Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses des enquêtes des vendeurs du marché concernant les retours d'expérience sur les produits. Si vous voulez tirer le meilleur parti de vos données, continuez à lire—nous couvrirons les approches les plus intelligentes pour analyser les retours des vendeurs à l'aide d'outils alimentés par l'IA.
Choisir les bons outils pour l’analyse des réponses aux enquêtes
La façon dont vous abordez votre analyse dépend du type de données que vous avez. Les bons outils font toute la différence dans la gestion des retours d’expérience des vendeurs du marché—surtout si vous avez un mélange de chiffres et de réponses ouvertes recueillies grâce à une enquête.
Données quantitatives : Si vous travaillez avec des chiffres (comme le nombre de vendeurs ayant évalué positivement une fonctionnalité ou choisi une option spécifique), vous n'avez pas besoin de quelque chose de sophistiqué. Des outils comme Excel ou Google Sheets gèrent les statistiques, les comptes et les graphiques simples sans tracas.
Données qualitatives : Avec des réponses ouvertes (telles que les retours écrits des vendeurs ou les récits de suivi), c'est une autre histoire. Lire manuellement des dizaines (ou des centaines) de commentaires n'est pas pratique—surtout que les enquêtes conversationnelles encouragent des réponses plus riches et plus longues. C'est là que l'IA entre en jeu, rendant possible l'extraction de tendances et la mise en évidence d'insights que vous pourriez autrement manquer.
Il existe quelques moyens populaires pour analyser les réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l’analyse IA
Vous pouvez copier-coller les réponses exportées dans ChatGPT ou une autre plateforme basée sur GPT et commencer à discuter de vos données d'enquête.
Cette approche fonctionne, mais elle n’est rarement pratique. Gérer de grandes exportations de données, l'ingénierie des invites, perdre la structure entre les questions—tout cela devient rapidement ingérable. De plus, comme la fenêtre de contexte de l'IA n'est pas infinie, vous devrez peut-être diviser les données en morceaux, perdant ainsi une vue d'ensemble de ce que disent vraiment les vendeurs.
Pourtant, c'est mieux que d'essayer de tout lire manuellement. Pour de nombreux vendeurs du marché, c'est un point d'entrée facile si vous expérimentez l'IA pour la première fois. Notamment, en 2024, environ 14 % des vendeurs d'Amazon sont passés de processus manuels à des flux de travail basés sur l'IA spécifiquement pour la production de contenu et de retours—vous ne serez donc pas seul ici. [1]
Analyse des enquêtes tout-en-un dans Specific
Specific est conçu pour l'analyse des retours des vendeurs du marché dès le départ. L'outil gère à la fois la collecte des enquêtes et l'analyse alimentée par l'IA dans un flux de travail transparent. Vous pouvez créer une enquête conçue pour les retours d'expérience des produits des vendeurs, poser automatiquement des questions de suivi pour des données plus riches et résumer instantanément les réponses avec l'IA.
Après l'arrivée des résultats de l'enquête, les analyses alimentées par l'IA dans Specific détectent les principales tendances, les principaux points de douleur et mettent en évidence des opportunités inattendues à partir des réponses ouvertes—aucun tri manuel ou manipulation de tableur n'est nécessaire.
Vous pouvez littéralement discuter avec vos données : Demandez simplement à l'IA des choses comme « Que veulent le plus améliorer les vendeurs concernant les processus de revue ? » Vous contrôlez combien (ou peu) de contexte de chaque réponse est envoyé à l'IA, vous permettant de vous concentrer sur ce qui compte le plus ou de percevoir des schémas à tout niveau.
Pour en savoir plus sur l'aspect création d'enquête, lisez cet article sur la façon de créer des enquêtes pour les vendeurs concernant les retours des revues. Ou, si vous voulez les meilleures idées de questions, consultez ces exemples de questions d'enquête de retours d'expérience produits pour les vendeurs du marché.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des retours de produit des vendeurs du marché
Que vous utilisiez ChatGPT ou un outil intégré, vous obtiendrez des insights bien plus significatifs si vous utilisez des invites clairement définies sur vos données d'enquête. Voici quelques-unes des plus utiles pour les enquêtes des vendeurs du marché sur les retours d'expérience produits.
Invite pour les idées principales : Cette invite extrait des thèmes clés d'un grand ensemble de réponses de vendeurs. Elle reflète la même prompt que Specific utilise pour résumer les retours, et cela fonctionnera dans ChatGPT ou tout outil GPT-4 :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une 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 de l'invite est crucial—plus vous donnez de contexte à votre enquête, plus la qualité du résumé sera bonne. Décrivez toujours à l'IA de quoi parle votre enquête. Par exemple :
Ceci est une enquête sur les vendeurs sur Amazon. Le sujet est les retours d'expérience produits—spécifiquement, les difficultés rencontrées par les vendeurs et les améliorations qu'ils souhaitent dans le processus de revue. Veuillez vous concentrer sur les schémas récurrents, les points de douleur, et les suggestions de changements sur la plateforme.
Une fois les idées principales obtenues, vous pouvez approfondir. Demandez simplement : « Dites-m'en plus sur [idée principale] »—où [idée principale] est quelque chose apparu dans votre résumé. Cela aide à valider si le retour d'information est exploitable ou nécessite un suivi.
Invite pour des sujets spécifiques : Si vous recherchez des signaux, une bonne étape suivante est : « Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet] ? Inclure des citations. » Cela vous permet de vérifier rapidement si les vendeurs mentionnent la fraude de revue, par exemple, ou proposent des fonctionnalités suggérées.
