Cet article vous donnera des conseils sur comment analyser les réponses d'une enquête menée auprès des acheteurs en ligne sur l'expérience d'achat sur mobile. Que vous souhaitiez un rapide résumé ou des analyses approfondies, vous trouverez des conseils pratiques pour chaque étape du processus.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'enquête
Votre approche dépend du type de réponses que vous avez recueillies : traitez-vous des chiffres concrets ou des retours ouverts, remplis de nuances ? Voici comment je l'aborde :
Données quantitatives : Si les répondants devaient choisir des options (« Avez-vous acheté sur votre téléphone cette semaine ? »), les résultats sont faciles à compter dans des outils comme Excel ou Google Sheets. Vous pouvez réaliser des statistiques rapides—trouver des pourcentages, des moyennes, ou repérer des tendances en un clin d'œil.
Données qualitatives : Si vous avez beaucoup de texte libre (« Qu'est-ce qui vous a frustré lors du paiement sur mobile ? »), il est presque impossible de lire chaque réponse et de trouver des motifs manuellement, en particulier à mesure que vos données s'accumulent. C'est là que les outils d'IA excellent : ils vous permettent de résumer instantanément et de distiller des thèmes. Avec les achats mobiles devenant la norme—environ 76% des adultes américains ont effectué au moins un achat sur leur smartphone [3]—vous recueillez souvent de grands volumes de texte désordonné mais précieux.
Il existe deux approches pour outiller le traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copiez et collez vos données exportées dans ChatGPT (ou un autre grand modèle de langage) pour démarrer une conversation sur les résultats.
Ça fonctionne, mais c'est délicat : Pour les enquêtes petites ou moyennes, vous pouvez obtenir des informations en posant des questions comme « Quels sont les principaux points de douleur ? » Mais le formatage, les limites de contexte et les préoccupations de confidentialité peuvent rendre le processus maladroit. Vous devez gérer vos données, clarifier ce que vous voulez et extraire les détails en tapant de nouveaux invites pour chaque angle que vous souhaitez explorer.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour la collecte d'enquêtes et l'analyse par IA. Avec Specific, vous créez et analysez des enquêtes conversationnelles en un seul endroit—pas besoin d'exporter ou d'assembler des outils. La plateforme pose des questions de suivi instantanées, rendant les données des répondants beaucoup plus riches que les formulaires statiques (voir les détails sur la fonctionnalité de questions de suivi IA).
L'IA prend en charge le gros du travail : Specific résume automatiquement les réponses, met en avant les thèmes clés, et génère des informations exploitables dès que les résultats arrivent—pas de manipulation fastidieuse de feuilles de calcul. Vous pouvez discuter directement avec l'IA pour approfondir, comme dans ChatGPT, avec des fonctionnalités pour filtrer, contrôler les données envoyées à l'IA et réaliser des analyses parallèles avec votre équipe.
Vous pouvez en apprendre plus sur l'analyse des réponses d'enquête par IA pour les retours des Acheteurs en ligne, ou explorer un vaste ensemble de modèles d'enquêtes prêts à l'emploi pour l'expérience d'achat mobile si vous débutez.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les retours sur l'expérience d'achat mobile des acheteurs en ligne
Les invites sont la clé pour tirer le meilleur parti de l'analyse IA—donnez à l'outil une demande claire, et il organisera les données ouvertes et désordonnées en quelque chose d'utile. Voici comment je procède :
Invite pour les idées centrales : C'est mon incontournable pour extraire les tendances générales. C’est le fondement des résumés IA de Specific, et ça fonctionne tout aussi bien dans ChatGPT. Collez vos données, fixez les attentes et laissez l'IA faire le gros du travail.
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4-5 mots par idée centrale) + un explicateur de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné chaque idée centrale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
Donner plus de contexte à l'IA : Si vous expliquez à l'IA votre enquête, votre échantillon ou votre objectif, vos résultats seront nettement meilleurs. Essayez ceci pour aider l'IA à « comprendre » votre situation :
Vous analysez les réponses des acheteurs en ligne sur leur expérience d'achat mobile. L'objectif est d'identifier les principaux points de friction qui affectent la complétion des achats. Veuillez vous concentrer sur les plaintes récurrentes ou les points de douleur les plus fréquemment mentionnés.
Pour explorer les détails : Une fois que vous voyez les thèmes majeurs, posez des questions de suivi à l'IA telles que :
Dites-m'en plus sur les problèmes de paiement mobile.
Invite pour un sujet spécifique : Utilisez ceci si vous voulez vérifier rapidement si un problème donné est apparu dans vos données—comme l'abandon de panier, la performance ou la mise en page de l'application. Ajoutez «…Inclure des citations» pour obtenir de véritables extraits de répondants.
Quelqu'un a-t-il parlé de difficulté à naviguer dans les menus ? Inclure des citations.
Invite pour les personas : Vous souhaitez segmenter les retours en types d'acheteurs significatifs ?
En vous basant sur les réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts - similaires à comment les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et défis : Pratique pour voir ce qui ralentit les acheteurs ou empêche un achat.
