Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses des sondages auprès d'utilisateurs inactifs concernant les raisons de passer à un concurrent. Je vais vous montrer les meilleures options pour décomposer vos données d’enquête, afin que vous obteniez réellement des insights, et pas seulement des chiffres.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses aux enquêtes
Votre approche dépend de la manière dont votre enquête a été structurée et du type de réponses que vous avez obtenues. Voici ce qui compte :
Données quantitatives : Si vous avez mené une enquête avec des questions à choix multiples ou des questions de classement (« Quelle est la probabilité que vous restiez avec nous ? »), vous pouvez rapidement analyser les décomptes dans Excel ou Google Sheets. Cette approche fonctionne bien lorsque vous voulez recenser les raisons données par les utilisateurs pour quitter, comme le prix ou les fonctionnalités.
Données qualitatives : Pour les réponses ouvertes (« Pourquoi avez-vous changé pour un concurrent ? ») ou les suivis détaillés, vous possédez une mine d'informations — mais il est impossible de tout lire à la main. Les outils d'IA brillent vraiment ici, car ils peuvent identifier efficacement les thèmes, les sentiments et les tendances.
Il existe deux approches principales pour les outils lors de la gestion des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Vous pouvez copier-coller vos données d’enquête exportées directement dans ChatGPT ou une autre IA à usage général. Ensuite, il vous suffit de discuter des données et de lui demander de résumer ou d'identifier les tendances.
L'avantage : Il est flexible et fonctionnera pour la plupart des textes bruts.
L'inconvénient : Gérer de longues listes de réponses de cette manière n'est pas pratique. Le formatage peut devenir désordonné, et filtrer les réponses par question ou groupe est compliqué. De plus, vous atteindrez rapidement les limites de longueur de contexte si votre enquête a rencontré du succès.
Outil tout-en-un comme Specific
Solution sur mesure : Specific est conçu exactement pour ces types de scénarios de recherche — collecter et analyser les données d’enquête en un flux unique.
Collecte de données plus intelligente : Lorsque vous utilisez Specific pour collecter les réponses aux enquêtes, vous débloquez des questions de suivi automatisées par IA, qui capturent des réponses plus riches dès que vos utilisateurs répondent (en savoir plus sur les suivis d'enquête alimentés par l'IA).
Analyse IA instantanée : La plateforme résume instantanément toutes les réponses, trouve des motifs, extrait les principales raisons du départ des utilisateurs et met en avant des insights exploitables. Il n'est pas nécessaire de gérer des feuilles de calcul ou de copier-coller quoi que ce soit. Voir plus sur l'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
Analytique conversationnelle : Vous disposez d'une interface de type chat pour explorer vos résultats avec l'IA. Vous pouvez poser des questions de suivi (« Le prix est-il beaucoup mentionné ? ») et même filtrer quelles réponses sont analysées. Cette méthode évite également les problèmes de limitations de contexte qui gênent les outils GPT classiques.
Flux de données gérables : Au-delà du simple chat, vous disposez de fonctionnalités qui vous aident à gérer, filtrer et segmenter quelles données sont envoyées à l'IA à chaque étape. Si vous souhaitez générer une nouvelle enquête — pour les mêmes utilisateurs inactifs et les raisons de changement — utilisez le préréglage de générateur d'enquête par IA pour utilisateurs inactifs ou créez-en une nouvelle en utilisant le générateur d'enquête par IA personnalisé.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses aux enquêtes des utilisateurs inactifs
Vous obtiendrez les meilleurs résultats si vous avez de bonnes invites pour votre analyse — que vous utilisiez Specific, ChatGPT ou tout autre outil basé sur GPT. Voici les principaux à essayer pour les enquêtes sur les raisons de changement de concurrents et des utilisateurs inactifs :
Invite d'idées principales : Cela fonctionne bien pour mettre en lumière les principales raisons pour lesquelles les utilisateurs ont changé. Voici une invite fiable à utiliser :
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 l'idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée 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
Le contexte améliore la performance de l'IA : Si vous donnez plus d'informations sur votre enquête (par ex. « utilisateurs inactifs, raisons de changement de concurrents, nos objectifs, ce qui importe en contexte »), l'IA produira des insights beaucoup plus solides. Par exemple :
Ces réponses proviennent d'utilisateurs inactifs qui ont récemment quitté notre plateforme pour des concurrents. Nous voulons trouver des raisons exploitables pour lesquelles ils ont changé, des motifs par type d'utilisateur, et voir comment le prix ou le service client influencent les décisions. Veuillez extraire les 5 idées principales les plus courantes et résumer chacune.
Approfondir : Utilisez « Dites-moi en plus sur [idée principale] » pour comprendre ce qui motive une tendance spécifique (comme la sensibilité au prix ou les lacunes en matière de fonctionnalités).
Repérer les mentions d'un sujet : Si vous souhaitez vérifier rapidement si les gens mentionnent un problème particulier, demandez simplement :
Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet spécifique]? Inclure des citations.
Invite de personas : Si votre objectif est de segmenter vos utilisateurs désabonnés par type, utilisez :
Basé sur les réponses aux enquêtes, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire à la façon dont les « personas » sont utilisés dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Points de douleur et défis : Vous voulez cataloguer les frustrations ?
