Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses des enquêtes auprès des vendeurs de marketplace concernant leur expérience de retour, en utilisant l'IA pour l'analyse des réponses aux enquêtes et pour en tirer des insights exploitables.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'enquêtes des vendeurs de marketplace
La manière dont vous abordez l'analyse des réponses des vendeurs de marketplace— et les outils que vous utilisez — dépend beaucoup de la structure de vos données sur l'expérience de retour.
Données quantitatives : Ce sont des réponses que vous pouvez facilement quantifier, par exemple combien de vendeurs ont choisi "trop onéreux" comme leur principal défi de retour. Pour cela, des outils classiques comme Excel ou Google Sheets suffisent. Vous pouvez trier, filtrer et créer des graphiques rapides qui révèlent les tendances de vos données.
Données qualitatives : Si votre enquête comprend des questions ouvertes (par exemple, "Décrivez votre plus gros problème lorsque vous traitez les retours"), la revue manuelle est fastidieuse — et finalement ingérable. Vous serez submergé par des narrations désordonnées ou des points de douleur ignorés à moins que vous n'utilisiez des outils IA spécialement conçus pour extraire le sens des conversations et des retours détaillés.
Il existe deux approches pour outiller l'analyse des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire basé sur GPT pour l'analyse IA
Si vous exportez vos réponses ouvertes de votre enquête sur l'expérience de retour, vous pouvez les copier dans ChatGPT ou un autre outil basé sur GPT et commencer à dialoguer avec l'IA pour rechercher des motifs ou des thèmes.
C'est utilisable pour de petits ensembles de données — vous pouvez demander à GPT de résumer, extraire des insights ou identifier des points de douleur. Mais si vous travaillez avec beaucoup de conversations, cela devient fastidieux. Vous passerez du temps à copier, coller et organiser les données pour rester sous la limite de contexte de GPT. Il n'y a pas non plus de moyen facile de filtrer les réponses ou de garder les choses organisées pour vous ou votre équipe.
Bien que cela fonctionne à la rigueur, vous pourriez souhaiter quelque chose avec quelques fonctionnalités supplémentaires conçues pour l'analyse des réponses aux enquêtes.
Outil tout-en-un comme Specific
Si vous souhaitez à la fois collecter et analyser les retours des vendeurs de marketplace — y compris des questions de suivi automatisées — des plateformes comme Specific s'occupent de tout le processus. Les enquêtes ressemblent à une véritable conversation, avec l'IA posant des questions adaptatives pour révéler un contexte plus riche (voyez comment fonctionnent les questions de suivi AI automatiques).
Après la collecte de données, l'analyse est instantanée. Vous pouvez discuter avec l'IA sur vos réponses aux enquêtes (comme avec ChatGPT), mais vous obtenez également des résumés générés par l'IA, une découverte automatique des thèmes clés, et des filtres personnalisables pour gérer de grands ensembles de données sans exportations manuelles ou invites répétitives.
Avec tout au même endroit — collecte de données, suivis, support multi-langue, et analyse collaborative — l'analyse de réponses pour les enquêtes sur l'expérience de retour devient à la fois plus rapide et bien plus structurée. Des plateformes d'analyse AI tout-en-un similaires, telles que NVivo ou MAXQDA, offrent également un codage automatique et une détection de thèmes pour simplifier les revues de retours ouverts [3].
Curieux de voir comment cela fonctionne ? Découvrez une démonstration de l'analyse des réponses aux enquêtes AI avec Specific — ou, si vous voulez concevoir votre enquête sur l'expérience de retour à partir de zéro, jetez un œil au générateur d'enquêtes sur l'expérience de retour des vendeurs de marketplace.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des enquêtes des vendeurs de marketplace
Utiliser efficacement les outils IA consiste à poser les bonnes questions. Voici quelques suggestions populaires que les analystes d'enquêtes de vendeurs de marketplace aiment pour les données sur l'expérience de retour :
Prompt pour les idées centrales : Celui-ci est un classique. Que ce soit dans Specific ou ChatGPT, collez vos réponses de vendeur et utilisez ce prompt pour révéler les principaux sujets et combien de répondants ont soulevé chacun :
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4-5 mots par idée centrale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée centrale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), celle la plus mentionnée en tête
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée centrale :** texte d'explication
2. **Texte de l'idée centrale :** texte d'explication
3. **Texte de l'idée centrale :** texte d'explication
Rendre l'IA plus intelligente — donnez-lui du contexte ! Si vous voulez un résultat encore meilleur, ajoutez toujours du contexte, tel que ce que vous étudiez, vos objectifs, ou ce que vous voulez apprendre. Par exemple —
Vous analysez des réponses d'enquête de vendeurs de marketplace sur leurs expériences de gestion des retours de produits. Notre objectif est de comprendre ce qui est le plus frustrant dans le processus de retour, afin de pouvoir améliorer les politiques ou l'assistance.
