Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses des enquêtes utilisateur concernant les raisons de l'attrition. Si vous souhaitez obtenir des informations exploitables rapidement, les bons outils et la bonne approche sont essentiels pour donner du sens à vos données qualitatives et quantitatives.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche et les outils que vous choisissez dépendent vraiment du type et de la structure des données que vous avez collectées dans votre enquête sur les raisons de l'attrition. Décomposons cela :
Données quantitatives : Si votre enquête pose aux utilisateurs des questions directes—comme "Pour quelle raison avez-vous quitté ?" avec des options à choix multiple prédéfinies—c'est très simple. Il vous suffit de compter combien d'utilisateurs ont choisi chaque option. Des outils conventionnels comme Excel ou Google Sheets fonctionnent parfaitement pour cela, vous permettant de visualiser et de comparer facilement les décomptes.
Données qualitatives : Lorsque votre enquête inclut des questions ouvertes ou des commentaires de suivi, les choses deviennent plus compliquées. Lire des dizaines (ou des milliers) de réponses en texte libre est impossible à faire correctement manuellement. C'est là que les outils d'IA deviennent indispensables—ils peuvent vous aider à trier les retours qualitatifs, à trouver des motifs et à découvrir des informations que vous pourriez facilement manquer autrement.
Il existe deux approches principales pour les outils lorsqu'il s'agit d'explorer les réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Approche classique : Exportez vos réponses d'enquête (généralement sous forme de fichier CSV) et collez-les dans ChatGPT ou un outil de modèle de langage à grande échelle similaire. Ensuite, vous pouvez discuter avec l'IA pour demander des résumés, des idées principales ou une analyse des sentiments.
Le défi : Gérer les données brutes incollées de cette manière n'est tout simplement pas pratique. Vous devrez peut-être pré-nettoyer les données ou les diviser en plusieurs invites en raison des limites de contexte. C'est faisable, mais vous passez plus de temps à gérer le processus qu'à analyser les résultats.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse des enquêtes : Specific est un outil d'intelligence artificielle conçu à la fois pour collecter les données d'enquête et analyser les réponses dans un flux homogène. Il pose des questions de suivi intelligentes générées par l'IA au fur et à mesure que les utilisateurs répondent, vous obtenez donc des données plus riches et plus pertinentes de chaque participant. Si vous êtes curieux de cette fonctionnalité, voici un aperçu détaillé : comment fonctionnent les questions de suivi IA.
Analyse en un clic : Une fois les données intégrées, l'IA de Specific résume instantanément les réponses, identifie les thèmes clés et vous fournit des informations exploitables—aucun besoin d'exporter ou d'utiliser des feuilles de calcul. Vous pouvez même discuter avec l'IA de vos résultats, comme vous le feriez dans ChatGPT, mais avec plus de structure, de contrôle de contexte et de prompts spécifiques aux enquêtes. Si vous souhaitez approfondir cette capacité, consultez l'analyse des réponses des enquêtes sur Specific.
Contrôle et concentration : Vous disposez de fonctions supplémentaires pour gérer quelles données sont envoyées à l'IA pour le contexte. Cela rend l'analyse à la fois plus intelligente et plus sécurisée, et vous vous concentrez sur les résultats, pas le processus.
Prompts utiles pour analyser les réponses d'une enquête sur l'attrition des utilisateurs
L'IA est puissante, mais elle réagit mieux lorsque vous utilisez des prompts clairs et réfléchis—quel que soit l'outil, que ce soit ChatGPT ou Specific. Voici quelques prompts éprouvés pour l'analyse des enquêtes qui fonctionnent particulièrement bien pour la recherche sur l'attrition des utilisateurs :
Prompt pour les idées principales : C'est un classique pour obtenir les thèmes derrière pourquoi les utilisateurs se désengagent. (Ceci est également intégré dans la façon dont Specific résume les commentaires ouverts.)
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez 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
Conseil : L'IA fonctionne toujours mieux si vous définissez le contexte. Si votre enquête a été envoyée peu de temps après l'attrition des utilisateurs, indiquez cette information. Si vous vous intéressez à un segment spécifique, mentionnez-le. Exemple :
Résumez ces réponses d'utilisateurs qui ont quitté au cours des 30 derniers jours après avoir utilisé le produit pendant au moins 6 mois. Concentrez-vous sur les raisons pour lesquelles ils ont cessé de payer et essayez de mettre en avant des informations inattendues. Utilisez des puces et mentionnez la fréquence de chaque raison.
Prompt pour exploration de suivi : Une fois que vous avez vos raisons clés, approfondissez :
« Dites-moi en plus sur l'idée principale (par exemple, lacunes des fonctionnalités, préoccupations concernant le prix, problèmes de support). »
Prompt pour sujet spécifique : Parfois, vous voulez savoir si les utilisateurs ont mentionné quelque chose de spécifique :
« Quelqu'un a-t-il parlé de confusion sur les prix ? »
Conseil : Ajoutez « Inclure des citations » pour obtenir des exemples réels.
