Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête utilisateur concernant l'expérience en accessibilité en utilisant des méthodes basées sur l'IA. Explorons les meilleures stratégies et outils pour rendre votre analyse d'enquête à la fois efficace et perspicace.
Choisir les bons outils pour analyser vos données d'enquête
L'approche appropriée pour analyser les réponses d'enquête dépend de l'aspect de vos données. Voici comment je le décompose habituellement :
Données quantitatives : Si vous comptez des éléments (par exemple, combien d'utilisateurs ont choisi chaque réponse), c'est un territoire classique pour les tableurs. Des outils comme Excel ou Google Sheets font le travail rapidement et sont familiers pour la plupart d'entre nous.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes ou les commentaires de suivi sont une bête totalement différente. Lire à travers un tas de réponses n'est pas seulement épuisant, c'est quasiment impossible de synthétiser manuellement des modèles si vous avez vraiment du volume. C'est là que les outils IA brillent, en extrayant des thèmes significatifs et en résumant ce que les utilisateurs disent réellement beaucoup plus vite que nous ne pourrions le faire nous-mêmes. En fait, l'IA peut analyser le texte d'une enquête jusqu'à 70% plus vite que les méthodes manuelles, tout en atteignant environ 90% de précision dans des analyses telles que l'analyse du sentiment [2].
Il existe deux approches pour l'outillage lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Si vous exportez vos données d'enquête en tant que fichier CSV ou tableur, vous pouvez simplement coller des fragments dans ChatGPT (ou un autre outil alimenté par LLM) et lui demander de résumer, thématiser ou extraire des insights.
L'inconvénient principal : Manipuler les données de cette manière peut devenir assez compliqué. Vous atteindrez souvent des limites de longueur de contexte, et gérer différents fragments ou suivre des fils spécifiques devient rapidement désordonné. De plus, il vous faudra garder une trace de ce que vous avez déjà analysé.
Outil tout-en-un comme Specific
C'est une solution d'enquête IA dédiée conçue pour collecter et analyser les retours. Au lieu de diviser les outils, tout est dans un seul flux de travail : vous lancez une enquête conversationnelle, capturez les réponses des utilisateurs (y compris des questions de suivi intelligentes et automatiques qui améliorent la qualité des réponses), puis analysez le tout instantanément avec de l'IA intégrée.
Le résumé IA et la détection de thèmes sont adaptés aux enquêtes. Specific extrait instantanément les idées principales, les thèmes clés et les insights pratiques — pas de marquage manuel ou de défilement sans fin nécessaire. Vous pouvez discuter avec une IA de vos résultats d'enquête (comme dans ChatGPT), poser des questions de suivi et obtenir des réponses contextualisées. Il existe des outils supplémentaires pour gérer quelles données l'IA peut voir, afin que vous restiez concentré sur ce qui compte le plus.
Bonus : En ayant la collecte et l'analyse ensemble, vous ne perdez ni profondeur ni contexte. Pour les enquêtes d'expérience en accessibilité, les questions de suivi peuvent révéler des problèmes ou besoins subtils — quelque chose qui est difficile à capturer avec juste un formulaire sans question suggestive.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d'enquête sur l'expérience en accessibilité des utilisateurs
Une des méthodes les plus puissantes pour extraire des insights précieux est de savoir ce que vous devez demander à l'IA. Voici mon ensemble d'invites éprouvées et conviviales — chacune avec sa propre fonction. Adaptez-les à vos besoins (en particulier pour comprendre les expériences d'accessibilité des utilisateurs) :
Invite pour idées principales : Utilisez ceci pour vous faire une idée des grands sujets et problèmes que les utilisateurs mentionnent le plus. C'est parfait pour faire émerger des thèmes lorsque vous avez une montagne de réponses en texte libre.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), le plus mentionné en haut
- 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
Si vous voulez un résumé encore mieux, donnez toujours plus de contexte à l'IA sur votre enquête : qui sont les utilisateurs, quel est l'objectif de l'analyse, ou même ce que vous savez déjà sur les problèmes d'accessibilité. Par exemple :
Cette enquête a été menée pour comprendre comment les utilisateurs en situation de handicap vivent l'intégration et la navigation de notre produit. La majorité des répondants sont des utilisateurs quotidiens de technologies d'assistance. Veuillez vous concentrer sur les obstacles à l'utilisation et les suggestions d'amélioration.
Poursuivre avec :
Invite pour approfondir : Vous voulez en savoir plus sur un thème particulier ? Demandez, "Dites-moi plus sur XYZ (idée principale)" et obtenez des détails nuancés ou des citations des données. C'est parfait pour valider si quelque chose est vraiment une tendance ou juste quelques exceptions.
Invite pour mentions spécifiques : Vérifiez si un sujet particulier est apparu dans les réponses en demandant :
Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? Inclure des citations.
Invite pour points de douleur et défis : Parfait pour les enquêtes d'accessibilité des utilisateurs — obtenez directement les principaux obstacles :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun, et notez toute tendance ou fréquence d'occurrence.
Invite pour personas : Si vous souhaitez segmenter en fonction de l'expérience, de l'utilisation de l'appareil ou des aides à l'accessibilité :
Sur la base des réponses d'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaires à la manière dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou tendance pertinente observée dans les conversations.
