Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses/données de l'enquête sur l'expérience d'expédition des vendeurs du Marketplace. Si vous cherchez à transformer des piles de commentaires en actions claires, vous êtes au bon endroit.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes
L'approche et les outils que vous utiliserez dépendront toujours du type de données sur l'expérience d'expédition des vendeurs du Marketplace que vous avez.
Données quantitatives : Si vous voulez simplement savoir combien de vendeurs ont choisi chaque option d'expédition, des outils classiques comme Excel ou Google Sheets sont parfaits. Vous pouvez rapidement résumer les choix, calculer des moyennes ou repérer des schémas en utilisant de simples filtres ou tableaux croisés. Ces outils sont faciles à utiliser et rapides pour le traitement des chiffres.
Données qualitatives : Si vous avez posé des questions ouvertes (comme "Pourquoi préférez-vous le fournisseur d'expédition X ?") ou reçu un flot de réponses de suivi, les choses se compliquent. Les lire toutes n'est pas seulement chronophage—c'est presque impossible à grande échelle. C'est là que les outils d'IA entrent en jeu. Ils trouvent rapidement des schémas et extraient les thèmes les plus pertinents pour vous.
Il existe deux approches pour l'outillage lorsqu'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire de type GPT pour l'analyse IA
Copier-coller et discuter : Vous pouvez exporter vos résultats d'enquête en tant que texte ou feuille de calcul, puis coller ces réponses des vendeurs du Marketplace dans ChatGPT. Il vous permettra de discuter des données, de résumer les sujets clés ou de demander un décompte de certains commentaires.
Pas fait pour l'analyse des enquêtes : Bien qu'il soit utile pour les ensembles de données plus petits ou les analyses ponctuelles, cela devient compliqué avec les enquêtes à grande échelle. Gérer les fils de discussion, la longueur du contexte et exporter des informations n'est pas sans heurts—tout reste séparé de vos données d'enquête, donc suivre les changements est difficile.
Outil tout-en-un comme Specific
Plateforme d'enquête AI dédiée : Avec un outil tout-en-un comme Specific pour l'analyse des réponses aux enquêtes AI, vous collectez et analysez les retours d'information au même endroit. La plateforme mène des interviews AI qui posent des questions de suivi, ce qui rend les réponses plus enrichissantes et plus faciles à interpréter par la suite.
Informations instantanées pilotées par l'IA : Specific résume les réponses, découvre des thèmes (comme les points de douleur d'expédition) et vous fournit des informations exploitables—sans que vous ayez besoin de parcourir des feuilles ou de copier-coller des données. Vous pouvez discuter directement avec l'IA des résultats, filtrer pour certains segments et gérer le contexte de l'IA pour des analyses approfondies.
Fonctionne à grande échelle : Vous n'avez pas à vous soucier de la taille du contexte ou de la gestion manuelle des données. Des fonctionnalités supplémentaires vous aident à filtrer et recadrer les données pour une analyse ciblée. Cela vous fait gagner beaucoup de temps et vous permet de vous concentrer sur ce qui compte : découvrir ce que les vendeurs du Marketplace pensent vraiment de leur expérience d'expédition.
Ceci est particulièrement précieux pour la recherche sur le commerce électronique, où il est essentiel d'analyser rapidement un grand nombre de réponses qualitatives pour rester compétitif. Selon la recherche, une analyse efficace des données qualitatives fournit une compréhension plus riche des problèmes sous-jacents dans le commerce électronique[1].
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les retours sur l'expérience d'expédition des vendeurs du Marketplace
Utiliser l'IA pour analyser les réponses d'enquête ne consiste pas seulement à brancher les données—c'est la manière dont vous incitez à l'obtention d'informations. Voici des prompts éprouvés que je recommande :
Prompt pour les idées principales : Utilisez ceci pour condenser des centaines de commentaires en thèmes principaux, tout comme l'approche intégrée de Specific. Cela vous aide à repérer les sujets récurrents d'un coup d'œil, sans tri manuel.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Préciser combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utiliser 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 explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui donnez plus de contexte sur votre enquête, la situation, votre objectif, et ce qui compte pour vous. Par exemple, vous pourriez commencer par ceci :
Nous avons interrogé des vendeurs du Marketplace sur leur expérience d'expédition après la saison des fêtes 2023, pour mieux comprendre les défis liés à la vitesse de livraison et à la satisfaction client. Notre objectif est de découvrir des domaines à améliorer.
Prompt pour plus de détails sur les thèmes : Si un aperçu attire votre attention, incitez avec : « Dites-moi en plus sur [idée principale] ». L'IA développera les raisons ou les nuances derrière chaque sujet.
Prompt pour des sujets spécifiques : Pour valider si quelqu'un a mentionné quelque chose qui vous tient à cœur, demandez simplement : « Quelqu'un a-t-il parlé des expéditions tardives ? » Ajoutez « Inclure des citations » si vous souhaitez des formulations exactes des répondants pour des présentations ou des preuves plus profondes.
