Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête client SaaS sur le Net Promoter Score (NPS) en utilisant des techniques d'analyse d'enquête alimentées par l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
Choisir la bonne approche et les bons outils dépend vraiment du type de données que vous avez collectées auprès de vos clients SaaS.
Les données quantitatives concernent les chiffres — comme les scores NPS ou le nombre de personnes ayant choisi une certaine réponse. Pour ce type d'information, il est très simple d'utiliser Excel ou Google Sheets. Vous pouvez calculer des moyennes, suivre les évolutions dans le temps, et visualiser la répartition des promoteurs, passifs et détracteurs.
Les données qualitatives proviennent de questions ouvertes ou de suivis. Ces réponses sont riches en détails, mais il y a trop à lire manuellement. Pour analyser cela à grande échelle, il vous faut des outils d'IA puissants ; sinon, vous risquez de manquer des thèmes cachés ou de passer des jours à chercher des insights.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire basé sur GPT pour l'analyse par IA
Vous pouvez coller les données d'enquête exportées dans ChatGPT et commencer à discuter avec l'IA pour analyser les réponses. Cela fonctionne mieux si votre base de données est assez petite, car les conversations longues ou les feuilles de calcul avec plusieurs milliers de lignes atteindront rapidement les limites d'entrée de l'IA.
Ce n'est pas très pratique ni évolutif. Le flux de travail implique de préparer manuellement vos données (export CSV/Excel), de fractionner le texte pour rester sous les limites de contexte, et d'espérer que l'IA « comprend » la structure de vos données. Vous travaillez sans garanties pour assurer que vos résultats soient représentatifs, et il est facile de perdre la trace des réponses qui se rapportent à quelles questions.
Outil tout-en-un comme Specific
Un outil d'IA spécialement conçu pour l'analyse des réponses aux enquêtes (comme Specific) simplifie l'ensemble du processus.
Specific recueille les données des enquêtes NPS des clients SaaS comme une conversation naturelle, semblable à un chat, et pose automatiquement des questions de suivi alimentées par l'IA au moment opportun. Ce détail améliore considérablement la qualité et l'exhaustivité des données—ce qui signifie que vous n'entendez pas seulement « 8/10, c'est bon », mais découvrez les vraies raisons derrière le score. (Voir plus sur comment fonctionnent les suivis automatiques.)
Une puissante analyse IA résume instantanément les réponses, extrait les principaux sujets, et fournit des insights exploitables. Il n'y a pas de copies-paste ou de manipulation de feuilles de calcul: vous discutez simplement avec les résultats, comme vous le feriez dans ChatGPT—sauf que chaque élément de contexte reste attaché à sa question, utilisateur ou thème pertinent.
Avec Specific, vous pouvez :
Discuter de manière interactive des données de réponse pour découvrir des schémas clés
Filtrer ou segmenter rapidement par scores NPS (promoteurs, passifs, détracteurs)
Affiner les prompts pour des résultats encore meilleurs—voir les conseils dans la section suivante!
Découvrez cette analyse détaillée : analyse des réponses aux enquêtes par IA avec Specific.
Lorsque vous évaluez votre NPS SaaS, souvenez-vous : selon le rapport de 2023 de CustomerGauge, le NPS moyen pour le SaaS est de +36, les meilleures entreprises B2B atteignant 65 ou plus [1]. Savoir où vous vous situez aide à contextualiser votre propre analyse et à trouver des domaines de croissance pour le produit.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes NPS des clients SaaS
Pour tirer le meilleur parti de l'analyse par IA des enquêtes, vous devez utiliser les bons prompts — surtout lorsque vous travaillez avec des enquêtes NPS SaaS. Voici mes modèles de prompts préférés :
Prompt pour les idées principales : Utilisez ceci pour extraire les principaux sujets mentionnés dans leurs réponses ouvertes. Il est excellent pour faire émerger les vrais thèmes (pas seulement des nuages de mots) et est utilisé par la plateforme Specific elle-même. Collez vos données d'enquête, et essayez ceci :
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4 à 5 mots par idée centrale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Indiquer combien de personnes ont mentionné une idée centrale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
Prompt pour la clarté contextuelle : L'IA donne des réponses plus intelligentes si vous fournissez du contexte — décrivez le public de votre enquête NPS, son objectif, et pourquoi vous vous souciez de certaines questions. Par exemple :
Ce dataset provient d'une enquête client SaaS axée sur le Net Promoter Score (NPS). Notre objectif est de comprendre ce qui motive les scores élevés des promoteurs et d'identifier les points de douleur pour les détracteurs. Veuillez extraire les sujets communs, et noter quels segments (promoteurs, passifs, détracteurs) les soulèvent le plus.
