Cet article vous donnera des astuces sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des utilisateurs inactifs concernant la sensibilisation aux fonctionnalités. Si vous voulez des informations exploitables, ne vous laissez pas bloquer dans des feuilles de calcul ou des statistiques superficielles—explorons plus en profondeur.
Choisir les bons outils pour l'analyse
Votre approche pour analyser les réponses dépend entièrement du type de données que vous obtenez. Voici comment je décompose les options d'outillage :
Données quantitatives : Lorsque les questions sont fermées (oui/non, évaluations, choix multiples), Excel ou Google Sheets font rapidement l'affaire. Ces outils comptent rapidement combien d'utilisateurs inactifs ont sélectionné chaque option ou évalué une fonctionnalité.
Données qualitatives : Mais lorsque les réponses ouvertes et les suivis commencent à s'accumuler, lire chacune à la main est écrasant. Et soyons réalistes : c'est impossible au-delà de quelques dizaines de réponses. C'est là que les outils alimentés par l'IA interviennent. Ils digèrent des blocs de texte massifs, repèrent des motifs cachés et trouvent des voix qui méritent d'être écoutées.
Il existe deux approches pour l'outillage lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez exporter les réponses de l'enquête des utilisateurs inactifs sur une feuille de calcul, les copier et les coller dans ChatGPT (ou un autre grand modèle de langage). Ensuite, discutez simplement des données et demandez des résumés ou une extraction de sujets.
Cela vous permet de commencer rapidement—mais ce n'est pas très pratique. Vous jonglerez avec des feuilles de calcul, essayez d'intégrer toutes vos données brutes dans la fenêtre de contexte de l'IA, et répétez les étapes manuelles pour chaque ronde d'analyse. De plus, vous n'obtenez pas de résumés structurés, de filtres de répondants, ou un moyen simple de garder différentes sessions d'enquête organisées. Et, avec vraiment de grands ensembles de réponses, vous atteindrez rapidement les limites de taille de contexte.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour capturer et analyser les données d'enquête qualitatives dès le départ. Il collecte des réponses à l'aide d'enquêtes conversationnelles alimentées par l'IA qui posent automatiquement des questions de suivi intelligentes—ainsi, les insights sur la sensibilisation aux fonctionnalités des utilisateurs inactifs sont beaucoup plus riches que ce que les formulaires traditionnels peuvent fournir.
Analyse alimentée par l'IA : Une fois les données collectées, Specific résume instantanément toutes les réponses. Il identifie les thèmes clés, classe ce qui compte le plus pour les utilisateurs, et transforme les conversations en insights exploitables sans aucun travail sur feuille de calcul. Vous pouvez discuter directement avec l'IA pour poser des questions, tout comme avec ChatGPT, mais tout est déjà filtré et organisé pour vous.
Fonctionnalités supplémentaires: Vous contrôlez les questions à analyser, filtrez par type de répondant, et gérez les données qui entrent dans le contexte de l'IA. Ces flux de travail vous permettent de creuser profondément sans le tracas du copier-coller manuel. En savoir plus sur l'analyse des réponses aux enquêtes AI avec Specific, et si vous êtes prêt à créer une enquête, le générateur d'enquêtes AI pour utilisateurs inactifs est à portée de chat.
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les commentaires sur la sensibilisation aux fonctionnalités de la part des utilisateurs inactifs
Les invitations font ou défont l'analyse de votre enquête sur la sensibilisation aux fonctionnalités, surtout lorsque vous discutez avec l'IA. Voici quelques-unes des plus productives que j'utilise :
Invitation pour des idées principales (extraction de thèmes)
Utilisez ceci pour repérer les principaux sujets dont vos utilisateurs inactifs parlent le plus, notamment quelles fonctionnalités les confondent ou restent méconnues. C'est l'invitation d'analyse par défaut de Specific, et cela fonctionne également bien dans ChatGPT :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), le plus mentionné en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
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
Donnez plus de contexte à l'IA pour une analyse plus approfondie : Dites toujours à l'IA de quoi parle votre enquête et quel est votre objectif (par exemple, "Je veux savoir pourquoi les utilisateurs inactifs n'utilisent pas notre tableau de bord d'analyse"). Cela l'aide à encadrer correctement les résultats. Exemple :
Contexte de l'enquête : Nous interrogeons les utilisateurs inactifs sur leur sensibilisation et utilisation des fonctionnalités principales de notre plateforme. Objectif principal : Comprendre quelles fonctionnalités ne sont pas utilisées ou remarquées, et pourquoi.
Enquêtez sur les spécificités avec des invitations supplémentaires : Après avoir vos idées principales, demandez :
Dites-moi en plus sur « XYZ (idée principale) »
Validez si des sujets spécifiques apparaissent :
Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? Inclure des citations.
Invitation pour les personas : Si vous voulez vous concentrer sur des groupes d'utilisateurs similaires, essayez :
D'après les 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 toutes citations ou motifs pertinents observés dans les conversations.
