Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès de prospects concernant des cas d'utilisation. Si vous voulez transformer les résultats de l'enquête en informations exploitables, l'IA peut considérablement simplifier le processus — surtout lorsque vous faites face à un flot de retours ouverts.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses à l'enquête
L'approche — et l'outil que vous choisissez — dépend des détails et de la structure des données de votre enquête auprès des prospects.
Données quantitatives : Les chiffres sont faciles à compter. Si votre enquête demande, "Quel cas d'utilisation s'applique à vous ?" et propose des choix, vous pouvez rapidement cartographier la popularité de chaque réponse avec des outils conventionnels comme Excel ou Google Sheets.
Données qualitatives : Dès que vous plongez dans des réponses ouvertes — par exemple, "Pourquoi cet cas d'utilisation vous intéresse-t-il ?" ou en lisant des suivis anecdotiques — vous ne pouvez pas le faire seul. Lire des pages de réponses est impossible à toute échelle, et extraire des thèmes est encore plus difficile. Les outils d'IA sont essentiels ici.
Il y a deux approches pour les outils lorsqu'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire GPT pour une analyse AI
Vous pouvez exporter les données de l'enquête, puis les coller dans ChatGPT et commencer à discuter des insights.
Cela vous donne la flexibilité de poser n'importe quelle question, mais ce n'est pas idéal pour de grands ensembles de données. Le travail de copier-coller est encombrant, vous atteindrez rapidement la limite de contexte, et gérer quelles données vous envoyez (et obtenir des résumés significatifs) n'est pas trivial.
Pour de petits lots ou quelques conversations, cela fonctionne. Pour de vrais projets d'enquête, vous aurez besoin de plus d'automatisation et d'organisation.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est spécialement conçu pour ce flux de travail.
Il vous permet de collecter des réponses d'enquête et de les analyser instantanément avec une IA basée sur GPT.
Durant la collecte : Specific pose automatiquement des questions de suivi intelligentes (vous pouvez en lire plus à ce sujet ici), donc les données entrantes sont plus perspicaces.
Durant l'analyse : Il résume les réponses, extrait les idées principales, et met en évidence les tendances — sans tri manuel ou manipulation de feuilles de calcul. Vous discutez simplement avec l'IA de vos enquêtes auprès des prospects, en vous concentrant sur les cas d'utilisation. Pour des flux de travail avancés, vous pouvez gérer exactement quelles données sont envoyées à l'IA à chaque fois.
Ce n'est pas seulement des tableaux récapitulatifs. L'analyse est conversationnelle, vous continuez à creuser plus profondément — un peu comme ChatGPT, mais avec toute la structure des enquêtes et des filtres contextuels intégrés.
Pour les équipes produit, marketing ou recherche qui réalisent régulièrement des enquêtes, 94 % des professionnels du secteur technologique utilisent déjà quotidiennement des outils AI comme celui-ci pour une analyse accélérée, selon des recherches récentes. [2]
Si vous souhaitez essayer de créer vous-même une enquête auprès de prospects pour des cas d'utilisation, consultez ce préréglage de générateur pour les prospects et les cas d'utilisation.
Sujets utiles pour l'analyse des réponses d'enquête sur les cas d'utilisation des prospects
Savoir « interroger l'IA » est l'ingrédient secret. Le bon sujet fournit des insights que le traitement manuel des nombres n'apportera jamais — surtout pour des réponses ouvertes.
Sujet pour les idées principales : C'est la base pour extraire les sujets principaux dans un tas de retours d'enquête. C'est le sujet que nous utilisons dans l'analyse Specific, mais il fonctionne bien aussi dans ChatGPT :
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 (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées 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 mieux si vous donnez plus de contexte sur votre enquête, l'audience, et votre objectif. Par exemple :
Vous analysez les réponses d'enquête de clients potentiels ayant répondu sur leurs principaux cas d'utilisation de notre logiciel. Notre objectif est de comprendre quelles fonctionnalités de produit sont les plus importantes, et quels problèmes elles résolvent. Utilisez ce contexte lors de l'extraction des thèmes et idées principaux.
Sujet pour approfondir les idées principales : Une fois que vous connaissez un thème clé, poursuivez :
Parlez-moi plus de XYZ (idée principale)
Sujet pour un sujet spécifique : Pour valider une intuition ou vérifier si quelqu'un a parlé d'un besoin ou d'un problème :
Quelqu'un a-t-il parlé de [insérer sujet] ? Inclure des citations.
Sujet pour les personas : Si votre objectif est de segmenter vos répondants :
Sur la base des réponses d'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaires aux "personas" utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Sujet pour les points de douleur et défis : Idéal pour découvrir ce qui bloque les prospects :
Analysez les réponses d'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus fréquents mentionnés. Résumez chacun, et notez les modèles ou fréquences d'apparition.
