Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des utilisateurs inactifs sur la perception de la valeur. Si vous souhaitez des étapes pratiques pour analyser les réponses à une enquête, vous êtes au bon endroit.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses à une enquête
Si vous souhaitez des informations claires à partir d'une enquête auprès des utilisateurs inactifs sur la perception de la valeur, votre choix d'outils dépend de la structure des données collectées. Voici une explication simplifiée :
Données quantitatives : Pensez à des réponses comme « Quelle fonctionnalité utilisez-vous le plus ? » ou des scores NPS. Ce sont des comptes et moyennes simples — Google Sheets ou Excel peuvent faire le gros du travail ici en quelques secondes.
Données qualitatives : Les questions ouvertes et les suivis conversationnels sont d'une nature différente. Lorsque des centaines de personnes mentionnent pourquoi elles ont cessé d'utiliser votre produit ou ce qu'elles apprécient, il y a trop de nuances pour une feuille de calcul. C'est là que les outils alimentés par l'IA interviennent, mettant en évidence les thèmes que vous pourriez manquer manuellement.
Il existe deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier, coller, discuter : Exportez vos données d'enquête (souvent sous forme de CSV), copiez-les, et collez-les dans votre outil GPT préféré — tel que ChatGPT. À partir de là, vous pouvez inviter l'IA à poser des questions sur ce que les utilisateurs ont dit ou rechercher des thèmes communs.
Cela devient rapidement fastidieux : Bien que cela fonctionne, c'est fastidieux — surtout si vous avez beaucoup de réponses, souhaitez les filtrer par certains groupes, ou avez besoin de suivis contextuels. Vous vous retrouverez à supprimer des colonnes, créer des résumés, et déterminer manuellement qui a dit quoi. Mais comme option légère, cela offre une flexibilité si vous savez naviguer dans l'IA.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse des réponses aux enquêtes : Des outils comme Specific sont conçus de A à Z pour ce travail. Ils gèrent à la fois la collecte de réponses d'enquête approfondies, façon chat, et leur analyse automatique.
Avec Specific, vous obtenez un avantage grâce à des questions de suivi automatisées, qui capturent les nuances que les enquêtes traditionnelles ratent. Par la suite, l'IA résume chaque réponse ouverte, met en avant les idées clés et organise tout par sujet ou par persona. Vous n'avez pas besoin de passer au travers d'énormes textes ou de comprendre des exports CSV interminables — des résumés exploitables sont standard, non un bonus.
Analyse conversationnelle et meilleure gestion : Interrogez l'IA sur n'importe quoi — discutez littéralement de vos données, comme vous le feriez avec ChatGPT. De plus, vous pouvez utiliser des filtres, isoler des segments (comme des groupes NPS spécifiques), et collaborer entre équipes. Tout cela sans perdre le contexte ou devoir jongler avec les données entre outils.
Que vous utilisiez quelque chose d'universel comme ChatGPT, ou un outil dédié à l'analyse des réponses d'enquête comme Specific, assurez-vous que votre outil vous aide à voir l'histoire derrière les chiffres — pas seulement les chiffres eux-mêmes.
C'est crucial, étant donné que près de 40 % des foyers américains qui n'ont pas essayé l'IA générative ne voient tout simplement pas la valeur de ces outils. Si vous enquêtez sur les utilisateurs inactifs à propos de la perception de la valeur, vous abordez directement le cœur de ce scepticisme moderne. [1]
Questions utiles que vous pouvez utiliser pour analyser une enquête sur les utilisateurs inactifs à propos de la perception de la valeur
Une fois que vous avez vos enquêtes et vos outils prêts, les questions sont l'arme secrète pour extraire des idées exploitables — surtout si vous passez en revue des données axées sur la perception de la valeur des utilisateurs inactifs.
Question pour les idées de base : C'est le poids lourd. Il distille de grands morceaux de texte en sujets principaux, exactement comme le fait Specific. Essayez cela dans ChatGPT ou chaque fois que vous analysez des données qualitatives :
Votre tâche est d'extraire les idées de base en gras (4-5 mots par idée de base) + une explication allant jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée de base spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en premier
- pas de suggestions
- pas de indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée de base :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée de base :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée de base :** texte explicatif
Augmentez les résultats avec du contexte supplémentaire : Informez toujours l'IA sur ce dont l'enquête parle, qui a répondu, et vos objectifs. Voici un exemple :
Analysez les réponses suivantes à l'enquête. L'enquête visait les utilisateurs inactifs pour comprendre leur perception de la valeur de notre produit. Mon objectif est d'identifier les principaux obstacles à la réengagement et les avantages ou lacunes perçus.
Approfondir : Une fois que vous voyez quels thèmes émergent, posez des questions de suivi telles que :
Dites-m'en plus à propos de l'insatisfaction concernant les prix (idée de base).
Valider avec des questions directes : Utilisez ceci pour vérifier rapidement si le sujet qui vous intéresse a été mentionné.
Quelqu'un a-t-il parlé de l'absence d'intégrations ? Inclure des citations.
Découvrir des personas : Pour de plus grandes enquêtes, vous voudrez peut-être regrouper les utilisateurs en personas comportementaux :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Mettre en évidence les points de douleur et les défis :
Analysez les réponses à l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun, et notez les modèles ou la fréquence d'occurrence.
Motivations et moteurs :
Des conversations d'enquête, extrayez les motivations principales, désirs, ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui provenant des données.
Analyse de sentiment :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Suggestions et opportunités : Concentrez-vous sur des idées que vous n'avez pas encore envisagées.
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes si pertinent.
