Enquête sur l'expérience utilisateur : excellentes questions pour le support UX qui révèlent la qualité de résolution et les lacunes du libre-service

Une enquête sur l'expérience utilisateur bien conçue peut révéler exactement où votre support client excelle et où il frustre les utilisateurs.

Nous explorerons des questions spécifiques qui mettent en évidence les points de douleur du support et montrerons comment extraire des informations exploitables à partir des réponses, en particulier autour de la qualité de résolution et des lacunes de libre-service.

Questions qui révèlent la qualité de résolution du support

Lorsque les utilisateurs contactent le support client, ce qui importe le plus n’est pas seulement la rapidité – c’est la véritable qualité de résolution. Bien que des réponses rapides soient appréciables, les clients ne s’en soucieront pas si le problème de fond persiste. En fait, une énorme majorité de 90 % des consommateurs estiment que le support doit offrir des résolutions précises et des représentants bien informés, et pas seulement des réponses rapides. [1]

Alors, que devrions-nous demander pour évaluer si les utilisateurs repartent du support plus satisfaits (ou non) ? Concentrons-nous sur des questions essentielles à la résolution des problèmes :

• Résolution au premier contact — Exemple : « Votre problème a-t-il été entièrement résolu lors de votre première interaction avec le support ? »
  Cela va droit au but : les utilisateurs s'attendent à éviter les contacts répétés. Si la plupart des utilisateurs répondent non, votre équipe peut être en train de précipiter les réponses ou de manquer de l’autorité nécessaire pour résoudre rapidement les problèmes.

• Efficacité de la solution — Exemple : « Dans quelle mesure la solution fournie a-t-elle réellement résolu votre problème ? »
  Cela permet de distinguer les corrections superficielles des solutions profondes. Il est facile de dire « votre billet est clos », mais si les utilisateurs sont toujours bloqués, leur expérience en pâtit. Utilisez un suivi pour demander pourquoi la solution n’a pas aidé.

• Clarté de l'explication — Exemple : « À quel point la réponse du support que vous avez reçue était-elle claire et compréhensible ? »
  Une réponse techniquement correcte est inutile si les utilisateurs repartent encore plus confus. Clarté = confiance.

• Volonté de suivi — Exemple : « Si votre problème n’a pas été résolu, qu’est-ce qui aurait facilité les choses pour vous ? »
  Invitez des retours ouverts ; parfois, les meilleurs aperçus proviennent des suggestions des utilisateurs.

Lorsque des expériences négatives surviennent, les questions de suivi ouvrent la porte à la compréhension de ce qui a mal tourné. La plupart des formulaires d'enquête omettent cette étape—mais avec des questions de suivi automatiques par IA, votre enquête peut instantanément creuser pour le contexte, clarifiant les véritables obstacles auxquels les utilisateurs sont confrontés. C'est le genre de sondage qu’un intervieweur humain pourrait faire—sans les tracas de planification.

Déceler les lacunes de libre-service dans votre expérience de support

Parfois, les utilisateurs finissent par contacter le support simplement parce qu’ils ne peuvent pas trouver de réponses par eux-mêmes—et c’est le signe d’une lacune de libre-service. Chaque ticket inutile n’est pas seulement un coût, mais aussi une opportunité d’améliorer votre base de connaissances, les flux de guidage, ou la découvrabilité des fonctionnalités.

Voici des questions efficaces pour découvrir ces lacunes et réduire la charge de support :

Lacunes dans la documentation — Exemple : « Quelles informations recherchiez-vous que vous n'avez pas pu trouver par vous-même ? » Cela permet aux utilisateurs de pointer où votre documentation, l'intégration, ou les conseils intégrés échouent à répondre à leurs besoins réels.

Découverte des fonctionnalités — Exemple : « Avant de contacter le support, où avez-vous cherché de l'aide ? » En étudiant ces réponses, vous repérerez quand les utilisateurs ont besoin de plus d'aide contextuelle, ou quand ils ne sont pas du tout conscients de l'existence des fonctionnalités.

Des enquêtes conversationnelles bien structurées ne s'arrêtent pas à une impasse « oui/non ». Lorsqu'elles détectent de la confusion, elles posent de véritables questions de suivi. Par exemple, après qu'un utilisateur a expliqué pourquoi il ne pouvait pas se débrouiller seul, votre enquête peut doucement demander des précisions—comme le ferait un humain attentionné.