Invite pour les points de douleur et les défis : Demandez : « Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun, et notez tout schéma ou fréquence d'occurrence. » Super précieux pour faire émerger les casse-têtes opérationnels auxquels sont confrontés les vendeurs du marché avec la gestion des revues.
Invite pour les motivations et moteurs : Utilisez : « À partir des conversations d'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données. » Cela vous aide à aller au-delà des plaintes et à comprendre pourquoi les vendeurs se préoccupent de ces fonctionnalités de revue de produits.
Invite pour les suggestions et idées : Demandez : « Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou par fréquence, et incluez des citations directes là où cela est pertinent. » Cela distille des idées créatives pour l'amélioration des produits ou opérations, directement des vendeurs eux-mêmes.
En utilisant des invites comme celles-ci, vous pouvez transformer ce qui serait autrement un tas de mots en idées claires et exploitables. Pour les vendeurs du marché, avec leur contexte unique et leurs besoins spécifiques, la structure est vraiment importante.
Comment Specific analyse les données d'enquête qualitatives par type de question
Dans Specific, l'analyse alimentée par l'IA n'est pas une solution universelle. La façon dont les réponses sont résumées s'adapte au type de question que vous posez :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtiendrez un résumé IA pour toutes les réponses, y compris les récapitulatifs des conversations de suivi liées à cette question initiale. L'objectif est de distiller des réponses à haut volume et diversifiées en thèmes nets et digestibles.
Choix avec suivis : Lorsque les vendeurs choisissent une option puis répondent à un suivi (comme, « Pourquoi avez-vous sélectionné ceci ? »), l'IA génère un résumé pour chaque choix — vous savez pourquoi les vendeurs l'ont choisi, pas seulement qu'ils l'ont fait.
Questions NPS : Les retours des détracteurs, passifs et promoteurs sont traités séparément. Chaque groupe obtient son propre résumé, ce qui signifie des insights exploitables sur les produits adaptés à la façon dont les vendeurs vous perçoivent.
Voulez-vous essayer de reproduire ce flux de travail dans ChatGPT ? Vous pouvez. Soyez prêt à créer et gérer vos propres invites personnalisées et à naviguer à travers un peu plus de copier-coller.
Comment aborder les limites de contexte de l'IA lors de l'analyse de grandes enquêtes sur les vendeurs du marché
Soyons réalistes : la taille du contexte de l'IA (la quantité de données que le modèle IA peut « voir » en même temps) est un goulot d'étranglement. Si vous réalisez une grande enquête auprès des vendeurs, vous finirez probablement par rencontrer un scénario où toutes les réponses ne peuvent pas entrer dans la fenêtre de conversation.
Il existe deux manières intelligentes de gérer cela—les deux sont intégrées par défaut dans Specific :
Filtrage : Au lieu d'analyser *toutes* les données, vous filtrez. Seules les conversations où les participants ont répondu à une question sélectionnée, ou à une réponse spécifique, sont transmises à l'IA. Vous vous concentrez sur un segment, restez dans le contexte, et ne perdez pas de vue l'ensemble.
Recadrage : Vous pouvez découper des questions entières. L'IA ne voit (et n'analyse) que les questions choisies, s'assurant que la fenêtre de contexte n'est pas dépassée et que vous obtenez toujours des résultats cohérents. Lorsque votre enquête sur les retours d'expérience produit des vendeurs du marché s'étend, ces capacités ne sont pas optionnelles—elles sont essentielles. Pour en savoir plus à ce sujet, consultez la page analyse des réponses d'enquête par l'IA.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses d'enquête des vendeurs du marché
Les équipes doivent travailler ensemble sur l'analyse d'enquête, pas seulement faire passer un tableur. Souvent, les enquêtes des vendeurs concernant les retours d'expériences produits mettent à jour des problèmes transversaux pour les équipes—produit, opérations et même support sont tous concernés.
Specific est conçu pour la collaboration d'équipe dès le départ. Vous pouvez analyser les données d'enquête des vendeurs du marché uniquement en discutant avec l'IA. Chaque partie prenante peut débuter sa chat d'analyse, appliquer ses filtres, et traiter ses questions—le tout sans écraser ou empiéter sur les découvertes d'un collègue.
Les chats multi-utilisateurs en fil de discussion clarifient qui pose quoi. Dans chaque chat, vous voyez qui a lancé le fil et qui y contribue, avec des indicateurs d'avatar pour une référence rapide. Cela élimine le désordre des notes conflictuelles ou du contrôle de version—vous savez toujours qui a découvert quel insight ou demandé quel suivi.
C'est un changement de donne pour les équipes qui souhaitent décomposer les résultats par fonction, segment ou point de douleur—plus de silos, et le flux d'insights est plus rapide vers les décideurs.
Essayez de créer votre propre enquête pour les vendeurs (il y a un générateur prédéfini pour les retours d'expérience produits des vendeurs du marché ici) pour voir comment fonctionne l'analyse collaborative par l'IA en pratique.
Créez votre enquête sur les vendeurs du marché pour les retours d'expérience produits maintenant
Ne manquez pas les insights qui vous aident réellement —et à votre équipe—à prendre des décisions plus intelligentes concernant les retours d'expérience produits. Créez une enquête qui recueille des réponses plus riches, puis analysez instantanément ce que les vendeurs du marché disent vraiment en utilisant l'IA et des flux de travail collaboratifs.