Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses à une enquête sur les problèmes d'utilisation des utilisateurs inactifs. Si vous souhaitez obtenir des informations claires et exploitables, voici exactement comment utiliser l'IA pour donner un sens à vos données et agir rapidement sur ce qui compte le plus.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses aux enquêtes
L'approche et les outils que vous utilisez dépendent vraiment du type de données que vous collectez. Décomposons ce qui fonctionne le mieux pour différents formats de réponse :
Données quantitatives : Lorsque votre enquête vous donne des chiffres précis — comme combien d'utilisateurs ont sélectionné "le site est trop lent" ou ont évalué un aspect de 1 à 10 — des outils tels qu'Excel ou Google Sheets font l'affaire. Vous pouvez rapidement filtrer, compter et visualiser les données sans trop de friction.
Données qualitatives : C'est là que les réponses ouvertes entrent en jeu. Lorsque vous demandez aux utilisateurs ce qui les a frustrés ou obtenez des retours libres, le résultat est des montagnes de texte. Lire chaque réponse n'est pas réaliste, surtout à mesure que votre échantillon s'agrandit. Ici, les outils d'IA peuvent aider à résumer, regrouper et mettre en évidence ce qui importe réellement pour les améliorations d'utilisation.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
La méthode copier-coller : Exportez vos données d'enquête en CSV et copiez le texte dans ChatGPT, puis demandez-lui des thèmes, des points de douleur ou des résumés directs. C'est flexible — vous pouvez le solliciter comme vous le souhaitez, mais cela devient rapidement fastidieux avec des volumes plus élevés de commentaires. La plupart des outils GPT ont également des limites de contexte (longueur) et ne gèrent pas les structures d'enquête comme NPS ou les suivis par défaut. Vous pourriez vous retrouver à découper les données ou à relancer les requêtes à plusieurs reprises.
Outil tout-en-un comme Specific
Flux de travail IA conçu sur mesure : Les outils comme Specific vont au-delà des modèles de chat génériques. Vous pouvez à la fois collecter vos réponses d'enquête et les analyser instantanément, en un seul endroit, sans quitter l'outil.
Ce qui rend cela puissant, c'est la capacité de poser automatiquement des questions de suivi, adaptées en temps réel, pour creuser sous les premières réponses des utilisateurs. Cela fournit un apport plus riche, soutenu par des données montrant que les enquêtes alimentées par l'IA ont des taux de complétion de 70-80 % par rapport à 45-50 % avec des formulaires anciens ennuyeux [1].
L'analyse IA dans Specific signifie que vos réponses qualitatives sont résumées, les thèmes sont découverts et les actions émergent instantanément. Pas de tableurs. Pas de codage manuel. De plus, tout comme ChatGPT, vous pouvez discuter avec l'IA à propos de vos résultats — mais avec plus de contexte et des fonctionnalités telles que les filtres, les points forts de suivi, et l'historique de chat adapté pour les données d'enquête. En savoir plus sur l'analyse d'enquête alimentée par l'IA dans Specific.
Instructions utiles à utiliser pour analyser les réponses du sondage d'utilisateurs inactifs sur les problèmes de convivialité
Lorsque vous abordez l'analyse des sondages, les instructions sont votre arme secrète, surtout pour ces montagnes de commentaires textuels. Voici quelques-unes qui fonctionnent vraiment pour les sondages axés sur la convivialité avec des réponses d'utilisateurs inactifs :
Instruction pour les idées clés : Idéal pour extraire les thèmes principaux ou les sujets récurrents de toutes les réponses à l'enquête, que vous utilisiez ChatGPT ou Specific. C'est également la valeur par défaut dans le chat d'analyse de Specific :
Votre tâche est d'extraire les idées clés en gras (4-5 mots par idée clé) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée clé (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte d'idée clé :** texte d'explication
2. **Texte d'idée clé :** texte d'explication
3. **Texte d'idée clé :** texte d'explication
L'IA fonctionne beaucoup mieux si vous lui fournissez des informations contextuelles sur l'enquête et ses objectifs. Par exemple, copiez ce qui suit avant l'instruction principale :
Ces données proviennent d'une enquête sur les utilisateurs inactifs concernant des problèmes de convivialité avec notre application. Mon objectif est d'identifier ce qui les a empêchés de l'utiliser régulièrement et de repérer les opportunités d'amélioration qui pourraient les faire revenir. Veuillez garder cela à l'esprit lors de l'extraction des thèmes.
Approfondir un sujet : Une fois que vous avez trouvé un thème fort, il suffit de demander : « Dites-moi en plus sur [idée clé] » et l'IA développera le sujet en vous montrant des citations de soutien et le contexte.
Instruction pour les sujets spécifiques : Voulez-vous vérifier si les utilisateurs se sont plaints de quelque chose de spécifique, comme "chargement lent"?
Quelqu'un a-t-il parlé de chargement lent ? Inclure des citations.
Instruction pour les personas : Si vous voulez segmenter les types d'utilisateurs en fonction des réponses :
Sur la base des réponses au sondage, identifiez et décrivez une liste de personas distincts, similaires à la façon dont les "personas" sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs principales caractéristiques, motivations, objectifs, et toute citation ou schéma pertinent observé dans les conversations.
