Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des clients de l'hôtel concernant le rapport qualité-prix. Décortiquons les meilleures façons d'obtenir des informations exploitables à partir des commentaires de vos clients—sans conjecture, sans tracas.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses des enquêtes clients de l'hôtel
La façon dont vous analysez vos résultats d'enquête dépend de la structuration ou non de vos données. Voici comment je vois les choses :
Données quantitatives : Pensez à des choses comme des échelles de notation, des choix ou des valeurs numériques—essentiellement, des données que vous pouvez compter. J'utilise des outils comme Excel ou Google Sheets pour ceux-ci ; ils sont parfaits pour des décomptes rapides, des calculs de moyennes ou l'exécution de graphiques simples.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes ou les commentaires détaillés sont d'une autre nature. Si vous avez déjà essayé de lire des douzaines (ou centaines) de commentaires de clients, vous savez qu'il est impossible de vraiment "voir les tendances" à l'œil nu. C'est là que les outils d'IA excellent. Ils transforment des murs de texte en résumés, identifient les sujets récurrents et vous aident à agir sur ce qui compte.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier-coller et discuter : Vous pouvez prendre vos commentaires exportés de clients et les coller directement dans ChatGPT (ou un autre IA basé sur GPT). De là, vous pouvez inciter l'IA à trouver les principaux thèmes, résumer le sentiment ou mettre en avant des citations marquantes.
Mais voici le hic : Ce n'est pas toujours pratique. Vous devez gérer les exportations, formater vos données et les diviser si vous avez de nombreuses réponses—les outils GPT ont des limites de taille de contexte. Et gérer l'analyse de cette manière peut devenir difficile pour les grandes enquêtes.
Outil tout-en-un comme Specific
Analyse conçue pour un but précis : Les outils comme Specific sont conçus dès le départ pour la collecte et l'analyse des retours d'enquêtes. Contrairement à un chatbot IA généraliste, Specific gère la collecte et l'analyse en un seul flux. La plateforme pose des questions complémentaires en temps réel (à l'aide de l'IA), ce qui signifie que vous obtenez des informations client plus riches que celles des formulaires avec de simples boîtes de commentaires. Les suivis automatiques découvrent vraiment le "pourquoi" derrière chaque réponse.
Analyse IA instantanée : Une fois les réponses reçues, Specific les résume, trouve les thèmes récurrents et distille les informations—tout cela automatiquement, sans besoin d'exporter les données ni de gérer les feuilles de calcul. Vous pouvez en fait discuter avec l'IA de vos résultats, lui poser des questions spécifiques ou approfondir les sous-groupes (comme ChatGPT, mais conçu pour les données d'enquêtes). Gérer ce que vous envoyez à l'IA est simple—les filtres et les fonctions de gestion de contexte vous permettent de focaliser l'analyse selon les besoins.
Concrètement : Si votre hôtel est sérieux à propos de maximiser la valeur des retours clients, utiliser l'IA a du sens—surtout puisque chaque point gagné en satisfaction client est lié à des augmentations mesurables des revenus et des taux d'occupation ([customer-alliance.com](https://www.customer-alliance.com/en/articles/guest-satisfaction-survey/))[1].
Repères utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes sur le rapport qualité-prix auprès des clients de l'hôtel
Vous n'avez pas besoin d'être un data scientist pour obtenir des résumés exploitables de vos réponses d'enquête. Le secret est de savoir quoi demander à votre IA.
Repère pour les idées de base : C'est mon préféré pour découvrir les principales raisons derrière les perceptions des clients sur le rapport qualité-prix. Cela fonctionne bien avec Specific ou tout outil basé sur GPT comme ChatGPT (il suffit de coller vos commentaires clients et d'exécuter ce repère) :
Votre tâche est d'extraire les idées de base en gras (4-5 mots par idée de base) + un expliquer de maximum 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Préciser combien de personnes ont mentionné une idée de base spécifique (utiliser des chiffres, pas de mots), la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée de base :** texte d'explication
2. **Texte de l'idée de base :** texte d'explication
3. **Texte de l'idée de base :** texte d'explication
Améliorez vos résultats avec le contexte : Donnez toujours à votre IA plus d'informations sur votre enquête. Plus le contexte est riche, plus l'analyse sera en adéquation avec vos objectifs :
Voici un ensemble de commentaires ouverts de clients de l'hôtel sur leur expérience concernant le rapport qualité-prix dans notre établissement en mai 2024. La plupart des clients sont des voyageurs de loisirs séjournant pour 2-3 nuits. Notre objectif est de comprendre ce qui motive à la fois les perceptions positives et négatives du rapport qualité-prix. Veuillez focaliser votre analyse en conséquence.
Repère pour l'exploration approfondie : Une fois que vous repérez un sujet récurrent (comme "propreté de la chambre" ou "qualité du petit déjeuner"), demandez : "Dites-m'en plus sur [idée de base]." Cela révèle les nuances—ce que les invités ont réellement dit et pourquoi c'est important.
Repère pour un sujet spécifique : Utile si vous voulez savoir si, par exemple, quelqu'un a mentionné le spa ou le WiFi :
Quelqu'un a-t-il parlé du WiFi ? Inclure des citations.
