Cet article vous donnera des conseils sur comment analyser les réponses d'une enquête auprès des clients SaaS concernant les demandes de fonctionnalités, en se concentrant sur des moyens pratiques de tirer le meilleur parti de votre analyse d'enquête en utilisant l'IA.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses aux enquêtes des clients SaaS
La façon dont vous analysez vos données d'enquête dépend vraiment du type et de la structure des réponses que vous recevez. Voici comment penser à l'outillage en fonction de vos données :
Données quantitatives : Lorsque vous avez des chiffres, comme le nombre de clients ayant sélectionné une demande de fonctionnalité particulière, l'analyse est assez simple. Des outils comme Excel ou Google Sheets vous permettent de compter des chiffres, de créer des graphiques et de filtrer les réponses avec un minimum d'effort.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes et les suivis détaillés sont une autre histoire. Lire des centaines (ou des milliers) de commentaires textuels n'est pas pratique. Les outils d'IA, cependant, sont des bouleversements pour extraire du sens de ces données non structurées.
Il y a deux approches pour l'outillage lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Utiliser ChatGPT ou un autre grand modèle de langage est une option flexible. Vous copiez simplement vos réponses d'enquête exportées dans le chat IA et commencez à poser des questions sur vos données.
Mais soyons honnêtes, ce n’est pas le flux de travail le plus fluide. Gérer de grands ensembles de données est compliqué, vous pourriez atteindre des limites de contexte et cela peut être difficile de garder votre précision si vous jonglez avec beaucoup de réponses.
La bonne nouvelle : même une utilisation basique de ChatGPT peut faire gagner des heures par rapport à la lecture et au codage manuels, et vous pouvez ajuster votre analyse avec des invites en langage naturel.
Outil tout-en-un comme Specific
Les plateformes d'enquête IA tout-en-un comme Specific sont conçues pour ce cas d'utilisation. Vous pouvez :
Concevoir et lancer des enquêtes conversationnelles adaptées aux clients SaaS en quelques minutes, en utilisant des générateurs d'enquêtes IA. Essayez ce créateur d'enquête de demandes de fonctionnalités SaaS si vous voulez construire une nouvelle enquête instantanément.
Poser automatiquement des questions de suivi intelligentes et générées par IA pour obtenir de meilleurs insights de chaque utilisateur, quelque chose que les outils d'enquête traditionnels ne font tout simplement pas. Découvrez-en plus sur cette fonctionnalité de questions de suivi automatique par IA.
Avoir des réponses analysées par IA immédiatement : obtenir des résumés, des thèmes clés, et des prochaines étapes actionnables sans exporter, nettoyer ou coder vos données.
Discuter directement avec l'IA à propos de vos résultats d'enquête, en demandant des résumés, des tendances, ou en explorant des demandes spécifiques ou des points sensibles. Gérez quelles questions et conversations alimentent l'analyse, vous gardez ainsi toujours le contrôle.
Les plateformes d'analyse d'enquête IA rivalisent désormais ou surpassent les outils de recherche spécialisés comme NVivo, ATLAS.ti et MAXQDA pour les commentaires SaaS quotidiens. Par exemple, NVivo a ajouté des fonctionnalités de codage et d'analyse de sentiment pilotées par IA pour gagner du temps sur les réponses d'enquête ouvertes[1]. Et, des données réelles montrent que les départements gouvernementaux ont économisé des centaines d'heures (et une petite fortune) en laissant les outils d'IA extraire automatiquement les thèmes de milliers de réponses qualitatives[4].
Vous pouvez en savoir plus sur la façon dont Specific gère les insights d'enquête et voir des exemples de résultats sur l'analyse des réponses d'enquête IA.
Incitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses aux demandes de fonctionnalités des clients SaaS
Le pouvoir de l'IA pour l'analyse d'enquête repose sur la façon dont vous l'interpellez. Voici quelques incitations qui fonctionnent particulièrement bien pour les enquêtes de demandes de fonctionnalités des clients SaaS :
Incitation pour les idées principales : Si vous avez besoin d'un résumé concis des thèmes principaux (idéal pour les chefs de produit ou les réunions de planification), utilisez :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de résultat :
1. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
Vous obtiendrez une liste prioritaire facile à parcourir et à utiliser, c’est le paramètre par défaut dans Specific, mais cela fonctionne dans n'importe quel outil basé sur GPT.
Donnez toujours du contexte à votre IA : Les résultats s'améliorent nettement si vous ajoutez une phrase ou deux sur votre entreprise, l'objectif de l'enquête, ou tout ce qui est spécial à propos de votre public. Par exemple :
Ces réponses proviennent de clients utilisant notre plateforme SaaS pour la gestion de projet. L'objectif de l'enquête est de comprendre quelles demandes de fonctionnalités sont les plus importantes pour les utilisateurs d'entreprise. Je veux des insights qui aident à prioriser la feuille de route produit pour le T3.
Plongez plus profondément dans des idées spécifiques : Si une idée se démarque, demandez à l'IA de l'étendre :
Essayez : Dites-m'en plus sur (idée principale)
Incitation pour des sujets spécifiques : Pour vérifier si une fonctionnalité a été mentionnée (avec des exemples) :
Essayez : Est-ce que quelqu'un a parlé d'intégrations avec Slack ? Inclure des citations.
Incitation pour les personas : Pour la segmentation du public :
“Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire 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 modèle pertinent observé.”
Incitation pour les points de douleur et défis :
“Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.”
Incitation pour les motivations et moteurs :
“À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs, ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui des données.”
