Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête utilisateur sur l'expérience de support en utilisant des méthodes basées sur l'IA et des pratiques exemplaires pour extraire des insights significatifs.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'enquête
Lorsqu'il s'agit d'analyser les enquêtes sur l'expérience de support utilisateur, l'approche — et surtout les outils que vous choisissez — dépendent de la nature quantitative ou qualitative de vos données. Idéalement, vous souhaitez maximiser la valeur de chaque réponse.
Données quantitatives : Les chiffres, notes et réponses à choix unique (comme « À quel point êtes-vous satisfait ? ») sont faciles à comptabiliser et à représenter graphiquement. Pour cela, Excel ou Google Sheets feront l'affaire — des sommes rapides, des moyennes et des tableaux croisés vous fournissent des réponses instantanées.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes — « Décrivez ce qui n'a pas fonctionné », récits, suggestions détaillées — sont une mine d'or pour les insights. Mais lire chaque ligne n'est pas adaptable. Ici, vous avez vraiment besoin d'outils pilotés par l'IA qui distillent automatiquement toutes ces riches contribution en thèmes centraux. Un examen manuel n'est tout simplement pas faisable si vous avez beaucoup d'utilisateurs.
Il existe deux approches pour l'outillage lorsque l'on traite des réponses qualitatives (ouvertes) à une enquête :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Démarrage rapide, mais manuel : Vous pouvez copier/exporter les données d'enquête et les coller dans ChatGPT (ou un autre outil basé sur GPT) pour discuter de vos réponses. C'est simple, mais ce n'est pas vraiment pratique — jongler avec des fichiers texte, diviser de grands ensembles de réponses, et découper manuellement les données pour conformer aux limites de chatbot peut rapidement vous ralentir.
Le contexte est limité : Si vous avez beaucoup de réponses, ChatGPT peut atteindre la limite de contexte, et vous devrez filtrer/réduire vous-même vos entrées. C'est à vous de formuler les bonnes incitations, avec aucune orientation intégrée sur les nuances des enquêtes.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse des enquêtes : Specific est conçu pour l'ensemble de ce flux de travail — vous pouvez créer l'enquête, collecter les réponses (même poser des questions de suivi automatiquement, améliorant la qualité), puis les analyser en un seul endroit.
Pas d'exportation ni de feuilles de calcul : Avec Specific, l'IA résume les retours d'expérience de support, trouve les thèmes les plus solides, et fournit des insights en quelques secondes. Plus besoin de copier et coller entre les outils ou de filtrer manuellement.
Analyse basée sur le chat : Comme avec ChatGPT, vous pouvez poser des questions de manière conversationnelle sur vos données (« Que disent les utilisateurs sur les temps de réponse ? »), mais désormais vous avez plus de contrôle granulaire, des filtres supplémentaires et une visibilité sur la façon dont vos données sont transmises à l'IA. La gestion du contexte de l'IA est prise en charge pour vous. [1]
Suivis automatiques : Les enquêtes peuvent poser aux utilisateurs des questions de clarification en cours d'entretien, ce qui augmente la quantité de détails exploitables avec lesquels votre analyse commence. Découvrez comment le sondage automatique fonctionne en pratique sur notre page questions de suivi par IA.
Incitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses de l'enquête sur l'expérience de support utilisateur
L'IA vous offre des réponses rapides, mais avoir les bonnes incitations pour la guider est ce qui débloque l'or — surtout avec des retours d'expérience de support nuancés. Voici quelques incitations éprouvées que je recommande (cela fonctionne que vous utilisiez ChatGPT ou des outils d'enquête IA comme Specific) :
Incitation pour les idées de base - trouver les thèmes les plus importants : Celle-ci est parfaite pour faire ressortir les principaux enseignements d'une pile de retours qualitatifs (c'est l'incitation que Specific utilise en coulisse) :
Votre tâche est d'extraire les idées de base en gras (4-5 mots par idée de base) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Indiquer le nombre de personnes ayant mentionné une idée de base spécifique (utiliser des nombres, pas des mots), le plus mentionné en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée de base :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée de base :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée de base :** texte explicatif
L'IA fonctionne beaucoup mieux si vous incluez le contexte de votre enquête et vos objectifs. Par exemple, ajoutez une préface telle que :
Nous analysons les réponses à une enquête utilisateur sur notre expérience de support dans un produit SaaS. L'objectif est de comprendre les points de douleur récurrents, ce qui ravit ou frustre les utilisateurs, et d'identifier des opportunités d'amélioration.
