Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des acheteurs e-commerce sur la pertinence du marketing par email, en utilisant l'IA pour obtenir des aperçus rapides, profonds et des enseignements pratiques.
Choisir les bons outils pour l'analyse des données d'enquête
La façon dont vous analysez votre enquête auprès des acheteurs e-commerce dépend beaucoup de la forme de vos données. Si vous collectez des statistiques de base ou passez en revue de longues réponses sous forme de chat, disposer des bons outils fait toute la différence. Par exemple, le retour sur investissement exceptionnel de 45 $ pour chaque 1 $ dépensé en marketing par email signifie que découvrir des aperçus fiables est crucial pour faire évoluer les campagnes et les revenus efficacement. [1]
Données quantitatives : Si vous traitez des décomptes—comme le nombre d'acheteurs ayant cliqué sur "oui" pour des offres personnalisées ou ayant abandonné un panier—les outils comme Excel ou Google Sheets sont très adaptés. Ils sont rapides pour les tableaux croisés, les graphiques et les résumés simples.
Données qualitatives : Lors de l'analyse de ce que les acheteurs disent réellement, les réponses ouvertes et les suivis conversationnels s'accumulent rapidement. Lire des centaines de transcriptions n'est pas viable. Ici, l'IA intervient pour résumer et donner du sens à des réponses nuancées que les formulaires traditionnels ne peuvent atteindre.
Il existe deux approches pour l'outillage lorsque l'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier les exports de l'enquête dans ChatGPT fait l'affaire. Vous collez toutes vos réponses collectées et commencez à discuter des schémas que vous voyez.
Cette approche n'est pas particulièrement pratique. Vous rencontrerez souvent des limites de contexte, jonglerez avec des CSV désordonnés et réorganiserez manuellement les données pour chaque suivi. Si vous débutez en ingénierie de prompt, extraire des résumés utilisables devient rapidement accablant.
Outil tout-en-un comme Specific
Un outil d'intelligence artificielle comme Specific est spécialement conçu pour les enquêtes. Il gère à la fois la collecte (avec des enquêtes intelligentes de type chat) et l'analyse, donc votre flux de travail est unifié de bout en bout.
Les suivis automatiques fournissent de meilleures données : Lorsque vous interrogez les acheteurs e-commerce sur le marketing par email, les suivis alimentés par l'IA de Specific recherchent le contexte d'une manière que les formulaires de base ne feront jamais, améliorant la qualité et la pertinence des données.
Résumés et thèmes IA instantanés : Specific groupe instantanément les réponses, met en avant les sujets les plus cités, et décompose les données par langue, persona, ou sentiment—pas de lecture ou d'étiquetage manuel. Vous discutez simplement avec l'IA, demandez les points de douleur, ou tirez les moteurs principaux, comme ChatGPT, mais optimisé pour les résultats d'enquête. Vous pouvez même gérer quelles réponses sont analysées pour un contexte plus profond.
Ciblé sur le eCommerce et les informations sur les acheteurs : La plateforme est optimisée pour les marketeurs e-commerce—où chaque aperçu sur la prise de décision des acheteurs, comme les réactions aux emails d'abandon de panier, peut faire la différence entre une vente conclue et un client perdu.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d'enquête des acheteurs e-commerce
Exploiter la puissance de l'IA dans l'analyse de votre enquête commence par poser les bonnes questions. Voici plusieurs invites éprouvées que vous pouvez utiliser; que vous travailliez avec un outil comme Specific ou en branchant des réponses dans ChatGPT :
Invite pour les idées principales : C'est une première étape solide pour distiller des thèmes à partir de ensembles de réponses complexes. Collez toutes vos réponses et essayez :
Votre mission est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des nombres, pas de mots), les plus mentionnées en tête
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte idée principale :** texte explicatif
2. **Texte idée principale :** texte explicatif
3. **Texte idée principale :** texte explicatif
Donnons plus de contexte pour de meilleurs résultats : Plus vous expliquez à l'IA le contexte de votre enquête—comme «Nous analysons les avis des acheteurs e-commerce sur la pertinence des promotions par email»—mieux sera le résumé ciblé. Essayez de planter le décor :
Nous avons mené une enquête auprès de 500 acheteurs e-commerce sur la pertinence qu'ils trouvent aux emails marketing, la fréquence qu'ils préfèrent, et quels types d'emails mènent à des achats. Veuillez résumer les thèmes récurrents, les préoccupations et les commentaires positifs.
Invite pour creuser plus profondément sur les idées principales : Une fois les idées principales énumérées, discutez avec l'IA et demandez :
En savoir plus sur XYZ (idée principale)
Invite pour des sujets spécifiques : Si vous avez besoin d'une vérification rapide :
Quelqu'un a-t-il parlé des offres personnalisées ? Inclure des citations.
Invite pour les personas : Voulez-vous regrouper vos acheteurs par archétypes ? Essayez ceci :
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 dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou schéma pertinent observé dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Si vous êtes intéressé par ce qui frustre les acheteurs à propos des emails marketing :
Analysez les réponses à l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout schéma ou fréquence de l'occurrence.