Incitation pour l'analyse des sentiments :
“Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence des phrases clés ou des retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.”
Incitation pour les suggestions et idées :
“Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants de l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes lorsque cela est pertinent.”
Incitation pour les besoins non satisfaits et opportunités :
“Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, des lacunes, ou des opportunités d'amélioration mises en évidence par les répondants.”
Si vous voulez plus d'inspiration pour des questions ou la structure de l'enquête, consultez meilleures questions pour les enquêtes de demandes de fonctionnalités des clients SaaS.
Comment Specific analyse les données d'enquête qualitative en fonction du type de question
Avec Specific, l'analyse des réponses d'enquête reçoit des résumés adaptés en fonction de la configuration de la question, ce qui est révolutionnaire si vous mélangez des questions ouvertes, à choix multiples, ou de type NPS. Voici comment cela fonctionne :
Questions ouvertes avec ou sans suivi : Toutes les réponses sont regroupées par question, avec des résumés pour les suivis. Cela vous aide à saisir rapidement les points principaux et les raisons qui les sous-tendent, même dans de grands ensembles de données. En savoir plus sur les questions de suivi automatique par IA ici.
Réponses multiples avec suivis : Chaque choix de réponse obtient son propre résumé des réponses de suivi associées. Vous ne voyez pas seulement un compte—vous comprenez le « pourquoi » derrière les demandes de fonctionnalités.
NPS (Net Promoter Score) : L'IA sépare le retour des promoteurs, des passifs, et des détracteurs, en fournissant un résumé pour chacun. Cela met en évidence ce qui ravit les utilisateurs et ce qui les retient.
Vous pouvez faire des regroupements similaires dans ChatGPT ou avec des outils d'IA traditionnels, mais c'est beaucoup plus manuel. Dans Specific, les résumés et thèmes sont instantanés et profondément intégrés dans le contexte de chaque question.
Des insights comme ceux-ci sont inestimables pour prioriser les fonctionnalités dans le SaaS, où les besoins des utilisateurs évoluent rapidement. Si vous voulez une plongée approfondie dans les techniques de structuration d'enquête, consultez ce guide pas-à-pas sur la création d'enquêtes de demandes de fonctionnalités des clients SaaS.
Résoudre le défi de la taille du contexte dans l'IA pour l'analyse des réponses aux enquêtes
Chaque modèle IA a une limite de contexte—cela signifie qu'il ne peut considérer qu'une certaine quantité de texte à la fois. Si votre enquête reçoit des centaines ou milliers de réponses, vous atteindrez ces limites rapidement. Les meilleures plateformes vous offrent des outils pour contourner cela :
Filtrage : Avec Specific, vous pouvez filtrer les conversations de sorte que seules les réponses à certaines questions (ou là où les utilisateurs ont choisi des réponses spécifiques) soient transmises à l'IA. Cela maintient votre analyse concentrée et dans la limite du contexte.
Rogner : Choisissez quelles questions vont dans l'IA. Si vous ne vous souciez que des réponses ouvertes pour une fonctionnalité, rognez tout le reste—ainsi, plus de conversations rentrent dans la limite de l'IA.
Des outils traditionnels comme NVivo, ATLAS.ti et MAXQDA incluent maintenant un filtrage et recadrage de base alimentés par IA, mais ils peuvent nécessiter une configuration supplémentaire ou une expertise[1][2][3]. Les outils conçus pour l'analyse des enquêtes conversationnelles
(comme Specific) rendent ces options faciles et intuitives, surtout pour les équipes SaaS effectuant des recherches fréquentes sur les produits.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des clients SaaS
La collaboration sur les enquêtes des demandes de fonctionnalités des clients SaaS est notoirement compliquée—différentes équipes veulent différentes tranches de données, et l'analyse se fait souvent en silos ou dans d'interminables échanges de courriels.
Chat intégré avec l'IA : Avec Specific, n'importe qui peut ouvrir un nouveau chat et analyser directement les données de l'enquête avec l'IA, en temps réel. Pas d'exportation, pas de téléchargements, pas de manipulation de feuilles de calcul. Discuter des conclusions, réfléchir avec l'IA, et même confier l'analyse à un collègue si nécessaire.
Chats multiples avec filtres : Vous n'êtes pas coincé avec un seul fil d'analyse. Les chefs de produit, chercheurs UX, ou responsables du support client peuvent chacun créer un chat avec leurs propres filtres (comme ne regarder que les réponses des utilisateurs d'entreprise ou seulement les détracteurs NPS). Chaque chat est étiqueté avec qui l'a commencé pour une clarté totale.
Visibilité claire de l'équipe : Dans une analyse de groupe, il est souvent difficile de suivre qui travaille sur quoi. Dans Specific, chaque message de chat IA affiche l'avatar de l'expéditeur, donc tout le monde sait qui pose quelles questions ou cadre le prochain suivi. C'est comme avoir toute votre équipe produit SaaS dans la même pièce (virtuelle), collaborant sur l'analyse d'enquête.
Toutes ces fonctionnalités collaboratives signifient que vous passez de la collecte de commentaires à la prise de décisions plus rapidement—et sans confusion. Pour essayer les fonctionnalités de collaboration des enquêtes, vous pouvez commencer par créer votre propre enquête dans le générateur d'enquête IA.
Créez maintenant votre enquête sur les demandes de fonctionnalités des clients SaaS
Lancez et analysez rapidement votre prochaine enquête sur les demandes de fonctionnalités avec une IA puissante, des résumés instantanés, et une collaboration transparente—tout est adapté pour les équipes SaaS.