Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses/les données d'une enquête auprès des acheteurs e-commerce sur la découverte de produits en utilisant des outils alimentés par l'IA et des inviteurs intelligents pour des perspectives rapides.
Choisir les bons outils pour l'analyse d'enquête
Votre approche dépend de la structure des réponses. Si votre enquête auprès des acheteurs e-commerce sur la découverte de produits vous fournit des données quantitatives—comme le nombre de personnes ayant choisi des options spécifiques—alors des outils classiques comme Excel ou Google Sheets suffisent. Le comptage, le tri et le filtrage donnent des statistiques instantanées.
Données quantitatives : Chaque fois que les réponses sont numériques ou impliquent le comptage de cases à cocher prédéfinies, les tableurs vous permettent de créer des graphiques, de filtrer et de calculer des pourcentages rapidement.
Données qualitatives : C’est là que ça se complique. Les réponses ouvertes, les raisons en texte libre ou les suivis regorgent de significations cachées, mais sont écrasantes à lire une par une. L'examen manuel ne se prête pas à l'échelle. Vous avez besoin d'outils d'IA pour comprendre ces réponses riches et non structurées.
Lors de l'analyse des réponses qualitatives, il existe deux principales approches d'outillage :
ChatGPT ou un outil similaire pour l'analyse IA
Le copier-coller manuel dans GPT fonctionne, mais c'est maladroit. Exportez vos réponses ouvertes dans un tableur, puis copiez des lots dans ChatGPT ou une autre plateforme alimentée par GPT. Vous pouvez ensuite discuter des thèmes, des points de douleur et des moteurs. Cette méthode est accessible pour des ensembles de données simples.
Mais le traitement des données de cette manière n'est pas très pratique : Vous devez jongler avec les exportations de tableurs, les limites de copier-coller douloureuses, et vous pouvez facilement perdre le fil de votre contexte. Une fois que vous souhaitez approfondir des groupes spécifiques (promoteurs NPS ou ceux qui ont mentionné « recherche »), le processus consomme rapidement du temps. Le filtrage complexe, l'analyse croisée de plusieurs questions et la collaboration sont tous limités.
Un outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour cela—collecter et analyser les données d'enquête avec l'IA, tout en un seul endroit. Il pose des questions de suivi intelligentes en temps réel (voir comment Specific gère les questions de suivi de haute qualité), afin d'obtenir des réponses meilleures et plus riches.
L'analyse alimentée par l'IA dans Specific résume instantanément, extrait les tendances et trouve les principaux thèmes dans toutes vos réponses qualitatives. Plus besoin d'exportation et de travail manuel. Vous pouvez discuter directement avec l'IA dans l'outil—comme ChatGPT, mais toutes les réponses d'enquête, les filtres et les suivis sont gérés pour vous. Il y a des options avancées pour envoyer uniquement des données filtrées ou spécifiques à l'IA, donc vous restez maître et évitez la surcharge de contexte.
Si vous voulez voir cette approche en pratique, apprenez-en plus sur l'analyse des réponses d'enquête IA dans Specific.
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour des enquêtes de découverte de produits pour acheteurs en ligne
Une fois que vous avez vos données d'enquête, utiliser les bonnes incitations est essentiel pour faire émerger les tendances, les idées centrales et les découvertes exploitables. Voici des moyens éprouvés pour inciter l'IA—que vous utilisiez ChatGPT ou le chat d'analyse intégré de Specific.
Invitation pour idées centrales : Cette invitation permet de faire ressortir de manière fiable les principaux sujets de vos données—idéal pour une analyse de haut niveau ou des rapports.
Votre tâche 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 centrale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), le plus mentionné en haut
- 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
Donnez plus de contexte pour obtenir une meilleure analyse. Plus vous fournissez de détails—comme qui a répondu, votre objectif, ou les spécificités de l'enquête—plus les résultats de l'IA seront intelligents. Voici un exemple d'invite rapide :
Analysez les réponses des acheteurs en ligne qui viennent de terminer une enquête sur la découverte de produits sur des sites multi-marques. Mon objectif est de comprendre les défis courants liés à la recherche sur le site et à la navigation. Mettez en évidence les tendances ou obstacles mentionnés par plusieurs personnes.
Approfondissez les idées centrales au fur et à mesure qu'elles émergent : Faites un suivi avec des incitations comme, "Dites-m'en plus sur les recherches abandonnées" pour décomposer les grands sujets.
Invitation pour sujet spécifique : Lorsque vous voulez vérifier les mentions d'une fonctionnalité, d'une frustration ou d'une idée, utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de [filtres de recherche]? Inclure des citations.
