Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête de satisfaction des clients d'un hôtel sur l'expérience de l'application mobile en utilisant des outils d'analyse d'enquête par IA pour obtenir de meilleures informations et prendre des décisions plus rapides.
Comment choisir les bons outils pour analyser les réponses à l'enquête des clients d'hôtel
Votre approche dépend beaucoup du type de données d'enquête avec lequel vous travaillez. Voici ce que je suggère en fonction de la structure de vos réponses :
Données quantitatives : Si vous avez des questions à choix multiple ou de notation (comme « Quelle est la probabilité que vous recommandiez notre application ? »), il est simple de les comptabiliser. J'utilise souvent Excel ou Google Sheets pour calculer des pourcentages, des moyennes, ou réaliser des graphiques rapides—par exemple, suivre combien de clients ont trouvé la fonctionnalité d'enregistrement utile.
Données qualitatives : Le défi augmente avec les réponses ouvertes et les suivis (« Que voudriez-vous améliorer dans notre application ? »). Lire chaque réponse ne passe pas à l'échelle, surtout si vous avez des dizaines ou des centaines de clients. C'est là que les outils d'IA font une réelle différence—extraction de thèmes, résumé des commentaires, et mise en évidence de ce qui compte sans devoir parcourir chaque ligne vous-même.
Il existe deux approches principales lorsqu'il s'agit d'outils d'IA pour les réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Vous pouvez copier-coller les données exportées de l'enquête dans ChatGPT pour discuter des réponses. C'est un point d'entrée pratique—demandez les principales plaintes ou suggestions, et obtenez un aperçu assez décent.
Mais voici l'inconvénient : Organiser, formater et fragmenter le texte brut devient rapidement compliqué. Gérer les limites de contexte (quantité de texte que vous pouvez coller), séparer les réponses des clients des métadonnées de l'enquête, et suivre à quelles questions les réponses se rapportent ajoutent toutes des frictions. Pour les petites enquêtes, ça va, mais cela devient ingérable à grande échelle ou pour la collaboration en équipe.
Outil tout-en-un comme Specific
Si vous collectez vos données d'enquête directement avec une plateforme comme Specific, l'analyse devient beaucoup plus fluide. Specific est conçu spécialement pour ce flux de travail, gérant à la fois la collecte de données et l'analyse par IA dans une interface unique.
Lors de la collecte de réponses, son IA conversationnelle pose des questions de suivi intelligentes et automatiques—menant à des commentaires plus riches et plus détaillés par rapport aux formulaires standards.
En savoir plus sur les questions de suivi automatiques par IA ici.
Pour l'analyse, Specific résume les réponses, extrait les thèmes principaux, et transforme les commentaires en informations exploitables instantanément. Vous pouvez poser des questions sur vos données de manière conversationnelle, comme dans ChatGPT, mais c'est conscient du contexte—cela signifie que l'IA sait quelles réponses se rapportent à quel client, quelle question ou quel suivi. Pas de feuilles de calcul, pas de copier-coller manuel.
Gérez quelles données sont fournies à l'IA, appliquez des filtres, et gardez toute votre équipe informée. Si vous souhaitez voir comment créer ou analyser ce type d'enquête, consultez ce générateur d'enquête adapté pour l'expérience de l'application des clients d'hôtel ou plongez directement dans l'analyse des réponses à l'enquête par IA.
Prompts utiles pour analyser les réponses des clients d'hôtel sur l'expérience de l'application mobile
Même avec la meilleure IA, lui donner des instructions claires—ou prompts—est important. Voici mes prompts d'IA préférés pour analyser les commentaires des applications mobiles des clients d'hôtel, avec explications pour chacun.
Prompt pour idées principales (idéal pour obtenir une liste synthétisée des plus grandes idées ou motifs de tous les commentaires des clients) :
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 :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- 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
Conseil : L'IA fonctionne toujours mieux avec un contexte détaillé. Je fournis généralement plus d'informations dans mon prompt, comme l'objectif ou le contexte de l'enquête. Par exemple :
Analysez les réponses suivantes des clients d'hôtel qui ont utilisé notre application mobile pendant leur séjour en 2023. Nos principaux objectifs sont d'identifier les améliorations, de réduire les frictions et de découvrir quelles fonctionnalités les clients valorisent le plus.
Après avoir obtenu les idées principales, posez des questions de suivi comme : « En savoir plus sur XYZ (idée principale) » si vous voulez approfondir un thème spécifique.
Prompt pour sujet spécifique : Utilisez ceci si vous voulez vérifier si les clients ont mentionné quelque chose en particulier. Par exemple :
« Quelqu'un a-t-il parlé de l'enregistrement mobile ? Incluez des citations. »
Prompt pour personas : Si vous souhaitez segmenter les commentaires des clients en types d'utilisateurs, essayez :
Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—comme les "personas" utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour points de douleur et défis : Pour faire remonter les frustrations les plus courantes des clients avec l'application mobile, utilisez :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour suggestions et idées : Si vous recherchez de nouvelles fonctionnalités ou demandes pressantes :
Identifiez et répertoriez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes le cas échéant.
