Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses/les données d'une enquête auprès des clients SaaS concernant les besoins en matière de rapports. Si vous cherchez à transformer une avalanche de retours en informations exploitables pour les rapports, vous êtes au bon endroit.
Choisir les bons outils pour l'analyse d'enquêtes alimentée par l'IA
L'approche appropriée pour analyser votre enquête auprès des clients SaaS dépend du format de vos réponses. Que vous jongliez avec des chiffres ou que vous démêliez des retours longs, votre choix d'outils fera ou défera le processus.
Données quantitatives : Si vous suivez des indicateurs—comme quelle fonctionnalité de rapport est la plus importante, ou quel pourcentage de clients ont du mal avec les tableaux de bord—un simple comptage avec Excel ou Google Sheets vous aidera à accomplir le travail rapidement.
Données qualitatives : Des réponses ouvertes sur les « principaux points de douleur des rapports » ou les souhaits des clients ? C'est là que les outils d'IA brillent. Lorsque les réponses sont longues et riches en contexte, vous voudrez que l'IA extrait les thèmes, repère les motifs, et résume la véritable histoire. Examiner manuellement chaque mot devient impossible une fois que vous passez à l'échelle.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire basé sur GPT pour l'analyse IA
Analyse par copier-coller : Une méthode simple consiste à exporter vos données d'enquête vers CSV, puis à coller des lots dans ChatGPT ou un autre outil basé sur GPT. Vous pouvez alors commencer à poser des questions—« Quels besoins de rapport sont les plus fréquents ? » ou « Lister les problèmes communs. »
Inconvénients : Le copier-coller n'est pas pratique pour de grands ensembles de réponses de clients SaaS. Les problèmes de formatage, les limites de contexte et le risque de mélanger différents suivis peuvent compliquer les choses. Si vous effectuiez des enquêtes NPS régulières ou des tours de retour continus, les choses deviennent vite désordonnées.
Outil tout-en-un comme Specific
Spécialement conçu pour les enquêtes : Des plateformes comme Specific gèrent tout le flux de travail : elles collectent les réponses des enquêtes des clients SaaS, posent des questions de suivi adaptatives, et analysent instantanément tout avec l'IA.
Avec chaque réponse, vous obtenez des informations plus profondes et détaillées—car l'IA ne se contente pas d'enregistrer, elle cherche le « pourquoi », générant un contexte plus riche.
Analyse instantanée et sans effort : Le véritable atout : l'IA de Specific résume ce que disent des centaines d'utilisateurs SaaS, révèle des motifs cachés, et transforme des conversations tentaculaires en informations claires pour les rapports. Pas de tableurs, pas de nettoyage, juste des réponses nettes que vous pouvez exploiter. De plus, vous pouvez dialoguer avec l'IA sur vos résultats—comme vous le feriez dans ChatGPT, mais avec une meilleure gestion du contexte et des fonctionnalités supplémentaires pour filtrer, gérer et segmenter les données au fur et à mesure.
Sans surprise, 75% des professionnels des relations publiques ont désormais des outils d'IA dans leurs flux de travail principaux—une énorme augmentation par rapport à seulement 28% en 2023. L'analyse par IA devient rapidement la norme, et non un simple atout. [1]
Prompts utiles pour analyser les données d'enquête sur les besoins en matière de rapports SaaS des clients
Que vous utilisiez le chat intégré de Specific ou que vous exportiez vos conversations vers un modèle IA comme ChatGPT, des prompts intelligents sont essentiels pour faire ressortir les idées importantes. Voici plusieurs que je recommande pour les enquêtes sur les besoins en matière de rapport des clients SaaS :
Prompt pour les idées principales : C'est la norme d'or quand vous voulez un résumé rapide des principaux sujets et de leur contexte. Déposez ce prompt dans ChatGPT, ou utilisez-le dans Specific (où c'est le défaut) :
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + expliquant en jusqu'à 2 phrases.
Exigences sur la sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Préciser combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en premier
- 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
Astuce : L'IA offre toujours une meilleure analyse lorsque vous lui donnez du contexte. Par exemple, vous pourriez dire :
Cette enquête a été envoyée à des clients SaaS qui utilisent notre plateforme d'analyses. Nous voulons comprendre leurs défis en matière de rapport, leurs besoins non satisfaits, et pourquoi ils pourraient être frustrés par les solutions actuelles de tableau de bord.
Prompt pour l'élaboration : Si vous repérez un sujet récurrent (« exportation de rapports lente »), suivez avec : « Dites-m'en plus sur les exportations de rapports lentes—quelles frustrations spécifiques les clients SaaS ont mentionnées ? »
Prompt pour un sujet spécifique : Pour valider rapidement si un point de douleur apparaît, essayez : « Quelqu'un a-t-il parlé de la mise à jour en temps réel des données ? Inclure des citations. »
Prompt pour les personas : Découvrez différents segments de clients via la question : « D'après les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont 'personas' sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes citations ou motifs pertinents observés dans les conversations. »
Prompt pour les points de douleur et les défis : Vous voudrez savoir : « Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chaque, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence. »
Prompt pour les motivations & amp; moteurs : Pour découvrir pourquoi vos clients SaaS veulent certaines fonctionnalités de rapport : « À partir des conversations d'enquête, extrayez les motivations, désirs, ou raisons principales que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui tirées des données. »
Prompt pour l'analyse des sentiments : Pour vérifier l'humeur globale : « Évaluer le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. »
Prompt pour les suggestions & amp; idées : Pour voir les demandes émerger : « Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou requêtes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes où pertinent. »
Prompt pour les besoins non satisfaits & amp; opportunités : Utilisez ceci pour identifier les lacunes de produit : « Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacunes, ou opportunités d'amélioration mises en avant par les répondants. »
Si vous préparez votre propre enquête pour les clients SaaS la prochaine fois, consultez ces meilleures questions d'enquête sur les besoins de rapport SaaS pour vous inspirer.
