Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête client concernant le Net Promoter Score (NPS) en utilisant l'intelligence artificielle et des approches de recherche modernes pour des insights plus profonds et rapides.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses des enquêtes
Lorsque vous analysez les données de réponse d'une enquête, la meilleure approche dépend de la forme de vos réponses—qu'elles soient structurées et quantitatives ou plus ouvertes et qualitatives.
Données quantitatives : Si les résultats de votre enquête sont numériques—comme le nombre de clients qui sont promoteurs, détracteurs ou passifs—les outils classiques comme Excel ou Google Sheets sont parfaits. Vous pouvez facilement calculer votre NPS et effectuer des statistiques de base sans logiciel spécial.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes des enquêtes ou les questions de suivi sont un tout autre défi. Lire des centaines de réponses écrites n'est pas réaliste. C'est là que l'IA, notamment les modèles de langage moderne, intervient et transforme la façon dont nous extrayons de la valeur des conversations d'enquête. En fait, l'IA et le traitement du langage naturel (NLP) ont radicalement amélioré l'analyse des enquêtes, nous permettant d'interpréter les réponses en temps réel et de fournir des insights de haute qualité et exploitables pour les prochaines étapes de votre équipe [1].
Il existe deux approches pour l'outillage lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Vous pouvez exporter vos données d'enquête NPS client et coller les réponses ouvertes dans ChatGPT ou un modèle de langage large similaire. Ensuite, vous discutez simplement avec l'IA pour poser des questions sur les thèmes, les points de douleur ou les idées.
Cette méthode est peu coûteuse et accessible pour des ensembles de données réduits. Mais lorsque vous traitez de véritables volumes d'enquête, copier les données de manière répétée est maladroit. Garder tout organisé—ou s'assurer que vous faites référence à la bonne question—est compliqué. Il y a aussi une limite importante à la taille du contexte : vous pourriez ne pas pouvoir intégrer toutes vos données, vous obligeant à tout diviser manuellement.
Vous devez toujours formuler des incitations intelligentes, et suivre quelle série de données est en cours d'analyse. En bref, ChatGPT est puissant mais nécessite un peu de travail manuel et n'est pas conçu pour les flux de travail d'enquête.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu exactement pour cet usage. C'est une plateforme d'enquête basée sur l'IA qui collecte les données des enquêtes NPS client (y compris les textes libres, les suivis et les choix multiples) et les analyse avec l'IA—instantanément.
Specific va au-delà de l'analyse ouverte de base: elle pose automatiquement des questions de suivi intelligentes pendant l'enquête, vous obtenez donc des réponses plus riches et utiles dès le départ. Lorsqu'il est temps d'analyser, elle résume les réponses, trouve les thèmes clés et les transforme en insights exploitables—pas besoin de tableurs ou de travail manuel.
Vous pouvez discuter avec l'IA des résultats d'enquêtes, comme avec ChatGPT—mais avec des fonctionnalités supplémentaires conçues pour l'analyse des enquêtes. Elle gère le contexte des répondants, décompose les thèmes par question ou groupe de réponses, et intègre la collaboration dès le départ.
Si vous souhaitez une expérience sans friction—de la création de l'enquête à l'analyse qualitative approfondie—un outil d'enquête tout-en-un comme Specific est conçu pour cela. Bien sûr, il existe d'autres plateformes utilisant l'IA pour l'analyse NPS, telles que Delighted et Retently, qui automatisent la distribution des enquêtes et fournissent également des insights instantanés [2][3].
Incitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des enquêtes NPS client
Lorsque vous analysez les réponses des enquêtes client concernant le Net Promoter Score avec l'IA, les incitations sont votre super pouvoir. Vous pouvez les utiliser dans l'IA Chat de Specific, ChatGPT ou tout modèle de langage avancé—il vous suffit de coller les réponses et de laisser l'IA faire le gros du travail. Voici quelques incitations essentielles pour l'analyse des enquêtes NPS :
Incitation pour les idées principales : Idéal pour extraire les sujets de haut niveau et les thèmes de grandes enquêtes, y compris les commentaires NPS ouverts :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences pour la sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Indiquer combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utiliser 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
Toujours fournir un contexte : L'IA fonctionne mieux lorsque vous lui indiquez le focus de l'enquête, votre objectif, ou toute autre information utile (« Il s'agit d'une enquête NPS client après le lancement de nouvelles fonctionnalités. Nous nous soucions de l'adoption des fonctionnalités et de la loyauté globale. »). Par exemple :
Analysez ces réponses de l'enquête NPS client de notre lancement de produit. Émergez 5 insights clés, en vous concentrant sur pourquoi les détracteurs sont insatisfaits par rapport à ce que les promoteurs apprécient le plus.
Incitation pour approfondir un sujet : Remarquez-vous un motif ou un thème émergent ? Utilisez :
Dites-moi en plus sur [idée principale]
Incitation pour valider une mention : Utilisez ceci pour vérifier si les clients ont parlé d'un domaine spécifique (« Quelqu'un a-t-il mentionné la vitesse ? ») :
Quelqu'un a-t-il parlé de [idée principale] ? Inclure des citations.
