Cet article vous donnera des conseils sur la façon d’analyser les réponses d’une enquête auprès des acheteurs en ligne concernant l’efficacité de la recherche sur le site. Je vais vous montrer comment utiliser l’IA pour des insights plus rapides et significatifs — fini de patauger dans des tableurs interminables.
Choisir les meilleurs outils pour l’analyse des réponses à l’enquête
Votre approche—et les bons outils—dépendent du type de données que vous avez collectées. Voici ce que je recherche lors de l’examen des résultats des enquêtes sur le commerce électronique :
Données quantitatives: Les chiffres (comme le nombre d’acheteurs ayant noté votre recherche sur le site comme “excellente” ou “médiocre”) sont simples. Je les mets généralement dans Excel ou Google Sheets, je fais quelques calculs, et c’est tout. Ces outils sont parfaits pour les décomptes, les sommes, ou la création de graphiques rapides.
Données qualitatives: Les questions ouvertes et les réponses de suivi sont une autre histoire. Il y a souvent trop de texte pour qu’un humain puisse le lire efficacement—et ces pépites cachent le vrai “pourquoi” derrière vos indicateurs. L’analyse manuelle n’est tout simplement pas évolutive. L’analyse par IA est essentielle pour distiller de grandes quantités de texte en thèmes clairs et insights exploitables.
Il existe deux approches populaires pour traiter les réponses qualitatives aux enquêtes :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l’analyse par IA
Cette option est accessible et polyvalente : Exportez simplement vos réponses ouvertes aux enquêtes et collez-les dans ChatGPT (ou un autre outil d’IA alimenté par GPT). Vous pouvez maintenant demander à l’IA de résumer, regrouper ou extraire les insights clés.
L’inconvénient : Ce n’est pas fluide, surtout pour les enquêtes avec des dizaines ou des centaines d’entrées. Vous passerez du temps à exporter, nettoyer, et découper le texte en tailles gérables en raison des limites de contexte de l’IA. Vous perdrez également la structure de l’enquête—l’IA verra un mur de texte, sans logique intégrée autour des questions de suivi de votre enquête ou des différents chemins de réponse.
Pour en savoir plus, consultez comment les principaux outils se comparent dans cet aperçu des solutions d’analyse de réponses d’enquête par IA.
Outil tout-en-un comme Specific
Les plateformes d’enquête par IA conçues à cet effet comme Specific résolvent ces problèmes : Vous pouvez gérer l’ensemble de votre processus—de la conception d’une enquête à l’analyse alimentée par l’IA—dans un seul outil. Specific prend en charge des modèles adaptés pour les enquêtes de recherche de site auprès des acheteurs en ligne, afin que vous puissiez commencer rapidement.
Questions de suivi automatisées : Les enquêtes ajoutent dynamiquement des suivis alimentés par l’IA qui approfondissent les motivations, les frustrations et les idées des acheteurs. Vous ne recevez pas seulement plus de réponses—vous obtenez une meilleure qualité de données de chaque répondant. Apprenez-en plus sur les questions de suivi automatisées par IA.
Analyse instantanée, toujours dans le contexte : L’IA de Specific résume instantanément toutes les réponses, regroupant les thèmes communs et faisant ressortir les points de douleur, les motivations, ou les demandes de fonctionnalités. Elle respecte la structure de votre enquête, vous obtenez ainsi des résumés pertinents pour chaque choix, segment NPS, ou thème clé. Et, vous pouvez discuter avec l’IA d’analyse—comme dans ChatGPT, mais axé sur vos données d’enquête réelles. Lisez-en plus sur cette fonctionnalité dans l’analyse de réponses d’enquête par IA.
