Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses/les données de l'enquête sur les Utilisateurs Inactifs concernant les Obstacles au Retour. Lisez la suite pour découvrir les bonnes stratégies, outils et incitations afin de comprendre pourquoi les utilisateurs inactifs ne reviennent pas.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses à l'enquête
La méthode et les outils que vous choisissez pour analyser les réponses à l'enquête sur les Obstacles au Retour des Utilisateurs Inactifs dépendent vraiment de la structure de vos données.
Données quantitatives : Si vous examinez des décomptes simples — comme le nombre de répondants ayant choisi des obstacles spécifiques ou ayant évalué un processus comme difficile — des outils classiques comme Excel ou Google Sheets sont parfaitement adaptés pour résumer des chiffres, des graphiques et de simples statistiques.
Données qualitatives : Lorsque votre enquête comprend des questions ouvertes (« Qu'est-ce qui vous a empêché de revenir ? » ou des suivis conversationnels), la lecture manuelle devient rapidement impossible à mesure que le volume de réponses augmente. C'est là que les outils d'IA sont absolument essentiels — ils trient les réponses textuelles et découvrent les tendances cachées que vous pourriez manquer à l'œil nu. L'analyse pilotée par l'IA est particulièrement importante lorsque vous souhaitez comprendre les motivations nuancées, les points de douleur ou le sentiment derrière les mots des utilisateurs.
Il existe deux approches pour l'outillage lors du traitement de réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
ChatGPT offre un moyen polyvalent — mais pas toujours pratique — d'analyser des données d'enquête en texte libre. Exportez vos réponses (généralement au format CSV), copiez-collez-les dans une session ChatGPT et commencez à discuter de ce qui émerge. Cette approche fonctionne pour des ensembles de données plus petits ou des analyses par échantillon, mais cela devient vite chaotique à mesure que le nombre de réponses augmente ou lorsque vous devez pivoter entre plusieurs questions ou segments de répondants. Copier, nettoyer et maintenir la confidentialité des réponses ajoutent des obstacles supplémentaires.
L'IA peut fournir d'excellents résumés ou extraire des thèmes clés — mais vous devrez vous occuper vous-même du nettoyage, de la structuration, et parfois du fractionnement des ensembles de réponses. Pour tout échantillon hormis les plus petits, vous passerez plus de temps à peaufiner les données qu'à en parler.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour une analyse conversationnelle propulsée par l'IA de bout en bout, spécialement conçu pour travailler avec des données d'enquêtes qualitatives — y compris les utilisateurs inactifs sur les Obstacles au Retour.
Vous pouvez créer, distribuer et analyser une enquête — le tout au même endroit, avec le véritable avantage que la même IA recueille et analyse les réponses.
La puissance du suivi automatique : Lorsque les répondants répondent, l'IA de Specific pose des questions de suivi de clarification ou d'investigation en temps réel. Cela conduit à des réponses beaucoup plus riches et profondes que les formes traditionnelles. En savoir plus sur les suivis automatisés ici.
L'analyse pilotée par l'IA est immédiate : Les résultats sont automatiquement résumés — Specific extraira les thèmes clés, les points de douleur, et même les motivations sous-jacentes parmi les utilisateurs inactifs, sans que vous ayez à lever le petit doigt. Vous pouvez discuter avec l'IA de vos résultats, tout comme vous le feriez avec ChatGPT, sauf que vous aurez des fonctionnalités spécialisées pour gérer le contexte et vous concentrer sur ce qui compte. Voir plus dans la fonction d'analyse des réponses d'enquête AI.
Tout cela signifie que vous évitez des heures de traitement des données et passez directement à l'analyse — parfait si vous avez besoin de réponses rapides et exploitables sur les raisons pour lesquelles les utilisateurs se désengagent.
N'oubliez pas : les données de l'industrie montrent que les processus complexes et le manque de valeur perçue sont des raisons principales de l'abandon des utilisateurs. 30 % des candidats abandonneront un processus s'il est compliqué — donc les outils qui aident à mettre en évidence ces retours peuvent engendrer un changement significatif dans vos stratégies de rétention [1].
Incitations utiles pour analyser les enquêtes sur les Obstacles au Retour des Utilisateurs Inactifs
Avoir les bonnes incitations est aussi important que le bon outil. Voici plusieurs incitations qui fonctionnent bien avec ChatGPT et Specific pour aborder les obstacles au retour :
Incitation pour les idées principales : Utilisez cela pour identifier ce qui motive vraiment le comportement des utilisateurs inactifs en quelques lignes seulement.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées 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
L'IA fonctionne toujours mieux avec un contexte clair sur votre enquête ou votre entreprise. Par exemple, ajoutez un contexte comme ceci :
Vous êtes un chercheur de produit explorant pourquoi les utilisateurs auparavant actifs ont décroché et ne sont pas revenus. Cette enquête se concentre sur ce qui les a empêchés de revenir, y compris la facilité d'utilisation du produit, la valeur perçue et les problèmes de support. Mon objectif est de prioriser quels obstacles résoudre pour augmenter les taux de réactivation.
Approfondissez des sujets spécifiques : Si vous détectez une tendance, essayez cette incitation :
Dites-m'en plus sur [idée principale, par exemple, "processus d'application complexe"]
Validation directe des thèmes : Parfois, vous voulez simplement vérifier si les utilisateurs ont mentionné un sujet :
Quelqu'un a-t-il parlé de [préoccupations de sécurité] ? Incluez des citations.
