiques.
Question : Quel est votre principal objectif en participant à cette démonstration en direct ?
En savoir plus sur les nouvelles fonctionnalités
Voir une étude de cas réelle
Comparer avec les concurrents
Poser des questions spécifiques
Autre
Question : Quelle est votre familiarité avec notre produit avant de participer à cette démonstration ?
Très familier
Quelque peu familier
Pas du tout familier
Question : Quelle description correspond le mieux à votre rôle dans votre organisation ?
Décideur
Influenceur
Utilisateur final
Évaluateur/chercheur
Autre
Quand faire un suivi avec « pourquoi ? » Chaque fois qu'un répondant choisit une réponse—surtout aux questions comme « objectif principal » ou « préoccupations »—nous devrions suivre avec « pourquoi ? » pour faire remonter le raisonnement et le contexte derrière leurs choix. Cette étape supplémentaire peut révéler des motivations ou des objections fondamentales, rendant nos insights plus riches et plus exploitables. Par exemple : après que quelqu'un choisit « Voir une étude de cas réelle », un « pourquoi ? » sur mesure peut révéler s'il espère résoudre un point de douleur actuel ou valider un achat futur.
Quand et pourquoi ajouter le choix « Autre » ? Ajoutez toujours « Autre » lorsqu'il y a une chance que vos options proposées manquent quelque chose d'unique. En suivant les sélections d'« Autre », nous pouvons découvrir des besoins ou des langages inattendus, qui pointent parfois des lacunes dans notre offre—ou notre compréhension de l'audience.
Question NPS : capturer l'intention de recommandation des participants à une démonstration en direct
Le Net Promoter Score (NPS) est une manière standardisée de mesurer la probabilité qu'une personne recommande votre événement, produit ou service. Inclure une question de type NPS dans une enquête auprès des participants à une démonstration en direct nous aide à évaluer rapidement le sentiment des participants et à identifier les enthousiastes ou les détracteurs avant, pendant ou après l'événement. Cela est particulièrement pertinent lorsque nous évaluons la qualité de la démonstration ou que nous itérons notre parcours client.
Une question NPS classique ressemble à :
« Quelle est la probabilité que vous recommandiez cette démonstration en direct à un collègue ou un ami ? » (échelle 0–10)
Approfondir avec des questions de suivi pour les scores élevés et faibles peut fournir un contexte critique sur ce qui fonctionne—et ce qui ne fonctionne pas. Vous pouvez auto-générer une enquête NPS sur-mesure pour les participants à la démonstration pour simplifier ce processus.
Le pouvoir des questions de suivi
Les meilleures enquêtes ne se contentent pas de demander un retour superficiel—elles creusent. Les questions de suivi sont essentielles pour explorer des réponses ambiguës ou incomplètes sans imposer un fardeau de temps à vous ou au répondant. Les suivis automatisés par IA passent cela au niveau supérieur, en demandant des clarifications ou des détails uniquement lorsque c'est pertinent, ce qui fournit des insights plus profonds et plus utiles.
Participant à une démonstration en direct : « Je suis ici pour apprendre. »
Suivi par IA : « Y a-t-il un défi spécifique que vous espérez résoudre, ou un cas d'utilisation que vous souhaitez explorer dans la démo ? »
Sans suivis intelligents, nous nous retrouvons avec des réponses vagues ou génériques qui rendent difficile l'exploitation des retours. Les sondages propulsés par IA enregistrent des taux de réponse significativement plus élevés que leurs homologues manuels. [2]
Combien de suivis poser ? En général, poser 2–3 suivis est le point idéal : juste assez pour clarifier les intentions, mais pas trop pour fatiguer le répondant. Avec Specific, vous pouvez même configurer les paramètres pour que l'enquête passe à la question suivante une fois que vous avez recueilli les informations exploitables dont vous avez besoin.
Cela en fait une enquête conversationnelle : En personnalisant les suivis en temps réel, l'enquête se transforme d'une liste de questions rigide en une conversation amicale et naturelle—les répondants restent engagés, et nous récoltons des données bien meilleures.
Analyse facile par IA : Même si les suivis génèrent beaucoup de texte non structuré, tout analyser est simple avec des outils IA conçus pour l'analyse des réponses aux enquêtes. L'analyse des réponses avec Specific est aussi facile que de discuter avec un expert assistant à propos de vos données.