Pas d’exportations de tableurs ou de manipulation manuelle de données. Tout se passe au même endroit, donc rien ne passe à travers les mailles du filet.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données des enquêtes de recherche de site auprès des acheteurs en ligne
Une fois que vous avez vos réponses et que vous les avez chargées dans votre outil d’IA, la magie opère à travers les prompts. Voici ceux vers lesquels je me tourne pour analyser les retours des acheteurs en ligne sur l’efficacité de la recherche de site :
Prompt pour les idées principales : Vous voulez avoir un aperçu des thèmes ou opinions récurrents dans tous les commentaires des acheteurs ?
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu’à 2 phrases longues explications.
Exigences de production :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale spécifique (utilisez des nombres, pas des mots), la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d’indications
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
J’obtiens toujours de meilleurs résultats exploitables si je donne à l’IA un peu de contexte sur mon enquête, mon public et ce que je recherche. Par exemple :
Analysez ces réponses d’enquête d’acheteurs en ligne sur l’efficacité de la recherche de site. L’objectif est de comprendre quelles fonctionnalités de recherche les acheteurs apprécient le plus, et les principaux points de douleur poussant les gens à quitter le site. Mettez en évidence les idées et frustrations récurrentes, en vous concentrant sur la convivialité, la pertinence et la rapidité.
Approfondissement avec des prompts de suivi : Pour tout ce que le résumé soulève—comme “problèmes d'autocomplétion” ou “résultats non pertinents”—demandez simplement : “Dites m’en plus sur [idée principale].” Cela aide à faire remonter des citations ou des exemples des données elles-mêmes.
Prompt pour la validation des fonctionnalités spécifiques : “Quelqu’un a-t-il parlé de l’autocomplétion ou du filtrage ?” Ou, demandez : “Un acheteur a-t-il mentionné le retour de résultats non pertinents ? Incluez des citations.” Utilisez cela pour vérifier des hypothèses ou explorer les tendances émergentes.
Prompt pour les personas : “Sur la base des réponses d’enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—à l’instar de la façon dont les ‘personas’ sont utilisés dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.”
Prompt pour les points de douleur et défis : “Analysez les réponses à l’enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d’apparition.” Étant donné que 80% des acheteurs quittent le site d'une marque en raison d'une recherche médiocre [1], ce prompt met en valeur ce avec quoi vos propres clients ont le plus de difficultés.
Prompt pour l’analyse des sentiments : “Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l’enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.”
Prompt pour les besoins non satisfaits et les opportunités : “Examinez les réponses à l’enquête pour découvrir les besoins non satisfaits, lacunes, ou opportunités d’amélioration soulignés par les répondants.”
Si vous souhaitez encore plus d’idées pour adapter vos questions d’enquête la prochaine fois, consultez ce guide expert sur les questions d’enquête pour les recherches de site de commerce électronique.
Comment Specific interprète les réponses qualitatives aux enquêtes par type de question
Je tire beaucoup de bénédiction de l'approche de Specific pour lier ses résumés AI à la structure de l’enquête. Chaque type de question reçoit sa propre analyse personnalisée :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L’IA vous offre un résumé de chaque réponse de chaque acheteur à cette question—y compris un contexte plus profond qui vient des suivis. Il y a un lien étroit entre les réponses initiales et de suivi, donc aucune nuance ne se perd.
Choix multiples avec suivis : Pour chaque réponse/option, je vois un résumé dédié des suivis associés. Voulez-vous comprendre pourquoi les fans de “l’autocomplétion” l’adorent, ou pourquoi le “filtrage” a agacé certains acheteurs ? Vous obtenez des réponses directes, séparées pour une comparaison instantanée.
Questions NPS : Chaque groupe—détracteurs, passifs, promoteurs—reçoit un résumé personnalisé de ses suivis. Il est facile de repérer ce qui déçoit vos scores les plus bas, tout en repérant ce qui maintient les promoteurs loyaux.
Vous pouvez faire cela avec ChatGPT et une structure minutieuse dans vos prompts, mais cela nécessite un travail manuel—organiser, copier, et filtrer à chaque fois. Specific automatise cela pour que vous puissiez vous concentrer sur l’action, et non sur la gestion des données.
