Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des clients SaaS sur la fiabilité du produit. Si vous plongez dans les données d'enquête et souhaitez en tirer rapidement un sens, vous êtes au bon endroit.
Choisir les bons outils d'analyse
La boîte à outils et l'approche que vous utiliserez dépendent à la fois de la structure et du contenu de vos réponses d'enquête. Voici comment je réfléchis à cela :
Données quantitatives : Si votre enquête contient des chiffres, comme le nombre de personnes ayant noté votre produit 9/10 pour la fiabilité, ceux-ci sont simples à traiter. J'utilise Excel ou Google Sheets—rien de sophistiqué, juste du comptage de scores, du calcul de moyennes, peut-être un tableau croisé dynamique rapide. C'est rapide et donne une clarté instantanée sur ce que pense la plupart des clients SaaS.
Données qualitatives : Réponses ouvertes ou celles détaillées après des questions de suivi ? C'est là que cela devient compliqué. Les lire une par une non seulement consomme du temps, mais introduit également des biais et de la fatigue. Ici, l'utilisation d'outils d'IA devient inestimable. Ils peuvent aider à trouver des thèmes récurrents, extraire le sentiment, et organiser de vastes commentaires d'une manière que notre cerveau seul ne peut pas.
Lors du traitement des réponses qualitatives, il y a vraiment deux approches pour l'outillage :
ChatGPT ou un outil similaire pour l'analyse IA
Copier-coller et discuter : Vous pouvez exporter vos données d'enquête et les copier dans ChatGPT (ou similaire). Ensuite, vous discutez à ce sujet en posant des questions et en sollicitant l'IA pour des résumés ou des thèmes clés.
Là où cela échoue : Cette méthode peut devenir encombrante, surtout à mesure que votre ensemble de données grandit. Il y a un travail de préparation manuel pour organiser les données et s'assurer que vous ne manquez pas de contexte ou oublier d'inclure des réponses clés. De plus, ChatGPT n'aura pas de logique d'enquête intégrée ou de prise de conscience de vos questions d’enquête d'origine, ce qui peut rendre l'analyse fragmentaire et sujette aux erreurs.
Outil tout-en-un comme Specific
Collecte intégrée d'enquêtes et analyse IA : Specific a été conçu pour ce flux de travail exact. C’est une plateforme unique qui fait à la fois la collecte de feedback des clients SaaS et le gros du travail pour analyser les résultats. Vous pouvez en lire plus en détail sur notre page du fonctionnalité d'analyse des réponses d'enquête IA.
Des données plus intelligentes dès le départ : Lorsque vous créez une enquête avec Specific, l'IA pose automatiquement des questions de suivi. Cela signifie que vous obtenez des réponses approfondies et de haute qualité—plus de réponses d'un seul mot ou de données superficielles. Curieux de voir comment cela fonctionne ? Consultez notre page détaillée sur les questions de suivi automatique par IA.
Résumés instantanés et éclairages de l’IA : Une fois votre enquête terminée, l'IA de Specific se met immédiatement au travail. Elle résume les réponses, met en avant les thèmes clés, et trouve des tendances que vous pourriez autrement négliger. Vous discutez simplement avec l'IA à propos de vos résultats, et elle répond à vos suivis dans le contexte—pas besoin de jongler avec les tableaux.
Personnalisez et gérez votre analyse : Vous contrôlez exactement quelles données l'IA voit. Vous souhaitez approfondir seulement les réponses ouvertes à une seule suite ? Vous pouvez gérer les données envoyées au contexte de l'IA, filtrer par question, ou même combiner plusieurs filtres pour obtenir un aperçu précis des résultats.
Pour les créateurs d'enquêtes qui veulent un flux de travail tout-en-un—de la génération d'enquêtes à l'analyse conversationnelle—le générateur d'enquêtes avec IA de Specific, conçu pour la fiabilité des produits, peut vous faire gagner des heures et améliorer votre compréhension des retours clients.
Selon des recherches, 87 % des entreprises estiment que l'analyse avancée, y compris l'analyse à l'aide de l'IA, offre une meilleure clarté et une prise de décision plus rapide comparativement aux méthodes manuelles. [1]
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses d'enquête de fiabilité du produit SaaS
Démarrez des insights plus profonds en posant les bonnes questions—même lorsque vous “parlez” à l'IA. Voici des invitations qui m’aident à obtenir des réponses puissantes et nuancées à partir des données de réponse d'enquête. Il suffit de copier-coller dans ChatGPT, ou de les utiliser dans l'interface de discussion de Specific.
Invite pour les idées de base : Utilisez ceci lorsque vous souhaitez découvrir les principaux thèmes dans toutes vos réponses ouvertes. Cette invite est éprouvée—c'est au cœur de l'analyse IA de Specific, et ça fonctionne tout aussi bien dans d'autres outils alimentés par GPT.
Votre tâche est d'extraire des idées de base en gras (4-5 mots par idée de base) + jusqu'à 2 phrases d’explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée de base spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en haut
- Pas de suggestions
- Pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte idée de base :** texte explicatif
2. **Texte idée de base :** texte explicatif
3. **Texte idée de base :** texte explicatif
Donner du contexte à votre IA : Plus vous partagez d'informations sur votre enquête, vos objectifs et votre public cible, meilleures seront les insights. Voici comment je demanderais :
“Analysez les réponses de l'enquête des clients SaaS sur la fiabilité du produit. Identifiez les thèmes liés aux pannes, aux demandes de fonctionnalités, et à la qualité du support client. Mon objectif est de prioriser les corrections pour la prochaine version.”
Affiner avec une invite de suivi : Après avoir vu les idées clés, je demande souvent à l'IA :
Parlez-moi plus de XYZ (idée de base)
Invite pour un sujet spécifique : Lorsque vous souhaitez valider si un certain problème (par exemple, “temps d'arrêt”) est apparu, vous pouvez simplement demander :
Quelqu'un a-t-il parlé du temps d'arrêt ? Incluez des citations.
Invite pour les points sensibles et les défis : Pour aller droit au cœur de la frustration des clients :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points sensibles, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Invite pour les suggestions et idées : Capturez les idées d'amélioration directement de vos utilisateurs :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes là où c'est pertinent.
Invite pour l'analyse des sentiments : Un aperçu rapide et général de la manière dont se sent globalement votre base de clients :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l’enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases ou les commentaires clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour les besoins non satisfaits et opportunités : Idéal lorsque vous voulez trouver des lacunes non encore adressées par votre produit :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, gap, ou opportunité d'amélioration tel que mis en évidence par les répondants.
La meilleure partie ? Vous pouvez mélanger et assortir ces invitations pour obtenir des insights en couches—ou les adapter à votre jargon d'entreprise. Pour un approfondissement sur la conception d'enquêtes, consultez les meilleures questions pour les enquêtes clients SaaS sur la fiabilité des produits ou ces conseils pour créer des enquêtes de A à Z.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Chaque question ouverte obtient un résumé pour toutes les réponses principales, ainsi qu’un autre résumé pour les questions de suivi éventuelles. Vous voyez rapidement non seulement les commentaires de surface, mais aussi pourquoi ils sont comme ils sont.
Questions à choix avec suivi : Lorsqu'un utilisateur choisit une option (peut-être sélectionne-t-il “parfois peu fiable”) et que vous suivez avec “Pourquoi avez-vous dit cela ?