Comment Specific analyse les données d'enquête qualitatives par type de question
Avec Specific, vous obtenez une analyse nuancée pour chaque question d'enquête—quelle que soit leur structure :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Toutes les réponses en texte libre et leurs explications de suivi sont regroupées et résumées, mettant en avant les thèmes ou points de douleur les plus mentionnés.
Questions à choix multiples avec suivis : Chaque choix de réponse obtient son propre résumé alimenté par l'IA basé sur les suivis. Si vous demandez, « Quel type de rapport utilisez-vous le plus ? » avec un suivi « Pourquoi ? », vous obtiendrez une analyse ciblée pour chaque préférence de rapport.
Questions NPS : Specific divise les réponses de suivi par segment (détracteurs, passifs, promoteurs), donnant un résumé de ce qui suscite l'amour ou la frustration parmi chaque groupe.
Si vous utilisez un outil comme ChatGPT manuellement, vous pouvez recréer cela—mais attendez-vous à faire plus de copier/coller et de manipulation pour conserver les réponses regroupées de la bonne manière.
Pour un regard approfondi sur la façon de recueillir des réponses de haute qualité, lisez sur l'automatisation des questions de suivi par IA.
Comment gérer les limites de contexte de l'IA dans de grandes enquêtes auprès des clients SaaS
Même les IA les plus intelligentes ont des limites de contexte—il y a une quantité limitée de données qu'elles peuvent "retenir" en même temps. Recevez trop de réponses d'enquête, et vous frapperez un mur. Voici comment les outils experts (comme Specific) le résolvent :
Filtrage : Envoyez à l'IA uniquement les conversations d'enquête liées à des questions ou choix spécifiques. Si vous vous souciez uniquement des clients qui ont mentionné « tableaux de bord personnalisés », filtrez l'ensemble de données avant l'analyse. Cela garde les choses ciblées et ajuste parfaitement les grands ensembles dans la mémoire de l'IA.
Questions de recadrage pour l'IA : Sélectionnez les questions (et leurs réponses) que vous souhaitez dans le contexte de l'analyse. Pas besoin d'encombrer l'IA avec des bavardages non liés—concentrez-vous exactement sur les retours que vous voulez explorer.
Cela vous permet d'analyser même de grandes enquêtes sans perdre le fil ou la nuance. C'est un must si vous recherchez des retours exploitables sur les rapports SaaS à grande échelle. Notamment, 78% des organisations utilisent l'IA pour au moins une fonction principale aujourd'hui, et ce type de filtrage précis est une grande raison pour laquelle les entreprises déplacent leurs processus vers l'IA. [3] Vous voulez le faire vous-même ? Voici un aperçu du flux de travail d'analyse IA avec Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquêtes clients SaaS
La collaboration est souvent l'endroit où la plupart des enquêtes sur les rapports SaaS rencontrent des obstacles—transmettre les résultats, concilier les interprétations, ou perdre un aperçu dans l'e-mail d'une autre personne.
Examen des données conversationnelles : Avec Specific, les équipes analysent les données d'enquête en discutant avec l'IA directement dans la plateforme. Toute personne de l'équipe peut apporter de nouvelles questions, prompts, ou hypothèses, sans avoir besoin de manipuler de tableurs.
Multiples discussions avec contexte : Vous pouvez lancer autant de discussions que vous le souhaitez—chacune focalisée sur un segment, une fonctionnalité de rapport, ou un persona différent. Chaque discussion suit qui l'a commencée et quels filtres sont appliqués, donc il est facile de gérer plusieurs lignes de questionnement à la fois.
Passages fluides en équipe : Tous les collaborateurs peuvent voir qui pose quoi, avec des repères d'avatar dans chaque message de chat de l'IA. C'est clair, visuel, et rend l'analyse distribuée un jeu d'enfant. Cela signifie moins de temps passé à se synchroniser et plus de temps à transformer les perspectives des clients SaaS en améliorations concrètes de produits de rapport.
Vous souhaitez voir ces fonctionnalités collaboratives d'enquête dans un véritable flux de travail ? Essayez de mettre en place une enquête avec le générateur d'enquête sur les rapports SaaS de Specific, ou lisez le guide pratique pour créer des enquêtes sur les besoins en matière de rapport SaaS.
Créez votre enquête pour les clients SaaS sur les besoins en matière de rapport dès maintenant
Lancez votre recherche de produit et prenez des décisions plus intelligentes et rapides avec l'analyse des enquêtes alimentée par l'IA—obtenez des informations nettes pour les rapports et une collaboration d'équipe dès le premier jour.