Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête client SaaS sur le temps de réponse du support en utilisant des outils d'analyse de réponse à l'enquête alimentés par l'IA et les meilleures pratiques des enquêtes conversationnelles.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes par IA
L'approche et les outils que vous utilisez dépendent du type et de la structure des données d'enquête que vous avez collectées. Décomposons cela rapidement :
Données quantitatives : Si vous avez des chiffres clairs—comme "combien de clients ont choisi 1 heure contre 24 heures pour le temps de réponse du support?"—les outils traditionnels comme Excel ou Google Sheets font le travail. C'est un simple décompte et agrégation, parfait pour les graphiques à barres et les statistiques rapides.
Données qualitatives : Pour les réponses ouvertes, les retours d'information nuancés ou les questions de suivi—pensez à "décrivez comment vous avez ressenti notre vitesse de réponse"—la lecture manuelle n'est tout simplement pas évolutive. Même avec 50 réponses, lire à travers le raisonnement, les détails et l'émotion devient accablant. C'est là que les outils d'IA deviennent nécessaires, trouvant rapidement des motifs, des thèmes et des idées exploitables dans une mer de texte.
Lorsque vous traitez des réponses qualitatives, il existe deux principales approches pour les outils :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copiez et collez vos données d'enquête exportées dans ChatGPT (ou tout autre outil alimenté par GPT-4) pour analyser les thèmes ou résumer les réponses. Vous pouvez poser des questions comme "Quelles sont les principales plaintes concernant notre temps de réponse du support ?" et itérer à partir de là.
Cependant, exporter et structurer les données pour les utiliser dans ChatGPT n'est pas très pratique. Vous devez nettoyer vos données, faire attention aux erreurs de formatage et gérer les limites de contexte en fractionnant les réponses. Les résultats peuvent être puissants mais nécessitent plus d'efforts manuels et de temps pour être gérés efficacement.
Outil tout-en-un comme Specific
Une solution IA spécialement conçue comme Specific offre une expérience intégrée pour la collecte et l'analyse des enquêtes. Le plus grand avantage ? Lorsque vous recueillez des retours d'information à l'aide d'enquêtes conversationnelles, l'IA de Specific pose automatiquement des questions de suivi intelligentes, améliorant considérablement la qualité de vos données de réponse. En savoir plus à ce sujet dans notre guide détaillé sur les questions de suivi automatique par IA.
Specific analyse instantanément les données qualitatives sans tableurs ni travail supplémentaire :
Résume toutes les réponses et met en évidence les thèmes ou schémas clés
Visualise la fréquence des idées les plus mentionnées
Vous permet de discuter avec l'IA de vos résultats : pas besoin de créer des invites manuelles ou de transférer des données
Contrôle supplémentaire : Vous pouvez gérer exactement quelles réponses et quelles questions vont dans le chat IA pour une discussion ciblée
C'est une solution complète du recueil des données à l'analyse. Si vous êtes intéressé par la création du vôtre, découvrez notre générateur d'enquête IA pour le temps de réponse du support.
Conclusion : Pour les calculs simples, les outils traditionnels fonctionnent encore. Pour obtenir un aperçu approfondi des enquêtes qualitatives, les plateformes alimentées par l'IA ou un flux de travail manuel utilisant des modèles GPT sont désormais essentiels pour gagner du temps et découvrir la valeur cachée dans les données de conversation des clients. Selon les données du secteur, 88 % des clients s'attendent à une réponse à leur demande dans les 60 minutes—pourtant, le temps de réponse moyen est de 12 heures. Traiter cet aperçu est crucial pour la fidélité des clients. [1]
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses aux enquêtes clients SaaS sur les temps de support
L'IA n'est aussi bonne que l'invite que vous lui donnez. Voici des invites éprouvées pour obtenir des idées précieuses de votre enquête sur le temps de réponse du support, que vous utilisiez Specific, ChatGPT ou tout autre créateur d'enquête IA.
Invite pour les idées principales : Utilisez cette invite lorsque vous souhaitez un aperçu rapide des principaux sujets ou points de douleur directement à partir de vos données de réponses brutes (fonctionne pour des centaines d'entrées) :
Votre tâche est d'extraire des idées clés en gras (4-5 mots par idée clé) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné l'idée clé spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée clé :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée clé :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée clé :** texte explicatif
Ajoutez du contexte pour des idées plus fortes : Plus vous expliquez votre enquête—qui a répondu, les questions que vous avez posées, votre objectif commercial—mieux l'IA performera. Par exemple :
Nous avons sondé 300 clients SaaS sur leur expérience récente de support. Notre objectif principal est d'améliorer les temps de première réponse et d'identifier les points de douleur. Les réponses incluent des retours ouverts ainsi que des suivis si les utilisateurs nous ont notés en dessous de 7/10.
Suivez les idées principales : Une fois que l'IA identifie les sujets principaux, approfondissez en demandant : "Dites-m'en plus sur les préoccupations de vitesse de réponse". L'IA peut extraire quels retours sont associés à ce problème ou même mettre en évidence des citations directes de clients.
Invite pour un sujet spécifique : Pour repérer des signaux ou des problèmes spécifiques (comme "mentions de retards de support par chat"), utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de retards de support par chat ? Inclure des citations.
Invite pour les personas : Lorsque vous voulez comprendre des segments parmi votre audience—idéal pour identifier des sous-groupes comme les utilisateurs avancés par rapport aux nouveaux clients :
À partir des réponses à l'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 toutes citations ou motifs pertinents observés dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Trouvez les zones les plus courantes où l'expérience utilisateur a échoué.
