Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête client SaaS sur la satisfaction du support client en utilisant l'analyse d'enquêtes par IA et des outils d'enquêtes conversationnelles.
Choisir les bons outils pour l'analyse
Pour tirer le meilleur parti de l'analyse de vos enquêtes, vous devez commencer avec les bons outils, ce qui dépend vraiment du type et de la structure de vos données.
Données quantitatives : Si vous considérez des chiffres—comme le nombre de personnes ayant évalué votre support comme « excellent » ou ayant choisi une option spécifique—optez pour Excel ou Google Sheets. Ces outils permettent de compter et de visualiser rapidement et intuitivement les réponses quantitatives.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes et les suivis riches peuvent sembler perspicaces, mais lorsque vous en avez des centaines ou des milliers, les lire toutes est impossible. L'analyse manuelle n'est pas évolutive, et les thèmes principaux se perdent facilement. C'est là que les outils pilotés par IA brillent—ils peuvent traiter et résumer un grand volume de retours qualitatifs, révélant ce qui compte vraiment.
Il existe deux approches pour l’outillage lorsqu’il s’agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire pour l'analyse IA
Approche Copier & Chat : Exportez vos réponses ouvertes, collez-les dans ChatGPT (ou tout autre service similaire LLM), et discutez des tendances, des motifs ou des thèmes particuliers.
Mais ça devient vite chaotique. Ce n'est pas pratique—gérer toutes ces réponses dans une fenêtre de discussion, décomposer de grands ensembles de données, et faire face aux limites de contexte peut sembler laborieux. Si votre ensemble de données est même modérément grand, il est facile de perdre le fil et difficile de capitaliser sur les informations précédentes.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse d'enquêtes : Specific est une plateforme conçue à la fois pour mener des enquêtes conversationnelles et extraire des connaissances exploitables grâce à l'IA. Vous pouvez discuter directement avec l'IA de vos résultats, comme avec ChatGPT, mais avec plus de structure et un contexte d'enquête préservé.
Des aperçus plus riches lors de la collecte des enquêtes : Contrairement aux outils de formulaire standards, les enquêtes de Specific posent des questions de suivi contextuelles et alimentées par l’IA. Cela signifie que vous collectez des données plus nuancées et plus profondes de chaque client SaaS—essentiel pour vraiment comprendre la satisfaction du support client. Les questions de suivi automatiques rendent chaque réponse plus intelligente et plus précieuse.
Résumés instantanés et exploitables : Après la collecte, les fonctionnalités d'analyse de Specific résument les réponses, mettent en avant les tendances clés, et organisent les informations par thème—pas de feuilles de calcul ou de balisage manuel fastidieux. Ce flux de travail alimenté par l'IA vous aide à passer des données aux décisions en moins de temps et avec beaucoup moins de frustration. Pour les créateurs d'enquêtes soucieux de garder le contrôle, les outils d'édition pilotés par IA permettent d'adapter ou d'améliorer votre enquête simplement en discutant avec l'éditeur.
Analyses IA flexibles et sécurisées : Vous contrôlez quelles données vont à l'IA, gérez le contexte de l'analyse, et collaborez avec votre équipe directement sur la plateforme—particulièrement utile si plusieurs parties prenantes sont impliquées.
Pour un aperçu détaillé de son fonctionnement, consultez l'analyse des réponses d'enquête avec Specific.
Incitations utiles pour analyser les réponses d'enquête client SaaS sur la satisfaction du support
Une fois que vous avez vos réponses, la puissance de l'IA réside dans la qualité des incitations que vous utilisez pour l'analyse. Voici un ensemble d'incitations éprouvées que vous pouvez utiliser dans Specific et ChatGPT pour donner un sens à vos retours clients SaaS.
Incitation pour les idées principales : Besoin d'un résumé général des principaux sujets ? Voici une incitation intemporelle pour extraire des thèmes et leurs explications :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases pour expliquer.
Exigences de l'output :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale (utilisez des chiffres, pas des mots), de la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple d'output :
1. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
Meilleur contexte = meilleures réponses : L’IA performe toujours mieux si vous lui donnez un peu de contexte sur votre enquête, vos utilisateurs et vos objectifs d’analyse. Par exemple :
Analysez les réponses de l'enquête des clients SaaS sur la satisfaction du support client pour identifier les principaux points de douleur et les domaines d'amélioration. Cette enquête se concentre à la fois sur la rapidité de résolution du support et le côté personnel des interactions client.
Incitation pour plus de détails sur une idée principale spécifique :
Parlez-moi plus de [idée principale]
Incitation pour sujet spécifique : Voulez-vous vérifier si quelqu'un a mentionné quelque chose de précis ? Demandez simplement :
Quelqu'un a-t-il parlé du [temps de réponse du chat en direct]? Inclure des citations.
