Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses au sondage des bêta-testeurs concernant la découvrabilité des fonctionnalités en utilisant des outils d'analyse de sondage AI. Que vos données soient quantitatives ou qualitatives, utiliser les bonnes méthodes est essentiel pour extraire des informations exploitables.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses des bêta-testeurs
L'approche que vous adoptez—et les outils que vous choisissez—dépend vraiment de la forme et de la structure des données capturées par votre enquête.
Données quantitatives : Si vous traitez des chiffres (comme "combien de personnes ont choisi une certaine option"), des outils de tableur classiques comme Excel ou Google Sheets s'en chargeront rapidement et efficacement.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes ou les réponses aux questions de suivi ne peuvent pas être simplement "scannées"—elles nécessitent une lecture approfondie et une reconnaissance des motifs. Ici, les outils AI peuvent faire le gros du travail, en mettant rapidement en évidence les thèmes clés parmi des centaines de réponses.
Il existe deux approches d'outils pour traiter les réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire GPT pour l'analyse AI
Ceci est la voie manuelle mais flexible. Vous pouvez copier vos données brutes d'enquête et les coller dans ChatGPT ou un autre outil basé sur GPT. De là, discutez avec l'AI des tendances, des points de douleur ou des sujets.
Mais attention : Bien que cela fonctionne pour des ensembles de données plus petits, cela devient rapidement peu pratique à mesure que les réponses augmentent. Le formatage, la découpe des réponses et la gestion des fenêtres contextuelles rendent cette approche chronophage pour les tâches plus importantes.
C'est pourquoi 70% des équipes se tournent maintenant vers l'analyse pilotée par l'AI pour les données d'enquête qualitatives—c'est beaucoup plus rapide que les méthodes manuelles, atteignant jusqu'à 90% de précision dans la classification des sentiments. [1]
Outil tout-en-un comme Specific
C'est un outil AI construit spécifiquement pour l'analyse des enquêtes. Avec Specific, non seulement pouvez-vous collecter des réponses d'enquête conversationnelles, mais il rend également l'analyse des données qualitatives fluide.
Les enquêtes de Specific posent automatiquement des questions de suivi intelligentes, ce qui vous permet de recueillir des commentaires plus riches et plus contextuels. Les sondages pilotés par AI signifient des données plus complètes, moins de cul-de-sac, et des aperçus plus riches que les formes traditionnelles.
L'analyse alimentée par l'AI se fait instantanément dans Specific : Vous obtenez des réponses résumées, des thèmes clés et des insights exploitables—sans avoir à manipuler des dizaines de tableurs. Les équipes peuvent discuter directement avec l'AI à propos des résultats de l'enquête, presque exactement comme ChatGPT, mais avec des fonctionnalités supplémentaires conçues pour l'analyse qualitative des enquêtes. Vous pouvez même filtrer les questions, segmenter les résultats et gérer exactement quelles données l'AI voit.
Pour une comparaison directe, voici comment ils se comparent :
Outil | Idéal pour | Principaux atouts | Principaux inconvénients |
|---|---|---|---|
ChatGPT | Analyse ad hoc avec des ensembles de données plus petits | Conversation flexible et directe avec AI, invites adaptables | Configuration manuelle, difficultés avec les grandes données, plus de copier-coller |
Specific | Collecte et analyse complète des enquêtes | Questions de suivi générées automatiquement, résumés instantanés, outils de collaboration | Plus structuré, conçu spécialement pour les enquêtes |
D'autres options de marché existent aussi, comme NVivo, MAXQDA, Atlas.ti, et QDA Miner—toutes offrant différents mélanges de codage et d'analyse pilotés par AI. [2] [3] [4] [5]
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser la découvrabilité des fonctionnalités dans les réponses des bêta-testeurs
Les outils AI sont les plus puissants lorsque vous leur donnez des instructions claires, également appelées invites. Voici mes styles d'invites préférés pour analyser les réponses d'enquête des bêta-testeurs sur la découvrabilité des fonctionnalités :
Invite pour les idées principales : C'est l'invite "cheval de bataille"—elle extrait les sujets les plus importants de grands morceaux de données. Vous trouverez que c'est l'invite par défaut dans Specific, mais elle fonctionne également très bien dans tout outil basé sur GPT. Soumettez simplement vos réponses ouvertes et utilisez ceci :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicateur de jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
L'AI fonctionne toujours beaucoup mieux lorsque vous partagez plus de contexte. Donnez à l'AI des détails sur votre enquête, vos objectifs, ou des questions spécifiques que vous souhaitez voir répondues. Voici comment vous pourriez ajouter du contexte :
Voici le contexte : Nous avons sondé des bêta-testeurs sur leur expérience avec la découvrabilité des fonctionnalités dans notre application SaaS. L'objectif principal est de découvrir quels obstacles les gens rencontrent lorsqu'ils tentent de trouver et d'utiliser de nouvelles fonctionnalités. Veuillez vous concentrer sur les points de douleur et les retours exploitables pour l'équipe produit.