Invite pour les motivations & moteurs : Découvrez ce qui inspire l'engagement ou l'achat :
À partir des conversations d'enquête, extrayez les motivations principales, désirs, ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Invite pour l'analyse de sentiment : Vous voudrez connaître le ton émotionnel :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases ou les retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Si vous souhaitez approfondir la façon de concevoir des questions d'enquête exploitables pour ce public et ce sujet, consultez ce guide sur les meilleures questions pour les enquêtes sur la pertinence des emails marketing pour les acheteurs e-commerce.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Les différents types de questions d'enquête exigent différentes approches d'analyse par l'IA pour produire des insights véritablement exploitables, en particulier dans le contexte des réactions des acheteurs e-commerce aux emails marketing, offres, ou paniers abandonnés (qui, d'ailleurs, ont un taux de conversion moyen de 18.64% pour les emails de récupération—pas un enjeu mineur). [1]
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific résume toutes les réponses à la question ainsi que les réponses aux suivis, vous aidant à repérer les schémas, objections, et moteurs qui autrement passeraient inaperçus.
Choix avec suivis : Vous obtiendrez un résumé distinct et sur mesure pour chaque réponse sélectionnable, vous permettant de comparer la façon dont les personnes ayant ouvert un email marketing vs. l'ayant ignoré décrivent leur expérience dans les suivis.
NPS : Toutes les réponses concernant le NPS (détracteurs, passifs, promoteurs) sont catégorisées avec leurs résumés de suivis respectifs, de sorte que vous voyez immédiatement ce qui motive les promoteurs et où les détracteurs sont perdus. Essayez une enquête NPS prête à l'emploi pour cet usage.
Vous pouvez effectuer un flux de travail d'analyse similaire avec ChatGPT, mais vous devrez filtrer et catégoriser les réponses à la main, ce qui prend du temps supplémentaire et ajoute de la complexité pour les équipes avec des ensembles de données plus larges.
Travailler avec les limites de taille de contexte de l'IA
Les plateformes IA, y compris ChatGPT et Similaires, ne traitent qu'un nombre limité de réponses d'enquête à la fois en raison des contraintes de taille de contexte. Si votre ensemble de rétroaction des acheteurs e-commerce est trop grand, vous pouvez rencontrer des barrières d'analyse. Dans de tels cas, il y a deux solutions éprouvées (toutes deux incluses dans Specific) :
Filtrage : Sélectionner les conversations basées sur les réponses des utilisateurs—seuls les acheteurs ayant répondu à une question spécifique ou ayant entrepris une action particulière (comme cliquer sur un email promotionnel ou abandonner un panier) sont envoyés à l'IA. Cela réduit le jeu de données aux vues les plus pertinentes.
Statistiques sur certains questions : Limitez l'analyse à certaines questions. Par exemple, vous pourriez n'envoyer que les réponses ouvertes sur la pertinence des emails pour maximiser la capacité de bande passante de l'IA et garantir que les données les plus intéressantes rentrent dans ses capacités de traitement.
De cette façon, vous capturez les signaux les plus importants pour une action ultérieure, comme répondre aux acheteurs qui mentionnent une mauvaise mise en forme des emails sur mobile (ce qui est vital, car 56% des emails sont ouverts sur mobile). [3]
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquête des acheteurs e-commerce
La collaboration sur les données d'enquête peut être chaotique. Les équipes dans les entreprises e-commerce—surtout celles qui exécutent des campagnes avec des taux d'ouverture élevés (plus de 20% dans de nombreux cas) [1]—ont besoin d'analyser les réponses rapidement et de garder tout le monde synchronisé.
Specific rend l'analyse collective simple : Vous n'avez pas juste une conversation IA. Vous et votre équipe pouvez lancer plusieurs discussions, chacune avec ses propres filtres—peut-être concentrez-vous un fil sur la récupération de panier et un autre sur la personnalisation des emails (qui, en passant, augmente les taux d'ouverture jusqu'à 50 %). [2] Chaque chat vous indique qui l'a démarré, ce qui soutient la responsabilité et le travail d'équipe efficace.
Savoir qui a dit quoi : En collaboration, il est clair quel collègue a posé quelle question ou ajouté une note dans la discussion IA, car chaque message contient leur avatar et leur nom. Plus besoin de se demander d'où provient un aperçu clé ou une suggestion; le contexte et le crédit restent clairs à mesure que votre analyse évolue.
Effectuer une analyse profonde et conversationnelle en équipe : Au lieu d'exporter des CSV de part et d'autre, tout le monde discute directement avec l'IA à propos des réponses des participants. Cela signifie une connaissance partagée, des découvertes plus rapides et des moments "aha !" plus fréquents sans blocage ou duplication d'effort.
Si vous souhaitez créer une enquête comme celle-ci à partir de zéro ou personnaliser votre approche analytique, découvrez le créateur d'enquêtes IA de Specific pour des sujets eCommerce.
Créez votre enquête sur la pertinence du marketing par email pour les acheteurs e-commerce maintenant
Offrez à votre équipe un avantage en débloquant une analyse rapide et nuancée du sentiment et des comportements des acheteurs avec l'IA conversationnelle—découvrez des aperçus plus rapidement et prenez des mesures ciblées dès aujourd'hui.