Ces questions tranchent à travers le bruit et vous aident à transformer les réponses ambiguës sur la "perception de la valeur" des utilisateurs inactifs en modèles exploitables. Vous voulez plus de conseils directement des experts ? Consultez les meilleures questions à poser dans une enquête sur la perception de la valeur des utilisateurs inactifs et comment créer une enquête sur la perception de la valeur pour les utilisateurs inactifs pour des idées sur la conception d'enquête.
Comment Specific analyse les données qualitatives provenant de différents types de questions d'enquête
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific vous fournit un résumé de toutes les réponses à une question, ainsi qu'une répartition des thèmes communs issus de toute sonde de suivi déclenchée par l'IA. Il ne compresse pas toutes les données en une seule liste — vous obtenez une clarté pour chaque couche de chaque conversation.
Questions à choix avec suivis : Ici, chaque choix — par exemple, « N'a pas compris le bénéfice principal » ou « Trop cher » — a ses réponses de suivi résumées et les thèmes extraits. Vous voyez exactement pourquoi ce choix résonnait (ou non) parmi les utilisateurs inactifs, ce qui vous aide à savoir où votre message de valeur pourrait avoir failli.
Questions NPS : Specific analyse les raisons séparément pour les promoteurs, passifs et détracteurs, de sorte que vous obtenez une image claire de ce qui fait que les gens aiment (ou quittent) votre produit. Chaque feedback de catégorie obtient un résumé et des idées clés, de sorte que vous pouvez cibler votre stratégie de rétention plus précisément.
Vous pouvez bien sûr faire tout cela avec un outil GPT comme ChatGPT — mais vous passerez plus de temps à préparer vos données, à relancer l'analyse pour chaque segment et à organiser vous-même les résumés.
Pour aller plus loin, consultez ce guide sur l'utilisation de l'IA pour l'analyse des réponses à une enquête.
Rester dans les limites de contexte de l'IA lors de la gestion de grands ensembles de données d'enquête
Chaque outil d'IA, même les meilleurs, a une limite — une « fenêtre de contexte » — sur la quantité de données qu'il peut traiter à la fois. Si votre enquête sur les utilisateurs inactifs obtient des centaines de réponses détaillées, il est facile d'atteindre cette limite. C'est pourquoi Specific propose deux manières intelligentes de gérer la surcharge de données (et vous pouvez reproduire ces stratégies même avec un simple outil GPT) :
Filtrage : Au lieu d'analyser tout à la fois, filtrez vos conversations pour inclure uniquement les utilisateurs qui ont répondu à certaines questions, ou qui ont fait certains choix (comme ceux qui ont donné de faibles scores de perception de la valeur). Cela rétrécit votre ensemble de données et rend l'analyse plus significative.
Découpage (questions) : Concentrez l'IA sur des parties spécifiques de chaque conversation — comme uniquement les réponses à « Qu'est-ce qui vous a arrêté de continuer à utiliser le produit ? » — au lieu d'envoyer chaque transcription de chat. Cela vous garde à l'intérieur des limites de données de votre outil et va plus rapidement à l'essentiel.
Si vous souhaitez encore plus de contrôle, Specific vous permet de modifier ces réglages en temps réel — de sorte que vous obtenez toujours une analyse riche sans atteindre ces plafonds de contexte. Cela est particulièrement important à mesure que vous vous développez, considérant que 69 % des travailleurs n'ont toujours pas utilisé l'IA pour l'analyse au travail, peut-être par souci de complexité ou de praticité des outils. [3]
Pour créer des enquêtes faciles à analyser, essayez le préréglage du générateur d'enquête IA de Specific pour les enquêtes sur la perception de la valeur des utilisateurs inactifs.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses à l'enquête des utilisateurs inactifs
La collaboration peut vite devenir compliquée — surtout lorsque vous essayez de rallier plusieurs équipes sur pourquoi vos utilisateurs inactifs ne voient pas la valeur. Le pire des cas est le chaos des versions : plusieurs analystes, plusieurs feuilles de calcul, des fils de discussion interminables par email sur "quel résumé est le bon ?"
Analyser les données d'enquête en discutant : Dans Specific, tout le monde peut discuter avec l'IA à propos de vos réponses — sans avoir besoin de lancer des fils de discussion séparés en dehors de votre espace de travail. L'IA se souvient du contexte et ne traite pas chaque question comme indépendante, de sorte que vos questions de suivi ont toujours du sens.
Plusieurs chats pour différentes perspectives : Vous souhaitez que votre chef de produit se concentre sur la valeur perdue de la fonctionnalité tandis qu'un marketeur se concentre sur le langage de churn ? Aucun problème. Chaque chat (fil d'analyse) peut avoir ses propres filtres appliqués. Vous voyez qui a commencé chaque discussion, ce qui donne de la clarté et évite la confusion inter-équipes.
La transparence est intégrée : Chaque message dans le chat IA montre qui l'a envoyé, représenté par un avatar de l'expéditeur. Cela rend l'analyse complexe des enquêtes sociale — si vous interprétez pourquoi les utilisateurs ont abandonné ou ce que signifie la valeur pour différentes audiences, vous ne le faites pas seul. Tout est traçable, efficace et plus facile à présenter lors d'une réunion d'équipe ou à la direction.
Vous voulez lancer un workflow d'analyse collaborative d'enquête ? Utilisez l'éditeur d'enquête IA pour concevoir votre enquête en équipe, ou consultez le générateur d'enquête pour n'importe quel sujet.
Créez maintenant votre enquête sur la perception de la valeur des utilisateurs inactifs
Agissez maintenant : créez une enquête qui ressemble à une conversation, capte les motivations profondes des utilisateurs, et vous offre des informations instantanées alimentées par l'IA — ainsi vous savez exactement comment les utilisateurs inactifs perçoivent votre valeur.