Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête sur des abonnés annulés concernant la probabilité de retour. Si vous souhaitez vraiment comprendre pourquoi d'anciens clients sont partis et repérer les opportunités de les faire revenir, il est temps d'explorer vos données avec la bonne stratégie.
Choisir les bons outils d'analyse
La meilleure façon d'analyser les retours d'abonnés dépend du format des données. Voici comment je décompose cela :
Données quantitatives : Des questions comme « Quel pourcentage est susceptible de revenir ? » sont simples : comptez-les simplement dans Excel ou Google Sheets. Les tableurs simples fonctionnent parfaitement pour les statistiques, les moyennes et les graphiques.
Données qualitatives : Lorsque vous avez une pile de réponses ouvertes, comme les raisons détaillées des annulations, il est pratiquement impossible de les traiter à la main. Vous souhaiterez utiliser un outil d'IA pour explorer et résumer les réponses en profondeur.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil similaire GPT pour l'analyse IA
Option 1 : Exportez vos réponses à l'enquête et collez-les dans ChatGPT ou un autre chatbot IA. Vous pouvez ensuite demander à l'IA d'aider à résumer ou à repérer des thèmes. Mais aussi pratique que cela puisse paraître, en pratique, vous copiez, collez et découpez constamment les données – ce n’est pas très amusant, et cela devient chaotique avec les ensembles de données plus volumineux.
En résumé : Idéal pour des informations rapides, pas évolutif pour une analyse à grand volume ou répétée.
Outil tout-en-un comme Specific
Option 2 : Utilisez une plateforme IA dédiée telle que Specific pour à la fois collecter les retours d'enquête et les analyser immédiatement. Avec Specific, votre enquête peut poser des questions de suivi enrichies par l'IA au fur et à mesure que les gens répondent, rendant vos données bien plus précieuses dès le départ (pour en savoir plus sur l'amélioration de la qualité des données, consultez la fonctionnalité automatique de questions de suivi par IA).
Analyse des réponses pilotée par l'IA signifie que toutes les réponses sont instantanément résumées, que les thèmes récurrents sont extraits, et que vous n'avez pas à gérer manuellement des tableurs. Encore mieux : vous pouvez discuter avec l'IA pour approfondir les résultats, en vous concentrant uniquement sur ce qui compte vraiment pour vos efforts de rétention. Specific vous donne le contrôle de la portée de l'IA, vous savez donc toujours sur quelles données elle se base.
Specific fait tout cela sans exporter, fusionner ou se battre avec des fichiers. Pour une expérience plus personnalisée (ou pour essayer de construire une première enquête sur la probabilité de retour), commencez avec le préréglage de générateur d'enquête alimenté par IA pour les abonnés annulés.
Pourquoi est-ce important ? Plus de 80 % des entreprises affirment que comprendre les motivations des clients annulés aide à élaborer de meilleures stratégies de reconquête – obtenir des informations profondes et instantanées est donc un atout majeur. [1]
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes sur les abonnés annulés
Les bonnes invites font toute la différence lorsque vous parlez à une IA de vos données d'enquête. Voici quelques-unes de mes préférées qui fonctionnent bien pour les retours d'abonnés annulés sur la probabilité de retour :
Invite pour les idées principales :
Utilisez cela pour extraire instantanément des sujets ou raisons clés dans un grand ensemble de données. C’est l’invite principale utilisée par Specific et elle fonctionne bien dans tout outil basé sur GPT :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné l'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 d'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
L'IA fonctionne toujours mieux lorsque vous lui donnez le contexte de l'enquête – à quoi sert l'enquête, qui l’a remplie, quelle décision vous espérez prendre. Voici comment vous pouvez dire cela dans une invite :
Vous analysez des réponses d'anciens abonnés SaaS qui ont annulé leur abonnement au cours des six derniers mois. L'enquête posait des questions sur leur probabilité de retour, et comprenait des questions ouvertes sur les raisons d'annulation et les améliorations potentielles. Veuillez concentrer le résumé pour qu'il soit utile à une équipe de rétention ou de croissance.
Pour approfondir davantage, essayez :
Invite pour suivi : "Dites-moi en plus sur XYZ (idée principale)"
Cela vous aide à approfondir une découverte ou tendance spécifique.
Invite pour sujet spécifique :
Si vous voulez vérifier si une préoccupation a été soulevée, demandez simplement :
"Quelqu'un a-t-il parlé du prix ?" (Ajoutez « Incluez des citations » pour les verbatim.)
Invite pour personas : Parfait lorsque vous souhaitez séparer différents types d'anciens abonnés et ce qui les motive :
"Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts - similaire à la façon dont les 'personas' sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et éventuelles citations ou motifs observés dans les conversations."
Invite pour les points de douleur et les défis : Utile pour se concentrer sur pourquoi les abonnés sont partis et où cela a échoué :
"Analysez les réponses de l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun d'eux et notez tout motif ou fréquence d'occurrence."
