Cet article vous donnera des conseils sur comment analyser les réponses des enquêtes utilisateurs à propos de la segmentation des cas d'utilisation. Si vous voulez que votre analyse de segmentation client informe réellement ce que vous construisez, vous devez explorer ce que vos utilisateurs cherchent à accomplir avec les outils d'automatisation des tâches quotidiennes.
Comprendre comment les utilisateurs utilisent les automatisations au quotidien—pas seulement qui ils sont—est crucial pour un développement produit intelligent et un marketing efficace.
Nous examinerons comment les enquêtes conversationnelles vous aident à découvrir les véritables besoins que vos utilisateurs veulent satisfaire, et pourquoi les questions superficielles ne vous donnent que rarement la clarté dont vous avez besoin.
Pourquoi la segmentation traditionnelle passe à côté
Les méthodes de segmentation standard—pensez aux données démographiques comme l'âge, la localisation ou le titre de poste—manquent souvent l'histoire réelle. Savoir qu'une personne est un “chef de projet à San Francisco” ne vous dit pas comment ni pourquoi elle automatise ses tâches quotidiennes. Cette approche ne parvient pas à capturer les nuances des schémas d'utilisation réels, vous laissant dans le flou sur ce qui motive les décisions des utilisateurs.
Les enquêtes statiques ne font qu'effleurer la surface. Quand tout ce que vous demandez est “Quelles fonctionnalités utilisez-vous ?” ou “À quelle fréquence vous connectez-vous ?”, vous ne saisissez pas le pourquoi derrière ces choix. Et comme vous l'avez probablement constaté, des utilisateurs avec des motivations différentes peuvent finir par utiliser la même automatisation de manière très différente.
Le suivi de l'utilisation des fonctionnalités ne révèle pas l'intention. L'analyse brute peut montrer que dix personnes ont utilisé la fonctionnalité “rappels automatiques” la semaine dernière, mais était-ce pour des suivis d'équipe, pour un blocage de temps personnel, ou comme un stratagème pour combattre la procrastination ? Sans contexte, vous devinez.
La fatigue d'enquête provenant de questionnaires longs et uniformisés réduit à la fois les taux de complétion et la qualité des réponses. Plus les utilisateurs ont l'impression de cocher des cases, moins vous obtiendrez de données utiles—et cela rend toute la tâche de segmentation peu pratique et peu fiable.
Se fier à des enquêtes plates et non conversationnelles laisse trop d'informations exploitables de côté, et gérer des données déconnectées rend la construction de segments significatifs chaotique.
Si vous voulez que votre segmentation fasse la différence, vous avez besoin d'une méthode plus intelligente et engageante pour réellement écouter vos utilisateurs. Le potentiel de revenus est énorme—les entreprises qui mettent en œuvre des stratégies de segmentation rapportent 10 % à 15 % de revenus en plus que celles qui ne le font pas [1].
Découvrir le jobs-to-be-done grâce aux enquêtes conversationnelles par IA
Le cadre jobs-to-be-done (JTBD) touche au cœur de la raison pour laquelle les utilisateurs “engagent” vraiment votre automatisation des tâches quotidiennes. Il s'agit de se concentrer non pas sur qui est votre utilisateur, mais sur ce qu'il essaie fondamentalement d'accomplir—organiser son flux de travail, impressionner un supérieur, réduire les pics de stress, ou atteindre une étape clé du projet. Ces motivations influencent le comportement plus que toute personnalité statique.
Avec des questions complémentaires dirigées par l'IA, l'enquête devient curieuse. Lorsqu'un utilisateur dit, “J'utilise des automatisations pour gagner du temps,” le système peut instantanément demander: “Pouvez-vous me décrire une tâche que vous automatisez le plus souvent ? Que feriez-vous si cette automatisation n'était pas disponible ?” Ce type de questionnement vous aide à creuser dans les couches que les enquêtes de surface manquent.
La même fonctionnalité—par exemple, “envois d'emails programmés”—pourrait alimenter une campagne sortante d'un représentant commercial, des mises à jour de statut hebdomadaires d'un cadre, ou faire partie d'une routine de soin personnel consistant à envoyer des rappels à domicile. Ce sont trois tâches très différentes, utilisant la même technologie, pour trois raisons complètement différentes.
Les emplois principaux vs secondaires comptent également. Les emplois principaux sont l'objectif principal (comme ne jamais manquer un suivi d'affaire), tandis que les emplois secondaires pourraient viser à maintenir la face avec un gestionnaire ou à maîtriser les boîtes de réception. Vous devez connaître les deux pour une analyse efficace de la segmentation client.
Étant donné que Specific est conçu pour rendre les enquêtes conversationnelles fluides pour les créateurs et les répondants, le processus de retour d'information ressemble plus à un dialogue. Cette approche fait ressortir des détails et un contexte que les formulaires à cocher ne peuvent pas livrer. Les suivis transforment l'enquête en une véritable conversation, donc ce n'est pas juste un formulaire—c'est une découverte.
