Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des acheteurs en ligne concernant les promotions et les réductions. Si vous collectez ces données, je vous guiderai à travers les meilleurs outils et méthodes pratiques pour découvrir rapidement des informations.
Choisir les bons outils pour l'analyse des données d'enquête
Votre approche et vos outils dépendront de la structure de vos données d'enquête, à savoir, si elles sont principalement quantitatives ou qualitatives.
Données quantitatives : Les chiffres sont simples—compter combien d'acheteurs ont sélectionné chaque promotion ou réduction est direct avec des outils comme Excel ou Google Sheets.
Données qualitatives : Les réponses textuelles aux questions ouvertes ou de suivi sont plus délicates. Lorsque vous examinez des dizaines ou des centaines de réponses, il est impossible de tout lire vous-même. C'est là que les outils alimentés par l'IA deviennent essentiels pour faire rapidement émerger des tendances et des thèmes.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire GPT pour l'analyse par IA
Vous pouvez copier vos données d’enquête exportées dans ChatGPT et discuter à leur sujet. Cela fonctionne—il suffit de coller les réponses et de commencer à demander les tendances ou les thèmes.
Mais gérer un grand ensemble de textes d'enquête dans ChatGPT n'est pas très pratique. Vous devrez fragmenter de grands jeux de données, gérer les limites de contexte et conserver les notes hors du chat. L'IA peut toujours faire ressortir des informations précieuses, mais vous passerez plus de temps à la configuration et à l'effort manuel.
Un outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour la création de sondages et l'analyse des réponses par IA, de bout en bout. Non seulement il peut collecter des réponses (et poser des questions de suivi intelligentes et automatisées pour améliorer la qualité de vos données), mais il analyse tout automatiquement.
Lorsque vos résultats sont prêts, Specific résume les réponses ouvertes, met en évidence les thèmes clés et distille des informations exploitables—pas de tableurs, pas de lecture manuelle. Vous pouvez avoir une conversation réelle avec l'IA sur votre enquête, comme avec ChatGPT, mais avec des fonctionnalités bonus pour filtrer et contrôler les données envoyées pour analyse.
En savoir plus sur le fonctionnement de l'analyse des réponses d'enquête par l'IA dans Specific si vous souhaitez un flux de travail plus rationalisé.
Prompts utiles pour l'analyse des promotions et réductions des acheteurs en ligne
Que vous analysiez avec ChatGPT, un autre outil basé sur GPT, ou une plateforme tout-en-un, les bons prompts font toute la différence. Voici ce que je recommande pour explorer les données des acheteurs en ligne sur les promotions et les réductions.
Prompt pour les idées principales : C'est mon préféré pour condenser rapidement de grands ensembles de données. Il fonctionne directement dans Specific, et vous pouvez également l'utiliser dans des outils basés sur GPT.
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + explicatif jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale particulière (utilisez des chiffres, pas de mots), les plus mentionnées en tête
- pas de suggestions
- pas d'indices
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 fonctionne toujours mieux si vous lui donnez un contexte supplémentaire. Par exemple, vous pourriez commencer par un rappel :
Analysez ces résultats d'enquête d'acheteurs en ligne concernant les promotions et les réductions. Mon objectif principal est de comprendre ce qui motive leurs décisions d'achat et pourquoi ils recherchent des réductions. Veuillez vous concentrer sur les motivations spécifiques au comportement d'achat en ligne.
« Parlez-moi plus de XYZ (idée principale) » est un suivi rapide pour obtenir plus de détails sur tout aperçu que l'IA fait émerger. Essayez cela si vous voulez approfondir « l'abandon de panier » ou « l'influence des coupons sur l'utilisation ».
« Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ?» C'est direct et essentiel lorsque vous validez des hypothèses; il suffit de remplacer XYZ par les sujets que vous voulez vérifier, comme « programmes de fidélité » ou « changement de marque ». Ajoutez « Inclure des citations » pour des preuves dans leurs propres mots.
Prompt pour les personas : Si vous souhaitez cartographier différents types d'acheteurs en ligne révélés par votre enquête, utilisez ce prompt :
En fonction des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts – similaires à la façon dont les « personas » sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou tendance pertinente observée dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et défis : C'est extrêmement utile pour découvrir ce qui fait hésiter vos acheteurs, abandonner leurs paniers, ou attendre des offres :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque point et notez les motifs ou la fréquence d'apparition.
Prompt pour les motivations et moteurs : Si vous souhaitez voir ce qui stimule le comportement d'achat et comment les promotions jouent un rôle, essayez :
À partir des conversations d'enquête, extrayez les motivations, désirs ou raisons principales que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui tirées des données.
Prompt pour l'analyse des sentiments : Vos acheteurs sont-ils positifs, agacés ou neutres à propos de votre stratégie de réduction ? Demandez :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou commentaires clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour les suggestions et idées : Pour recueillir des commentaires exploitables, demandez à l'IA :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou requêtes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes lorsque pertinent.
Prompt pour les besoins non satisfaits et opportunités : Pour trouver de nouvelles opportunités de produits ou de campagnes, utilisez :
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration mis en évidence par les répondants.
