Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête Client sur l'Utilisabilité du site Web en utilisant des outils d'analyse d'enquête basés sur l'IA et des invites éprouvées.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses d'enquête
L'approche et les outils appropriés pour analyser les réponses aux enquêtes dépendent de la nature quantitative ou qualitative de vos données. Voyons cela en détail :
Données quantitatives : Si votre enquête client posait des questions à choix simple (par exemple, "À quel point êtes-vous satisfait de notre site web ?"), des outils comme Excel ou Google Sheets sont très efficaces. Vous pouvez rapidement compter les réponses, visualiser les tendances et partager les chiffres avec votre équipe.
Données qualitatives : Si vous avez utilisé des questions ouvertes ou des suivis (par exemple, "Quelle est la seule chose que vous aimeriez que notre site fasse mieux ?"), les réponses sont souvent longues et variées. Lire tout manuellement n'est pas pratique, même pour 20-30 clients. C'est là que les outils d'IA changent la donne, en traitant les retours riches en quelques secondes et en mettant en avant les idées principales. L'IA est désormais considérée comme essentielle pour gérer de telles données, car elle peut repérer les tendances, mettre en évidence les problèmes et regrouper efficacement les retours similaires. L'analyse pilotée par l'IA peut traiter de gros volumes de données qualitatives, identifier des schémas et générer des informations exploitables plus rapidement que les méthodes traditionnelles [2].
Il y a deux approches pour les outils de traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil similaire GPT pour l'analyse IA
Vous pouvez copier les données de votre enquête dans ChatGPT ou un modèle de langage similaire et entamer une discussion sur vos résultats. Par exemple, vous pouvez coller les réponses ouvertes et l'inviter à trouver des thèmes ou résumer les retours.
Cependant, cette approche est souvent maladroite. Vous devrez exporter et nettoyer vos données manuellement, diviser de grands ensembles de données en morceaux (en raison des limitations de taille de contexte) et structurer vos invites avec soin. Cela peut devenir répétitif, et vous pourriez passer beaucoup de temps à préparer manuellement le travail au lieu de l'analyse proprement dite.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu exactement pour ces flux de travail d'enquête client. Il vous permet de créer une enquête conversationnelle, de la lancer vers votre audience et d'analyser instantanément toutes les réponses, sans utiliser de feuilles de calcul.
Au fur et à mesure que vous collectez les données, l'IA de Specific pose des questions de suivi personnalisées en temps réel, obtenant des retours beaucoup plus riches qu'une enquête standard. (Voir plus sur les suivis IA ici.)
Une fois que vous avez les réponses, l'analyse est à un clic : L'IA résume chaque réponse, trouve les thèmes récurrents et transforme tous vos retours ouverts en informations exploitables, sans effort manuel. Vous pouvez discuter directement avec l'IA à propos de vos données, comme vous le feriez dans ChatGPT, mais avec une puissance supplémentaire : filtrez par segment client, zoomez sur des zones problématiques, ou exportez des résumés pour votre rapport d'équipe. En savoir plus sur l'analyse des réponses d'enquête IA ici.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses d'enquête sur l'utilisabilité du site Web
Les invites débloquent la puissance de l'analyse IA. Utilisez-les dans ChatGPT, Specific, ou tout autre outil d'analyse basé sur GPT pour explorer profondément vos données. Je partage ici de véritables invites que j'utilise lors de travaux avec des enquêtes sur l'utilisabilité de sites Web.
Invite pour les idées principales : Celle-ci extrait les plus grands sujets ou thèmes de tous les retours. Elle est éprouvée et utilisée par défaut dans Specific.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez 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 d'idée principale:** texte explicatif
2. **Texte d'idée principale:** texte explicatif
3. **Texte d'idée principale:** texte explicatif
Pour de meilleurs résultats, donnez plus de contexte à l'IA sur votre enquête. Dites-lui quels types de clients ont répondu, ce que vous espérez apprendre, ou quels changements vous envisagez pour votre site Web. Voici un exemple :
Voici le contexte : Nous sommes une entreprise SaaS menant une enquête client en cours sur l'utilisabilité du site Web. Notre objectif principal est d'améliorer la navigation mobile et d'augmenter la conversion des pages produits. Voici les réponses. Veuillez extraire les thèmes principaux comme ci-dessus.
Invite pour expliquer une idée spécifique : Une fois que vous voyez une idée principale (par exemple, "processus de paiement confus"), approfondissez en demandant :
Parlez-moi plus du processus de paiement confus
Invite pour rechercher un sujet : Voulez-vous savoir si les clients parlent d'une fonctionnalité spécifique ? Utilisez ceci :
Quelqu'un a-t-il parlé de l'enregistrement du compte ? Inclure les citations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Pour découvrir rapidement ce avec quoi les clients ont des difficultés :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, les frustrations ou les défis les plus communs mentionnés. Résumez chaque point et notez tout schéma ou fréquence d'apparition.
Invite pour les motivations et moteurs : Utilisez ceci pour savoir ce qui incite les clients à revenir, ou ce qui les a fait partir :
D'après les conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, les désirs ou les raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à partir des données.