Ensuite, posez des questions de suivi comme :
Approfondir les sujets clés : « Dites-m'en plus sur [idée de base]. »
Repérer des mentions spécifiques : « Quelqu'un a-t-il parlé du temps de réponse ? » (Ajoutez « Inclure des citations » pour obtenir des réponses réelles.)
Trouver les motifs - personas, points de douleur, et plus :
Incitation pour les personas : Utile si vous voulez voir qui sont réellement vos clients dans leurs propres mots.
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — de la même manière que les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et any quotes or patterns pertinents observés dans les conversations.
Incitation pour les points de douleur & défis :
Analysez les réponses de l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chaque point, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Incitation pour analyse de sentiment :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Incitation pour besoins non satisfaits et opportunités :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, des lacunes, ou des opportunités d'amélioration mises en évidence par les répondants.
Pour plus d'exemples de questions ciblées et de configurations d'enquête pour ce public et ce sujet, consultez comment concevoir votre enquête sur l'expérience de support utilisateur et les meilleures questions d'enquête pour l'expérience de support utilisateur.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Specific apporte une structure à votre analyse d'expérience de support en traitant les données différemment selon les types de questions. Cela vous permet d'approfondir ce que les utilisateurs disent réellement, sur tout style de question - même les suivis nuancés.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez des résumés concis de toutes les réponses groupées par sujet ou thème principal, ainsi que des décompositions de ce que les utilisateurs ont dit dans les conversations de suivi.
Choix avec suivis : Chaque option de réponse obtient son propre mini-rapport ; par exemple, si les utilisateurs choisissent « Chat en direct », vous voyez ce que tous les fans du « Chat en direct » ont spécifiquement aimé ou détesté, comme révélé par leurs réponses de suivi.
NPS (Net Promoter Score) : Le système vous donne un résumé distinct pour les détracteurs, les passifs, et les promoteurs. Voyez rapidement, par exemple, ce qui frustre les détracteurs et ce que les promoteurs encensent. C'est un insight immédiat et ciblé sur les moteurs d'advocacy et les points de douleur.
Vous pourriez faire la même chose avec ChatGPT en découpant et analysant vos exports par groupe, mais cela demande beaucoup plus de travail.
Travailler avec les limites de contexte de l'IA : découper et filtrer les données d'enquête
L'IA ne peut traiter qu'un certain volume de texte à la fois — la limite de taille de contexte est réelle, surtout avec des centaines de réponses à des enquêtes. Voici comment maintenir une analyse pointue et efficace :
Filtrage : Analysez uniquement un sous-ensemble sélectionné — comme les utilisateurs qui ont commenté sur les « temps de réponse » ou ont donné un score de satisfaction faible. Cela permet de maintenir l'analyse concentrée et de rester dans les limites de contexte.
Élagage : Au lieu d'envoyer des transcripts entiers, vous pouvez envoyer uniquement les parties qui vous intéressent — comme uniquement les commentaires ouverts sur la « qualité du support ». Cette approche garantit également que vous pouvez analyser plus de conversations à la fois sans atteindre la limite.
Specific propose directement ces deux approches, ce qui vous évite de pré-traiter manuellement vos données à chaque fois.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes utilisateur
Plonger dans l'analyse des enquêtes sur l'expérience de support utilisateur est rarement une activité solo — vous devez partager vos résultats, réfléchir en équipe, et mesurer ensemble l'impact.
Analyse AI basée sur le chat : Dans Specific, vous pouvez analyser les données simplement en discutant avec l'IA. Plus besoin de rédiger des rapports isolément — il suffit de partager le chat.
Collaboration multipartite : Vous pouvez lancer plusieurs discussions, chacune avec ses propres filtres (par exemple, une discussion analysant seulement les promoteurs, une autre centrée sur les utilisateurs qui mentionnent des « temps de réponse lents »). Chaque discussion montre clairement qui l'a initiée, rendant le travail croisé transparent et organisé.
Visibilité de l'équipe : En collaborant, vous voyez toujours qui a dit quoi — chaque message dans le chat IA est attribué par avatar. Cela donne des pistes d'audit claires, évite la confusion, et transforme chaque analyse en atelier d'équipe.
Transformer les insights en actions plus rapidement : Ces fonctionnalités ont été conçues pour permettre aux équipes produit, support, et opérations de converger sur les prochaines étapes, plutôt que des exports individuels fragmentaires.
Créez votre enquête utilisateur sur l'expérience de support dès maintenant
Obtenez une vue d'ensemble de la façon dont les utilisateurs perçoivent votre support en créant votre propre enquête et en analysant instantanément les résultats avec l'IA — débloquez des insights plus profonds, repérez des opportunités d'amélioration, et donnez les moyens à toute votre équipe d'agir sur de véritables retours, plus rapidement.