Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'un sondage auprès des Utilisateurs Inactifs concernant les Raisons de l'Attrition en utilisant des outils alimentés par l'IA et des stratégies éprouvées pour l'analyse des réponses aux sondages.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'enquête
La manière dont vous analysez les réponses aux sondages dépend vraiment du type et de la structure de vos données. Décortiquons rapidement les approches pour les deux :
Données quantitatives : Si les résultats de votre sondage incluent des éléments tels que le nombre d'utilisateurs ayant sélectionné une raison d'attrition spécifique, vous pouvez les compter à l'aide d'outils comme Excel ou Google Sheets. Le comptage et le filtrage sont rapides, simples et ne nécessitent aucune expertise particulière.
Données qualitatives : Lorsque vous disposez d'une collection de réponses ouvertes ou de réponses de suivi, il est impossible de traiter manuellement et de comprendre toutes ces histoires individuelles à grande échelle. C'est là que l'IA intervient pour aider à résumer les motifs, les thèmes et les retours uniques.
Il existe deux approches d'outillage pour traiter les réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier et discuter : Vous pouvez copier les données d'enquête exportées depuis votre feuille de résultats et les coller dans ChatGPT ou un autre outil basé sur GPT. Lorsque vous lui demandez de résumer ou de regrouper les commentaires, vous obtenez généralement des aperçus solides.
Points faibles : Cette méthode n'est pas très pratique pour les grandes enquêtes : il est facile d'atteindre les limites de taille de contexte, de perdre le fil des conversations individuelles, ou de devoir faire de nombreuses manœuvres pour obtenir le résumé souhaité. Gérer quelles réponses vous envoyez pour analyse peut être compliqué.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour les retours d'enquêtes par IA : Specific est conçu spécifiquement pour mener des sondages conversationnels et analyser les réponses. Il ne fait pas que recueillir des commentaires, il pose automatiquement des questions de suivi intelligentes pour obtenir des données plus riches (en savoir plus sur les questions de suivi automatiques par IA).
Analyse instantanée alimentée par l'IA : Dès que votre enquête auprès des Utilisateurs Inactifs est terminée, l'analyse des réponses d'enquête par IA de Specific commence : elle résume les commentaires, regroupe les raisons clés de l'attrition ou les tendances et extrait des informations exploitables. Pas de résumés manuels, pas de manipulation de feuilles de calcul.
Analytique conversationnelle : Vous pouvez vous entretenir directement avec l'IA concernant vos données, de manière similaire à ChatGPT—mais avec un contexte, des filtres et des fonctionnalités supplémentaires spécifiquement pour le travail d'enquête. Cela vous permet même de décider quelles conversations ou questions sont envoyées à l'IA pour analyse.
Workflow sans accroc : Pas de copier-coller, pas de tracas, passez simplement du retour brut aux informations prêtes à la décision.
Commandes utiles pour analyser les données de sondage sur les raisons d'attrition des Utilisateurs Inactifs avec l'IA
Si vous voulez que votre outil IA—ou même ChatGPT—fournisse une analyse de sondage significative, vos commandes sont essentielles. Voici quelques-unes que j'utilise pour les ensembles de données sur les raisons de l'attrition des Utilisateurs Inactifs :
Commande pour les idées principales : Utilisez ceci pour identifier les sujets et thèmes forts dans un ensemble conséquent de retours ouverts. C'est la même structure que Specific utilise pour extraire les idées principales :
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 :
- Éviter les détails inutiles
- Indiquer combien de personnes ont mentionné chaque idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en haut
- aucune suggestion
- aucune indication
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
Ceci fonctionne encore mieux si vous donnez à l'IA un contexte supplémentaire au départ. Par exemple, décrivez votre objectif, l'audience, ou comment les Utilisateurs Inactifs ont été sélectionnés. Voici comment vous pouvez faire cela :
Ce jeu de données contient les réponses d'un sondage d'utilisateurs qui ont cessé d'utiliser notre produit dans les 90 derniers jours. Mon objectif est de comprendre leurs principales raisons de départ, ainsi que tout retour qui pourrait nous aider à améliorer l'intégration ou l'expérience client. Veuillez analyser les thèmes récurrents et quantifier la fréquence d'apparition de chaque raison principale.
Approfondir les idées principales : Si un thème comme "mauvaise intégration" apparaît, suivez avec "En dites-moi plus sur la mauvaise intégration" pour obtenir des détails plus riches.
Commande pour un sujet spécifique : Pour vérifier si quelqu'un a mentionné un sujet qui vous intéresse (comme les tarifs) :
Quelqu'un a-t-il mentionné les tarifs dans ses raisons d'attrition ? Inclure des citations.