Prompt pour besoins non satisfaits et opportunités : Pour découvrir ce qui manque ou est négligé dans votre application, demandez :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, des lacunes ou des opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
Pour un aperçu des meilleures questions à poser avant de lancer votre enquête, lisez ce guide sur les meilleures questions pour les enquêtes des clients d'hôtel sur les applications mobiles.
Comment Specific analyse les réponses selon le type de question
Une des forces de Specific est sa conscience du contexte avec les types de questions :
Questions ouvertes et suivis : Vous obtenez un résumé instantané des thèmes principaux généré par l'IA à partir de toutes les réponses des clients pour chaque question—et s'il y a des suivis (par exemple, pour clarifier « que voulez-vous dire ? » ou « pouvez-vous donner un exemple ? »), ceux-ci sont organisés ensemble, ce qui permet de voir facilement le fil complet.
Choix multiples avec suivis : Pour chaque choix (comme « Quelle fonctionnalité avez-vous le plus utilisée ? »), l'IA génère un résumé ciblé de toutes les réponses de suivi liées, vous aidant à voir non seulement les résultats quantitatifs mais le « pourquoi » derrière chaque réponse.
NPS : Chaque groupe—détracteurs, passifs, promoteurs—obtient son propre résumé tiré de tous les commentaires qualitatifs dans les suivis de ce groupe. Vous repérerez rapidement ce que vos clients les plus satisfaits ou les moins satisfaits ont en commun.
Vous pouvez faire tout cela dans ChatGPT si vous regroupez et formatez correctement vos données—c'est juste un effort plus manuel. Si vous voulez automatiser ou simplifier cela, découvrez comment Specific gère l'analyse des réponses d'enquête par IA.
Comment rester dans les limites de contexte de l'IA lors de l'analyse de grandes données d'enquête
Les outils d'IA, y compris ChatGPT et les plateformes comme Specific, ont des limites quant à la quantité de données qu'ils peuvent traiter à la fois. Si vous avez des centaines de réponses, vous atteindrez éventuellement une « limite de contexte »—l'IA ne peut pas tout analyser en une seule fois.
Filtrage : Je cible des tranches plus petites de conversations—filtres pour les réponses spécifiques, les questions clés, ou les segments de clients qui m'intéressent le plus (comme uniquement les clients qui ont mentionné des problèmes techniques ou utilisé la fonctionnalité de check-out). Cela réduit la taille des données envoyées à l'IA, rendant votre analyse plus ciblée et gérable.
Rogner : Parfois, je rogner quelles questions ou champs sont envoyés à l'IA pour analyse—en envoyant uniquement les réponses en texte libre pour « fonctionnalité la plus appréciée » ou « qu'est-ce qui vous a frustré ? », au lieu de chaque question. Ainsi, chaque lot reste dans la fenêtre de contexte, et vous obtenez des informations plus ciblées.
Specific a ces fonctionnalités intégrées—il suffit d'appliquer des filtres ou de rogner les champs juste avant l'analyse. Pour un contrôle plus personnalisé ou pour des enquêtes avancées, essayez l'éditeur d'enquête par IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes des clients d'hôtel
Collaborer sur les retours d'expérience des applications mobiles peut devenir compliqué, surtout si vous travaillez à travers les équipes de services clients, de produits numériques et de marketing. Suivre qui a demandé quoi, et partager des informations en temps réel, est essentiel pour maintenir tout le monde aligné.
Analyse basée sur chat : Dans Specific, vous pouvez analyser les données de l'enquête des clients d'hôtel simplement en discutant avec l'IA. De cette façon, n'importe qui dans votre équipe—peu importe les compétences techniques—peut poser des questions, explorer, et approfondir le retour des clients.
Fils d'analyse parallèles : Besoin d'analyser les commentaires par segment de clients, fonctionnalité utilisée, ou tout autre filtre ? Specific vous permet de créer plusieurs chats, chacun avec son propre ensemble de filtres, sujet ou fil d'analyse. Par exemple, un chat pourrait être axé sur les clients ayant essayé l'enregistrement mobile, tandis qu'un autre analyse les suivis des NPS passifs.
Transparence de la collaboration : Chaque chat montre qui l'a commencé, et lors d'une collaboration, vous voyez toujours l'avatar de l'expéditeur à côté de chaque message. Cela garde vos conversations de recherche organisées—plus de « qui a demandé cela ? » ou « d'où vient cet aperçu ? ».
Pour plus de conseils sur la création de ces types d'enquêtes (et pourquoi une approche conversationnelle en tire des commentaires plus riches), consultez ce tutoriel : comment créer des enquêtes auprès des clients d'hôtel sur l'expérience des applications mobiles.
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