Plongée plus profonde : Si l'IA met en évidence que "les retours prennent trop de temps" comme idée centrale, posez-lui des prompts de suivi comme :
Dites-moi en plus sur les délais de retours. Quels motifs observez-vous ?
Repérer qui a mentionné quelque chose : Utilisez un prompt comme :
Quelqu’un a-t-il parlé des frais de restockage ? Inclure des citations.
Découvrir des personas :
D'après les réponses d'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire à l'utilisation des "personas" dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Identifier les points douloureux et les défis :
Analysez les réponses d'enquête et dressez la liste des points douloureux, frustrations ou défis les plus fréquents mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Identifier les motivations et moteurs :
À partir des conversations d'enquête, extrayez les principales motivations, désirs, ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui tirées des données.
Identifier le sentiment :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses d'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Collecter suggestions et idées :
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 là où c'est pertinent.
Identifier les besoins non satisfaits et opportunités :
Examinez les réponses d'enquête pour détecter tout besoin non satisfait, lacune, ou opportunité d'amélioration mis en évidence par les répondants.
Utiliser des prompts comme ceux-ci vous aide à découvrir le "pourquoi" derrière les chiffres — débloquant les prochaines étapes pour votre équipe. Si vous voulez encore plus d'idées sur mesure pour la conception d'enquêtes, jetez un œil aux meilleures questions pour une enquête sur l'expérience de retour des vendeurs de marketplace.
Comment Specific analyse les données qualitatives selon le type de question
Questions ouvertes (avec ou sans suivis): Specific résume toutes les réponses en texte libre pour une question, y compris celles aux questions de suivi alimentées par l'IA, afin que vous ne manquiez pas d'histoires ou de détails clés.
Choix avec suivis: Chaque choix de réponse (“article non conforme à la description,” “retards d'expédition,” etc.) reçoit un résumé dédié de toutes les réponses de suivi associées à ce choix, vous permettant de voir ce qui motive l'expérience de chaque groupe.
Questions NPS: Les promoteurs, passifs, et détracteurs sont chacun résumés séparément — vous voyez instantanément les raisons notables pour lesquelles les vendeurs étaient ravis, indifférents, ou insatisfaits par le processus de retour.
Vous pouvez réaliser une analyse similaire dans ChatGPT en divisant vos données et en effectuant des analyses étape par étape, mais c'est beaucoup plus manuel. Avec un outil conçu pour cela, vous obtenez une carte complète de l'expérience de retour de vos vendeurs en quelques clics.
Vous voulez concevoir votre enquête sur l'expérience de retour pour une analyse optimale ? Le guide étape par étape pour construire une enquête sur l'expérience de retour des vendeurs de marketplace vous l'explique.
Stratégies pour travailler avec les limites de contexte IA dans l'analyse des réponses d'enquête
Le grand inconvénient avec les outils IA comme GPT : Ils ne peuvent traiter qu'une certaine quantité de texte à la fois (la "fenêtre de contexte"). Donc, si vous avez des centaines (ou milliers) de réponses de vendeurs, tout ne tient pas dans une seule analyse.
Vous avez deux bonnes façons de gérer cela :
Filtrage : Découpez vos données pour n'inclure que les conversations qui comptent maintenant — par exemple, les vendeurs qui ont dû payer les frais d'expédition de retour. Filtrez par ceux qui ont répondu à certains suivis ou choisi des réponses spécifiques. Cela garantit que l'IA ne "lise" que ce qui est pertinent.
Rogner : Envoyez à l'IA uniquement les parties de chaque conversation que vous devez analyser, comme seulement les réponses ouvertes “pourquoi cela a-t-il été difficile ?”, plutôt que chaque question. C’est une façon intelligente de rester sous les limites et d'obtenir une analyse approfondie et utile.
Specific intègre ces deux stratégies, vous ne vous heurtez donc jamais aux limites techniques de l'IA, quelle que soit la quantité de retours sur l'expérience de retour que vous avez collectée.
L'IA peut sérieusement réduire les coûts et le temps d'analyse sur de grands ensembles de réponses : Le gouvernement britannique a adopté un outil IA pour l'analyse des consultations publiques et projette des **économies annuelles de 20 millions de livres sterling**, grâce à l'automatisation par l'IA d'environ 75 000 jours de travail par an à travers 500 consultations [2]. L'échelle n'est pas seulement possible — elle est efficace.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes de vendeurs de marketplace
Lorsque vous travaillez avec des données sur l'expérience de retour, le plus gros problème est de mettre tout le monde sur la même longueur d'onde — surtout dans des équipes interfonctionnelles ou à distance. Les outils traditionnels rendent souvent difficile de "montrer votre travail" ou de suivre différentes perspectives.
Analyse collaborative alimentée par l'IA : Avec Specific, n'importe qui dans votre équipe peut discuter avec l'IA sur les réponses aux enquêtes, réfléchir à des prompts de suivi, ou partager des résumés rapides — tout cela dans un seul espace de travail.
Fils de discussion multiples : Vous pouvez lancer plusieurs discussions parallèles, chacune avec{