Prompt pour les personas : Si vous voulez une vue stratégique de haut niveau, essayez : « Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la manière dont les 'personas' sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou schéma pertinent observé dans les conversations. »
Prompt pour les points de douleur et les défis : « Analysez les réponses de l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez les schémas ou la fréquence d'apparition. » Cela vous aide à cibler rapidement les opportunités d'amélioration dans l'accomplissement ou la logistique.
Prompt pour les motivations & les moteurs : Curieux de savoir ce qui motive la satisfaction des vendeurs ou leurs choix ? Demand : « Des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, les désirs, ou les raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données. »
Prompt pour l'analyse des sentiments : « Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. » C'est essentiel si vous suivez les changements d'opinion avant/après les changements de partenaires d'expédition.
L'utilisation de ces incitations vous aide à convertir rapidement les histoires d'expérience d'expédition des vendeurs du Marketplace en stratégie claire. Pour plus d'idées d'incitation, consultez notre générateur d'enquêtes sur l'expédition des vendeurs du Marketplace ou consultez le guide sur les meilleures questions pour analyser les expériences d'expédition des vendeurs du Marketplace.
Comment Specific analyse par type de question
Questions ouvertes avec ou sans suivi : Specific vous offre un résumé de toutes les réponses, plus les réponses aux questions de suivi connexes, regroupées pour chaque élément ouvert.
Choix avec suivis : Pour chaque méthode ou option d'expédition, vous obtenez un résumé uniquement pour les réponses liées à ce choix. Vous pouvez facilement voir si les problèmes signalés à propos d'un partenaire d'expédition sont uniques ou répandus.
NPS (Net Promoter Score) : Chaque catégorie—détracteurs, passifs, promoteurs—a son propre résumé synthétisé à partir des textes de suivi associés. Cela montre exactement ce qui conduit à la satisfaction ou à la frustration pour chaque segment.
Vous pourriez tenter la même ventilation manuellement utilisant ChatGPT, mais cela nécessite des exportations répétées, des configurations de filtres, et une ingénierie manuelle des incitations pour chaque question. Avec Specific, tout est prêt à l'emploi depuis le début.
Gérer les limitations de contexte de l'IA pour l'analyse des enquêtes sur l'expédition
Si vous analysez des enquêtes de vendeurs à grande échelle, vous atteindrez la limite de taille du contexte de l'IA : les modèles AI ne peuvent gérer qu'une quantité limitée de données à la fois. Si vous introduisez 5000 réponses dans ChatGPT, il sera probablement dépassé ou échouera complètement. Specific résout ce problème avec deux tactiques intelligentes :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations en fonction des réponses des vendeurs. Par exemple, regardez uniquement les points de douleur d'expédition ou uniquement les conversations où le vendeur a choisi un certain transporteur. De cette manière, seules les conversations pertinentes sont envoyées à l'IA pour analyse.
Recadrage : Vous sélectionnez les questions les plus critiques à analyser. Seules les réponses à ces questions sont envoyées à l'IA, de sorte que le volume ne dépasse jamais les limites de contexte. Vous obtenez des résumés de thèmes uniquement sur ce qui compte.
Cette approche garde l'analyse gérable, précise et contextualisée.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des vendeurs du Marketplace
L'analyse en équipe des données d'enquête sur l'expérience d'expédition des vendeurs du Marketplace est généralement pénible—commentaires dans des feuilles de calcul, problème de contrôle de version, et tout le monde se demandant «Où avez-vous trouvé cette information ?»
Analyse IA conversationnelle : Avec Specific, vous analysez les données d'enquête en discutant avec l'IA. Vous (et votre équipe) n'avez pas besoin d'apprendre un nouvel outil ou un nouveau flux de travail—il suffit de déposer des données et de demander, à plusieurs reprises et de manière conversationnelle, le prochain aperçu.
Chats d'analyse multiples : Vous pouvez mener plusieurs conversations en parallèle, chacune avec différents filtres (par exemple, comparer les vendeurs internationaux et domestiques, ou ne regarder que les réponses avec un faible NPS). Vous saurez toujours qui a commencé chaque chat, ce qui facilite le travail en synchronisation des équipes produit, ops, ou CX et évite de doubler le travail.
Suivi clair de la collaboration : À l'intérieur de chaque chat, l'avatar de l'expéditeur est visible. De cette façon, tout le monde sait qui a demandé quoi et peut suivre le fil de l'analyse au sein de l'équipe.
La collaboration dans l'analyse des enquêtes a un impact direct sur l'entreprise. Selon un rapport McKinsey de 2023, les entreprises qui ont analysé les commentaires de manière collaborative ont amélioré la vitesse de mise en œuvre jusqu'à 40 % et réduit les erreurs dues à la mauvaise communication[2]. Pour les grandes organisations de commerce électronique, ces gains s'accumulent rapidement.
Pour des idées sur la façon de structurer les flux de travail d'équipe autour des commentaires, consultez cet article sur comment créer une enquête sur l'expérience d'expédition des vendeurs du Marketplace.
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