Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des acheteurs en ligne concernant l'expérience de paiement. Si vous souhaitez obtenir des informations exploitables, vous devez adopter une approche solide et disposer des bons outils dès le départ.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes ecommerce
Votre approche et vos outils dépendent de la forme et de la structure des réponses de l'enquête. Voici comment cela se découpe généralement :
Données quantitatives : Des choses comme « combien de personnes ont choisi de payer en tant qu'invité » sont faciles à compter. Il suffit d'utiliser Excel, Google Sheets ou tout autre outil qui additionne les réponses. Vous repérerez instantanément les tendances, comme le fait que proposer le paiement en tant qu'invité peut réduire l'abandon de panier de 25 % [1], en effectuant un simple décompte.
Données qualitatives : Les commentaires ouverts (comme « qu'est-ce qui vous a poussé à abandonner lors du paiement ? »), les suivis et les réponses conversationnelles sont impossibles à lire manuellement à grande échelle. Il y a trop de nuances, de variété et de texte. Ici, les outils d'IA brillent : ils vous permettent de repérer instantanément les points de douleur, les tendances et les sujets cachés dans les mots des gens.
Il y a deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Si vous avez exporté vos données d'enquête sous forme de feuille de calcul ou CSV, vous pouvez coller des morceaux dans ChatGPT (ou tout autre outil GPT-4/GPT-3.5) et « discuter » pour obtenir des insights. C'est bien pour une analyse rapide et ad hoc ou si vous voulez tester des idées.
Mais voici le hic : le copier-coller a ses limites. La taille de contexte de ChatGPT est finie, donc les grandes enquêtes pourraient ne pas tenir. Il est facile de perdre le fil de l'extrait que vous analysez. De plus, cela peut devenir fastidieux de tout organiser et de filtrer par sous-groupes ou questions de suivi.
Outil tout-en-un comme Specific
Les outils d'enquête IA conçus pour ce cas d'utilisation intègrent à la fois la collecte et l'analyse. Specific, par exemple, gère tout en un seul endroit : création d'enquêtes, questions de suivi en temps réel et analyse instantanée des réponses.
Au fur et à mesure que les répondants complètent l'enquête, les questions de suivi automatisées de Specific creusent plus profondément, améliorant la qualité des données qualitatives. Au moment de l'analyse, vous obtenez des résumés instantanés assistés par l'IA, la détection de thèmes clés et la possibilité de discuter avec l'IA des détails ou segments (comme les abandonneurs de panier, les acheteurs mobiles, ou les acheteurs soucieux de la sécurité). Vous restez organisé - pas de feuilles de calcul à gérer. Vous contrôlez le contexte utilisé par l'IA dans chaque fil d'analyse. En savoir plus sur l'analyse des réponses aux enquêtes dans Specific et comment elle transforme les retours ecommerce en actions.
Le fond : pour les grands jeux de données qualitatives complexes, une plateforme spécialement conçue pour la collecte d'enquêtes et l'analyse IA (comme Specific) permet de gagner du temps et de fournir des insights plus précis, mais pour des vérifications rapides, les outils GPT génériques peuvent suffire.
Des invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données de l'expérience de paiement des acheteurs commerce électronique
Les invites bien conçues font ou défont votre analyse d'enquête. De bonnes invites extraient les schémas, les mauvaises ne font que vous donner un mur de résumés génériques. Voici des invites éprouvées que j'utilise (et que Specific utilise en interne) pour les enquêtes auprès des acheteurs commerce électronique concernant l'expérience de paiement :
Invite pour idées principales : Utilisez celle-ci lorsque vous voulez obtenir les grands thèmes mentionnés par les gens, que vous soyez dans Specific, ChatGPT ou un autre 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
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées 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 fait toujours un meilleur travail lorsque vous ajoutez plus de contexte. Par exemple, dites-lui quel est l'objectif de votre enquête ou votre activité :
Analysez ces réponses d'acheteurs commerce électronique après qu'ils aient essayé de passer commande sur notre site. Nous voulons améliorer la conversion et supprimer les frictions pour les utilisateurs mobiles. Quels sont les principaux points de douleur ?
Après avoir obtenu les thèmes de haut niveau, approfondissez en suivant le fil : « Parlez-moi plus de [idée principale]. »
Invite pour sujet spécifique : Lorsque vous souhaitez vérifier si quelqu'un a mentionné quelque chose de spécifique (par exemple, « PayPal » ou « frais de livraison »), demandez :
Quelqu'un a-t-il parlé de PayPal lors du paiement ? Incluez des citations.
Autres invites utiles pour l'analyse des enquêtes sur l'expérience de paiement des acheteurs commerce électronique :
Invite pour personas :
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 en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, leurs motivations, leurs objectifs et toute citation ou schéma pertinent observé dans les conversations.
Invite pour points de douleur et défis :
Analysez les réponses de l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez les schémas ou la fréquence d'occurrence.
Invite pour analyse de sentiment :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (e.g., positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour suggestions & idées :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants de l'enquête. Organisez-les par sujet ou par fréquence, et incluez des citations directes lorsque cela est pertinent.