Repères pour des insights plus larges :
Repère de personas : Cela extrait les types de clients, comme les voyageurs d'affaires privilégiant l'emplacement, ou les familles cherchant des commodités :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Points de douleur et défis : Demandez à votre IA de faire ressortir les frustrations ou besoins récurrents :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tous les motifs ou la fréquence de leur occurrence.
Motivations et moteurs : Pour comprendre ce qui motive la satisfaction ou la déception :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons exprimés par les participants pour leurs comportements ou choix. Groupez les motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui tirées des données.
Analyse du sentiment : Ayez une idée de l'humeur globale—qui est heureux, qui est neutre, et qui est agacé :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (e.g., positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Suggestions et idées : Trouvez rapidement les améliorations que souhaitent réellement les clients :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants de l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes là où c'est pertinent.
Besoins non satisfaits et opportunités : Cela met en lumière ce que les invités aimeraient voir amélioré (idéal pour un avantage concurrentiel) :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration mise en avant par les répondants.
Pour plus de repères et modèles concrets spécifiques aux clients de l'hôtel et au rapport qualité-prix, jetez un œil au générateur d'enquête sur le rapport qualité-prix ou à notre guide des meilleures questions pour les clients sur le rapport qualité-prix.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
J'aime décomposer l'analyse des enquêtes en fonction du type de question posée. Specific fait cela automatiquement, mais vous pouvez reproduire ce flux de travail avec n'importe quel outil IA, même si cela implique un peu plus de configuration manuelle.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtiendrez un résumé de toutes les réponses des invités à la question principale, plus des résumés pour les suivis—idéal pour capturer les détails que les formulaires génériques manquent toujours.
Questions à choix multiples avec suivis : Chaque choix (comme évaluer la "qualité du petit-déjeuner" ou "l'amabilité du personnel") obtient son propre résumé des réponses de suivi. C'est facile de repérer quels aspects font descendre ou monter les scores de valeur.
Score NPS (Net Promoter Score) : Chaque groupe (détracteurs, passifs, promoteurs) reçoit un résumé distinct basé sur leurs réponses et explications. C'est essentiel si vous voulez voir ce qui incite les promoteurs à revenir ou éloigne les détracteurs.
Vous pouvez reproduire ces décompositions dans ChatGPT, mais cela implique de trier et préparer vos données manuellement. Avec Specific, ces insights sont automatiquement mis en avant et organisés pour vous.
Si vous êtes encore en train de concevoir votre enquête, consultez le guide pratique pour les enquêtes sur le rapport qualité-prix des clients de l'hôtel ou essayez le constructeur d'enquêtes IA.
Gestion des limitations de contexte AI pour des ensembles de retours clients importants
Si vous avez un grand nombre de retours clients, vous atteindrez les limites de ce que l'IA peut analyser en une fois (taille du contexte). Voici comment je gère ce défi, que vous travailliez avec Specific ou un autre outil :
Filtrage : Limitez l'analyse aux conversations où les clients ont répondu à une question particulière (comme seulement ceux qui ont mentionné "petit-déjeuner médiocre" ou donné de faibles scores de valeur). Cela recentre l'IA, rend les résultats plus clairs, et respecte les limites techniques.
Élagage : Sélectionnez uniquement les questions que vous souhaitez analyser—par exemple, juste les commentaires ouverts sur la valeur de la chambre, pas chaque question sur l'enregistrement ou le spa. Cela signifie des résultats plus pertinents et plus de réponses peuvent être incluses par lot.
Specific facilite l'application de ces deux méthodes, permettant même aux grands hôtels d'analyser le sentiment des clients à grande échelle. Si vous atteignez des limites avec ChatGPT ou un autre outil, divisez simplement vos données en utilisant des filtres ou n'envoyez que les sections les plus importantes.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes clients de l'hôtel
La collaboration est souvent un point sensible avec les enquêtes clients—les différentes équipes veulent des insights différents, et les données se perdent dans de longs fils d'emails ou des tableurs encombrants.
Dans Specific, vous pouvez simplement discuter avec l'IA sur vos données d'enquête. Cela rend l'analyse accessible même aux membres de l'équipe qui ne sont pas à l'aise avec les bases de données ou les tableurs.
Chats IA multiples : Besoin de savoir ce qui intéresse les familles versus les voyageurs d'affaires ? Créez différentes discussions avec des filtres spécifiques. Pour chaque conversation d'analyse, vous verrez qui a initié le chat—facilitant la traçabilité des résultats et gardant tout le monde sur la même longueur d'onde.
Collaboration basée sur les avatars : Chaque fois que quelqu'un ajoute un message ou une question dans le chat IA, son avatar est affiché à côté de son entrée. De cette façon, chaque insight ou suivi est clairement attribué, ce qui est vraiment utile pour les grandes équipes ou les discussions récurrentes.
Pour les hôtels cherchant une collaboration fluide et un partage des insights, ce flux de travail économise du temps et inclut toutes les voix—surtout lorsque les perceptions du rapport qualité-prix impactent tant de parties prenantes.
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