Les suivis automatisés et conversationnels sont une révolution—si vous n'en avez pas vu l'action, essayez de générer votre propre enquête et découvrez à quel point la collecte de retours peut être plus riche (et plus facile).
Comment rédiger une invite pour ChatGPT afin de créer de grandes questions d'enquête
Quand vous utilisez ChatGPT (ou toute IA avancée) pour inventer des questions d'enquête, la magie est dans l'invite. Voici une bonne invite de départ pour imaginer notre enquête sur les attentes des participants à une démonstration en direct :
Suggérez 10 questions ouvertes pour l'enquête sur les attentes des participants à une démonstration en direct.
Plus vous ajoutez de contexte spécifique—comme le produit faisant l'objet de la démonstration, la familiarité de l'audience, ou les défis que vous voulez explorer—meilleurs seront les résultats. Par exemple :
Nous organisons une démonstration de logiciel en direct pour les chefs de produit et les ingénieurs. Notre objectif principal est de voir quelles questions ou préoccupations les clients potentiels ont avant de prendre une décision d'achat. Suggérez 10 questions ouvertes pour découvrir leurs attentes et priorités.
Une fois que vous avez généré un ensemble de questions, vous pouvez améliorer la structure en demandant :
Examinez les questions et catégorisez-les. Sortez les catégories avec les questions sous elles.
Après avoir examiné les catégories suggérées (par exemple, « Fonctionnalités du produit », « Cas d'utilisation », « Préoccupations concernant le pricing »), vous pouvez ensuite explorer davantage en demandant :
Générez 10 questions pour les catégories Fonctionnalités du produit et Cas d'utilisation.
Cette approche transforme une génération d'IA générique en une liste de questions sur mesure adaptée à votre audience et votre objectif.
Qu'est-ce qu'une enquête conversationnelle ?
Une enquête conversationnelle ressemble à une conversation en temps réel—pas à un formulaire statique. Les répondants répondent aux questions, et l'IA réagit instantanément, clarifiant le jargon, demandant des détails et adaptant le ton. Ce format élimine les frictions et facilite la participation, surtout sur mobile (ce qui est là où de nombreux participants à la démonstration s'engagent).
La génération d'enquêtes par IA, sur des plateformes comme Specific, est fondamentalement différente des configurations manuelles d'enquête. L'IA gère :
Création de questions, en utilisant les meilleures pratiques du domaine
Conception d'une logique de suivi naturelle, pas seulement un acquiescement uniforme
Analyse automatique des résultats, sommaire d'insights clés, et même discussions sur les conclusions
Enquête manuelle | Exemple d'enquête par IA |
|---|---|
Écrire les questions à la main, une par une | Décrivez votre intention; l'IA rédige l'enquête complète |
Pas de suivis automatiques; sondage limité | L'IA pose des suivis sur mesure en fonction du contexte |
Analyse lente, laborieuse | L'IA fournit des résumés, tendances et thèmes instantanément |
Taux de réponse plus faibles, abandon plus élevé | L'approche conversationnelle augmente le taux de complétion (70–90% vs 12–20%) [1][2] |
Pourquoi utiliser l'IA pour les enquêtes auprès des participants à des démonstrations en direct ? Cela vous fait gagner des heures, révèle des retours honnêtes et approfondis, et vous permet d'itérer rapidement. Vous obtenez des données plus significatives en moins de temps, et l'expérience automatisée et adaptative respecte l'attention du participant—offrant des taux et une qualité de réponse qui surpassent de loin les enquêtes traditionnelles.
Pour un guide complet sur la création d'une telle enquête, consultez notre guide étape par étape pour créer une enquête auprès des participants d'une démonstration en direct sur les attentes.
Specific offre une expérience utilisateur de premier ordre pour les enquêtes conversationnelles, combinant tous ces avantages de l'IA avec une interface simple et intuitive—rendant le processus agréable pour les créateurs et les répondants.
Voyez cet exemple d'enquête sur les attentes maintenant
Obtenez des retours immédiats et significatifs de vos participants à la démonstration—démarrez votre propre enquête conversationnelle aujourd'hui et recueillez des attentes exploitables en quelques secondes avec l'approche IA powered de Specific.