Invite pour l'analyse des sentiments : Obtenez une idée rapide de l'humeur générale (positive, négative, neutre) :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence des phrases clés ou des retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour les suggestions et idées : Rassemblez toutes les idées d'amélioration et demandes de fonctionnalités en un clin d'œil :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants de l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes là où c'est pertinent.
Invite pour les besoins non satisfaits et opportunités : Voulez-vous découvrir où votre site web est encore défaillant ? Essayez ceci :
Examinez les réponses de l'enquête pour déceler tout besoin non satisfait, lacune, ou opportunité d'amélioration telles qu'indiquées par les répondants.
Pour plus d'informations sur la création de sondages ou la conception de questions, consultez comment créer votre enquête client sur l'utilisabilité du site web et meilleures questions pour une enquête sur l'utilisabilité d'un site client.
Comment fonctionne l'analyse par type de question dans Specific
Specific est construit de A à Z pour plonger en profondeur dans les données qualitatives de vos enquêtes sur l'utilisabilité du site web. Voici comment il traite différents types de questions :
Questions ouvertes avec ou sans suivis : Vous obtenez un résumé concis de toutes les réponses, plus des thèmes ou des points forts regroupés de toute question de suivi liée à ce sujet. Pas besoin de feuilles de calcul ou de regroupement manuel - l'IA fait le travail pour vous.
Choix avec suivis : Chaque choix a sa propre page de résumé des réponses de suivi. Cela montre pourquoi les gens ont choisi une certaine réponse avec leurs propres mots, très utiles pour comprendre les motivations.
NPS (Net Promoter Score) : Chaque catégorie NPS (promoteurs, passifs, détracteurs) reçoit un résumé dédié des retours de suivi, vous permettant d'agir sur ce qui stimule la fidélité ou le désabonnement, pas seulement le score lui-même.
Vous pouvez faire la même chose dans ChatGPT, mais vous verrez que c'est un processus plus manuel et plus laborieux - surtout à grande échelle.
Comment gérer les limites de contexte de l'IA avec de grandes données d'enquête
Si vous avez collecté des dizaines ou des centaines de réponses client, vous atteindrez rapidement les limites de contexte de n'importe quel outil d'IA (y compris GPT-4 ou ChatGPT). Regrouper tous vos retours sur l'utilisabilité du site web dans un seul "chat" ne fonctionne pas lorsque les données deviennent trop volumineuses.
Il y a deux façons intelligentes de résoudre ce problème (toutes deux disponibles par défaut dans Specific) :
Filtrage : Filtrez les conversations par réponses d'utilisateur. Par exemple, n'envoyez que les conversations où les utilisateurs ont répondu à une question spécifique ("retour d'UX du paiement") ou ont choisi une réponse pertinente. Cela réduit la taille des données, les rendant gérables pour l'IA.
Coupe : Coupez les questions pour l'analyse IA. Au lieu d'envoyer des conversations complètes de l'enquête, sélectionnez simplement les questions les plus pertinentes (par exemple, toutes les réponses à "plus grande frustration en utilisant notre site"). Cela vous permet de contrôler le focus de l'analyse et reste sous la limite de contexte de l'IA.
Ces approches gardent les résultats de l'IA précis et exploitables, même avec de grands ensembles de données. Pour en savoir plus sur ce flux de travail, consultez comment analyser les réponses des sondages avec l'IA.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes client
La collaboration sur l'analyse des enquêtes est souvent désordonnée. Vous pourriez avoir des membres de l'équipe qui parcourent des feuilles de calcul, ou des personnes qui déposent des résultats dans des documents et discussions éparpillés. Pour les enquêtes sur l'utilisabilité des sites web client, l'alignement est encore plus crucial puisque les équipes produit et design dépendent de résumés clairs pour apporter de véritables améliorations.
Specific vous permet d'analyser les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA. Chaque membre de votre équipe peut démarrer son propre "chat d'analyse" axé sur un sujet spécifique - par exemple, les points de douleur du processus de paiement ou le retour sur la navigation de la page d'accueil. Chaque chat peut avoir ses propres filtres (par exemple, uniquement les promoteurs, uniquement les utilisateurs mobiles), et il montre clairement qui réalise l'analyse, rendant le travail d'équipe beaucoup plus simple.
Chaque chat d'analyse montre exactement qui a dit quoi, y compris les avatars des expéditeurs. Lorsque vous et vos collègues travaillez ensemble, vous savez toujours d'où viennent les idées, et vous ne perdez jamais la trace des découvertes importantes. Plus de problèmes de gestion des versions. Pour les équipes qui ont besoin d'explorer les résultats des enquêtes sur l'usabilité du site web de manière collaborative, c'est un véritable gain de temps.
Créez maintenant votre enquête client sur l'utilisabilité du site web
Commencez à transformer les retours des clients en améliorations du site web en quelques minutes. Avec des enquêtes conversationnelles et une analyse des réponses instantanée alimentée par l'IA, vous pouvez découvrir les principaux obstacles à l'utilisabilité avant vos concurrents.