Instruction pour les points de douleur et défis : Repérer les endroits où les gens rencontrent des difficultés est crucial dans la recherche de convivialité. Utilisez :
Analysez les réponses au sondage et énumérez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tous les schémas ou la fréquence d'occurrence.
Instruction pour les besoins non satisfaits et opportunités :
Examinez les réponses au sondage pour découvrir des besoins non satisfaits, des lacunes ou des opportunités d'amélioration mises en évidence par les répondants.
Vous pouvez trouver plus d'idées d'instructions détaillées et de stratégies de questions d'enquête dans le guide des meilleures questions pour une enquête auprès des utilisateurs inactifs.
Comment Specific analyse les réponses aux enquêtes pour différents types de questions
La façon dont Specific gère l'analyse qualitative est adaptée à vos types de questions :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous obtenez un résumé de toutes les réponses à une question donnée et de tous les suivis associés, ce qui facilite la visualisation des thèmes récurrents de convivialité tels que « confusion de navigation » ou « fonctionnalité introuvable ».
Questions à choix avec suivis : Chaque option de choix — par exemple, « le site était lent » ou « la mise en page était confuse » — obtient son propre résumé catégorisé pour les réponses de suivi associées. Vous voyez immédiatement ce que ces utilisateurs signifiaient réellement par leurs choix.
Questions NPS : Les détracteurs, passifs et promoteurs sont tous analysés séparément. Pour chaque groupe, Specific fournit un résumé des réponses de suivi, pour que vous puissiez voir ce qui a spécifiquement frustré — ou ravi — chaque segment d'utilisateurs.
Vous pouvez imiter la plupart de cela dans ChatGPT en filtrant et en reformulant les requêtes pour chaque sous-groupe, mais c'est beaucoup plus de travail manuel. Si vous souhaitez voir les détails de comment l'automatisation aide ici, lisez comment Specific gère les suivis automatiquement.
Comment contourner les limites de contexte de l'IA pour de grands ensembles de réponses
Traiter un volume élevé de retours d'utilisateurs inactifs sur l'utilisation peut rapidement atteindre la limite de ce qu'une IA basée sur GPT peut analyser en même temps. Si vous copiez beaucoup de réponses d'enquête dans un chat avec l'IA, vous risquez de vous faire couper au milieu de la conversation, ou que le modèle "oublie" les entrées précédentes.
Il existe deux stratégies solides — toutes deux intégrées à Specific — pour gérer cela :
Filtrage : N'inclure que les conversations où les répondants ont répondu à une question spécifique ou ont sélectionné une certaine option. De cette façon, vous analysez juste les conversations pertinentes sans surcharger l'IA. C'est un moyen efficace de se concentrer sur, par exemple, les utilisateurs qui ont mentionné des « problèmes de paiement » ou des « problèmes de réinitialisation de mot de passe ».
Recadrage : Analyser les réponses des questions les plus importantes uniquement, en sautant les réponses de fond ou hors sujet. Cela garantit que vous ne donnez que la substance du jeu de données à l'IA, lui permettant de repérer les problèmes clés sans manquer d'espace.
Ces deux approches vous permettent d'explorer plus de conversations, plus rapidement, et restent toujours dans les limites du contexte. Vous pouvez en lire plus sur le flux de travail d'analyse d'enquête d'IA dans Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes auprès des utilisateurs inactifs
L'analyse des enquêtes de convivialité auprès des utilisateurs inactifs peut rapidement devenir chaotique, surtout lorsque votre équipe souhaite tirer des idées du même ensemble de données. Suivre les questions, découvertes ou filtres d'analyse de chacun peut devenir un vrai casse-tête.
Analyser ensemble, simplement en discutant : Dans Specific, vous et vos collègues pouvez discuter directement avec l'IA à propos des données du sondage. Il n'est pas nécessaire d'expliquer le contexte à chaque fois, car tout le monde partage le même espace de travail à jour avec accès à tous les chats.
Fils de discussion multiples, vues ciblées : Vous n'êtes pas limité à une seule session d'analyse. Vous pouvez créer des chats séparés pour différents angles — comme en examiner un sur les raisons de l'abandon, un autre se concentrant sur les problèmes de convivialité mobile. Chaque chat montre clairement son créateur, ce qui facilite les relais et les suivis.
Voir qui dit quoi : Lorsque plusieurs membres de l'équipe se joignent, chaque message dans le chat avec l'IA montre l'avatar de l'expéditeur. Cela rend la collaboration plus transparente — pas de confusion, pas de travail dupliqué, juste des progrès partagés.
Ces fonctionnalités d'équipe non seulement permettent de gagner du temps, mais elles font également émerger plus d'idées utiles collectivement. Pour des idées sur la construction de votre propre enquête, consultez le préréglage générateur de sondages IA pour utilisateurs inactifs et problèmes de convivialité.
Créez maintenant votre enquête pour les utilisateurs inactifs sur les problèmes de convivialité
Déverrouillez des idées plus riches, économisez des heures sur l'analyse manuelle, et révélez les problèmes urgents de convivialité avec une approche alimentée par l'IA — commencez et créez dès aujourd'hui votre propre enquête pour les utilisateurs inactifs sur les problèmes de convivialité.