Parfois, vous verrez une idée centrale et voudrez la développer. Utilisez :
Prompt pour approfondir : Demandez, « Dites-m'en plus sur XYZ (idée centrale). » L'IA peut développer sur la manière dont les utilisateurs discutent d'un sujet particulier—par exemple, « rapidité d'intégration »—et donner des exemples concrets ou des citations à l'appui.
Prompt pour un sujet spécifique : « Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? » est un excellent moyen de vérifier si les clients ont discuté d'une fonctionnalité ou d'un concurrent. Ajoutez « Inclure des citations » pour obtenir des preuves directes.
Prompt pour les points de douleur et les défis :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tous motifs ou fréquences d'occurrence.
Prompt pour les motivations et les moteurs :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs, ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Groupez des motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Prompt pour l'analyse des sentiments :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par ex. positif, négatif, neutre). Mettez en surbrillance les expressions clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt 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 pertinent.
Vous voulez un aperçu détaillé sur la rédaction de questions intelligentes pour les enquêtes NPS SaaS ? Consultez les meilleures pratiques pour les questions d'enquête NPS des clients SaaS.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction des types de questions
La manière dont Specific gère les données d'enquête est conçue pour la clarté et la profondeur, en particulier lorsque vous traitez des centaines ou des milliers de réponses. Voici comment cela est décomposé par type de question :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Toutes les réponses, et leurs réponses de suivi associées, sont regroupées sous cette question pour un résumé holistique. Vous voyez à la fois la vue d'ensemble et les histoires uniques qui motivent les scores NPS.
Choix multiples avec suivis : Pour chaque option (par ex., « Intégration facile » ou « Support client »), Specific fournit un résumé séparé des réponses aux questions de suivi pour ce choix. Vous voyez instantanément ce que les gens veulent vraiment dire lorsqu'ils choisissent chaque option, pas seulement leur clic initial.
Questions NPS : Les réponses sont automatiquement catégorisées en promoteurs, passifs, et détracteurs — avec des résumés détaillés séparés pour chaque groupe de suivis. Cela permet une analyse très précise, vous aidant à repérer ce qui motive la fidélité ou le désengagement dans chaque segment.
Vous pouvez reproduire cela avec ChatGPT (en utilisant des filtres et un prompt engineering minutieux), mais c'est beaucoup plus manuel et sujet aux erreurs.
Si vous souhaitez essayer de créer et d'analyser ce type d'enquête à partir de zéro, consultez le générateur d'enquêtes IA, ou utilisez le préréglage pour les enquêtes NPS des clients SaaS.
Comment relever les défis liés aux limites de taille de contexte de l'IA
Toutes les IA, y compris ChatGPT et Specific, ont une « taille de contexte » maximale — la quantité totale de données qu'elles peuvent considérer d'un coup. Si votre enquête NPS SaaS obtient des centaines de réponses, vous dépasserez rapidement ces limites. Voici comment vous pouvez contourner cela :
Filtrage : Analysez un sous-ensemble de conversations en filtrant les utilisateurs ayant répondu à des questions sélectionnées ou ayant choisi des scores NPS spécifiques. De cette façon, l'IA se concentre sur ce qui compte le plus, et vous obtenez des résultats ciblés sans dépasser la limite.
Recadrage : Parfois, vous ne vous souciez que d'une certaine question (« Quelle est une chose que nous pourrions améliorer ? »). En élaguant tout le reste, vous conservez votre analyse ciblée et sous la limite de contexte de l'IA. Le filtrage et le recadrage viennent pré-installés dans Specific, mais vous pouvez également le faire manuellement si vous préparez des données pour ChatGPT.
Cette approche aide à maintenir la qualité des insights — extrêmement importante lorsque vous évaluez votre NPS SaaS par rapport aux meilleurs du secteur. Rappelez-vous : des entreprises de haut niveau comme Nutanix, NetMotion, et Cohesity obtiennent des scores de 90+ [1], donc vous avez besoin d'insights qualitatifs conséquents et profonds pour avancer vers une fidélité de classe mondiale.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes clients SaaS
L'analyse collaborative est un point de douleur pour chaque équipe SaaS travaillant avec des enquêtes NPS. Les flux de travail traditionnels signifient que tout le monde passe des feuilles de calcul de l'un à l'autre, ou copie-colle des{