Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses à une enquête client sur la satisfaction du support client. Je vous guiderai à travers des approches pratiques pour l'analyse des réponses aux enquêtes à l'aide de l'IA afin que vous obteniez des informations claires et exploitables à partir de vos données.
Choisir les bons outils pour l'analyse
Quand il s'agit d'analyser les données d'une enquête, l'approche et la boîte à outils dépendent vraiment du type de données que vous avez collectées.
Données quantitatives : Si vous travaillez avec des réponses structurées — comme le nombre de clients ayant choisi une évaluation ou une option particulière — Excel ou Google Sheets sont efficaces pour le comptage, le filtrage et pour obtenir une vue d'ensemble rapide.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes, ou les données issues des questions de suivi, ont un contexte précieux mais sont difficiles à traiter ligne par ligne. Passer manuellement au crible des paragraphes de commentaires n’est pas seulement pénible, c’est quasiment impossible à bien faire à grande échelle. Vous avez besoin d'outils d'IA pour extraire efficacement les thèmes et les sentiments.
Il existe deux approches pour l'outillage lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
ChatGPT (ou modèles de langage de grande taille similaires) vous permet de déposer des blocs de réponses exportées et de converser sur le contenu. C'est étonnamment puissant pour l'extraction de thèmes, le regroupement d'idées, ou pour répondre « quelqu'un a-t-il mentionné XYZ ? »
Mais ce n'est pas sans friction : Remanier de gros fichiers CSV, rester sous les limites de taille de contexte, et structurer votre chat pour qu'il ne perde pas le fil — tout cela vieillit vite. Si vous avez des centaines de réponses ouvertes, cette approche peut vite devenir ingérable.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu exactement pour ce cas d'utilisation : c'est un outil d'enquête IA qui combine de manière transparente la collecte de données et l'analyse assistée par IA. À mesure que les réponses arrivent, la plateforme pose automatiquement des questions de suivi—vous permettant de recueillir des données plus riches et de meilleure qualité que les enquêtes classiques statiques. En savoir plus à ce sujet dans la fonctionnalité de questions de suivi IA.
La magie réside dans l'analyse : le moteur de résumé IA de Specific distille instantanément les réponses en idées clés, montre les thèmes communs, et vous permet de discuter directement avec l'IA de vos données—vous emmenant bien au-delà du tri des feuilles de calcul. Vous avez également un contrôle granular sur le filtrage des données à analyser et pouvez facilement gérer des sessions d'analyse pour différentes équipes ou questions.
Le meilleur : vous pouvez créer à la fois le sondage et le flux d'analyse en discutant avec l'IA. Si vous souhaitez commencer, essayez le générateur de sondages pour la satisfaction du support client.
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données de sondage client sur la satisfaction du support client
Des invitations efficaces aident l'IA à distiller l'océan de rétroactions en ce qui compte. Voici des invitations sur lesquelles je compte pour l'analyse des réponses aux enquêtes—que vous utilisiez Specific, ChatGPT ou un autre outil d'enquête IA.
Invitation pour les idées principales : C'est parfait pour extraire les grands thèmes et rester concentré lorsque vous êtes submergé par les données.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + explication jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Préciser combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnés 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'invitation au contexte est importante : l'IA fonctionne mieux si vous mettez en scène. Par exemple, avant de lancer l’invitation pour les idées principales, vous pouvez dire :
Analysez les réponses à l'enquête de satisfaction du support client pour identifier les thèmes communs et les domaines d'amélioration. Le but de l'enquête est de découvrir ce qui compte le plus pour les clients après avoir contacté le support, et où nous pouvons nous améliorer.
Invitation pour les plongées approfondies : Une fois qu'une idée principale se distingue, zoomez en demandant :
Dites-m’en plus sur [idée principale]
Invitation pour des sujets spécifiques : Si vous cherchez à vérifier si une préoccupation ou une fonction connue est mentionnée, utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de [fonctionnalité/défi spécifique] ? Incluez des citations.
Invitation pour les personas : Comprendre les types de clients qui ont répondu peut affiner réellement le ciblage :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, leurs motivations, leurs objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Invitation pour les points de douleur et les défis : Avoir une liste claire des frustrations des clients est de l'or pour les équipes produit et support :
Analysez les réponses aux enquêtes et répertoriez les points de douleur, les frustrations ou les défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun d'eux et notez les modèles ou la fréquence de leur apparition.
