Cet article va vous guider pas à pas sur la création d'une enquête sur les raisons de l'abandon de panier pour les acheteurs de commerce électronique. Avec Specific, vous pouvez créer une enquête efficace, alimentée par l'IA, en quelques secondes—il suffit de générer votre enquête et de commencer à collecter des informations immédiatement.
Étapes pour créer une enquête pour les acheteurs de commerce électronique sur les raisons de l'abandon de panier
Si vous souhaitez gagner du temps, cliquez simplement sur ce lien pour générer une enquête avec Specific. Vous pouvez créer des enquêtes intelligentes et conversationnelles pour les acheteurs de commerce électronique en quelques secondes grâce à des outils pilotés par l'IA, tels que le générateur d'enquêtes IA.
Dites ce que vous voulez comme enquête.
Fait.
Honnêtement, vous n'avez même pas besoin de lire plus loin—l'IA gère les parties difficiles, générant votre enquête avec une expertise éprouvée. Le meilleur ? Elle posera des questions de suivi ciblées afin que les réponses des répondants se transforment en véritables informations, pas seulement en points de données.
Pourquoi les enquêtes sur l'abandon de panier sont importantes pour le commerce électronique
Lancer une enquête spécifiquement pour les raisons d'abandon de panier, c'est plus que simplement collecter des réponses—c’est comprendre la majorité silencieuse des acheteurs qui laissent leur panier derrière. Sans ces informations, c'est comme si vous naviguiez à l'aveuglette sur un des problèmes les plus coûteux du commerce électronique. Si vous ne menez pas d'enquêtes sur ce sujet, vous passez à côté de leviers de croissance clés et d'opportunités de récupération de revenu, ainsi que d'une chance de transformer des ventes perdues en réussites de fidélisation.
Chaque panier abandonné est une opportunité de revenu manquée. Donc, savoir pourquoi les acheteurs abandonnent les paniers nous permet d'agir—que ce soit pour améliorer le processus de paiement, résoudre les problèmes techniques ou clarifier les coûts d'expédition.
Le retour d'expérience authentique comble l'écart entre ce que nous pensons être le problème et ce qui se passe réellement dans la tête du client.
L'importance d'une enquête de reconnaissance pour les acheteurs de commerce électronique va au-delà de la recherche de problèmes—c'est la clé pour optimiser chaque étape du parcours utilisateur et instaurer la confiance.
Les avantages des retours d'expérience des acheteurs de commerce électronique sont évidents : nous identifions les tendances tôt, nous comprenons les motivations authentiques des acheteurs, et nous pouvons empêcher que les mêmes erreurs se reproduisent. Le risque de ne pas mener ces enquêtes ? Nous continuons à deviner, et nos corrections manquent leur cible.
Qu'est-ce qui rend une bonne enquête sur les raisons d'abandon de panier?
Maintenant, toutes les enquêtes ne se valent pas. Qu'est-ce qui fait réellement qu'une enquête est “bonne” lorsqu'il s'agit des acheteurs de commerce électronique et des raisons d'abandon de panier ? Voici ce que nous avons appris qui fonctionne le mieux :
Questions claires et impartiales. Évitez tout ce qui peut influencer ou faire pression sur le répondant—cela devrait ressembler à une conversation, pas à un interrogatoire.
Ton conversationnel. Les répondants doivent se sentir à l'aise pour donner des retours honnêtes et nuancés. Faites en sorte que ça sonne naturel, comme si un ami intelligent posait les questions.
Suivis pertinents. Une liste de questions universelle ne suffit pas. Un sondage intelligent et contextuel (alimenté par l'IA) est ce qui fait émerger les causes profondes.
Mauvaises pratiques | Bonnes pratiques |
|---|---|
Formulation biaisée (“Pourquoi n'avez-vous pas aimé notre magasin?”) | Formulation neutre et ouverte (“Quels éléments ont influencé votre décision de laisser des articles dans votre panier?”) |
Trop de champs obligatoires | Flux court et conversationnel |
Pas de place pour les détails | Ouvertures et suivis intelligents |
En fin de compte, la marque d'un sondage fort est à la fois la quantité et la qualité des réponses. Des idées de haute qualité viennent de nombreuses réponses honnêtes—et cela n'arrive que lorsqu'un sondage est facile et agréable à remplir.
Meilleurs types de questions pour une enquête sur les raisons d'abandon de panier des acheteurs de commerce électronique
Vous n'avez pas besoin de rester coincé avec des formulaires ennuyeux et rigides. Les meilleures enquêtes sur les raisons d'abandon de panier mélangent différents types de questions pour qu'elles soient faciles à répondre, tout en étant suffisamment profondes pour découvrir de véritables motivations. Décomposons les types de questions principaux :
Questions ouvertes déverrouillent les nuances et le contexte. Utilisez-les quand vous voulez des histoires authentiques et des détails que vous n'auriez jamais anticipés—idéal pour la recherche initiale ou après un grand changement de design. Exemples :
“Pouvez-vous décrire ce qui vous a poussé à ne pas terminer votre achat aujourd'hui?”
“Qu'est-ce qui aurait pu vous faire changer d'avis sur l'achat?”
