Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses/les données d'une enquête auprès des utilisateurs avancés concernant les besoins en matière de rapports. Si vous vous intéressez à l'analyse des réponses de sondage pilotée par l'IA, en particulier pour les commentaires non sollicités, vous êtes au bon endroit.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses de sondage
L'approche et les outils dont vous aurez besoin dépendront du type de données que vous collectez et de ce qui se trouve dans ces réponses des utilisateurs avancés sur les besoins en matière de rapports.
Données quantitatives : Si les réponses de vos sondages sont des éléments tels que « combien de personnes ont choisi cette demande de fonctionnalité », vous obtiendrez ce dont vous avez besoin grâce à des outils simples comme Excel ou Google Sheets. Ceux-ci sont excellents pour calculer des fréquences, des statistiques de base ou des graphiques circulaires.
Données qualitatives : Si vous travaillez avec des réponses à des questions ouvertes (« quel est votre plus grand problème de reporting ? »), c'est un autre jeu. Il y a tout simplement trop à lire et à résumer, donc vous devez laisser l'IA faire le gros du travail pour vous. Un codage manuel ou des tableurs de base ne peuvent pas gérer les thèmes et les nuances à grande échelle.
Il existe deux approches pour outiller lorsqu'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez copier et coller vos données d'enquête exportées dans ChatGPT ou un autre outil LLM et discuter de ce que vous voyez. Demandez-lui de résumer, de trouver des thèmes ou d'explorer des citations spécifiques. Cela fonctionne pour les ensembles de données qui ne sont pas énormes, mais :
Ce n'est pas toujours la solution la plus pratique. Vous devrez organiser vos données dans un format que l'IA apprécie et pourriez atteindre des limites sur la quantité de texte que vous pouvez coller en une seule fois. Gérer les suivis, segmenter les réponses ou comparer entre différents groupes d'utilisateurs sera compliqué ou répétitif.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu spécifiquement pour cet usage. Il vous permet à la fois de collecter des données (via des enquêtes) et de plonger directement dans une analyse propulsée par GPT, sans besoin de tableurs.
Meilleure qualité de données dès le départ : Lorsque vous recueillez des commentaires à l'aide des enquêtes conversationnelles de Specific, l'IA pose des questions de suivi automatiques en temps réel. Cela creuse plus profondément dans les besoins de reporting de vos utilisateurs avancés et capture des points de douleur et idées plus spécifiques. Apprenez comment fonctionne cette fonctionnalité de suivi IA ici.
Analyse instantanée propulsée par l'IA : Dès que les résultats arrivent, Specific résume les réponses, trouve les thèmes récurrents et vous donne des insights exploitables, instantanément. Pas de lecture ou d'étiquetage manuel. Vous pouvez discuter avec l'IA de vos données, comme dans ChatGPT. Vous pouvez également gérer quelles données sont envoyées à l'IA pour l'analyse, appliquer des filtres pour différents sous-groupes et exporter des insights.
Voir un aperçu de ce flux de travail dans l'article fonctionnalité d'analyse des réponses aux enquêtes IA.
De nombreux autres excellents outils d'enquête activés par l'IA existent également. NVivo, MAXQDA, Delve et d'autres aident tous avec le codage sophistiqué, l'analyse de sentiment et la visualisation. Pour des études exploratoires ou riches en texte libre, les outils d'IA changent la donne en rendant l'analyse qualitative accessible et rapide. [1]
Si vous êtes intéressé par la création d'enquêtes utilisateur avancé sur les besoins en matière de rapports, consultez le guide pratique ou générez-en rapidement une avec ce modèle de générateur d'enquêtes IA pour les besoins de reporting utilisateur avancé.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des enquêtes sur les besoins de reporting des utilisateurs avancés
Une analyse efficace des sondages avec l'IA repose sur le fait de poser de bonnes questions - ou, en langage IA, de rédiger de bonnes invites. Voici quelques exemples d'invitations à l'IA que je recommande, que vous utilisiez ChatGPT, une plateforme d'insights ou le chat intégré d'analyse IA de Specific.
Prompt pour les idées principales : Utilisez ceci pour extraire des thèmes récurrents à partir de données d'enquête ouvertes. Cette invite n'est pas sophistiquée, mais c'est ce qui alimente les résumés instantanés de Specific, et vous pouvez l'adopter directement pour les outils GPT :
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées 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
Donnez du contexte à l'IA ! L'IA fonctionne mieux lorsque vous lui parlez de votre audience, de vos objectifs d'enquête et de l'espace problématique. Exemple :
J'ai réalisé une enquête auprès des utilisateurs avancés à propos de leurs besoins en reporting pour une plateforme d'analytics B2B. Les questions portaient sur les principaux obstacles en matière de reporting, les fonctionnalités souhaitées et les points de douleur en matière d'intégration. Veuillez extraire les idées principales comme avant et mettre en lumière tout ce qui est unique aux équipes produit SaaS.
Approfondir : Une fois que vous avez votre liste courte de thèmes, incitez l'IA avec :
Dites-m'en plus sur « formats d'exportation personnalisés » (idée principale)
afin que vous puissiez voir toutes les citations pertinentes et sous-thèmes dans ce groupe.
Prompt pour un sujet spécifique : Vous voulez voir si quelqu'un a évoqué une certaine intégration, métrique ou produit ? Utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de « tableaux de bord en temps réel » ? Inclure des citations.