Les bons prompts permettent d'explorer beaucoup plus profondément ce qui fait vibrer les acheteurs—et comment les promotions et réductions influencent réellement leurs décisions. Et garder le contexte au centre: Par exemple, 82% des clients sont influencés par les promotions lors d'achats en ligne—il est donc utile de découvrir quel type de promotion compte le plus pour votre public. [1]
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Dans Specific, l'analyse est centrée sur la structure même de votre enquête—vous obtenez des résumés significatifs pour chaque question.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous recevez des résumés générés par l'IA pour toutes les réponses, y compris le contexte supplémentaire révélé par les questions de suivi. Cela produit une analyse thématique bien plus riche qu'un simple examen des commentaires autonomes.
Questions à choix multiples avec suivis : Chaque choix obtient son propre résumé thématique, basé uniquement sur les suivis liés à cette réponse particulière. Vous pouvez, par exemple, voir pourquoi les gens ont choisi des rabais en pourcentage plutôt que la livraison gratuite.
Questions NPS : Chaque groupe—détracteurs, passifs, promoteurs—obtient un résumé unique de leurs commentaires de suivi. Il est facile d'analyser pourquoi quelqu'un aime votre politique de réduction, ou pourquoi un autre pense qu'elle n'est pas suffisante pour les inciter à acheter maintenant. (Vous pouvez instantanément créer une enquête NPS pour les acheteurs en ligne sur les promotions et réductions dans Specific.)
Vous pouvez faire de même avec ChatGPT, mais vous devrez filtrer et organiser chaque ensemble de réponses vous-même—beaucoup de copier-coller, surtout si vos données dépassent quelques dizaines d'entrées. Avec Specific, cela se produit instantanément à mesure que les résultats arrivent.
Si vous cherchez des idées sur la façon de structurer vos questions au départ (et pourquoi les suivis par IA comptent), je recommande de consulter ce guide sur les meilleures questions pour les enquêtes auprès des acheteurs en ligne sur les promotions et réductions.
Comment relever les défis avec les limites de taille de contexte de l'IA
Voici un véritable défi : Les grands modèles de langage (y compris GPT-4 et autres) ne peuvent pas traiter des quantités illimitées de données d'enquête en une seule fois—ils atteignent des limites de taille de contexte. Si vous avez des centaines ou des milliers de réponses, ça ne rentrera simplement pas en une fois.
Specific y remédie (et vous pouvez emprunter ces tactiques pour votre propre flux de travail) :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations en fonction des réponses des utilisateurs. Seules les conversations où les personnes ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi des réponses spécifiques sont envoyées à l'IA. Cela vous permet de cibler des cohortes (« Acheteurs ayant mentionné des coupons numériques ») et de garder votre analyse ciblée.
Rognage : Vous pouvez réduire les questions envoyées à l'analyse IA. Si vous ne voulez que l'IA voit les réponses à la dernière question (« Comment les promotions ont-elles affecté votre décision ? »), envoyez juste ce morceau. Cela vous permet de faire entrer plus de réponses dans la limite du modèle—et vous assure que vous ne perdez pas de contexte vital sur une question technique.
Dans Specific, ces fonctionnalités sont disponibles par défaut, gardant votre analyse qualitative sans stress à mesure que votre enquête s'étend.
Fait amusant : Les remises de coupons numériques devraient représenter près de 85% de toutes les remises de coupons d'ici 2024. [2] Cela fait un tas de commentaires et de signaux d'utilisation que vous pourriez vouloir analyser—ce qui signifie que le filtrage et le rognage intelligents sont vos meilleurs amis.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes de l'acheteur en ligne
Les points de douleur de la collaboration sont réels lorsqu'il s'agit d'analyser les réponses aux enquêtes sur les promotions et les réductions. Lorsque votre équipe essaie de déchiffrer des centaines de réponses ouvertes d'acheteurs—surtout lorsque plusieurs coéquipiers veulent « discuter avec les données » à leur manière—il est facile de se perdre dans les fils de discussion, les chaînes de commentaires, et le chaos des versions.
Dans Specific, vous analysez simplement en discutant avec l'IA, et chaque coéquipier a ses propres fils de discussion. Vous pouvez créer plusieurs discussions dans l'interface d'analyse—chacune avec ses propres filtres et accent, vous permettant de découper les données par type de promo, région des acheteurs, voire sentiment. Chaque discussion montre également qui l’a créée, il est donc facile d’organiser le travail et de voir quel collègue travaille sur quel angle.
Attribution claire et collaboration : Chaque message dans AI Chat montre l'avatar et le nom de l'expéditeur, donc lorsque vous collaborez sur des informations sur pourquoi 75% des acheteurs en ligne disent que les réductions influencent leurs décisions [3], vous saurez toujours quelle question a amené une percée ou a révélé une tendance.
Moins de silos, plus d'action : Avec ces fonctionnalités, les équipes travaillent ensemble (et non en silos parallèles) pour provoquer des changements. Cela pourrait signifier lancer des ventes flash mieux synchronisées, de nouvelles avantages de fidélité, ou expérimenter avec des types de rabais qui convertissent réellement—basé sur ce que vos acheteurs vous ont dit, dans leurs propres mots.
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Créez dès maintenant votre enquête sur les acheteurs en ligne concernant les promotions et réductions
Découvrez rapidement ce qui pousse vos clients à acheter, changer de marque ou attendre des offres. Collectez des retours authentiques et transformez-les en informations grâce à l'analyse alimentée par l'IA—afin d'agir instantanément sur ce qui compte le plus. Créez votre propre enquête et commencez à décoder le comportement des acheteurs dès aujourd'hui.