Invitation pour l'analyse des sentiments : Évaluez rapidement l'humeur générale et mettez en évidence ce qui fonctionne, ou ne fonctionne pas :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (p. ex., positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Je couvre plus de détails sur la façon de formuler les meilleures questions dans cet article sur la conception des questions de sondage. Et si vous avez besoin d’aide pour la création d’enquêtes, voici un guide complet.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Specific traite vos données différemment selon le type de question, afin que vous voyiez toujours des résumés riches et exploitables :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Obtenez un résumé instantané pour toutes les principales réponses et leurs suivis. Plus besoin de lire chaque réponse une par une—laissez l'IA faire remonter ce qui est important.
Choix avec suivis : L'outil montre un résumé distinct pour chaque choix, résumant toutes les réponses de suivi associées, afin que vous voyiez pourquoi les gens ont choisi certaines options.
NPS (Net Promoter Score) : Pour les promoteurs, les passifs, et les détracteurs, vous obtenez un résumé distinct des suivis associés à chaque groupe—clé pour comprendre ce qui influence la fidélité.
Vous pouvez absolument faire cela manuellement via ChatGPT, mais il y a beaucoup de va-et-vient, de suivi du contexte de question, et de couture des choses ensemble. En pratique, utiliser une plateforme dédiée comme Specific rend ce processus beaucoup moins laborieux et moins sujet aux erreurs.
Relever les défis liés aux limites de contexte de l'IA
Soyons honnêtes : l'IA a des limites de taille de contexte, ce qui est un casse-tête si vous analysez des centaines de réponses d'enquête. Vous risquez de ne pas faire tenir toutes les données dans une seule requête—ce qui peut conduire à des informations manquées.
Filtrage : Dans Specific, vous pouvez filtrer les conversations de sorte que seules celles avec des réponses aux questions sélectionnées ou avec des choix de réponse spécifiques soient analysées. Cela vous aide à vous concentrer, et débloque des ensembles de données plus larges.
Rogner : Ne soumettez pas toutes les questions à l'IA—rognez simplement vos données pour qu'elles incluent uniquement les questions pertinentes dans l'analyse. Cela vous garde sous la limite de contexte, tout en vous permettant de passer en revue plus de réponses.
Si vous créez votre propre flux de travail en utilisant ChatGPT, vous devrez fractionner manuellement vos données pour respecter ces limites. C'est faisable, mais attendez-vous à plus de travail pratique.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes client
La collaboration sur l'analyse des enquêtes de satisfaction du support client n'est rarement aussi simple que de simplement partager une feuille de calcul. Différents membres de l'équipe doivent trier et organiser les données selon leur axe de focalisation—support, produit, CX, ou même direction.
Analyser les données d'enquête en discutant : Dans Specific, n'importe qui dans l'équipe peut débuter un nouveau chat IA avec des données filtrées—par exemple, en se concentrant sur les réponses où les clients mentionnent «réponses lentes» ou «processus d'escalade confus».
Plusieurs chats, plusieurs angles : Chaque chat peut fonctionner avec ses propres filtres ou questions d'analyse. Vous voyez toujours qui a créé chaque chat et leur point de focalisation—parfait pour la collecte d'informations collaborative.
Propriété claire : Chaque message dans un chat d'analyse montre l'avatar de l'expéditeur. Plus besoin de deviner qui a eu une idée, qui a partagé cette citation ou quel angle quelqu'un a analysé.
Tout en un lieu sécurisé : Au lieu de jongler avec des fichiers et des fils de discussion, tout est dans un espace de travail protégé, ce qui réduit le risque de mauvaise communication ou de perte de données.
La collaboration ne s'arrête pas à l'analyse. Avec l'éditeur d'enquête IA, les équipes peuvent éditer et itérer les enquêtes en discutant—pas besoin d'attendre le support des opérations.
Créez votre enquête client sur la satisfaction du support client maintenant
Obtenez des informations rapides et exploitables en lançant une enquête conversationnelle propulsée par l'IA pour vos clients. Avec des résumés instantanés, des suivis d'exploration, et une collaboration sans effort, vous découvrirez rapidement ce qui compte vraiment dans votre expérience de support.