Prompt pour personas : Vous voulez savoir s'il existe des types d'utilisateurs reconnaissables parmi les utilisateurs désengagés ? Essayez :
« Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—semblables à la façon dont les ‘personas’ sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, leurs motivations, leurs objectifs, ainsi que toute citation ou tendance pertinente observée dans les conversations. »
Prompt pour points de douleur et défis : C'est un excellent prompt pour trouver les points de friction :
« Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun et notez les motifs ou la fréquence d'occurrence. »
Prompt pour motivations et moteurs : Particulièrement pertinent pour comprendre des comportements plus profonds :
« À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons exprimés par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données. »
Prompt pour l'analyse des sentiments : Pour avoir une idée générale des ressentis :
« Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en surbrillance les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. »
Pour plus de conseils sur la création d'enquêtes et la conception de questions, consultez notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes sur l'attrition des utilisateurs et comment concevoir réellement votre enquête.
Comment Specific analyse les données qualitatives basées sur le type de question
Analyser les réponses d'une enquête sur l'attrition est une expérience différente lorsque vous utilisez un outil spécialisé conçu pour le travail. Voici un aperçu de la façon dont Specific catégorise et résume les retours qualitatifs en fonction du type de question :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous obtenez un résumé instantané pour toutes les réponses collectées, y compris toutes les réponses aux questions de suivi automatiques liées à cette question principale. Cela signifie que vous saisissez chaque nuance, pas seulement la réponse évidente.
Choix multiple avec suivi : Pour chaque choix à sélection unique ou multiple (comme « passé à un concurrent », « trop cher », « fonctionnalités manquantes »), Specific fournit son propre résumé de toutes les réponses de suivi attachées à ce choix. Vous ne voyez pas seulement des décomptes—vous voyez le contexte par raison.
NPS (Net Promoter Score) : Chaque groupe NPS (détracteurs, passifs, promoteurs) reçoit un résumé dédié, construit à partir des réponses de suivi données par les utilisateurs de cette catégorie. Vous pouvez voir ce qui motive l'insatisfaction ou la fidélité par groupe instantanément.
Vous pouvez également faire cela avec ChatGPT—vous devrez simplement filtrer manuellement les réponses pour chaque question et prompt, ce qui le rend plus laborieux.
Gérer les limites de taille de contexte d'une IA
Les modèles de langage à grande échelle ont des limites réelles sur le nombre de mots (ou de tokens) que vous pouvez envoyer en une seule fois. L'analyse de centaines ou de milliers de réponses d'enquête sur l'attrition peut facilement franchir ces limites. Il existe deux stratégies éprouvées pour contourner ce défi (et Specific propose les deux) :
Filtrage : Restreindre l'ensemble de données en se concentrant sur les réponses à une question donnée, en mentionnant un choix particulier ou appartenant à un segment d'utilisateurs. Cela garde l'IA concentrée et dans les limites.
Cropping : Au lieu d'envoyer l'ensemble du fil d'enquête, sélectionnez uniquement les questions que vous souhaitez que l'IA analyse. Cela vous permet de saisir plus de conversations et facilite la ciblage de certaines informations.
Si vous souhaitez en savoir plus sur ces techniques, essayez de discuter avec l'IA des réponses de l'enquête ou explorez comment filtrer et couper dans la pratique sur la plateforme Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes utilisateur
L'analyse d'enquête n'est rarement un sport solo—surtout lorsque vous traitez avec l'attrition des utilisateurs. Les équipes doivent creuser dans les mêmes données et partager leurs découvertes, mais il est facile de perdre le fil lorsque tout le monde travaille en silo.
Collaboration tout-en-un : Avec Specific, vous analysez les réponses simplement en discutant avec l'IA—aucun besoin de tableaux de bord spécialisés ou de logiciels d'analyse. Chacun de vos coéquipiers peut créer plusieurs chats centrés sur différentes questions, filtres ou sujets.
Conversations multi-threads : Pour chaque chat, vous pouvez appliquer vos propres filtres (par exemple, « utilisateurs qui ont cité le prix », « utilisateurs puissants désengagés ») et suivre qui a lancé ce fil de discussion, afin que la responsabilité et le focus de l'équipe soient clairs. Cela réduit le travail en double et permet de comprendre plus vite les différents angles.
Identité dans le flux : Lorsque vous collaborez dans un chat IA, Specific montre qui a envoyé chaque message—ce qui rend clair lequel de vos coéquipiers fait ressortir les informations ou demande des éclaircissements à l'IA. Cela renforce la confiance et la responsabilité dans votre processus de recherche.
Transitions transparentes : Que quelqu'un reprenne là où un coéquipier s'est arrêté ou qu'il révise les fils de discussion avant une réunion stratégique, tout le monde reste sur la même longueur d'onde. Aucun besoin d'exportation ou de chaînes d'emails confus.
Ce niveau de visibilité et de vitesse est difficile à reproduire dans les processus manuels. Pour plus d'informations sur le travail d'équipe en temps réel dans l'analyse d'enquête, essayez la fonctionnalité d'analyse des réponses d'enquête IA.
Créez votre enquête utilisateur sur les raisons de l'attrition maintenant
Agissez maintenant—utilisez une solution d'enquête IA conçue pour découvrir pourquoi les utilisateurs se désengagent et commencez à améliorer la rétention immédiatement. Obtenez des retours plus riches et des informations instantanées, tout en un seul endroit.