Si vous souhaitez segmenter vos découvertes ou comprendre les personnes derrière les réponses, ces incitations sont précieuses :
Invitation pour personas : Demandez à l'IA de synthétiser les « types » d'acheteurs et leurs motivations :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la façon dont les "personas" sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, leurs motivations, leurs objectifs, ainsi que toutes les citations ou motifs pertinents observés dans les conversations.
Invitation pour points de douleur et défis :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus fréquents mentionnés. Résumez chacun et notez tous les motifs ou fréquences d'occurrence.
Invitation pour motivations et moteurs :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Groupez les motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui tirées des données.
Invitation pour analyse de sentiment :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invitation pour suggestions et idées :
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 pertinent.
Invitation pour besoins non satisfaits et opportunités :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tous besoins insatisfaits, lacunes ou opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
Vous voulez poser de meilleures questions la prochaine fois ? Découvrez les meilleures questions pour une enquête sur la découverte de produits pour les acheteurs en ligne pour l'inspiration. Ou, pour créer votre propre enquête à partir de zéro, essayez le générateur d'enquête IA.
Comment Specific résume différents types de questions d'enquête
Les outils d'enquête alimentés par l'IA comme Specific décomposent l'analyse par type de question, afin que vous voyiez des résumés significatifs et non pas seulement du texte brut. Voici comment cela fonctionne pour les principaux types de questions que vous utiliserez dans les enquêtes pour les acheteurs en ligne :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi): Vous obtenez un résumé synthétisé de tous les points principaux soulevés, et si des suivis ont été posés, Specific regroupe les insights sur chaque fil lié à ce sujet.
Choix avec suivis : Pour chaque option de réponse (par exemple, « recherche sur le site », « recommandations » ou « navigation par catégorie »), vous obtenez un résumé distinct—facilitant la compréhension des raisons qui ont motivé ces choix.
Questions NPS : Les répondants sont regroupés en détracteurs, passifs ou promoteurs. Les commentaires de suivi de chaque groupe sont résumés indépendamment afin que vous voyiez instantanément ce qui motive la satisfaction ou la frustration.
Vous pouvez reproduire cela dans ChatGPT, mais cela nécessite plus d'étapes—en particulier pour filtrer, copier des groupes spécifiques et gérer plusieurs filtres à la fois.
Gérer la limite de taille de contexte dans l'analyse d'enquête IA
Lorsque vous avez des centaines de réponses qualitatives, la plupart des outils d'IA—including ChatGPT—atteignent une limite : ils ne peuvent traiter qu'une certaine quantité de texte à la fois. Specific s'attaque à cela avec des options de filtrage intégrées :
Filtrage : Analysez uniquement les conversations où les acheteurs ont répondu à des questions sélectionnées ou ont choisi certaines réponses, afin de réduire les données pour qu'elles tiennent dans la fenêtre de contexte de l'IA.
Recadrage : Sélectionnez uniquement les questions ou segments de réponse que vous souhaitez envoyer pour l'analyse—gardant votre résumé IA laser-précis et précis, même avec des ensembles de données énormes.
Par exemple, si 52% des acheteurs disent qu'ils quittent lorsqu'ils ne trouvent pas d'articles, concentrez l'analyse sur ces répondants pour comprendre pourquoi ils ont eu des difficultés et ce qui aurait pu les faire rester. [2]
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes pour les acheteurs en ligne
Travailler ensemble sur l'analyse d'enquête peut devenir désordonné—gestion des versions, idées divergentes et notes dispersées dans différents fichiers ralentissent tout le monde.
Specific permet aux équipes d'analyser ensemble en discutant avec l'IA directement sur les données de l'enquête. Vous pouvez avoir plusieurs chats d'analyse, chacun avec des filtres uniques (par exemple, en se concentrant uniquement sur les acheteurs mobiles ou les promoteurs NPS). Chaque chat montre qui l'a créé, donc les discussions d'équipe ne se perdent jamais, et tout le monde sait de quelle perspective il s'agit.
Voir qui dit quoi. Lors de la collaboration, les messages affichent l'avatar de l'expéditeur, donc il est facile de suivre les conversations et de trouver les insights. Les données ne restent pas dans des exportations en silo et tout le monde reste sur la même longueur d'onde—littéralement.
Pour en savoir plus, lisez la présentation des fonctionnalités sur l'analyse des réponses d'enquête IA ou consultez comment créer une enquête pour les acheteurs en ligne sur la découverte de produits étape par étape.
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