Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'un sondage auprès des acheteurs en ligne concernant le processus de retour en utilisant les derniers outils d'analyse de sondage par IA afin que vous puissiez comprendre ce que vos acheteurs pensent vraiment et agir sur leurs retours immédiatement.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'un sondage des acheteurs en ligne
La meilleure approche et les outils pour analyser votre sondage sur le processus de retour dépendent du type de données que vous avez dans vos réponses. Il est essentiel d'adapter votre méthode à la structure de votre sondage :
Données quantitatives : Les chiffres sont vos alliés ici, par exemple, pour le décompte du nombre de répondants ayant choisi une certaine option ou donné un certain score de promoteur net. Vous pouvez rapidement obtenir ces chiffres à l'aide d'outils standard comme Excel ou Google Sheets pour la décomposition des questions du sondage, et voir rapidement des schémas.
Données qualitatives : Lorsque vous traitez des réponses ouvertes, des histoires détaillées ou des réponses de suivi multilayers, il est pratiquement impossible (et très lent) de toutes les lire vous-même. C’est là que l’IA intervient, car ces réponses méritent d’être explorées par des outils conçus pour extraire du sens à grande échelle.
Il existe deux approches principales pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Vous pouvez copier et coller les données exportées de l'enquête dans ChatGPT et discuter des résultats, en posant des questions sur les thèmes ou en résumant ce que vos acheteurs en ligne ont dit à propos des retours.
Cette méthode n'est pas idéale, surtout pour les enquêtes plus importantes — la préparation et le contexte sont limités. Formater les données pour GPT, tout coller et gérer les limites de contexte peut rapidement devenir fastidieux, et vous pourriez avoir besoin de guider l'analyse étape par étape.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est une plateforme IA conçue spécifiquement pour l'analyse des enquêtes conversationnelles.
La collecte de données est plus intelligente : Lorsque vous créez votre sondage d'acheteurs en ligne dans Specific, il pose automatiquement des questions de suivi, rendant les données brutes plus riches et plus exploitables. En savoir plus sur les suivis automatiques par IA.
L'analyse pilotée par IA est instantanée : Dès que les réponses du sondage arrivent, la plateforme résume les réponses, trouve les thèmes clés et organise les informations — vous n’avez besoin d'aucune feuille de calcul ni de tri manuel.
Compréhension conversationnelle : Vous pouvez discuter avec l’IA de vos réponses au sondage et demander des résumés personnalisés, presque comme ChatGPT mais optimisé pour les données d'enquête. De plus, vous pouvez gérer ce qui est envoyé à l’IA de manière contextuelle, gardant l’analyse ciblée et pertinente.
Si vous souhaitez créer votre propre enquête conversationnelle par IA pour les acheteurs en ligne sur le processus de retour, vous pouvez commencer avec un générateur prêt à l'emploi et analyser les résultats en un seul endroit.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des sondages des acheteurs en ligne sur le processus de retour
Un prompt intelligent est la meilleure façon de transformer des piles de données qualitatives en compréhension réelle. Voici comment tirer le meilleur parti de l'analyse par IA (que vous utilisiez ChatGPT, un autre GPT ou un outil conçu pour cela comme Specific) :
Prompt pour les idées principales : Cela fonctionne à merveille pour extraire les sujets clés ou les thèmes récurrents dans de grands ensembles de données sur le processus de retour. Essayez ceci :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), de la plus au moins mentionnée
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
2. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
3. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
Un contexte supplémentaire donne de meilleurs résultats. Plus vous donnez de détails à l’IA sur votre enquête et vos objectifs, plus l’analyse sera précise. Par exemple :
Voici le contexte : Nous avons interrogé 250 acheteurs en ligne après qu'ils aient terminé un processus de retour ou de remboursement sur notre site de mode. Le but est de découvrir les points de douleur et les opportunités d'amélioration de l'expérience post-achat, surtout en ce qui concerne la rapidité des retours, la communication et l'emballage.
Une fois que vous obtenez le premier ensemble de thèmes ou d'idées, vous pouvez approfondir :
Prompt pour creuser plus profondément :