Commande pour les points de douleur et les défis : Pour mettre en lumière les principaux points de friction :
Analyser les réponses de l'enquête et lister les points de douleur, frustrations ou défis les plus communément mentionnés. Résumer chacun, et noter tout motif ou fréquence d'occurrence.
Commande pour les personas : Lorsque vous devez identifier les personas parmi les utilisateurs ayant abandonné :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifier et décrire une liste de personas distincts—similaires à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumer leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Commande pour les besoins non satisfaits & opportunités : Pour trouver les fonctionnalités ou expériences qui auraient pu les maintenir actifs :
Examiner les réponses à l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration soulignée par les répondants.
Pour d'autres idées de commandes et un approfondissement, consultez notre article sur les meilleures questions pour les enquêtes sur les raisons d'attrition.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Specific vous offre des résumés structurés pour chaque type de question de sondage :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Obtenez un résumé concis de toutes les réponses, ainsi qu'une analyse des réponses de suivi liées. Vous voyez instantanément les motifs et raisons clés mentionnés par les Utilisateurs Inactifs.
Questions à choix avec suivis : Chaque option de réponse inclut son propre résumé des commentaires de suivi associés. Cela aide à révéler pourquoi les utilisateurs ont sélectionné des raisons d'attrition particulières.
Questions NPS : Les retours sont séparément décomposés pour les détracteurs, neutres et promoteurs, afin que vous obteniez un aperçu distinct des raisons pour lesquelles différents groupes d'utilisateurs sont partis ou restent.
Si vous préférez ChatGPT, vous pouvez toujours obtenir des informations de haute qualité, mais vous devrez copier, coller et répéter manuellement les commandes pour chaque type de question et segment. Avec Specific, le workflow est prêt à l'emploi.
Voyez comment cela fonctionne en pratique avec notre outil d'analyse de réponse d'enquête alimentée par l'IA.
Comment surmonter les défis liés aux limites de contexte de l'IA
Lorsque vous avez beaucoup de réponses d'enquête sur les Utilisateurs Inactifs, il y a de fortes chances que votre ensemble de données atteigne la limite de taille de contexte de l'IA (le maximum qu'elle peut traiter à la fois). Cela peut bloquer une analyse à grande échelle. Voici comment vous pouvez contourner ces limites—les deux approches sont intégrées directement dans Specific :
Filtrage : Concentrez-vous sur les conversations où les utilisateurs ont répondu à des questions particulières ou choisi des raisons spécifiques d'attrition. Cela réduit l'ensemble de données afin que l'IA puisse analyser les informations les plus pertinentes sans être surchargée.
Recadrage : Au lieu d'envoyer des conversations entières, recadrez les réponses de sorte que seules les réponses aux questions sélectionnées soient envoyées à l'IA. Cela garantit de rester dans les limites de taille de contexte et de couvrir plus d'utilisateurs dans votre analyse.
Pour plus de détails sur la simplification de votre analyse avec des contrôles de contexte, consultez notre guide sur l'analyse de réponse d'enquête alimentée par l'IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquête des utilisateurs inactifs
Collaborer sur l'analyse des sondages—surtout concernant les raisons d'attrition—peut être désordonné. Les équipes sont souvent réparties sur différents documents ou outils, et il est difficile de garder tout le monde aligné ou de voir quels aperçus les collègues ont déjà trouvés.
Collaboration d'équipe sans effort : Dans Specific, vous pouvez analyser les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA. C'est aussi intuitif que la messagerie de groupe, mais avec la puissance supplémentaire de l'analyse IA prenant en compte le contexte.
Multiples perspectives : Chaque membre de l'équipe peut créer son propre chat—centré sur un filtre, un segment ou une question spécifique. Par exemple, un chat peut se concentrer sur les douleurs d'intégration, un autre sur les objections tarifaires. Cela vous permet de travailler en parallèle et de comparer facilement les résultats.
Visibilité et attribution : Chaque chat montre qui l'a créé, donc il n'y a pas de confusion quant à savoir de qui viennent les idées ou orientations que vous voyez. Lors de la collaboration dans le Chat IA, chaque message affiche l'avatar de l'expéditeur, donc l'attribution est parfaitement claire.
Si cela semble utile, découvrez comment créer et lancer des enquêtes conçues pour réduire l'attrition avec votre équipe.
Créez votre enquête sur les raisons d'attrition des utilisateurs inactifs maintenant
Commencez à collecter et analyser des retours pertinents sur l'attrition des utilisateurs inactifs en quelques minutes avec des commandes IA, des questions de suivi, et des informations exploitables—le tout dans un workflow sans accroc.