Questions à choix multiple unique gardent les réponses structurées et faciles à comparer, tout en couvrant des scénarios courants. Elles sont idéales pour des analyses rapides et des comparaisons entre tous les répondants. Exemple :
“Quelle était la principale raison de l'abandon de votre panier?”
Coûts supplémentaires inattendus (comme l'expédition ou les taxes)
Création de compte obligatoire
Processus de paiement compliqué
Méthode de paiement non disponible
Question NPS (Net Promoter Score) est un classique pour les benchmarks, mais aussi puissant s'il est couplé à des suivis intelligents. Utilisez une enquête NPS adaptée aux acheteurs de commerce électronique et aux problèmes d'abandon pour évaluer rapidement la loyauté et les frictions. Par exemple:
“Sur une échelle de 0 à 10, dans quelle mesure recommanderiez-vous notre magasin à un ami après votre récente expérience d'achat?”
Questions de suivi pour découvrir "le pourquoi". Nous les utilisons après les réponses initiales—soit pour clarifier des réponses vagues, soit pour approfondir des aperçus surprenants. C’est particulièrement puissant si quelqu’un sélectionne “autre” ou donne une réponse courte—suivez et demandez les détails. Par exemple :
“Vous avez mentionné que le paiement n'était pas disponible—pouvez-vous partager quelle méthode de paiement vous recherchiez?”
“Vous avez dit que les frais d'expédition étaient trop élevés. Qu'est-ce qui aurait rendu ces frais acceptables pour vous?”
Voulez-vous plus d'inspiration et de conseils ? Consultez cette ressource : meilleures questions pour une enquête sur les raisons d'abandon de panier des acheteurs de commerce électronique. Elle regorge d'exemples de questions adaptées et de stratégies d’experts.
Qu'est-ce qu'une enquête conversationnelle?
Une enquête conversationnelle ressemble et coule comme une véritable discussion—pas comme un questionnaire. Au lieu de cliquer sur des formulaires statiques interminables, les répondants reçoivent des invitations dynamiques et compréhensibles et des retours en temps réel. C’est comme parler à un intervieweur attentif, pas remplir un formulaire bureaucratique.
Les enquêtes traditionnelles sont encombrantes et impersonnelles : vous construisez, envoyez, et espérez que les gens supportent les questions statiques. Mais avec la génération d'enquêtes alimentée par l’IA—comme ce que vous trouverez chez Specific—l'enquête s'adapte aux réponses de chaque utilisateur, posant des questions de suivi à la volée. Cela signifie des retours plus honnêtes, moins d’abandon, et des réponses plus riches partout.
Enquêtes manuelles | Enquêtes générées par l'IA |
|---|---|
Statique, même pour tout le monde | S'adapte à chaque répondant |
Chronophage à construire | Prêt en quelques secondes |
Aucun suivi réel | Questions de sonde en temps réel |
Ressent comme un formulaire | Ressent comme une conversation |
Pourquoi utiliser l'IA pour les enquêtes auprès des acheteurs de commerce électronique? Avec un exemple d'enquête IA, vous libérez des heures passées à concevoir—et obtenez des taux de complétion plus élevés. Les générateurs d'enquêtes IA comme Specific mettent en lumière des insights plus profonds, grâce aux questions de suivi dynamiques et au flux naturel de conversation. De plus, Specific offre une expérience utilisateur de classe mondiale pour les enquêtes conversationnelles, rendant les retours plus faciles et agréables pour les créateurs d'enquêtes et les acheteurs.
Si vous êtes curieux de savoir comment en créer une de toutes pièces, consultez notre guide pratique sur comment créer une enquête qui capte des informations qui comptent.
Le pouvoir des questions de suivi
Ce qui distingue vraiment une enquête simple d'une enquête intelligente, c’est le suivi—et c’est là que la fonction questions de suivi AI automatisées de Specific brille. Une enquête statique traditionnelle vous laisse avec des réponses vagues, parfois inutiles. Les suivis automatisés et contextuels déterrent les détails qui comptent, instantanément, d'une manière qui ressemble à une vraie conversation.
Acheteur de commerce électronique: “Juste pas à l'aise.”
Suivi AI: “Y a-t-il une partie spécifique du processus de paiement qui était confuse ou frustrante pour vous?”
Combien de suivis poser? En pratique, 2–3 suivis sont suffisants pour clarifier et approfondir les réponses. Et vous devriez toujours offrir un paramètre pour que les répondants puissent sauter s'ils ont déjà partagé ce dont vous avez besoin. Specific vous donne des contrôles simples pour cela, maximisant à la fois les insights et la bonne volonté des utilisateurs.
Ceci en fait une enquête conversationnelle: Les suivis transforment le Q&A statique en une discussion dynamique et engageante—comblant le fossé entre “remplisseur de formulaire” et dialogue authentique.
Analyse des réponses à l'enquête, aperçu AI textuel: Même avec de nombreuses réponses ouvertes, les outils AI de Specific rendent l'analyse sans douleur. Si vous vous demandez comment gérer toutes ces données qualitatives, consultez notre guide sur analyser les réponses aux enquêtes avec l'IA.
Ces questions de suivi intelligentes et automatisées sont un grand pas en avant. Essayez de générer une enquête et voyez la différence de première main—votre futur moi (et vos données) vous remercieront.
Voir maintenant cet exemple d'enquête sur les raisons d'abandon de panier
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