Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête utilisateur concernant l'expérience d'essai. Si vous souhaitez des résultats exploitables rapidement, utiliser l'IA pour l'analyse des réponses aux enquêtes est votre meilleure option.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes utilisateur
Votre approche—et les outils que vous utiliserez—dépendent entièrement de la structure de vos données : structurées ou ouvertes. Décomposons les principaux types :
Données quantitatives : Lorsque vous travaillez avec des données claires et comptables (comme "Combien d'utilisateurs ont choisi 'Très satisfait' ?"), des outils comme Excel ou Google Sheets font le travail. Vous pouvez compter, présenter en graphique et filtrer rapidement.
Données qualitatives : C'est ici que cela devient compliqué. Les réponses aux questions ouvertes ou de suivi se transforment souvent en un mur de texte — impossible à parcourir manuellement sans manquer des insights précieux. C'est pourquoi les outils d'IA sont essentiels. Ils effectuent le gros du travail d'identification des thèmes clés, du sentiment, et plus encore, dans un grand volume de réponses en texte libre.
Lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives, vous avez deux principales solutions à considérer :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier-coller, puis discuter. Vous pouvez exporter vos données d'enquête (généralement sous forme de CSV), les insérer dans ChatGPT ou un modèle similaire et commencer à poser des questions. Cela fonctionne, mais ce n'est pas aussi pratique que vous l'espériez.
Les limitations sont réelles. Ces outils n'ont pas été conçus pour l'analyse d'enquêtes, vous vous battez donc constamment avec le formatage, perdez le contexte des questions et rencontrez des limites de longueur de texte. Vous finissez souvent par segmenter vos données et obtenir des réponses partielles, pas une vue d'ensemble fluide.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse d'enquêtes. Les outils comme Specific sont spécialement conçus pour ce processus. Vous pouvez à la fois collecter des données (y compris des questions de suivi intelligentes et adaptatives qui améliorent la qualité des réponses) et les analyser avec l'IA—pas besoin de changer de plateforme ou de malmener vos exportations de données.
Des insights exploitables instantanés. Vous obtenez des résumés alimentés par l'IA, une identification instantanée des thèmes clés et la possibilité de discuter directement avec l'IA sur n'importe quelle question — tout comme vous le feriez dans ChatGPT, mais c'est conçu pour les réponses aux enquêtes. Vous pouvez même contrôler quelles questions et réponses sont analysées si vous traitez beaucoup de données, de sorte à ne jamais être limité par des problèmes de longueur de texte.
Efficacité accrue. Les outils d'enquête pilotés par l'IA comme Specific peuvent réduire le temps manuel passé sur l'analyse des données jusqu'à 70 %, vous aidant à obtenir des résultats exploitables pendant que vos concurrents bataillent encore avec des feuilles de calcul. [2]
Pour en savoir plus sur la manière dont Specific améliore à la fois la collecte de données et l'analyse des réponses, consultez la fonctionnalité d'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
Alertes utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes sur l'expérience utilisateur
Parlons des meilleures alertes pour obtenir de réelles informations de vos réponses d'enquête—que vous utilisiez ChatGPT, Specific ou un autre AI. Voici quelques exemples éprouvés que vous pouvez utiliser :
Alerte pour les idées centrales : Cette alerte incontournable extrait les thèmes principaux (généralement dans un format très lisible), rendant facile de repérer ce qui importe vraiment pour vos utilisateurs. Il vous suffit de coller vos réponses et d'utiliser :
Votre mission est d'extraire les idées centrales en gras (4-5 mots par idée centrale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée centrale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée centrale :** texte d'explication
2. **Texte de l'idée centrale :** texte d'explication
3. **Texte de l'idée centrale :** texte d'explication
Ajoutez du contexte pour de meilleures réponses. L'IA fait toujours mieux si vous lui donnez plus d'informations sur votre enquête, vos objectifs et la situation. Par exemple :
Analysez ces réponses d'une enquête utilisateur sur l'expérience d'essai de notre produit SaaS. Notre objectif est d'identifier les points de douleur rencontrés par les utilisateurs pendant l'essai gratuit afin d'apporter des améliorations. Veuillez extraire les principaux problèmes, leur fréquence, et toutes suggestions exploitables mentionnées.
Alerte pour des analyses approfondies : Avez-vous un thème sur lequel vous souhaitez plus de détails ? Demandez simplement, “En dites-moi plus sur XYZ (idée centrale)”, et l'IA développera avec des modèles, des citations ou des causes profondes.
Alerte pour un sujet spécifique : Validez vos intuitions rapidement en utilisant : “Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ?” (Astuce : Ajoutez “Inclure les citations” pour extraire les retours d'information textuels mot pour mot.)
Alerte pour les personas : “Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.”
Alerte pour les points douloureux et défis : “Analysez les réponses de l'enquête et listez les points douloureux, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tous les modèles ou la fréquence d'occurrence.”