Incitation pour les personas : Pour avoir une idée des archétypes de vos clients SaaS :
Sur la base des réponses d'enquête, 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 toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Incitation pour les points de douleur et les défis : Découvrez directement les problèmes récurrents :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun d'eux, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Incitation pour les motivations & moteurs : Pourquoi les clients apprécient-ils votre support ?
A partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à partir des données.
Incitation pour l'analyse des sentiments :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Incitation pour les suggestions & idées :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes formulées par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes lorsque pertinent.
Incitation pour les besoins non satisfaits & opportunités :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration soulignée par les répondants.
Envie d'améliorer la conception de votre enquête avant l'analyse ? Consultez les meilleures questions pour les enquêtes de satisfaction du support client SaaS pour plus d'idées.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Specific est conçu pour rendre l'analyse des réponses qualitatives sans douleur et efficace en termes de temps, quelle que soit la structure de la question.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific regroupe toutes les réponses principales et tout contexte supplémentaire des questions de suivi, résumant les thèmes communs et fournissant des explications concrètes. Chaque résumé met en évidence ce que les clients SaaS ont réellement dit de votre support client.
Choix multiple avec suivis : Chaque choix bénéficie de son propre résumé dédié, ne regroupant que les réponses et les données de suivi associées à cette réponse spécifique. Vous obtenez des informations segmentées pour chaque point de contact du parcours client.
Questions NPS : Pour les promoteurs, passifs et détracteurs, Specific crée un résumé séparé basé sur leurs retours de suivi, afin que vous puissiez voir ce qui distingue réellement ces groupes. Vous voulez créer votre propre enquête NPS ? Essayez ce générateur d'enquête NPS pour clients SaaS.
Vous pouvez vous débrouiller seul et utiliser ChatGPT, mais vous passerez plus de temps à préparer des fichiers, organiser des blocs de contexte, et suivre quels suivis se rapportent à quelle question ou réponse. Specific automatise tout cela.
Si vous voulez apprendre à configurer votre enquête pour les meilleurs résultats, plongez dans notre guide sur la création d'enquêtes de satisfaction du support client SaaS.
Comment relever les défis avec les limites de contexte de l'IA
L'un des plus grands obstacles techniques avec les LLMs comme GPT est la limite de taille de contexte : lorsque vous avez beaucoup de réponses, vous risquez de plafonner sur la quantité de données qui peuvent être traitées en une seule fois.
Specific résout ce problème en prenant en charge deux approches (toutes deux prêtes à l'emploi) :
Filtrage : Limitez les données envoyées à l'IA en appliquant des filtres—comme n'analyser que les réponses où les utilisateurs ont commenté sur un sujet particulier ou répondu à certaines questions. Cela garantit de ne faire surface que les conversations pertinentes pour l'analyse, afin que l'IA puisse se concentrer sur ce qui importe.
Élagage : Choisissez d'analyser seulement certaines questions sélectionnées. Élaguer le bruit signifie que vous extrayez les aperçus les plus précieux à partir d'une enquête beaucoup plus grande, tout en restant dans les limites de contexte de l'IA.
Cela permet de gérer même les enquêtes de retours clients à fort volume sans perte de détail ou oubli de tendances. Si vous êtes curieux des détails techniques, consultez notre explication de la gestion du contexte dans l'analyse IA.
Fonctionnalités de collaboration pour analyser les réponses d'enquête client SaaS
Collaborer sur l'analyse d'enquêtes peut être un véritable cauchemar—surtout lorsque plusieurs équipes veulent explorer les données de support client SaaS sous différents angles.
Analysez ensemble, avec le contexte préservé : Dans Specific, vous et votre équipe pouvez analyser les données d'enquête simplement en discutant avec l'analyste IA—chaque personne peut commencer son propre chat pour une perspective différente, ou appliquer des filtres personnalisés par chat (par exemple : n'analyser que les retours des détracteurs).
Voyez qui travaille sur quoi : Chaque chat montre le créateur, donc il n'y a pas de confusion sur qui a contribué chaque aperçu. Lorsque des collègues déposent leurs propres idées, vous verrez leur avatar dans le chat, maintenant la collaboration transparente et réduisant le chevauchement.
Contexte multicouches pour une analyse robuste : Parce que chaque discussion est contextuelle, les questions de suivi et les explorations approfondies sont suivies par sujet, segment d'enquête, ou fonction d'équipe—rendant facile l'organisation, la comparaison, et le partage des conclusions. Votre analyse qualitative devient un processus vivant et dirigé par l'équipe, plutôt qu'un cimetière de feuilles de calcul.
Prêt à créer votre propre flux de travail d'analyse ? Découvrez notre préréglage de générateur d'enquête IA pour la satisfaction du support client SaaS pour lancer votre prochain projet.
Créez votre enquête client saas sur la satisfaction du support client maintenant
Commencez à recueillir des aperçus exploitables sur votre support client SaaS aujourd'hui—les enquêtes et analyses alimentées par l'IA transforment les commentaires en valeur, sans le travail manuel. Concevez, collectez, analysez, et collaborez, le tout au même endroit.