Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses/données d'une enquête de fidélité des clients d'hôtel concernant l'expérience du programme de fidélité. Si vous voulez vraiment comprendre les opinions de vos clients, savoir comment extraire des informations à l'aide de l'IA est un atout majeur.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
Votre approche et le choix des outils pour analyser les réponses aux enquêtes des clients d'hôtel dépendent de la structure de vos données.
Données quantitatives : Pour des réponses comme « Quelle est la probabilité que vous recommandiez notre programme de fidélité ? » ou les questions à choix multiples, vous pouvez utiliser des outils comme Excel ou Google Sheets. Ceux-ci simplifient le décompte des personnes ayant sélectionné des options spécifiques ou le calcul des scores Net Promoter.
Données qualitatives : Cela inclut les réponses ouvertes et les réponses aux questions de suivi dirigées par l'IA. Elles sont des mines d'or pour les informations, mais impossibles à analyser manuellement à grande échelle, surtout si vous avez des centaines de clients répondant. Ici, l'utilisation d'outils d'IA est essentielle pour découvrir les tendances et résumer les idées clés.
Il existe deux approches pour l'outillage lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copiez-collez vos données exportées dans ChatGPT et commencez à dialoguer. C'est un point d'entrée accessible—il suffit de coller les réponses de vos clients d'hôtel et de poser des questions de suivi ou d'utiliser des invites pour résumer les thèmes.
Mais : Gérer les données de cette manière n'est pas très pratique si vous avez beaucoup de réponses, de questions de suivi ou de données riches. Vous passerez du temps à préparer les données, à naviguer dans les limites de contexte et à perdre le fil des analyses précédentes. Toutefois, pour des enquêtes courtes, les GPT fonctionnent.
Outil tout-en-un comme Specific
Utilisez un outil dédié conçu pour l'analyse des enquêtes IA. Des plateformes comme Specific vous permettent à la fois de collecter des données (enquêtes de clients d'hôtel) et d'analyser les réponses à l'aide de l'IA, sans exportations ni manipulations de feuilles de calcul nécessaires.
Des données améliorées grâce aux suivis IA : Le moteur de suivi dynamique de Specific pose automatiquement des questions sondantes, vous permettant de capter des perspectives plus profondes de chaque client. Pour en savoir plus sur cela, consultez la fonctionnalité de questions de suivi automatique IA.
Analyse instantanée alimentée par l'IA : Dès que les réponses arrivent, Specific résume chaque réponse, met en évidence les thèmes récurrents de l'expérience du programme de fidélité et transforme des données qualitatives massives en informations exploitables. Plus besoin de parcourir les commentaires bruts des clients.
Analyse conversationnelle : Vous pouvez dialoguer directement avec l'IA sur les réponses des clients, poser des questions d'analyse de suivi ou segmenter les données, tout cela à l'intérieur de l'outil, comme ChatGPT mais adapté aux enquêtes de clients d'hôtel.
Pour en savoir plus, explorez comment les outils d'analyse d'enquêtes IA se comparent aux exportations manuelles.
Questions utiles à utiliser pour analyser les données des enquêtes de clients d'hôtel
Si vous voulez rapidement distiller les idées clés d'une enquête de fidélité des clients d'hôtel, l'utilisation des bonnes questions IA est cruciale. Voici des exemples pratiques de questions que vous pouvez utiliser avec Specific ou tout outil semblable à GPT :
Prompte pour les idées principales : Cette question d'extraction révèle des thèmes de haut niveau à travers de grands ensembles de données. (Specific utilise cela en arrière-plan, mais vous pouvez l'utiliser également dans ChatGPT.):
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de la sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Indiquer combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), mentionnées les plus souvent en tête
- 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
L'IA fournit toujours une meilleure analyse si vous lui donnez un contexte détaillé sur votre enquête de clients d'hôtel, votre situation ou vos objectifs commerciaux. Par exemple :
Analysez ces réponses d'enquête de clients d'hôtel sur leur expérience du programme de fidélité dans notre propriété 4 étoiles en Europe. Nous voulons savoir quels avantages séduisent les voyageurs de loisirs à dépenses élevées et quelles caractéristiques sont sources de douleur ou de friction, afin que nous puissions améliorer notre offre de fidélité et augmenter la rétention des clients.
Une fois que vous avez extrait les idées principales, allez plus loin en posant des questions de suivi :
Demandez plus de détails sur un thème spécifique : « Dites-moi en plus sur [XYZ idée principale] » pour découvrir les justifications, les facteurs de mécontentement ou les opportunités d'amélioration.
Prompt pour des sujets spécifiques : "Quelqu'un a-t-il mentionné l'enregistrement flexible ?" Ajoutez « Inclure des citations » si vous souhaitez un retour direct dans la sortie.
Prompt pour les personas : Identifiez les sous-groupes dans votre cohorte de clients. Utilisez : "En fonction des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez des personas distincts – résumez leurs caractéristiques clés, motivations et toute citation pertinente."
Prompt pour les points de douleur et les défis : "Listez les points de douleur ou frustrations les plus courants que les clients ont mentionnés à propos des programmes de fidélité. Résumez chacun et notez la fréquence."
Prompt pour les motivations et les moteurs : "Extrayez les motivations ou moteurs principaux que les clients ont mentionnés pour rejoindre ou utiliser le programme de fidélité. Regroupez les motivations similaires ensemble."
Prompt pour l'analyse des sentiments : "Évaluez le sentiment général—les retours étaient-ils majoritairement positifs, négatifs ou neutres ? Résumez les principaux retours pour chaque groupe de sentiment."