Incitation pour les points de douleur et les défis : Utile pour faire émerger des raisons concrètes pour lesquelles les utilisateurs abandonnent. Cela est particulièrement précieux compte tenu que les problèmes non résolus et les points de douleur sont cités comme des facteurs clés de décrochage [2].
Analysez les réponses à l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun et notez tout motif ou fréquence d'apparition.
Incitation pour les motivations & les moteurs : Vous aide à voir si un segment d'Utilisateurs Inactifs pourrait être repris (« qu'est-ce qui vous ferait revenir ? ») :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données.
Incitation pour l'analyse des sentiments : Utile lorsque vous voulez séparer des opinions plus larges en « seaux » émotionnels — positifs, négatifs, neutres. Les expériences négatives (par exemple, un mauvais service client) sont particulièrement courantes parmi les utilisateurs inactifs [2].
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.
Incitation pour les besoins insatisfaits et les opportunités : Les utilisateurs peuvent décrocher parce que les produits ou services ne répondent pas à certains besoins. Comme la recherche a montré que les participants inactifs ont souvent beaucoup plus de besoins non satisfaits (comme pour une assistance financière ou du support) [3], cette incitation est cruciale :
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, des lacunes ou des opportunités d'amélioration mises en évidence par les répondants.
Pour encore plus d'incitations et d'idées adaptées aux enquêtes sur les obstacles des Utilisateurs Inactifs, consultez notre guide des questions et incitations d'enquête.
Comment Specific analyse les réponses qualitatives par type de question
Specific traite différents types de questions d'enquête de manière à vous aider à obtenir plus rapidement de la clarté :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA vous donne un résumé combinant toutes les réponses, ainsi que des analyses approfondies pour chaque question de suivi. Par exemple, si un utilisateur dit « le passage en caisse était déroutant », et ensuite l'IA demande pourquoi, à la fois la raison initiale et l'explication de suivi sont capturées et résumées.
Choix avec suivis : Chaque choix sélectionné obtient son propre résumé des réponses de suivi. Ainsi, si quelqu'un sélectionne « préoccupations de sécurité » et laisse un commentaire, vous pouvez voir une analyse ciblée juste pour ce segment.
Enquêtes NPS : En regroupant les utilisateurs en détracteurs, passifs et promoteurs, Specific fournit un résumé des réponses de suivi pour chaque segment — crucial pour comparer différents types d'utilisateurs inactifs.
Si vous utilisez ChatGPT pour cela, vous pouvez obtenir les mêmes résultats finaux — vous devez simplement segmenter vos données, gérer les changements de contexte, et copier-coller manuellement des lots spécifiques de réponses pour chaque type de question.
Pour un aperçu sur la façon de configurer ces types de questions dans votre propre enquête, consultez notre guide pour créer des enquêtes sur les Utilisateurs Inactifs concernant les Obstacles au Retour.
Comment aborder les limites de taille de contexte lors de l'analyse des données d'enquête avec l'IA
Un obstacle technique avec l'analyse IA : la plupart des grands modèles de langage — y compris ChatGPT et les outils IA comme Specific — ont une limite de contexte. Si vous avez des centaines de réponses à l'enquête, vous pourriez vous heurter à un mur où l'outil ne peut pas « voir » l'ensemble de vos données en une seule fois.
Il existe deux principales façons de résoudre cela (et Specific offre les deux par défaut) :
Filtrage par réponses : Filtrez les conversations afin que seules celles qui ont répondu à une question sélectionnée — ou qui ont choisi des réponses spécifiques — soient analysées. Cela permet de garder l'échantillon concentré et en dessous des limites de contexte.
Recadrage des questions pour l'analyse IA : Vous pouvez choisir quelles questions sont envoyées à l'IA — évitant ainsi la surcharge et en s'assurant que seules les parties les plus pertinentes de votre enquête sont incluses dans chaque analyse. Cela permet d'étendre l'analyse à de grands ensembles de réponses tout en restant dans les contraintes du modèle.
Astuces : Si vous segmentez vos données d'enquête, conservez des copies des exportations brutes et créez des sous-ensembles en filtrant selon des variables clés (comme la date de dernière activité, le type d'obstacle cité ou le persona utilisateur).
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes d'utilisateurs inactifs
La réalité : analyser les enquêtes sur les obstacles des Utilisateurs Inactifs est rarement une entreprise en solo — ce sont souvent les équipes produit, support, marketing et les dirigeants qui veulent avoir leur mot à dire.
Collaboration pilotée par chat : Avec Specific, vous pouvez analyser les données simplement en discutant avec l'IA. Chaque session de chat sert d'« analyse thread » propre, permettant aux membres de l'équipe d'explorer différentes questions sur les données sans interférer avec le travail des autres.
Chats multiples pour une analyse parallèle : Vous pouvez créer des chats ciblés pour différents thèmes — comme « friction de paiement », « demandes de support » ou « demandes de fonctionnalités ». Chaque chat peut avoir ses propres filtres appliqués et affiche qui l'a créé — rendant la collaboration et la propriété claires en un coup d'œil. Cela évite également les confusions et rend le travail inter-équipes bien plus fluide.
Voyez qui a dit quoi, dans le contexte : Chaque fois que vous ou un collègue laissez un message dans un chat, vous verrez leur avatar et leur nom. Ce petit détail va loin pour garder le contexte et la responsabilité de l'équipe au centre.
Créez votre enquête sur les utilisateurs inactifs à propos des obstacles au retour maintenant
Obtenez des informations exploitables des utilisateurs inactifs en quelques minutes : lancez une enquête pilotée par conversation et alimentée par l'IA, analysez les résultats instantanément et commencez à supprimer les obstacles clés qui empêchent les utilisateurs de revenir.