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Invite pour l'analyse de sentiments : Montre comment les réponses s'orientent—positives, négatives, neutres. Ceci est particulièrement utile car, malgré 80% des consommateurs mondiaux disant qu'ils sont satisfaits avec les achats mobile [1], les taux d'abandon de panier restent très élevés (plus de 85% sur smartphones) [2]. Comprendre le véritable sentiment aide à expliquer pourquoi.
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour les besoins non satisfaits et opportunités : Besoin d'une liste de ce que les utilisateurs aimeraient pouvoir faire, mais ne peuvent pas ?
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, des lacunes, ou des opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
Si vous souhaitez approfondir la conception ou l'optimisation des questions d'enquête pour votre public de clients mobiles, voici un guide sur les meilleures questions pour les enquêtes d'expérience d'achat mobile des acheteurs en ligne.
Comment Specific analyse les réponses qualitatives par type de question
Specific a été créé en tenant compte des nuances des enquêtes. Il sait que la façon dont quelqu'un répond (et ce que vous avez demandé) change le type de résumé que vous voulez. Voici comment il gère l'analyse :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous obtenez un résumé pour toutes les réponses à la question principale, ainsi que tout suivi ajouté par l'IA pendant la conversation. Cela apporte du contexte : le point de douleur était-il une réaction initiale ou est-il apparu après une exploration plus poussée ?
Choix multiples avec suivis : Pour chaque option, vous verrez un résumé distinct des réponses de suivi regroupées par la réponse initiale. Vous pouvez rapidement comparer pourquoi les acheteurs ont choisi « PayPal » plutôt que « carte de crédit », par exemple.
Questions NPS : Specific décompose les réponses de suivi pour les détracteurs, les passifs et les promoteurs afin que vous connaissiez non seulement le score mais le « pourquoi » derrière.
Vous pouvez reproduire cette approche détaillée dans ChatGPT ou des outils similaires—cela exige juste plus de configuration, de filtrage et de copier-collé.
Pour concevoir des enquêtes complexes adaptées à ces types de réponses, envisagez d'essayer l'éditeur d'enquête IA ou de voir comment créer facilement des enquêtes pour l'expérience d'achat mobile des acheteurs en ligne.
Résoudre les problèmes de limite de contexte lors de l'analyse des réponses avec l'IA
Chaque IA, y compris les modèles GPT, a une limite de taille de contexte. Lorsque vous avez un grand lot de réponses d'enquête d'acheteurs en ligne, vous pouvez constater que toutes les réponses ne tiennent pas dans une seule discussion IA, surtout après une campagne réussie ou avec de nombreux retours ouverts.
Heureusement, il existe des solutions intelligentes—Specific les rend simples :
Filtrage : Filtrez les conversations en fonction des réponses des utilisateurs à des questions ou choix spécifiques—pour que l'IA n'analyse que les clusters pertinents (par exemple, seulement les acheteurs ayant abandonné leur panier ou seulement les utilisateurs mobiles satisfaits).
Recadrage : Sélectionnez les questions clés à analyser et envoyez uniquement celles-ci (plus le contexte pertinent) à l'IA. Cela respecte les limites techniques tout en mettant en lumière des insights exploitables à partir de segments de vos données.
Ces deux fonctionnalités vous aident à vous concentrer sur ce qui compte le plus, même avec de très grands échantillons. Vous pouvez en savoir plus sur la gestion des limites de contexte pendant l'analyse des réponses IA dans Specific, ou intégrer une logique de filtrage similaire dans vos données exportées avant d'utiliser ChatGPT.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes d'acheteurs en ligne
Il est courant pour les équipes effectuant des recherches sur l'expérience d'achat mobile de rencontrer des goulots d'étranglement lorsqu'elles collaborent sur de grands ensembles de données d'enquête—surtout lorsqu'il y a plusieurs membres de l'équipe souhaitant explorer différents angles ou approfondir en même temps.
Analyse basée sur la discussion : Avec Specific, vous analysez les retours en discutant directement avec l'IA, permettant à quiconque dans votre équipe de prendre un fil et de poser des questions—aucune configuration technique nécessaire.
Analyse en parallèle avec plusieurs discussions : Vous pouvez lancer autant de discussions que vous voulez, chacune se concentrant sur un filtre ou un objectif de recherche différent (par exemple, une pour les problèmes de paiement, une pour les tendances d'abandon de panier). Chaque discussion affiche clairement qui l'a commencée—même lorsque les équipes de produit, de design ou de marketing travaillent ensemble.
Visibilité et responsabilités : Chaque message dans une discussion IA montre l'avatar de l'expéditeur, il est donc facile de voir qui a eu quelle idée ou suivi, réduisant la confusion et rendant les insights de l'équipe traçables.
Vous voulez le voir en action ? Testez les outils avancés d'analyse collaborative des réponses d'enquête pour la recherche d'acheteurs en ligne, ou utilisez le générateur d'enquête IA pour construire votre prochaine étude à partir de zéro.
Créez votre enquête d'acheteur en ligne sur l'expérience d'achat mobile maintenant
Commencez à collecter des analyses de haute qualité avec des résumés IA riches et une collaboration d'équipe—capturez ce qui compte vraiment pour vos acheteurs mobiles et transformez les retours en actions dès aujourd'hui.