Comment analyser les réponses des utilisateurs pour les segments de cas d'utilisation
Commencez par poser des questions ouvertes telles que “Qu'est-ce qui vous a incité à utiliser notre automatisation pour la première fois ?” ou “Décrivez-moi une récente fois où vous avez utilisé notre outil.” Ne devinez pas leurs objectifs—laissez-les vous les dire.
Une fois que vous avez collecté des réponses, laissez l'IA catégoriser les retours en forme libre dans de véritables schémas de cas d'utilisation. Il ne s'agit pas seulement de compartiments—cherchez des thèmes qui couvrent les travaux émotionnels et sociaux à faire, comme “se sentir accompli en fin de journée” ou “ne pas vouloir décevoir les coéquipiers,” en plus des objectifs fonctionnels comme “économiser une heure tous les lundis.”
Bonne pratique | Mauvaise pratique |
|---|---|
Laissez les utilisateurs partager leurs histoires, puis demandez des détails pertinents grâce aux suivis par IA | Envoyez des enquêtes rigides à choix multiples et ignorez toute nuance |
Utilisez l'IA pour regrouper les réponses en schémas organiques et émergents | Définissez des segments à l'avance avant de comprendre les comportements réels |
La reconnaissance de motifs—l'IA excelle à analyser des dizaines ou des centaines de réponses et à révéler où des thèmes forts (comme “automatiser les rapports avant le café” ou “piratages d'intégration inter-outils”) définissent vraiment un groupe. Ces schémas révèlent des limites de segment utiles pour votre analyse de segmentation client.
L'analyse de la fréquence vous indique quels emplois ou cas d'utilisation apparaissent le plus souvent. Par exemple, si “réduire le retard des emails” ou “automatiser l'intégration répétitive des clients” dominent, vous connaissez vos principaux segments actifs.
Vous pouvez alors approfondir en discutant directement avec l'IA de vos réponses aux enquêtes, vous permettant de poser presque n'importe quelle question sur les segments émergents ou de valider vos intuitions—voir plus dans l'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
Des idées à des segments utilisateurs exploitables
Une fois que vous avez identifié des groupes basés sur les emplois, nommez vos segments d'après le vrai emploi—pas d'après les données démographiques ou la taille de l'entreprise. Vous pourriez aboutir à des segments tels que “Intégrateurs multi-plateformes,” “Rapporteurs de dernière minute,” ou “Chercheurs d'Inbox Zero” au lieu de “Gestionnaires vs. Employés.”
Pour chaque segment, développez un profil qui couvre :
Contexte : Quand et comment rencontrent-ils le problème ?
Déclencheurs : Quels événements les poussent à recourir à l'automatisation ?
Indicateurs de succès : Comment savent-ils que ça fonctionne ?
Ces profils de segment détaillés informent la feuille de route produit et le marketing—en créant des fonctionnalités ou messages qui répondent réellement aux vrais objectifs des utilisateurs.
La validation des segments se produit via des enquêtes de suivi intelligentes et spécifiques aux emplois. Itérez vos segments (et vos enquêtes !) en utilisant un éditeur conversationnel comme l'éditeur d'enquêtes IA—si votre compréhension des travaux évolue, votre enquête devrait évoluer aussi.
Si vous ne menez pas ce genre d'enquêtes riches et conversationnelles, vous passez à côté de ce qui motive réellement vos utilisateurs. C'est une énorme opportunité perdue—non seulement pour la rétention, mais aussi pour les revenus et la croissance. Les entreprises qui segmentent leurs clients sont 130 % plus susceptibles de réellement connaître les motivations de leurs clients [1], et les campagnes d’emailing segmentées génèrent 760 % plus de revenus que les campagnes génériques [2].
Gardez votre segmentation fraîche et pertinente
Les besoins des utilisateurs évoluent à mesure que votre produit évolue et que le marché évolue. Mettez en place des points de contrôle périodiques—de nouvelles enquêtes conversationnelles chaque trimestre, après le lancement de fonctionnalités, ou lorsque les tendances d'adoption changent. Ce qui était un cas d’utilisation marginal il y a trois mois pourrait être votre prochain moteur de croissance.
Lorsque vous ajoutez une nouvelle fonctionnalité, soyez curieux : sert-elle à un emploi entièrement nouveau que vous n’aviez pas anticipé ? Que votre segmentation soit aussi dynamique que vos utilisateurs.
Segments émergents—ne négligez pas les cas d'utilisation atypiques. Les “pirates du pouvoir” d'aujourd'hui peuvent devenir votre gagne-pain de demain si le bon développement de produit suit.
Gardez une boucle de rétroaction—des cycles d'enquête continus avec les utilisateurs vous permettent d'être le premier à repérer de nouvelles tendances, et ajuster les segments en conséquence. Le rôle de l'IA dans cela est plus critique que jamais : la segmentation assistée par l’IA peut être exacte à 90 %, comparé à 75 % pour les approches traditionnelles [3].
Prêt à entrer dans le détail ? Créez votre propre enquête et découvrez les emplois et cas d'utilisation qui expliquent ce dont vos utilisateurs ont réellement besoin de votre produit.