Invite pour motivations et forces motrices : Si vous voulez voir pourquoi quelqu'un pourrait revenir, pas seulement pourquoi il est parti :
"À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, les désirs ou les 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."
Vous pouvez même effectuer une analyse de sentiment, tirer des suggestions pour des améliorations de produit ou repérer des besoins non satisfaits – tout cela en adaptant ces invites. Si vous souhaitez créer votre propre structure d'enquête robuste, consultez les meilleures questions pour les enquêtes sur la probabilité de retour des abonnés annulés.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Specific structure automatiquement son analyse IA en fonction de la façon dont votre enquête est construite. Voici à quoi cela ressemble pour différents types de questions :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous obtenez un résumé unique pour toutes les réponses et un aperçu pour les réponses de suivi connexes.
Choix multiples avec suivis : Chaque choix (disons, « Prix trop élevé », « Manque de fonctionnalités ») obtient son propre résumé tiré des réponses de suivi liées à cette réponse spécifique.
Questions NPS : Specific sépare les réponses entre détracteurs, passifs et promoteurs – vous pouvez ainsi voir ce qui ennuie vos critiques contre ce qui a impressionné vos fans. Le système résume les réponses en texte libre pour chaque segment.
Si vous utilisez ChatGPT ou un outil similaire, vous pouvez faire de même – mais cela nécessite plus de configuration manuelle et de conscience de savoir quelles réponses vont avec quelle question ou groupe. Pour une compréhension plus approfondie, il vaut la peine d'apprendre à propos de comment fonctionne l'analyse des réponses d'enquête par IA dans Specific.
Comment relever les défis liés aux limites de contexte de l'IA
Un vrai défi avec l'analyse IA est que des outils comme GPT ont une limite quant à la quantité de données qu'ils peuvent traiter en même temps. Si votre enquête sur les abonnés annulés a recueilli des centaines ou milliers de réponses, vous atteindrez cette limite plus tôt que vous ne le pensez.
Il existe deux solutions intelligentes (et Specific gère les deux nativement) :
Filtrage : N'analysez que les conversations dans lesquelles les gens ont répondu d'une certaine manière, ou examinez uniquement les réponses à des questions spécifiques. Cela permet de garder les données concentrées et d'entrer dans les limites de mémoire de l'IA.
Recadrage : Au lieu d'envoyer l'ensemble de l'enquête, réduisez-la simplement aux questions qui vous intéressent – comme « Quelles sont les principales raisons de votre annulation ? » et leurs suivis. De cette manière, l'IA traite le maximum de conversations individuelles possibles, sans être submergée.
Cet ensemble vous permet de prioriser la profondeur de votre analyse, pas seulement l'étendue - une approche qui a prouvé qu'elle livrait de meilleures informations exploitables à partir de la recherche qualitative. [2]
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes sur les abonnés annulés
Collaborer sur l'analyse des réponses des enquêtes se transforme souvent en enchevêtrement de fichiers CSV exportés, de versions de tableurs et de fils perdus. Pour les équipes travaillant sur les enquêtes sur la probabilité de retour des abonnés annulés, c'est un énorme fardeau.
La collaboration dans Specific est fluide. Tout le monde peut analyser les réponses simplement en discutant avec l'IA – plus besoin de passer des fichiers. Si votre équipe explore différents angles, chaque analyse commence dans son propre espace de travail de discussion. Chaque chat montre qui l'a commencé, ce qui facilite la traçabilité des idées jusqu'à des collègues ou départements.
Plusieurs discussions, chacune avec leur propre filtre : Vous pouvez avoir une discussion pour les points de douleur liés au prix, une autre concentrée sur l'expérience de support, et une autre recherchant des retours positifs sur les fonctionnalités. Cela permet au marketing, au produit et au support de se concentrer chacun sur ce qui les concerne, tout en restant dans un contexte partagé.
Identité claire et traçabilité : Comme vous et vos collègues posez des questions ou enregistrez des résultats, chaque message dans le chat AI de Specific montre clairement l'expéditeur. Vous ne perdrez jamais de vue qui a posé quel suivi – rendant les examens d'équipe, présentations et résumés exécutifs bien plus faciles.
Specific est conçu pour le travail d'équipe moderne et transversal – l'analyse devient ainsi un processus partagé, et non une corvée cloisonnée. Si vous souhaitez voir comment configurer des workflows d'enquête collaboratifs, consultez comment créer facilement votre enquête sur la probabilité de retour des abonnés annulés.
Créez votre enquête sur les abonnés annulés concernant la probabilité de retour maintenant
Commencez à découvrir pourquoi les gens partent et ce qui les incite exactement à revenir. Avec des enquêtes conversationnelles alimentées par l'IA, vous transformerez chaque réponse en informations exploitables – pas de tableurs, pas de délais, juste des réponses sur lesquelles vous pouvez agir rapidement.