Invite pour analyse de sentiment : Pour comprendre comment les utilisateurs ressentent l'expérience d'accessibilité globale ou des changements spécifiques :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses d'enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Mettez en lumière les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour besoins non satisfaits et opportunités : Repérez ce qui manque—souvent la mine d'or des enquêtes d'accessibilité :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir les besoins non satisfaits, les lacunes ou les opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
Choisissez ce qui fonctionne pour votre enquête et concentrez-vous. Vous pouvez trouver encore plus de conseils dans cette plongée approfondie : meilleures questions pour les enquêtes d'expérience utilisateur en accessibilité.
Comment Specific (ou ChatGPT) gère différents types de questions
La façon dont votre outil analyse les données qualitatives dépend beaucoup des formats de questions de votre enquête. Voici comment Specific gère cela (et vous pouvez reproduire cela avec ChatGPT si vous préférez) :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific résume chaque réponse, ainsi que tout suivi clarificateur. Cela signifie que vous obtenez un résumé d'ensemble de toutes les réponses, ainsi que des analyses détaillées sur chaque digression ou clarification partagées par les utilisateurs.
Questions à choix multiples avec suivis : Pour les items à choix multiples qui déclenchent des suivis, chaque option de réponse est traitée comme son propre mini-groupe. Vous obtenez des résumés de toutes les réponses de suivi pour chaque choix — très utile lorsque vous comparez, par exemple, les utilisateurs de lecteurs d'écran aux navigateurs au clavier dans votre enquête d'accessibilité.
NPS (Net Promoter Score) : Pour le NPS, chaque catégorie — détracteur, passif, promoteur — obtient son propre résumé personnalisé et analyse de suivi, afin que vous puissiez rapidement repérer ce qui distingue les fidèles des frustrés.
Vous pouvez appliquer cette même logique avec ChatGPT en filtrant et en groupant les entrées avant chaque invite. Cela nécessite simplement plus de copier-coller manuel et, honnêtement, plus de patience.
Pour un démarrage rapide pour construire ou ajuster votre propre structure d'enquête accessible, consultez le guide pratique pour créer des enquêtes d'expérience utilisateur en accessibilité.
Gérer les limites de contexte lors de l'analyse de grands ensembles de réponses d'enquête
Avouons-le : tant les LLM généraux (comme ChatGPT) que les outils IA spécialisés rencontrent des limites de fenêtre contextuelle. Si votre enquête sur l'accessibilité des utilisateurs recueille beaucoup d'histoires détaillées, vous ne pourrez simplement pas tout faire rentrer dans la mémoire de l'IA en même temps. Voici comment gérer cela :
Filtrage : Analysez uniquement ce qui compte en filtrant pour des questions ou segments d'utilisateurs spécifiques. Par exemple, concentrez-vous uniquement sur les personnes ayant eu des difficultés avec les raccourcis clavier, ou celles ayant donné des scores NPS négatifs. Specific vous permet de le faire nativement, mais vous pouvez également le faire en pré-filtrant votre export pour ChatGPT.
Découpage : Limitez la portée en envoyant uniquement les questions et réponses les plus pertinentes à l'IA. Cela empêche l'outil de sauter ou de confondre le contexte, et s'assure que votre exploration approfondie reste précise.
Garder ces limites à l'esprit aide votre IA à fournir des insights plus précis et pertinents — même à grande échelle. Si vous voulez essayer cela dans un flux de travail guidé, analyse des réponses d'enquête avec IA dans Specific est un bon exemple.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquête utilisateur
Collaborer sur l'analyse des enquêtes est constamment difficile, notamment dans la recherche sur l'accessibilité. Différents membres de l'équipe veulent explorer les résultats sous différents angles, et il est facile de perdre de vue qui a posé quoi, ou quels insights sont venus de qui.
Discutez avec l'IA, ensemble : Specific vous permet d'analyser les réponses de façon conversationnelle à travers son chat AI. Mais cela va plus loin : vous pouvez créer plusieurs chats d'analyse séparés, chacun axé sur des questions différentes, des personas utilisateurs, des types d'appareils, ou des défis d'accessibilité.
Fils personnalisés et visibilité : Chaque chat d'analyse est étiqueté par son créateur, et chaque message montre clairement qui l'a posé. Lorsque vous travaillez avec une équipe — y compris des chefs de produit, des chercheurs ou des spécialistes de l'accessibilité — cela garde le processus de réflexion de chacun transparent et organisé. C'est un avantage énorme pour des sujets nuancés comme l'accessibilité, où contexte et interprétation comptent vraiment.
Changement facile et conservation du contexte : Passez d'un chat à l'autre, comparez des notes, ou revenez à un fil antérieur sans perdre les questions ou le raisonnement derrière eux. Pour les équipes interfonctionnelles, cela signifie que vous n'avez jamais besoin de fouiller dans de vieux tableurs ou fils Slack pour comprendre comment une conclusion a été atteinte.
En savoir plus sur la création d'une enquête d'accessibilité collaborative pour les utilisateurs avec des modèles guidés et des options de partage.
Créez votre enquête utilisateur sur l'expérience en accessibilité maintenant
Capturez des insights plus profonds et obtenez une analyse instantanée et exploitable — créez votre enquête sur l'expérience en accessibilité utilisateur en utilisant un outil conçu pour à la fois des conversations engageantes et des réponses alimentées par l'IA ultrarapides.