À partir de là, j'aime demander :
Invite pour des plongées profondes : Dites-moi en plus sur XYZ (idée principale)
Invite pour validation : Quelqu'un a-t-il parlé de [flux d'intégration] ? Inclure des citations.
Pour adapter votre analyse à ce sujet, utilisez également ceci :
Invite pour les personas : "Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—de la même manière que les 'personas' sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations."
Invite pour les points de douleur et les défis : "Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communément mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'apparition."
Invite pour les suggestions & idées : "Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants au sondage. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes là où pertinent."
Invite pour les besoins non satisfaits : "Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, carence ou opportunité d'amélioration soulignée par les répondants."
Vous voulez encore plus d'idées d'invites pour ce type de sondage ? Consultez notre liste complète d'exemples d'experts en questions et invites ici.
Comment Specific analyse les données de réponse qualitatives (par type de question)
Specific adopte une approche sur mesure pour chaque type de question dans votre enquête—des questions ouvertes à la segmentation de type NPS. Cela vous apporte des résumés plus riches et plus précis.
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous verrez un résumé pour toutes les réponses à la question de base plus un résumé pour toutes les conversations de suivi. Les thèmes et les tendances sont capturés dans l'ensemble du contexte.
Choix avec suivi : Chaque choix de réponse génère son propre résumé, en s'appuyant sur toutes les réponses de suivi liées à ce choix. C’est parfait pour comprendre les motivations derrière chaque option sélectionnée.
Questions NPS : Chaque catégorie NPS—détracteur, passif, promoteur—reçoit sa propre analyse dédiée des réponses de suivi associées. De cette façon, vous savez exactement ce qui motive votre groupe de sentiment utilisateur.
Vous pouvez absolument faire la même chose en utilisant ChatGPT, mais cela nécessite beaucoup plus de découpage, de filtrage et de réassemblage des données pour chaque groupe.
Approfondissez ce sujet dans notre article : Analyse de réponse d'enquête alimentée par l'AI pour les retours qualitatifs.
Comment gérer les défis de la limite de contexte AI
Chaque outil AI—GPT ou autre—a une "limite de contexte". Cela signifie que si vous avez trop de réponses, pas toutes ne peuvent entrer dans une seule analyse. Specific aborde cela avec deux techniques simples :
Filtrage : Réduisez vos réponses par question, choix de réponse, ou segment de répondant. L'AI analyse ensuite uniquement le sous-ensemble qui vous intéresse, rendant les résultats précis et gardant les choses dans les limites.
Coupage : Envoyez uniquement des questions sélectionnées, ou excluez des données moins pertinentes. Cela vous aide à analyser plus de conversations, plus en profondeur, un sujet à la fois.
Ces deux approches vous permettent de rester concentré et de tirer parti au maximum de la puissance de traitement en temps réel de votre AI, même avec des enquêtes grandes et compliquées.
Voir l'aperçu technique dans ce guide de l'analyse des enquêtes pilotée par AI.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquête des bêta-testeurs
La collaboration sur l'analyse est un défi majeur. Si votre équipe de recherche ou de produit réalise une enquête de bêta-testeurs pour la découvrabilité des fonctionnalités, amener tout le monde sur la même page (littéralement !) peut être une plaie—surtout si vous échangez des fichiers ou des feuilles de calcul.
Avec Specific, l'analyse des enquêtes est conversationnelle : N'importe qui dans votre équipe peut discuter avec l'AI à propos des données, lancer un nouveau fil d'analyse, ou explorer en profondeur des sous-ensembles filtrés. Aucune compétence spéciale requise—écrivez simplement vos questions et obtenez des réponses exploitable instantanément.
Vous pouvez lancer plusieurs discussions d'analyse. Chacune a son propre focus— disons, "Quels points de douleur mentionnent les utilisateurs novices ?" ou "Quelles fonctionnalités sont les plus difficiles à trouver pour les utilisateurs experts ?" Vous voyez toujours qui a commencé chaque discussion, ce qui rend clair les observations ou hypothèses testées.
Le travail d'équipe devient visuel. Chaque message dans le salon de chat AI montre l'avatar de l'expéditeur. Il est plus facile de suivre les conversations, même de manière asynchrone, et de voir qui a fait quelle observation ou conclusion.
Pour des guides étape par étape sur la réalisation de ce type de recherche collaborative avec des bêta-testeurs, jetez un coup d'œil à notre mode d'emploi sur la création d'enquêtes efficaces sur la découvrabilité des fonctionnalités ou voyez comment utiliser AI pour modifier et mettre à jour les enquêtes en direct à mesure que l'équipe itère.
Créez votre enquête pour les bêta-testeurs sur la découvrabilité des fonctionnalités maintenant
Lancez votre recherche de découvrabilité des fonctionnalités avec une enquête pilotée par AI qui capture, analyse, et résume automatiquement les commentaires—découvrez de meilleurs aperçus de vos bêta-testeurs en quelques minutes.