Transformer les retours du support en informations exploitables

L'analyse manuelle des retours ouverts du support est fastidieuse—et, soyons honnêtes, la plupart d'entre nous ratent des motifs importants. C'est là que l'analyse IA brille : elle trouve des thèmes récurrents et des signaux exploitables dans une avalanche de réponses, rendant la stratégie beaucoup plus axée sur les données. En 2022, 76 % des cadres insistaient sur le fait que les retours des clients devraient informer chaque décision client. [2]

Avec l’analyse de chat de Specific, vous pouvez discuter directement avec vos données d'enquête et générer des aperçus instantanément. Voici des moyens concrets de l'utiliser :

• Identifier les thèmes récurrents du support

• Quantifier l'impact de problèmes spécifiques sur la satisfaction

• Segmenter les retours par type d'utilisateur, région ou problème

Pour chaque cas d’utilisation, voici un prompt que vous pouvez copier-coller dans l’analyse de chat de Specific :

Exemple 1 : Identifier les thèmes récurrents du support

Quels sont les trois principaux problèmes récurrents que les utilisateurs mentionnent comme non résolus ou mal résolus dans les réponses des enquêtes de support ?

Cela met rapidement en lumière des points de douleur systémiques—parfait pour les bilans trimestriels.

Exemple 2 : Quantifier l'impact de problèmes spécifiques

Combien d'utilisateurs qui ont mentionné des lacunes dans la documentation ont également signalé que leur problème n’était pas entièrement résolu ? Quel pourcentage de toutes les réponses cela représente-t-il ?

Maintenant, vous pouvez déterminer quels problèmes sont de simples désagréments par rapport à de véritables obstacles—and les prioriser en conséquence.

Exemple 3 : Segmenter les retours

Séparez tous les retours d'enquêtes de support par niveau d'abonnement. Y a-t-il des différences de qualité de résolution entre les utilisateurs gratuits et ceux qui paient ?

Ceci est inestimable pour décider où concentrer la formation, ou s’il faut offrir des niveaux de support premium.

Les outils d'analyse de réponse d’enquête IA de Specific vous permettent de mener ces investigations en quelques minutes—sans codage, tableaux de bord ou exportations nécessaires.

Les enquêtes de support comme bâtisseurs de relations, pas seulement des collecteurs de données

Trop d'équipes voient les enquêtes de support comme une case à cocher ou une extraction de données. Mais lorsque vous utilisez des enquêtes conversationnelles, vous favorisez réellement de meilleures relations avec les utilisateurs—montrant que vous vous souciez de leur expérience, pas seulement de leurs statistiques. Pas étonnant qu'en 2025, 82 % des clients disent que le comportement de l’agent et son approche sont essentiels à l'expérience du support. [3]

Bien faites, les enquêtes avec un ton conversationnel font sentir aux utilisateurs qu’ils sont écoutés et respectés, pas interrogés. Vous pouvez créer des pages d’enquête partageables ou installer des enquêtes produits là où elles s'insèrent le mieux dans le parcours de l'utilisateur.

Le moment compte — Envoyez des enquêtes après support juste après que le problème soit résolu—alors que les détails sont frais, mais que les émotions se sont apaisées. Ce timing vous donne des aperçus honnêtes et de haute qualité et garantit que vous ne demandez pas aux utilisateurs à des moments aléatoires et frustrants.

Tonalité et empathie — Une approche conversationnelle garantit que les utilisateurs répondent de manière plus réfléchie et honnête. Ils ont l’impression de parler à un intervieweur compétent, pas de cliquer à travers un formulaire rigide. Ajoutez un suivi personnel (« Merci pour vos commentaires ! Si vous le souhaitez, dites-nous en plus... »)—cela montre que vous écoutez et que vous valorisez leur voix.

Lorsque vous utilisez les enquêtes conversationnelles de Specific, l'ensemble de l'expérience est fluide et engageante—pour les créateurs comme pour les répondants. Des suivis personnalisés et un ton amical établissent la confiance, vous aidant à vous démarquer dans un monde de formulaires oubliables.

Commencez à améliorer votre expérience de support aujourd'hui

Réaliser de véritables enquêtes UX de support est l'une des meilleures actions que vous pouvez entreprendre. Vous découvrirez les lacunes de résolution, identifierez des opportunités de libre-service et découvrirez les moteurs cachés derrière la perte ou le plaisir des clients. Si vous ne les effectuez pas, vous passez à côté d’aperçus directs et exploitables et d’une chance de nouer des liens plus forts avec chaque utilisateur ayant besoin d'aide.

Transformez votre opération de support d’un centre de coûts en un véritable avantage compétitif—créez votre propre enquête avec une approche conversationnelle que les utilisateurs voudront vraiment compléter.