Analysez les réponses à l'enquête et dressez la liste des points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque point et notez les schémas ou la fréquence d'occurrence.
Invite pour les motivations et les moteurs : Comprendre pourquoi les clients valorisent un support rapide—ou pas.
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 provenant des données.
Invite pour l'analyse du sentiment : Apprenez comment les utilisateurs se sont sentis dans l'ensemble, et quels problèmes ont généré des émotions négatives/positives.
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou les retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour les suggestions et idées : Idéal pour collecter des corrections exploitables ou des demandes de fonctionnalités.
Identifiez et dressez la liste de toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes lorsque pertinent.
Invite pour les besoins non satisfaits et les opportunités : Découvrez des leviers de croissance cachés que votre équipe pourrait ne pas avoir remarqués.
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tous besoins non satisfaits, lacunes ou opportunités d'amélioration mises en évidence par les répondants.
Si vous souhaitez plus d'informations sur la création de bonnes questions pour l'expérience de support, consultez notre guide : meilleures questions d'enquête pour les clients SaaS sur le temps de réponse du support.
Comment Specific analyse chaque type de question d'enquête qualitative
Les différents formats de questions de votre enquête sont résumés et analysés de différentes manières dans Specific—et ces stratégies se traduisent pour toute plateforme d'enquête pilotée par IA.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtiendrez un résumé IA couvrant toutes les réponses ainsi qu'un résumé global de chaque suivi lié, capturant un contexte plus profond et des causes profondes. Vous voyez ce que les clients veulent dire—pas seulement leur première réponse.
Choix avec suivis : Chaque choix (par exemple "Réponse en moins de 1 heure" ou "A pris plus d'une journée") obtient son propre mini-rapport. L'IA recherche des motifs et des citations dans les suivis en texte libre liés à chaque sélection pour découvrir pourquoi les utilisateurs ont choisi ce qu'ils ont fait.
Questions NPS : Pour les détracteurs, les passifs et les promoteurs, vous obtiendrez des résumés ciblés montrant ce qui a motivé les scores élevés, les plaintes derrière les scores bas, et des idées pour transformer les passifs ou détracteurs en supporters fidèles.
Vous pouvez extraire des idées similaires en utilisant des modèles GPT manuellement, mais c'est plus laborieux—beaucoup de copie, de nettoyage et de changement de contexte. Avec Specific, l'analyse des réponses de l'enquête qualitative est automatique, avec des résultats exploitables dès le départ. Faites l'expérience de notre démonstration interactive d'analyse de réponse à l'enquête IA.
Gérer de grands ensembles de données d'enquête et les limites de contexte de l'IA
Un grand défi avec l'analyse basée sur l'IA est la limite de taille de contexte : Les grandes enquêtes avec des centaines de réponses en texte libre peuvent dépasser ce que l'IA comme ChatGPT peut traiter en une seule fois. Mais il existe des solutions éprouvées :
Filtrage : Analysez uniquement les conversations où les utilisateurs ont répondu à des questions spécifiques ou sélectionné certaines options—par exemple, en ne regardant que les retours des clients qui ont attendu plus de 12 heures pour une réponse. Cela rend l'ensemble de données plus petit et l'analyse plus ciblée.
Recadrage des questions : Limitez ce qui va à l'IA en envoyant juste un sous-ensemble de questions ou même une question à la fois pour une analyse plus approfondie. Cela vous permet de rester sous les limites de taille de contexte et de garantir que l'IA se concentre sur ce qui est le plus important.
Specific dispose de ces approches intégrées, de sorte que vous n'avez jamais à vous soucier d'atteindre un plafond. Le filtrage et le recadrage vous permettent de réaliser des analyses de grande qualité, même avec des milliers de réponses. Ces mêmes approches peuvent être gérées avec des flux de travail manuels dans ChatGPT, mais c'est beaucoup moins efficace.
Pour plus d'informations, consultez notre guide approfondi sur l'analyse des données d'enquête avec l'IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes client SaaS
Amener tout le monde sur la même page lors de l'analyse des enquêtes sur le temps de réponse du support client SaaS peut être un véritable défi. Les équipes jonglent souvent avec différentes feuilles de calcul, fils de discussion par e-mail et documents de retour d'information—ce qui risque de perdre de précieuses informations utilisateur ou de doubler le travail.
Avec Specific, l'analyse des données d'enquête est conversationnelle et collaborative par conception. N'importe qui dans votre équipe peut discuter directement avec l'IA pour interroger, résumer ou explorer les résultats de l'enquête sans quitter le tableau de bord. Plusieurs utilisateurs peuvent avoir leurs propres chats AI simultanés, chacun avec ses propres filtres de contexte (par exemple, en se concentrant uniquement sur les réponses tardives ou les commentaires critiques NPS).
Chaque chat collaboratif montre clairement qui a demandé quoi et quand. Lorsque vous travaillez en chat IA avec des collègues, les avatars de tout le monde sont visibles—rendant la collaboration en équipe plus fluide et plus transparente. Les idées, résultats ou idées sont capturés dans leur contexte, accélérant les réunions et renforçant l'alignement.
Specific vous permet également de partager instantanément les résultats et les idées de l'enquête avec des collaborateurs clés ou des parties prenantes. Que vous ayez besoin de résumés rapides pour la direction ou souhaitiez comparer les résultats entre différentes équipes, le partage est à un clic.
Si vous cherchez des conseils étape par étape pour construire votre flux de travail d'enquête, consultez notre « comment créer une enquête client SaaS sur le temps de réponse du support » ou commencez à partir d'un préréglage d'enquête AI vierge.
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