Pour voir comment construire votre enquête pour différents types de questions, consultez le guide pas à pas pour les enquêtes sur l’efficacité de la recherche de site ou essayez le générateur d’enquête par IA pour démarrer en pratique.
Comment gérer les limites de contexte dans l’analyse des enquêtes par IA
Si vous avez déjà essayé de coller trop de réponses à des enquêtes dans ChatGPT pour obtenir une erreur de dépassement de contexte, vous connaissez la douleur. L’IA a des limites sur la quantité de données qu’elle peut traiter à la fois—ce qui est difficile lorsque vous menez une enquête en ligne active et recueillez beaucoup de commentaires ouverts.
Je résous cela de deux manières (toutes deux intégrées dans Specific) :
Filtrage pour se concentrer : Réduisez les résultats aux seules conversations où les utilisateurs ont répondu à des questions sélectionnées—disons, uniquement celles qui ont mentionné qu’elles partent après un résultat de recherche non pertinent. L’IA examine alors uniquement ces conversations ciblées, ce qui la maintient dans les limites mémorielles et donne des insights plus pointus et plus fiables.
Rogner pour l’essentiel : Choisissez juste un sous-ensemble de questions—peut-être en vous concentrant sur tous les suivis d’un élément d’enquête particulier—et envoyez uniquement celles-ci à l’IA. De cette façon, même les enquêtes avec des milliers de réponses peuvent être analysées en concentrant l’IA là où c’est important, sans exploser les fenêtres de contexte.
Avec Specific, ces filtres sont simples à appliquer dans l’interface d’analyse : quelques clics, et votre ensemble de données est prêt. Si vous faites cela manuellement, vous devrez préparer, découper, et organiser votre CSV avant de coller chaque tranche dans ChatGPT pour analyse.
Pour plus de conseils pratiques sur la création elle-même de l’enquête, consultez la présentation pour créer des enquêtes d’efficacité de recherche de site.
Fonctionnalités collaboratives pour l’analyse des réponses aux enquêtes des acheteurs en ligne
Passer en revue des centaines de réponses d’enquêtes de recherche de site des acheteurs en ligne peut être accablant pour une seule personne—et les retours sont plus précieux lorsque les équipes travaillent ensemble pour les interpréter.
Chat AI collaboratif : Avec Specific, l’analyse commence comme une conversation. Je peux ouvrir plusieurs discussions d’analyse sur le même ensemble de réponses ou groupes filtrés. Chaque discussion peut avoir ses propres questions et filtres, afin que les collègues en produit, UX, et analytics explorent les données selon leur propre perspective.
Fils d’analyse parallèles multiples : Chaque collaborateur commence une discussion sur les sujets qui comptent le plus pour eux : par exemple, un fil sur les “frustrations d’autocomplétion”, un autre sur “les attentes de recherche mobile vs desktop”. L’avatar de l’expéditeur et le créateur de la discussion sont toujours visibles, ce qui facilite le suivi de qui a posé quoi, et permet de poursuivre les discussions de manière asynchrone si nécessaire.
Contexte humain, vitesse de l’IA : Les collègues peuvent sauter dans le bain, revoir l’historique, et ajouter des prompts de suivi—produisant des insights plus riches qu’en travaillant seul.
L’interface conversationnelle de Specific le rend moins comme un tableau de bord encombrant et plus comme un fil Slack alimenté par un analyste expert. Pour en savoir plus sur la création et le partage de ces enquêtes, jetez un coup d’œil au générateur d’enquête adapté pour la recherche de site de commerce électronique.
Créez votre enquête auprès des acheteurs en ligne sur l’efficacité de la recherche de site maintenant
Agissez rapidement—utilisez des enquêtes alimentées par l’IA pour découvrir exactement comment votre recherche sur le site impacte l’expérience des acheteurs, améliorez les taux de conversion, et restez en avance sur la concurrence.