Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses des enquêtes auprès des abonnés annulés concernant l'expérience du support client, en se concentrant sur les moyens les plus efficaces d'utiliser l'IA pour l'analyse des réponses aux enquêtes.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
Lorsque vous analysez les données des enquêtes auprès des abonnés annulés concernant l'expérience du support client, votre approche et vos outils dépendent du format des données.
Données quantitatives : Pour les données telles que "combien de personnes ont évalué le support comme médiocre", vous pouvez facilement utiliser des outils comme Excel ou Google Sheets. Compter les réponses, calculer des pourcentages et créer des graphiques rapides est rapide et familier.
Données qualitatives : Les réponses aux questions ouvertes — ou les suivis qui capturent des histoires nuancées — sont une autre affaire. Passer manuellement en revue des dizaines ou des centaines de réponses libres devient vite accablant. Il y a simplement trop de nuances et trop peu de temps, ce qui explique pourquoi l'analyse par IA est essentielle.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier-coller et discuter : Vous pouvez exporter vos réponses ouvertes et les coller dans ChatGPT ou une autre plateforme basée sur un grand modèle de langage. Il résumera, extraira des thèmes ou effectuera une analyse des sentiments pendant votre discussion.
Mais c'est maladroit : Les grands blocs de texte sont difficiles à formater et à organiser dans ChatGPT. Il n'y a pas de structure, et vous rencontrerez souvent des limites quant à la quantité de données que vous pouvez traiter à la fois. Cela fonctionne, mais ce n'est certainement pas optimisé si vous souhaitez réaliser une analyse continue ou répétable.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour les enquêtes conversationnelles et l'analyse par IA : Avec Specific, vous ne vous contentez pas d’analyser des données — vous collectez dès le départ des retours d’information plus riches avec des enquêtes conversationnelles et alimentées par l'IA. Au fur et à mesure que les gens répondent, l'IA pose des questions de suivi intelligentes qui approfondissent les idées que vous pouvez analyser.
Flux de travail de bout en bout : Une fois les réponses reçues, l'IA de Specific résume instantanément les thèmes, distille des idées exploitables et vous permet de discuter des données — comme utiliser ChatGPT, mais conçu pour les retours d'enquêtes. Vous pouvez filtrer ce qui est analysé, gérer ce que l'IA voit, et partager ou exporter les idées selon vos besoins.
Des réponses de meilleure qualité et une analyse plus facile : Ces fonctionnalités signifient une entrée qualitative plus riche, des moments "aha" plus rapides et moins de luttes avec les feuilles de calcul. Si vous voulez voir comment l'outil conçoit le processus, explorez les questions de suivi automatiques par IA ou accédez directement au générateur d'enquêtes par IA pour abonnés annulés.
Contexte plus large dans l'écosystème : D'autres outils d'analyse d'enquêtes par IA de premier plan tels que SurveyMonkey Analyze, SurveySparrow et Zonka Feedback confirment l'efficacité des approches pilotées par l'IA pour obtenir des idées sur l'expérience du support client. Ils traitent des millions de réponses quotidiennement et utilisent l'IA pour l'analyse des sentiments en temps réel, l'automatisation des suivis et l'analytique intégrée, montrant à quel point ces solutions sont devenues répandues et puissantes. [1][2][3]
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les enquêtes sur l'expérience du support client des abonnés annulés
Pour tirer le meilleur parti de vos données d'enquête avec l'IA, il est essentiel de poser les bonnes questions — littéralement. Voici quelques-unes de mes invites préférées pour analyser les retours d'expérience du support des abonnés annulés :
Invite des idées principales : Si vous souhaitez extraire les principaux thèmes à partir de données longues et non structurées — que ce soit dans Specific, ChatGPT ou tout LLM avancé — voici un point de départ idéal :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en premier
- 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'IA fonctionne toujours mieux avec un contexte supplémentaire. Essayez de donner un contexte clair et votre objectif de recherche. Par exemple, utilisez :
Nous avons interrogé 80 clients qui ont annulé leur abonnement pour comprendre leur expérience avec notre équipe de support. Analysez les données pour extraire les principales raisons mentionnées par les clients pour leur départ, en vous concentrant sur ce qu'ils mentionnent concernant le support client.
Approfondir des idées spécifiques : Si le résumé mentionne "temps de réponse lents" comme une raison principale, vous pouvez demander :
Parlez-moi plus des temps de réponse lents.
Cela invite l'IA à recueillir des citations ou des détails illustrant cette idée principale.
Quelqu'un a-t-il parlé de ... ? Parfois, vous devez valider une intuition ou un défi. Essayez :
Quelqu'un a-t-il mentionné avoir été transféré plusieurs fois avant d'obtenir de l'aide ? Incluez des citations.