Sujet pour les motivations & moteurs : Ce sujet extrait le "pourquoi" derrière les choix :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs, ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Sujet pour l'analyse de sentiment :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses d'enquête (e.g., positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Sujet pour les besoins non satisfaits & opportunités :
Examinez les réponses d'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacunes, ou opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
L'utilisation de ces sujets dans votre flux de travail d'analyse d'enquête peut réduire considérablement le temps nécessaire pour faire émerger des insights— certaines plateformes d'analyse d'enquêtes AI rapportent une baisse de semaines à minutes pour le traitement de grandes enquêtes. [9] Pour plus d'idées de sujets et de conseils sur la conception d'enquête, consultez les meilleures questions pour les enquêtes prospectives sur les cas d'utilisation.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Specific va plus loin que simplement regrouper toutes les réponses ensemble. En fonction de la structure de l'enquête, il crée des résumés et une analyse pour chaque type de question :
Questions ouvertes : Vous obtenez un résumé de toutes les réponses. S'il y a des suivis automatiques, ceux-ci sont également regroupés, vous voyez pourquoi les gens ont répondu comme ils l'ont fait.
Choix avec suivis : Chaque choix de réponse obtient son propre résumé, montrant les modèles pour chaque groupe— comme les utilisateurs qui se souciaient de la fonctionnalité A par rapport à ceux qui ont choisi la fonctionnalité B.
NPS : Chaque groupe NPS — détracteurs, passifs, promoteurs — obtient son propre ensemble de retours résumés et thèmes, basé sur leurs réponses de suivi.
Vous pouvez faire la même chose dans ChatGPT, mais vous devrez filtrer vos données exportées et coller des sections une à une — beaucoup plus laborieux, et non évolutif pour des enquêtes complexes ou de grand volume.
Si vous voulez des conseils sur la structure des enquêtes pour des insights qualitatifs, consultez comment créer une enquête de prospects sur les cas d'utilisation.
Gérer le défi de la taille de contexte de l'IA lors de l'analyse des réponses d'enquête
Les limites de fenêtre de contexte de l'IA peuvent devenir un véritable obstacle lorsque vous avez un grand nombre d'entretiens de prospects ou de réponses d'enquête sur les cas d'utilisation. Si vous essayez d'envoyer trop de conversations dans une seule requête IA, vous obtiendrez des erreurs et perdrez des informations.
Il y a deux moyens simples de gérer cela dans des outils comme Specific :
Filtrage : Concentrez l'analyse IA uniquement sur les conversations où les répondants ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi certaines options de cas d'utilisation. Les données pertinentes passent, le bruit inutile reste en dehors.
Recadrage : Configurez la plateforme pour n'envoyer à l'IA que certaines questions (pas la transcription intégrale de l'enquête), en tranchant tout ce qui est inutile. Cela vous permet de conserver plus de conversations dans la fenêtre de contexte, vous offrant une vision plus large et plus riche.
Avec des outils de filtrage et de recadrage intégrés, l'analyse IA reste concentrée — et vous restez productif même avec des centaines de réponses.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses à l'enquête de prospects
La partie la plus difficile de l'analyse des enquêtes auprès de prospects sur les cas d'utilisation n'est pas toujours de faire tourner l'IA — c'est de donner un sens aux résultats en tant qu'équipe, surtout si plusieurs personnes explorent les données en même temps.
Dans Specific, vous analysez les réponses aux enquêtes simplement en discutant avec l'IA — comme dans un canal de messagerie d'équipe.
Chats multiples pour différents sujets : Vous et vos collègues pouvez chacun ouvrir un nouveau chat d'analyse, vous concentrer sur un thème différent et appliquer vos propres filtres. Chaque chat est étiqueté avec son créateur (votre avatar et votre nom), il est donc immédiatement clair qui explore quel angle.
Collaboration d'équipe réelle : Lorsque vous discutez des découvertes ou copiez des insights, chaque message dans un chat montre qui l'a envoyé. Cette visibilité réduit la confusion, évite de marcher sur les pieds des autres, et permet à chacun de contribuer ses propres sujets de suivi et vérifications d'hypothèse. Les équipes qui analysent ensemble, apprennent plus ensemble.
Si vous souhaitez faire l'expérience directe des fonctionnalités collaboratives, vous pouvez essayer le créateur d'enquête Specific pour les enquêtes NPS sur les cas d'utilisation.
Créez votre enquête prospective sur les cas d'utilisation dès maintenant
Prêt à obtenir des retours exploitables et des insights instantanés ? L'analyse conversationnelle et alimentée par l'IA rend les données d'enquête sur les cas d'utilisation plus faciles à comprendre, plus rapides à interpréter, et plus utiles pour toute votre équipe — sans travail manuel ni feuilles de calcul interminables. Créez votre enquête et voyez la différence.