Cet article vous guidera sur la façon de créer une enquête utilisateur sur l'expérience de l'essai en quelques minutes. Avec Specific, nous pouvons générer des enquêtes instantanément, donc il n'y a aucune excuse pour manquer des retours de qualité.
Étapes pour créer une enquête pour les utilisateurs sur l'expérience d'essai
Si vous souhaitez gagner du temps, générez simplement une enquête avec Specific en un seul clic. Voici à quel point c'est facile :
Dites ce que vous souhaitez pour l'enquête.
Fait.
Vous n'avez même pas besoin de lire plus loin - l'IA crée votre enquête sur l'expérience d'essai utilisateur en utilisant des connaissances expertes, et pose automatiquement des questions de suivi puissantes pour des insights plus profonds. Curieux de connaître plus d'options ? Essayez le générateur d'enquêtes AI pour tout public ou sujet.
Pourquoi les enquêtes sur l'expérience d'essai utilisateur sont importantes
Si vous ne réalisez pas activement des enquêtes d'expérience d'essai, vous laissez des insights cruciaux - et des revenus - sur la table. Voici pourquoi ces enquêtes font toute la différence :
Optimiser l'intégration : Apprendre les premières impressions nous permet de corriger les points de friction avant qu'ils ne deviennent une perte (la première cause de perte d'utilisateurs dans le SaaS).
Façonner l'adéquation produit-marché : Les utilisateurs à l'essai sont francs ; leur retour brut nous aide à développer des fonctionnalités qu'ils utiliseront réellement.
Augmenter les taux de conversion : En recueillant des retours d'utilisateurs durant la phase d'essai, nous découvrons et supprimons les blocages - transformant plus d'essais gratuits en clients fidèles.
Ignorer ces enquêtes signifie que vous ne verrez jamais ces obstacles sur votre chemin. En fait, garder les enquêtes courtes peut augmenter les taux de réponse de environ 50% – vous obtenez donc plus de données (et meilleures) sur lesquelles agir. [1] L'importance des enquêtes de reconnaissance utilisateur ne peut être sous-estimée : c'est un retour direct du marché sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.
Qu'est-ce qui fait une bonne enquête sur l'expérience d'essai utilisateur ?
Une enquête sur l'expérience d'essai solide doit toujours viser deux références clés : des taux de réponse élevés et des réponses de haute qualité et exploitables. Voici comment nous nous assurons d'obtenir les deux :
Questions claires et impartiales : Pas de jargon, pas d'ambiguïtés - juste un langage simple que tout le monde comprend.
Tonalité conversationnelle : Lorsque les enquêtes sonnent comme des personnes, pas des formulaires, l'honnêteté s'exprime. Plus la question est naturelle, plus la réponse est authentique.
Mauvaises pratiques | Bonnes pratiques |
|---|---|
Questions vagues ou à double sens | Une simple idée par question |
Verbiage complexe et académique | Tonalité conversationnelle et amicale |
Aucun suivi | Suivi contextuel pour des détails plus riches |
Le véritable test ? Si nous obtenons de nombreuses réponses détaillées - pas seulement des "bof" ou des champs vides. Le bon design d'enquête, soutenu par une IA experte, nous aide à atteindre ces deux métriques à chaque fois.
Types de questions pour une enquête utilisateur sur l'expérience d'essai
De grandes enquêtes mélangent des types de questions qui semblent naturelles et qui vont au cœur du sujet. Voici un aperçu de ce qui fonctionne le mieux pour une enquête sur l'expérience d'essai utilisateur :
Questions ouvertes obtiennent des réponses vocales et détaillées. Utilisez-les lorsque vous avez besoin d'histoires, de contexte ou de points douloureux inattendus – surtout juste après les grandes questions à choix multiples ou NPS. Par exemple :
Qu'est-ce qui vous a surpris (en bien ou en mal) pendant votre expérience d'essai ?
Quelle est la principale raison pour laquelle vous n'avez pas encore effectué de mise à niveau ?
Questions à choix multiple à sélection unique fonctionnent à merveille pour des données structurées, quantifiant ce qui est le plus courant ou urgent. Idéal au début de l'enquête pour segmenter les utilisateurs ou cibler les problèmes clés. Exemple :
Quel était votre plus grand objectif en commençant l'essai ?
Comprendre les fonctionnalités du produit
Évaluer la facilité d'utilisation
Voir si cela s'intègre dans mon flux de travail
Autre
Question NPS (Net Promoter Score) offre un check-up simple et puissant - parfait vers la fin, avant ou après vos questions ouvertes. Facilement comparable dans le temps ou entre cohortes. Si vous voulez en générer une rapidement, créez une enquête NPS pour les utilisateurs à l'essai ici.