Analysez les réponses aux enquêtes et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun et notez les motifs ou la fréquence d'occurrence.
Motivations & moteurs : Pour identifier ce qui a réellement poussé les utilisateurs inactifs à changer :
À partir des conversations d'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à partir des données.
Analyse des sentiments : Si votre audience est vocale, demandez :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Envie de plus d'idées d'invites approfondies? Consultez cette ressource sur les meilleures questions pour les enquêtes sur les raisons de changement de concurrents des utilisateurs inactifs.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
La manière dont les réponses sont résumées dépend de la question :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé par IA pour toutes les réponses à cette question, y compris tout ce qui a été capturé par les suivis automatiques. Les insights vous disent les raisons courantes du désabonnement et fournissent des explications riches.
Questions à choix multiples avec suivis : Chaque choix de réponse reçoit son propre résumé des réponses de suivi. Par exemple, vous pouvez voir toutes les raisons supplémentaires données par ceux qui ont dit « Prix » contre ceux qui ont dit « Fonctionnalités ».
NPS : Chaque segment NPS (détracteurs, passifs, promoteurs) est résumé séparément avec tous les retours et raisons liés à leur score.
Faites-le vous-même avec ChatGPT : Vous pouvez faire la même chose en collant manuellement des ensembles de réponses par question ou segment, mais cela demande beaucoup plus de travail, surtout si vous voulez analyser par groupe ou filtrer par choix.
Voulez-vous voir comment Specific fait cela en action ? Explorez la fonction d'analyse des réponses d'enquête par IA.
Comment gérer les limites de contexte des IA lors de l'analyse de nombreuses réponses d'enquête
Les limites de contexte sont réelles : la plupart des outils IA ne peuvent traiter qu'un certain montant de texte à la fois. Si votre enquête pour utilisateurs inactifs comprenait des dizaines ou des centaines de réponses, vous atteindrez cela rapidement.
Voici comment le gérer (et ce que Specific fait automatiquement) :
Filtrage : Analysez uniquement les conversations où les utilisateurs ont répondu à certaines questions (« Montrez-moi seulement les utilisateurs qui se sont plaints du service client »). Cela réduit les données envoyées à l'IA et cible votre analyse — clé si vous souhaitez approfondir la sensibilité au prix (qui, soit dit en passant, motive 41% des changements de consommateurs selon Nielsen [1]).
Découpage : Vous pouvez découper des questions spécifiques pour l'analyse IA, plutôt que d'envoyer l'intégralité de la conversation. Ainsi, vous vous concentrez sur ce qui compte — par exemple, juste le « pourquoi » ouvert après qu'un utilisateur ait choisi « caractéristiques » comme principale raison de changement.
Specific propose ces options intégrées, mais vous pouvez toujours appliquer les mêmes principes lors du découpage des données pour ChatGPT ou d'autres outils IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des utilisateurs inactifs
Il est difficile d'obtenir une analyse significative si vous travaillez seul, ou si tout le monde consulte une feuille de calcul statique. Cela est particulièrement vrai pour les enquêtes sur les raisons de changement de concurrents et des utilisateurs inactifs, où vous souhaitez que différentes équipes — CX, croissance, produit, recherche — approfondissent le même ensemble de données.
Collaboration de style chat : Dans Specific, vous analysez les données d’enquête comme si vous discutiez avec une IA. Vous pouvez créer plusieurs chats, chacun avec des filtres différents, ainsi un coéquipier peut se concentrer sur les plaintes concernant le service client tandis qu'un autre se penche sur les demandes de fonctionnalités.
Visibilité claire de l'équipe : Chaque chat IA affiche qui l'a créé, ce qui facilite la visibilité sur la partie de l'équipe qui travaille sur quoi. Si vous explorez les retours des utilisateurs inactifs sous différents angles (par exemple, prix contre points de douleur UX), vous ne vous marcherez pas sur les pieds.
Contexte de l'expéditeur dans les chats : Avec l'analyse multi-utilisateurs, chaque message de chat affiche l'avatar de l'expéditeur. Il est clair de voir qui a posé le suivi ou demandé une nouvelle tranche de données — extrêmement utile pour suivre les choses lors de la collaboration.
Insights ciblés : En raison du filtrage avancé, votre équipe peut analyser des sous-groupes spécifiques — comme ceux qui ont changé pour le prix (41% à l'échelle mondiale) ou pour une meilleure qualité de produit (26% à l'échelle mondiale) [1]. Vous voulez des spécialistes sur le service client ? Rappelez-vous, 56% des clients dans le monde citent un mauvais service comme raison de départ [2]. Ce type de travail d'équipe ciblé fait émerger des insights plus profonds.
Prêt à créer votre propre enquête et voir ces fonctionnalités collaboratives en action ? Essayez le créateur d'enquête par IA ou lancez une nouvelle variante NPS à l'aide du constructeur NPS préconstruit pour utilisateurs inactifs.
Créez votre enquête pour utilisateurs inactifs sur les raisons de changement de concurrents maintenant
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