Identifier des personas distincts : Pour mieux segmenter votre audience, proposez :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — semblables à la façon dont 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.
Points de douleur et défis : Si vous souhaitez dépasser le sentiment générique et découvrir des obstacles exploitables, utilisez :
Analysez les réponses à l'enquête et dressez la liste des points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez tout motif ou fréquence d'apparition.
Motivations et causes profondes : Parfois, vous souhaitez aller encore plus loin que les points de douleur :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Analyse des sentiments : Si vous souhaitez un contrôle rapide de la température, demandez :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses d'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Vous pouvez trouver encore plus d'idées d'invites pour les retours des abonnés annulés dans ce guide pratique pour créer une enquête sur l'expérience du support client. Et pour vous inspirer sur les questions à poser dès le départ, consultez les meilleures questions pour les enquêtes auprès des abonnés annulés.
Comment Specific analyse les données d'enquête qualitatives par type de question
Dans Specific, l'analyse est adaptée à la structure de votre enquête et fournit de la clarté là où vous en avez besoin :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : La plateforme génère un résumé pour chaque réponse et suivi lié à cette question, distillant efficacement les histoires d'utilisateur et les thèmes.
Questions à choix avec suivis : Chaque choix de réponse obtient son propre résumé — un moyen rapide de comparer pourquoi les gens ont choisi une option plutôt qu'une autre, avec des citations à l'appui si nécessaire.
Questions NPS : Chaque segment (détracteurs, passifs, promoteurs) obtient un résumé distinct, soulignant les moteurs uniques et les suggestions liées à leurs retours.
Vous pouvez reproduire cela dans ChatGPT, mais le processus est beaucoup plus manuel — collecter, filtrer, formater et organiser les données autour de chaque type de question demande un effort réel sans une plateforme qui comprend la logique d'enquête.
Comment relever les défis avec les limites de contexte de l'IA
Les IA modernes ont des limites sur la quantité de données (invitation + réponses) qu'elles peuvent traiter en une seule fois. Si vous menez une enquête à grande échelle ou traitez des retours longs, atteindre le mur de contexte est un vrai souci.
Specific rend cela gérable dès le départ, proposant deux manières efficaces :
Filtrage : Filtrer rapidement les conversations pour que seules les données les plus pertinentes — telles que les réponses mentionnant un problème spécifique ou contenant des suivis — soient envoyées et analysées par l'IA.
Recadrage : Sélectionnez les questions (et leurs réponses) à inclure dans le contexte de l'IA. Cela aide à maintenir l'entrée dans la taille autorisée et vous permet de concentrer l'analyse sur votre question de recherche actuelle.
Ces options vous permettent d'extraire des idées ciblées, sans surcharger l'IA ou perdre la richesse des données qualitatives. Lisez-en plus sur ce flux de travail dans la documentation sur la fonctionnalité d'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des abonnés annulés
L'analyse des enquêtes devient souvent désordonnée lorsque plusieurs membres de l'équipe veulent explorer les retours des abonnés annulés à la fois ou examiner l'expérience du support client sous différents angles.
Discussion d'IA intégrée pour une découverte partagée : Dans Specific, vous analysez les données d'enquête conversationnellement, discutant avec l'IA pour des idées instantanées. Cela rend le processus d'exploration plus naturel et flexible que les tableaux de bord traditionnels.
Plusieurs discussions, filtres personnalisés : Vous pouvez lancer plusieurs discussions à la fois, chacune avec ses propres filtres. Peut-être qu'un collègue veut se concentrer sur «temps d'attente du support», un autre sur «satisfaction de la résolution des tickets». Chaque fil conserve son contexte, réduisant la confusion et aidant les équipes multifonctionnelles à rester synchronisées.
Transparence dans la collaboration : Chaque discussion dans Specific montre qui l'a créée, et tous les messages affichent l'avatar de l'expéditeur. Cela signifie qu'il est facile de voir qui travaille sur quoi, favorisant la responsabilité et la transparence pendant la phase d'analyse.
Connaissance débloquée pour tout le monde : Avec ces outils collaboratifs, il n'est pas nécessaire de copier-coller les résultats dans des documents ou de lutter avec le contrôle des versions. Cela rend également les transmissions entre les équipes de recherche, de produit et de support rapides et transparentes. Vous pouvez en savoir plus sur l'analyse des enquêtes et la collaboration en temps réel dans l'aperçu de l'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
Créez votre enquête sur les abonnés annulés concernant l'expérience du support client maintenant
Commencez à découvrir des idées exploitables de votre audience avec l'analyse pilotée par l'IA et des interactions d'enquête plus riches et plus naturelles — rendant plus facile que jamais d'apprendre pourquoi les abonnés partent et comment améliorer leur expérience de support.