Sur une échelle de 0 à 10, quelle est la probabilité que vous recommandiez notre produit après votre expérience d'essai ?
Questions de suivi pour découvrir "le pourquoi" : Elles sont essentielles pour creuser au-delà des réponses superficielles. Si un utilisateur dit : "C'est difficile d'utilisation", un suivi intelligent, comme "Pouvez-vous en dire plus sur ce qui était déroutant ?", débloque l'aspect exploitable.
Qu'est-ce qui vous a amené à choisir ce score ?
Pouvez-vous décrire une fonctionnalité spécifique qui était difficile ?
Le véritable or se trouve dans ces questions de clarification. Besoin de plus d'inspiration ? Notre blog couvre les meilleures questions et comment les poser pour l'expérience d'essai utilisateur - cela vaut le coup d'œil pour des exemples et des conseils.
Qu'est-ce qu'une enquête conversationnelle ?
Les enquêtes conversationnelles sont une nouvelle génération - elles ressemblent à un échange, pas à un examen fastidieux. Les enquêtes AI de Specific présentent chaque question comme une conversation, posent des suivis en temps réel et s'adaptent au langage et à l'humeur du répondant.
Comparez cela à la création d'enquêtes manuelles - les anciens formulaires sont statiques et froids, prennent du temps à mettre en place et capturent rarement la nuance. La génération d'enquêtes AI transforme les longues enquêtes ennuyeuses en une expérience amicale et dynamique. L'IA fait le gros du travail : rédaction, édition, voire amélioration basée sur les changements de prompt (essayez l'éditeur d'enquêtes AI pour une édition en direct par chat).
Enquêtes manuelles | Enquêtes générées par AI |
|---|---|
Formulaires statiques et à sens unique | Q&A conversationnels et adaptatifs |
Création chronophage | Construit en secondes via un prompt |
Pas de suivis automatiques | Sondage et clarification en temps réel |
Difficile d'analyser les réponses ouvertes | L'IA résume et organise les données |
Pourquoi utiliser l'IA pour les enquêtes utilisateur ? Parce que nous obtenons des retours plus riches, des taux de complétion plus élevés et beaucoup moins de configuration ou d'analyse manuelles. Lorsque vous exécutez un exemple d'enquête AI ou déployez une enquête conversationnelle, les répondants se sentent écoutés - et vous obtenez les données dont vous avez besoin, plus rapidement. Specific fixe la norme pour l'UX d'enquêtes conversationnelles, pour les créateurs et ceux qui partagent leurs retours. Vous voulez savoir comment configurer tout cela ? Consultez notre guide complet sur comment créer et analyser des enquêtes sur l'expérience d'essai utilisateur.
Le pouvoir des questions de suivi
Les suivis automatiques débloquent le contexte - transformant "c'était correct" en retours exploitables. Avec les questions de suivi AI, Specific s'implique immédiatement, demandant des clarifications comme un chercheur de première classe.
Au lieu d'emails de suivi ("Pouvez-vous élaborer ?") qui risquent de ne jamais être répondus, l'IA réunit tout dans une conversation fluide. C'est la magie des enquêtes conversationnelles.
Utilisateur : L'interface semblait compliquée.
Suivi AI : Pouvez-vous partager quelle partie de l'interface était déroutante ?
Combien de suivis demander ? En général, 2 à 3 questions de clarification ciblées suffisent. Il est crucial de trouver un équilibre entre profondeur et fatigue de l'enquête - une option de passage permet aux répondants de continuer une fois que vous avez capturé les détails dont vous avez besoin. Les paramètres de Specific vous donnent un contrôle granulaire à ce sujet, vous ne poussez jamais trop loin.
C'est cela qui en fait une enquête conversationnelle - pas seulement un outil de collecte de données, mais un véritable dialogue utilisateur.
Analyse AI facile des réponses: Aucune crainte sur des réponses désordonnées et interminables. Avec l'analyse des réponses AI, nous résumons instantanément et faisons émerger des motifs, même pour des réponses complexes en plusieurs paragraphes. Nous avons couvert comment analyser les retours d'enquête ouverts ici.
Curieux ? Essayez de générer une enquête avec des suivis intégrés et voyez à quel point vos insights d'enquête sur l'expérience d'essai utilisateur peuvent s'améliorer.
Voir cet exemple d'enquête d'expérience d'essai maintenant
Vos meilleurs insights vous attendent. Voyez comment une enquête AI conversationnelle dévoile ce que les utilisateurs pensent vraiment, recueille un contexte exploitable, et vous aide à améliorer votre produit avec des retours réels. Ne manquez pas l'occasion de créer votre propre enquête - démarquez-vous avec l'approche d'enquête de nouvelle génération de Specific.