Invitation pour points de douleur et défis :
Analysez les réponses de l'enquête et dressez la liste des points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Invitation pour analyse du sentiment : Comprenez l'humeur de votre base d'utilisateurs inactifs :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases clés ou commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invitation pour suggestions et idées :
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 lorsque pertinent.
Pour encore plus d'inspiration sur les invitations, consultez ce guide des meilleures questions pour une enquête sur la sensibilisation des fonctionnalités des utilisateurs inactifs.
Comment Specific analyse par type de question
Specific adapte son flux d'analyse selon le type de question d'enquête, rendant facile le travail avec des réponses structurées et non structurées provenant des utilisateurs inactifs :
Questions ouvertes avec ou sans suivi : Vous obtenez un résumé qui met en évidence les principaux thèmes de toutes les réponses, y compris des insights des suivis pilotés par l'IA sur la sensibilisation aux fonctionnalités ou la confusion.
Choix avec suivi : Chaque choix obtient son propre résumé, vous voyant instantanément ce que les répondants ayant choisi cette option ont dit à propos de la fonctionnalité - parfait pour cerner pourquoi les utilisateurs ignorent ou comprennent mal certaines fonctionnalités.
NPS : Des résumés détaillés par IA pour les promoteurs, les passifs et les détracteurs vous permettent d'explorer les commentaires en fonction du sentiment des utilisateurs envers votre produit. Si vous avez besoin d'un format d'enquête NPS prêt à l'emploi, le créateur d'enquêtes NPS pour utilisateurs inactifs peut en créer un en quelques secondes.
Vous pouvez faire le même type d'analyses en invitant ChatGPT manuellement, mais cela demande plus de travail—beaucoup de copier-coller, et vous devrez diviser les données par type de question ou filtre de réponse avant d'analyser.
Comment gérer les limites de taille de contexte de l'IA dans l'analyse d'enquête
Les IA modernes comme GPT ont des limites de « taille de contexte » d'entrée, donc si vous avez une énorme pile de réponses, toutes ne peuvent pas tenir à la fois. C'est particulièrement vrai lorsque vous enquêtez beaucoup d'utilisateurs inactifs ou menez des études approfondies sur la sensibilisation aux fonctionnalités. Dans Specific, ces problèmes sont résolus par deux stratégies :
Filtrage : N'incluez que les conversations où les utilisateurs ont répondu à une question sélectionnée ou ont choisi une réponse importante. Pour les utilisateurs inactifs, cela pourrait signifier filtrer uniquement ceux qui ont répondu à une question ouverte sur la sensibilisation aux fonctionnalités ou qui ont évalué une certaine fonctionnalité comme jamais utilisée.
Recadrage : N'envoyez que les questions sélectionnées dans l'analyse de l'IA. Peut-être que vous voulez vous concentrer juste sur "Pourquoi n'avez-vous pas utilisé la Fonctionnalité X?" et exclure les autres pour maximiser votre budget de contexte.
Les deux approches permettent à l'IA de se concentrer sur ce qui compte—pas de contexte perdu pour des bavardages secondaires ou des réponses moins pertinentes.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'une enquête sur les utilisateurs inactifs
Obtenir des insights d'une enquête sur la sensibilisation aux fonctionnalités auprès des utilisateurs inactifs est un sport d'équipe. Différents coéquipiers peuvent vouloir poser à l'IA leurs propres questions de suivi ou découper les données de manière unique. Des points de douleur collaboratifs peuvent émerger—qui a fait quoi, où est ce résumé, quels filtres sont actifs ?
Plusieurs discussions IA facilitent le travail d'équipe. Dans Specific, vous pouvez lancer plusieurs discussions sur vos données d'enquête en même temps, chacune avec des filtres ou un focus personnalisé—peut-être qu'une discussion explore l'utilisation manquante des fonctionnalités, une autre traite des obstacles à la mise à jour, et une troisième sur la découvrabilité de l'interface utilisateur. Vous savez toujours quel membre de l'équipe a lancé une discussion et quels filtres sont appliqués.
Transparence via les avatars. Chaque message dans une discussion indique qui l'a envoyé, rendant beaucoup plus facile la coordination, suivre les conversations, et documenter vos découvertes pour les parties prenantes.
Fini les exportations maladroites ou les documents d'analyse fragmentés. Tout l'historique d'analyse, les résumés, et les questions en cours vivent dans un seul endroit—ainsi vous êtes prêt pour une génération d'insights plus rapide, plus approfondie, et plus collaborative. Pour un point de départ facile, vous pouvez utiliser le générateur d'enquêtes guidé pour la sensibilisation des fonctionnalités pour utilisateurs inactifs ou créer votre propre enquête dans Survey Generator.
Créez votre enquête sur les utilisateurs inactifs à propos de la sensibilisation aux fonctionnalités maintenant
Transformez des retours cachés en insights clairs—démarrez votre enquête pilotée par l'IA, collectez des histoires d'utilisateurs plus riches, et obtenez des résumés sans travail fastidieux. Les suivis IA, l'analyse flexible, et les espaces de travail collaboratifs rendent l'apprentissage de ce qui compte vraiment sans effort.