Pour plus d'inspiration d'invites adaptées au commerce électronique, consultez ce guide sur les questions d'enquête ecommerce.
Comment Specific analyse chaque type de question d'enquête sur le paiement
Specific est conçu pour démêler la structure de toute enquête sur l'expérience de paiement, quelle que soit le type de question, afin que vous obteniez une analyse ciblée et de grande valeur. Voici comment cela fonctionne, mais vous pouvez également appliquer cette logique à tout flux de travail alimenté par l'IA si vous êtes patient :
Questions ouvertes avec ou sans suivis : L'IA résume toutes les réponses globalement et fournit un résumé collectif de chaque suivi lié à cette question. Vous verrez de réelles nuances apparaître des textes encombrés, comme les acheteurs qui abandonnent les paniers en raison de coûts inattendus (48 % citent cette raison [3]).
Questions à choix avec suivis : Supposons que les gens choisissent entre « Carte de crédit », « PayPal » ou « Apple Pay », et que vous réalisiez un suivi. Toutes les réponses liées à chaque choix sont résumées séparément, de sorte que vous voyez si, par exemple, les acheteurs utilisant PayPal s'inquiètent davantage de la sécurité des paiements (reflétant les 25 % qui abandonnent en raison de préoccupations de sécurité [5]).
Questions NPS : Les promoteurs, les passifs et les détracteurs reçoivent chacun leur propre résumé, ce qui facilite la comparaison des motivations et des points de friction par score. Vous savez instantanément ce qui fait vibrer les promoteurs et ce qui bloque les détracteurs lors du paiement.
Vous pourriez recréer tout cela dans ChatGPT, mais ce serait beaucoup plus intensif en travail, vous devrez constamment jongler avec le contexte, regrouper les données et reformuler les invites pour chaque segment.
Pour un aperçu des meilleures pratiques sur la construction et l'analyse de ces questions, voir ce guide détaillé sur la création d'enquêtes auprès des acheteurs ecommerce concernant l'expérience de paiement.
Comment gérer la limite de contexte de l'IA : filtrer et recadrer pour mieux se concentrer
Les outils d'IA (y compris Specific et ChatGPT) ont une limite de taille de contexte—déverser toutes vos conversations clients dans une seule grande invite ne fonctionne tout simplement pas. Si vous avez des centaines de réponses d'enquête, vous risquez de perdre des informations ou du contexte. Heureusement, vous pouvez aborder cela avec deux méthodes (Specific les fournit toutes les deux) :
Filtrer : Envoyez à l'IA uniquement les conversations où les utilisateurs ont répondu à une question particulière ou choisi une réponse spécifique. Par exemple, vous pourriez regarder uniquement les acheteurs qui ont signalé que le paiement prenait plus de 3 secondes, un groupe critique, étant donné que 53 % des visites de sites mobiles sont abandonnées si une page met plus de trois secondes à charger [6].
Recadrer (Sélection au niveau de la question) : Limitez les questions sur lesquelles l'IA doit se concentrer. Si votre enquête comprenait six sections, mais que vous ne vous souciez que des « raisons de l'abandon de panier », recadrez simplement l'entrée à ce morceau. De cette façon, plus de réponses tiennent, et les insights sont ciblés avec précision.
Dans Specific, il vous suffit de choisir vos questions ou d'appliquer des filtres - pas besoin de code ou de feuilles de calcul. L'IA fait le reste tout en restant dans la fenêtre de contexte.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des acheteurs ecommerce
La collaboration sur les insights des enquêtes est cruciale dans le ecommerce. Les équipes doivent partager les résultats sur l'expérience de paiement—repérant des thèmes comme l'abandon de panier, la satisfaction de paiement, et les points de douleur—sans empiéter sur l'analyse des autres ou travailler en silo.
Analysez les données en discutant avec l'IA. Dans Specific, vous pouvez poser des questions, explorer des thèmes, et obtenir des réponses instantanées dans une UI d'analyse conversationnelle, rendant le partage de contexte et de découvertes sans friction.
Multiples conversations pour multiples fils. Vous pouvez créer et nommer plusieurs conversations sur les mêmes données d'enquête, une pour « défis de paiement », une autre pour « frictions mobiles », et une autre pour « causes profondes des détracteurs NPS ». Chaque conversation enregistre son auteur et a des filtres uniques appliqués, afin que l'analyse de l'équipe ne chevauche jamais ou ne se perde.
Attribution claire et visibilité. Chaque fois que vous collaborez, chaque chat IA affiche qui a écrit chaque invite, montrant des avatars d'expéditeurs. Cette transparence favorise le travail d'équipe, inspire de nouvelles hypothèses, et permet aux équipes produit de percer dans les détails sans perdre l'historique. Ce style de workflow collaboratif est un gain de productivité énorme par rapport à l'envoi de feuilles de calcul par e-mail ou au copier-coller de chats GPT.
Pour en savoir plus sur la création et la collaboration sur les enquêtes de paiement des acheteurs ecommerce à partir de zéro, explorez ce générateur d'enquête guidé ou le générateur d'enquête IA conçu pour tout public et sujet.
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