Prompt pour les personas : Pour segmenter les utilisateurs avancés en différents types ou archétypes, essayez :
Sur la base des réponses du sondage, identifiez et décrivez une liste de personas distincts, similaires à la façon dont les « personas » sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et les citations ou motifs pertinents observés dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Pour faire émerger les frustrations et les obstacles fréquents, utilisez :
Analysez les réponses du sondage et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus fréquents mentionnés. Résumez chacun d'eux et notez tous les motifs ou fréquences d'occurrence.
Prompt pour les motivations & les moteurs :
À partir des conversations du sondage, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons exprimés par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui tirées des données.
Prompt pour l'analyse de sentiment :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses du sondage (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Si vous souhaitez des invites encore plus ciblées ou souhaitez voir quelles questions sont recommandées pour votre audience, consultez ce guide sur les meilleures questions pour les enquêtes utilisateur avancé sur les besoins en reporting.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA de Specific génère un résumé détaillé de toutes les réponses à la question de base - plus un résumé pour toutes les réponses de suivi liées à cette question. Cela signifie des insights plus riches à partir du contexte que l'IA a rassemblé en temps réel.
Choix multiples avec suivis : Chaque choix obtient son propre résumé de toutes les réponses de suivi associées. Donc, si votre sondage demande : « Quelle fonctionnalité de reporting utilisez-vous le plus ? » suivi de « Pourquoi ? » - vous obtenez une ventilation pour chaque option.
Questions NPS : Pour les questions de Net Promoter Score, la plateforme segmente les réponses par détracteurs, passifs et promoteurs - résumant séparément les suivis pour chaque groupe.
Vous pouvez imiter ce flux de travail dans ChatGPT en copiant et collant les réponses dans des compartiments et en incitant à les analyser par groupe ou par question. Sachez simplement que cela prend un peu plus de temps sans organisation et filtres intégrés. Si vous voulez voir comment fonctionne l'analyse dans Specific, vous pouvez expérimenter sa fonctionnalité d'analyse des réponses aux enquêtes IA directement.
Comment contourner les limites de taille de contexte de l'IA dans l'analyse des sondages
La limite de contexte IA est réelle : Les LLM comme GPT ont des limites de contexte : si votre enquête sur les besoins en reporting des utilisateurs avancés obtient des centaines (ou des milliers) de réponses, vous ne pouvez pas tout fournir à la fois. Specific propose deux façons de contourner cela :
Filtrage : Ne répondez qu'en fonction des conversations contenant certaines réponses (par exemple, des personnes ayant rencontré des difficultés avec les exportations, ou ayant répondu au suivi NPS) - cela permet à l'IA de se concentrer sur des lots pertinents qui correspondent à la fenêtre de contexte.
Rogner : Vous pouvez dire à Specific d'envoyer seulement les questions sélectionnées (ou suivis) à l'IA. Cela réduit l'entrée et apporte plus de conversations à l'intérieur de la fenêtre de traitement de l'IA pour une meilleure analyse.
Combiner ces éléments signifie que vous atteignez rarement une limite stricte, quel que soit la taille de votre sondage. Un filtrage efficace est crucial si vous souhaitez des insights granulaires et exploitables à partir de commentaires qualitatifs à gros volume.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des sondages utilisateur avancé
Douleur de collaboration : Un point de friction courant dans l'analyse des sondages sur les besoins en reporting des utilisateurs avancés est que l'analyse n'est pas toujours une activité solitaire. Les équipes veulent souvent se partager le travail - une personne examinant les tendances, une autre creusant les points de douleur, d'autres découpant par persona ou sentiment.
Dans Specific, la collaboration est intégrée. Vous pouvez analyser les données en discutant simplement avec l'IA, en créant autant de discussions d'analyse que nécessaire. Chaque discussion a ses propres filtres, questions et focus - ainsi différents coéquipiers (Produit, Design, CX, Ingénierie) peuvent tous avoir « leurs propres » fils en cours pour les thèmes clés.
Propriété et clarté : À l'intérieur de ces discussions, il est immédiatement évident qui a posé chaque question. Des avatars apparaissent à côté des messages, ce qui permet de suivre facilement qui se concentre sur de nouveaux filtres, examine le sentiment, ou demande à l'IA de lister toutes les suggestions sur les intégrations.
Rationaliser les flux de travail inter-équipes : Au lieu de partager des feuilles de calcul ou des documents Word, les équipes peuvent conserver leurs questions exploratoires, résumés générés par l'IA, et historique de conversation en un seul endroit - ce qui facilite la présentation des résultats ou la révision d'analyses antérieures. Cette structure est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des escouades produit ou des équipes de parties prenantes avec des objectifs différents.
Si vous n'avez pas encore essayé cette façon de travailler, vous pouvez le voir en pratique dans le flux de travail d'analyse de réponse aux enquêtes IA ou générer un sondage de test avec le générateur d'enquêtes IA.
Créez votre enquête utilisateur avancé sur les besoins en reporting maintenant
Capturez des retours authentiques, analysez les réponses instantanément avec l'IA, et faites émerger les insights dont votre équipe produit a besoin, sans tableurs ou étiquetage manuel. Lancez votre enquête conversationnelle et découvrez une compréhension plus profonde de vos utilisateurs avancés et leurs points de douleur en matière de reporting.