Alerte pour les motivations et moteurs : “Des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons exprimés par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données.”
Alerte pour l'analyse des sentiments : “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.”
Alerte pour les suggestions et idées : “Identifiez et listez 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 c'est pertinent.”
Alerte pour les besoins insatisfaits et opportunités : “Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tous besoins insatisfaits, lacunes ou opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.”
Vous cherchez à créer une nouvelle enquête en gardant à l'esprit les meilleures pratiques ? Lisez sur les meilleures questions pour une enquête utilisateur sur l'expérience d'essai et comment créer facilement une enquête utilisateur sur l'expérience d'essai sur le blog Specific.
Comment Specific analyse les réponses par type de question
Specific reconnaît la structure unique de chaque enquête et décompose l'analyse par type de questions :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi): Il résume toutes les réponses directes, puis élabore des résumés supplémentaires pour les réponses de suivi, vous permettant de voir la description principale et les détails d‘accompagnement.
Choix avec suivis: Chaque choix de réponse obtient son propre résumé, capturant les principaux thèmes mentionnés dans les réponses de suivi liées à ce choix, vous saurez donc "pourquoi" pour chaque option.
Questions NPS: Chaque groupe (detractors, passives, promoters) reçoit un résumé séparé des raisons fournies par les gens, vous pouvez donc agir sur les retours en segmentant.
Vous pouvez reproduire cela dans ChatGPT—cela nécessite juste un peu plus de travail (segmenter, trier et lancer des alertes), mais c'est tout à fait faisable si vous êtes à l'aise avec la gestion de vos données.
Les approches pilotées par l'IA comme celle-ci ont entraîné une augmentation de 30 % de la satisfaction client et une réduction de 25 % du taux de désabonnement, donc ce ne sont pas seulement des outils "agréables à avoir"—ils impactent directement vos résultats. [3]
Travailler avec les limites de contexte de l'IA en analyse d'enquêtes
Les outils d'IA peuvent seulement traiter une certaine quantité de données à la fois. Si vous avez des centaines (ou des milliers) de réponses à une enquête, vous finirez par rencontrer des limites de taille de contexte. Pour gérer cela, il y a deux stratégies :
Filtrage: Analysez uniquement les conversations où les utilisateurs ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi des réponses spécifiques. Cela vous permet de vous concentrer sur les données les plus pertinentes, de réduire la surcharge et de faire émerger plus rapidement des éléments exploitables.
Recadrage: Envoyez uniquement les questions sélectionnées (pas la totalité de la transcription de l'enquête) pour analyse. Cette approche vous permet de garder le champ restreint et assure que plus de conversations peuvent tenir dans la fenêtre de traitement de l'IA.
Specific propose les deux stratégies dès le départ, vous permettant d'avancer rapidement et d'éviter le problème du "mur de l'IA". Plus de détails sur ce flux de travail peuvent être trouvés dans le guide d'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
Les outils d'enquête par IA affichent également des taux de complétion jusqu'à 80 % par rapport à 45-50 % pour les enquêtes traditionnelles, grâce à des suivis adaptatifs et un design conversationnel. [1]
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes utilisateur
L'analyse collaborative des enquêtes est souvent désordonnée. Le passage de fichiers de données exportées entre les membres de l'équipe entraîne des pertes d'insights, un contrôle de version flou et un manque général de visibilité. Les équipes de produit et de recherche qui analysent les retours sur l'expérience d'essai utilisateur doivent partager le contexte, développer les résultats de chacun et passer rapidement de l'insight à l'action.
Discutez avec l'IA, ensemble. Dans Specific, n'importe qui sur le projet peut ouvrir son propre chat avec l'IA pour analyser les données—fini d'attendre votre tour ou de dépasser le travail de chacun.
Plusieurs chats, chacun avec un focus. Chaque session de chat peut avoir ses propres filtres—par segment d'utilisateur, question ou expérience d'essai—et Specific montre qui a démarré chaque chat, rendant le travail de groupe beaucoup plus fluide.
Voir qui a dit quoi. Lors de la collaboration, chaque message de chat est étiqueté avec l'avatar de l'expéditeur. Vous obtenez une vraie transparence sur la manière dont chaque coéquipier explore et interprète les données.
Conçu pour le travail d'équipe. Cette structure est particulièrement utile pour la recherche d'expérience utilisateur, où les chefs de produits, les chercheurs UX et les responsables CX ont tous des questions légèrement différentes pour le même ensemble de données. Pour plus d'idées sur l'amélioration de la collaboration et du flux de travail, regardez comment modifier les enquêtes avec l'IA ou comment les questions de suivi par IA améliorent les retours.
Créez maintenant votre enquête utilisateur sur l'expérience d'essai
Obtenez des insights exploitables en quelques minutes, pas en jours—utilisez un outil d'enquête piloté par l'IA qui s'adapte à vos utilisateurs, résume les retours instantanément et facilite la collaboration en équipe.