Prompt pour les suggestions et idées : "Identifiez et listez toute solution ou demande que les clients ont fournie pour améliorer le programme de fidélité. Organisez-les par sujet."
Prompt pour les besoins non satisfaits et les opportunités : "Découvrez les besoins non satisfaits ou les domaines d'amélioration que les clients ont mis en avant dans leurs réponses."
L'ingénierie des prompts n'est pas magique, mais le bon prompt vous permet de savoir non seulement ce qui a fonctionné dans votre programme de fidélité, mais aussi là où les frictions et les attentes non atteintes vous ont coûté la fidélité des clients—une opportunité énorme, considérant que 80 % des clients disent qu'ils sont plus fidèles aux entreprises offrant des expériences personnalisées. [1]
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Voici comment l'analyse récapitulative se déroule dans Specific pour chaque type de question :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez à la fois un résumé global de toutes les réponses et des détails sur chaque suivi. Cela signifie des clusters d'informations plus riches sur ce qui motive ou frustre les clients fidèles.
Questions à choix avec suivis : Chaque choix de réponse obtient son propre résumé, vous permettant de voir exactement ce que les clients qui ont sélectionné (disons) « Récompenses de l'application mobile » ont aimé ou détesté—une mine d'or pour le raffinement du programme.
NPS (Net Promoter Score) : Specific segmente les clusters de promoteurs, passifs et détracteurs—chacun avec son propre résumé des réponses de suivi, vous savez donc non seulement le nombre NPS, mais pourquoi les promoteurs font des éloges et les détracteurs se plaignent.
Vous pouvez reproduire cela avec ChatGPT en copiant des ensembles de réponses filtrées pour chaque cluster, mais cela nécessite plus de travail manuel. Pourquoi est-ce important? Parce que les membres des programmes de fidélité des hôtels ont un taux de satisfaction de 22 % plus élevé que les non-membres — donc savoir ce qui motive réellement la fidélité est essentiel pour conserver et vendre davantage. [2]
Souhaitez-vous une meilleure qualité dans vos données originales ? Utilisez des enquêtes générant des questions de suivi automatiques, sur-le-champ—voyez cette fonctionnalité en action dans sondages IA automatiques pour de meilleurs aperçus qualitatifs.
Comment gérer les limites de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes des clients d'hôtel
N'importe quel outil GPT (y compris Specific et ChatGPT) ne peut traiter qu'une quantité limitée de données (contexte) à la fois. Si votre enquête de fidélité des clients d'hôtel recueille des centaines ou des milliers de réponses ouvertes, vous atteindrez rapidement ces limites. Voici comment résoudre cela :
Filtrage : Analysez uniquement les conversations où les clients ont répondu à des questions spécifiques ou choisi des options clés. Cela réduit l'ensemble de données pour une analyse ciblée sans fractionner l'enquête en des dizaines d'exportations manuelles.
Recadrage : Envoyez uniquement les questions ou segments sélectionnés à l'IA. Cela garde les données « digestes » et dans la fenêtre de contexte—important pour les retours nuancés de fidélité à travers des interviews de longue durée.
Specific intègre ces solutions directement, pour que vous n'ayez pas à couper et trancher des exportations à la main. Pour de grandes enquêtes de clients d'hôtel, c'est vital—en particulier lorsque les adhésions aux programmes de fidélité des hôtels atteindront 675 millions en 2024 avec un nombre croissant de réponses de membres chaque année. [3]
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des clients d'hôtel
La plupart des équipes ont du mal à collaborer sur les données des enquêtes de fidélité des clients d'hôtel—trop de fichiers exportés, des commentaires perdus par email, ou des discussions enterrées dans des dossiers partagés.
Avec Specific, tout se passe par chat : Les équipes analysent les réponses aux enquêtes simplement en discutant avec l'IA dans des fils de discussion dédiés.
Plusieurs tchats d'analyse ciblés : Créez des discussions d'analyse séparées pour différentes zones de focus, comme « Préférences de récompenses » ou « Problèmes de rétention. » Chaque discussion peut avoir ses propres filtres, couleurs, et vous voyez immédiatement qui l'a commencée, donc il n'y a pas de chevauchement ou de contexte perdu.
Visibilité et attribution : Les membres de l'équipe peuvent voir qui a posé chaque question d'analyse ou qui a rédigé chaque insight—les avatars et les noms apparaissent maintenant sur chaque message, facilitant la coordination, les clarifications, ou la révision des raisonnements passés.
Plus de ping-pong par email : Tout le monde travaille dans le même espace de travail, donc lors de l'analyse des motifs autour, disons, des fonctionnalités de l'appli mobile ou des frustrations avec l'expiration des points (rappelez-vous, 82 % des membres de fidélité citent des frustrations avec les programmes traditionnels [1]), toute l'équipe reste sur la même longueur d'onde.
Si vous voulez en savoir plus sur la création ou l'édition de l'enquête idéale pour les clients d'hôtel, consultez ces ressources sur les meilleures questions d'enquête et le créateur d'enquête IA pour programmes de fidélité des clients d'hôtel pratique.
Créez votre enquête de clients d'hôtel sur l'expérience du programme de fidélité maintenant
Transformez les commentaires de vos clients en aperçus de fidélité exploitables—une analyse spécifique, alimentée par l'IA, vous permet de repérer les opportunités manquées, d'élever la satisfaction des clients et d'affiner votre stratégie de fidélité plus rapidement que jamais.