Incitation pour les personas : Découvrez les différents types de clients dans vos retours NPS :
Selon les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—semblable 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.
Incitation pour les points de douleur et défis : Cartographiez les principaux points de douleur et frustrations :
Analysez les réponses de l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Incitation pour l'analyse des sentiments : Évaluez l'humeur :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou commentaires clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Incitation pour les suggestions et idées : Recueillez toutes les demandes de manière exploitable :
Identifiez et énumérez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes là où cela est pertinent.
Pour des stratégies plus spécialisées, consultez de bonnes questions d'enquête NPS pour les clients et ce guide étape par étape pour créer votre enquête NPS client.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Je constate beaucoup de confusion sur la façon de décomposer l'analyse des enquêtes par type de question. Dans Specific, le système gère cela automatiquement :
Questions ouvertes avec ou sans suivis : Specific fournit un résumé pour toutes les réponses à ces questions, plus une analyse séparée pour chaque série de réponses de suivi. Cela vous aide à distinguer entre les thèmes de haut niveau et les explications racines profondes.
Choix multiple avec suivis : Chaque choix de réponse a son propre résumé adapté des réponses de suivi associées, afin que vous puissiez voir ce qui a motivé les gens à choisir chaque option et les nuances derrière leurs choix.
Questions NPS : Pour chaque catégorie NPS (promoteurs, passifs, détracteurs), Specific résume les réponses de suivi en texte libre—vous obtenez ainsi des insights ciblés sur pourquoi chaque groupe a donné sa note.
Vous pouvez accomplir tout cela dans ChatGPT aussi—cela nécessite simplement plus de copies et de filtrages, surtout si vous voulez analyser chaque groupe ou question séparément.
Vous voulez voir comment cela fonctionne ? La page d'analyse des enquêtes par IA propose une démo en direct de ces fonctionnalités en action.
Gérer les limites de taille de contexte d'IA lors de l'analyse des enquêtes NPS client
Un défi pratique de l'analyse des enquêtes appuyée par l'IA est les limites de taille de contexte. La plupart des modèles d'IA, y compris ChatGPT, ne peuvent traiter qu'une certaine quantité de texte à la fois—donc si vous avez des centaines ou des milliers de réponses client, vous avez besoin d'une stratégie.
Il existe deux méthodes éprouvées pour gérer le contexte (toutes deux intégrées dans Specific) :
Filtrage : N'envoyez que les conversations d'enquête les plus pertinentes à l'IA. Vous pouvez filtrer par réponses à des questions spécifiques ou par type de réponse—par exemple, analysez uniquement les commentaires des détracteurs, ou seulement ceux ayant commenté une nouvelle fonctionnalité.
Rogner : Limitez les questions (et les réponses associées) que vous envoyez à l'IA. Pour de grands ensembles de données, réduisez aux seules questions clés que vous voulez analyser—laissant de l'espace dans le contexte pour plus de conversations.
Specific fournit des contrôles intégrés pour les deux, mais vous pouvez utiliser des approches similaires manuellement dans des outils d'IA généraux aussi.
La taille du contexte est une raison pour laquelle les plateformes d'analyse d'enquêtes spécialement conçues ont un avantage—elles rationalisent la sélection et le regroupement des données d'enquête pour l'analyse, vous n'êtes donc pas coincé à gérer des morceaux de fichiers exportés.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes client
La collaboration sur l'analyse des enquêtes NPS client peut être pénible : Envoyer des tableurs par e-mail, échanger d'innombrables versions de documents, ou "faire un compte-rendu" à d'autres équipes ralentit la prise de décision.
Specific vous permet d'analyser et de discuter ensemble, dans le contexte. Vous—et votre équipe—pouvez lancer autant de discussions IA en parallèle que vous le souhaitez, chacune filtrée pour différents segments d'enquête (par exemple, uniquement les passifs, ou seulement ceux ayant mentionné le départ). Chaque chat montre clairement qui l'a créé, afin qu'il n'y ait aucune confusion sur quel coéquipier s'attaque à quelle question.
Visibilité en temps réel de la collaboration: Chaque fois que quelqu'un pose une question ou explore un élément de données, vous voyez son nom et son avatar directement dans le chat. C'est beaucoup plus facile de repérer qui a apporté une découverte ou où vous vous êtes arrêté la dernière fois, éliminant la confusion des transferts.
Les commentaires et l'analyse sont connectés aux données réelles de l'enquête, vous pouvez donc toujours retracer un insight à sa source. C'est crucial pour les projets NPS client, où agir sur des retours mal interprétés peut nuire à votre score ou à la loyauté.
Ces fonctionnalités collaboratives permettent aux équipes de réussite client, de produit et de recherche de découvrir des insights plus rapidement et de construire une compréhension partagée—peu importe la taille de votre enquête NPS client.
Créez maintenant votre enquête client sur le Net Promoter Score
Capturez des retours NPS perspicaces, engagez les clients naturellement, et analysez les réponses instantanément avec une analyse alimentée par l'IA et une collaboration sans effort—commencez dès aujourd'hui et découvrez ce qui motive vraiment la loyauté.