Sommaire
1. Des sondages plus courts et des informations essentielles
2. L’IA à votre service
3. Obtenir des retours objectifs
4. Les principes de base d’un bon sondage restent identiques
5. Différents cas d’utilisations de l’IA dans les études de marché
6. Synthèse
1. Des sondages plus courts et des informations essentielles
Nous connaissons tous les sondages de dix pages présentés par certaines entreprises. Elles espèrent recueillir tous les aspects de la relation qu’elles entretiennent avec vous. Pensez à ce sentiment d’ennui induit par les questions, souvent difficiles, sans parler de l’impression de se sentir obligé d’évaluer des aspects que vous ne connaissez pas ou dont vous ne vous souvenez pas. Puis viennent les questions ouvertes à la fin du sondage, qui vous donnent envie d’écrire « Faites des sondages plus courts ! », plutôt que des suggestions qui pourraient aider l’entreprise à améliorer son expérience client.
Cela ne signifie pas qu’il faut proscrire les longs sondages. Soyez très vigilant lorsque vous en préparez. De plus, en recevant des commentaires à différentes étapes de votre parcours client, vous remarquerez rapidement que vous pourrez vous en passer.
2. L’IA à votre service
L’IA peut également vous aider à concevoir des sondages plus courts. Comme vous n’avez plus besoin de vous soucier des analyses des réponses ouvertes, vous pouvez simplement poser vos questions aux utilisateurs ou aux clients, et laisser l’IA analyser et trier les réponses pour vous. L’IA vous donne aussi un retour sur vos bonnes décisions et met en avant ce que vous devez améliorer. Enfin, l’IA synthétise également les résultats de façon à ce que vous puissiez facilement hiérarchiser les actions à entreprendre.
Poser une simple question ouverte aux clients permet aussi de mieux saisir ce qui compte réellement. En effet, cela vous permet de cerner les points que vos clients sont susceptibles d’aborder avec leurs amis ou leur famille, mais aussi les éléments qui peuvent avoir un impact sur leurs décisions d’achat. Comment me direz-vous ? Avec l’IA, quand vous demandez « À quel point pourriez-vous recommander notre produit à vos amis ou à votre famille ? », et « Pourquoi ? », vos clients partageront avec vous des choses auxquelles ils tiennent. Il s’agit des choses essentielles auxquelles vous devez également prêter attention. Si vous les interrogez à la suite de leur visite sur votre site Web, en imaginant que votre site Web présente un problème de lenteur, ils vous feront part du problème (si c’est important) sans même avoir à leur demander.
3. Obtenir des retours objectifs
Lorsque vous utilisez l’IA pour analyser les réponses aux questions ouvertes, souvenez-vous d’une chose essentielle : si votre question véhicule un sentiment ou un parti pris, elle influencera le sentiment de la réponse, et aussi la manière dont l’IA peut être utilisée pour analyser les résultats. Par exemple, si vous posez la question suivante « À quel point êtes-vous satisfait de votre expérience avec notre produit sur une échelle de 1 à 5 ? » en enchaînant par « Pourquoi êtes-vous satisfait ? » ou « Pourquoi êtes-vous insatisfait ? » basée sur leurs évaluations, vous obtiendrez des retours de clients satisfaits sur les raisons de leur satisfaction, et inversement pour les clients mécontents.
Cette manière d’interroger les clients a pour principal objectif de faciliter l’analyse des réponses. Cependant, en cas d’utilisation d’une IA avancée, cette dernière révèlera non seulement les sujets mentionnés, mais également les sentiments. Ainsi, vous pouvez tout simplement demander « Pourquoi avez-vous donné cette note ? » et prendre connaissance des sujets dont vos clients mécontents sont satisfaits, et inversement.
Par ailleurs, l’utilisation de l’IA vous permet souvent d’éviter de poser une question dédiée telle que « Comment pouvons-nous améliorer ce point ? », car la principale question de satisfaction révèle également les idées d’amélioration dans une large mesure. À partir des retours, l’IA est même capable de collecter des suggestions, des exemples de situations problématiques ou encore des demandes de contact. Cela dit, il est tout à fait possible de demander occasionnellement ce qui pourrait être amélioré pour encourager vos clients à proposer des idées. En effet, ils peuvent présenter des idées qui vous aident à développer votre produit ou votre service. Et par ce biais, l’IA peut vous aider à analyser ces réponses.
4. Les principes de base d’un bon sondage restent identiques
Certaines choses restent inchangées. Vous devez toujours vous assurer d’étudier votre parcours client et d’établir un plan global sur la meilleure façon de saisir les informations pertinentes pour améliorer chaque étape du parcours client. Par exemple, si vous désirez savoir dans quelle mesure il est facile de trouver des informations pour justifier un achat sur votre site Web, vous devez vous renseigner sur l’expérience globale des clients juste après leur visite de votre site avec l’intention d’acheter. Veillez à cibler les deux types de clients : ceux qui effectuent un achat et ceux qui quittent votre site sans acheter.
Si vous souhaitez savoir comment votre produit remplit son objectif, vous devez laisser le temps aux clients de tester le produit avant de leur demander leur avis. En d’autres termes, les demandes de retours pour un smoothie et pour un canapé doivent se produire à une période différente après l’achat. Vous pouvez en apprendre plus sur la compréhension de votre parcours client ici.
Autre aspect identique, le besoin d’être régulier. La régularité des questions et le moment de les poser vous permettent de vous améliorer systématiquement, mais aussi de suivre l’impact des améliorations que vous réalisez. En demandant systématiquement des retours, l’IA vous aidera à identifier les axes qui doivent être améliorés, en plus de vous informer sur l’efficacité de vos actions. Les solutions telles que Lumoa peuvent immédiatement mettre en avant de nouvelles informations sur les tendances et montrer à quel point les retours positifs et négatifs sur des sujets particuliers évoluent au fil du temps.
5. Différents cas d’utilisations de l’IA dans les études de marché
L’IA peut grandement aider à analyser les résultats de chaque type de sondages, qu’ils s’agissent d’enquêtes de satisfaction (comme les CSAT ou les NPS), d’études de produit ou de marque. Dans le cas d’une étude de produit, un cas d’utilisation typique peut se résumer à demander aux testeurs de lister ce qu’ils aiment et n’apprécient pas concernant un produit. L’IA peut ensuite être utilisée pour synthétiser les résultats et présenter avec exactitude le nombre de réponses comportant une caractéristique du produit. De plus, l’IA peut aussi révéler des modèles : par exemple, si une personne parle de « design », elle peut identifier les autres sujets qu’elle est susceptible d’aborder.
Dans le domaine de l’étude de marque, l’un de mes cas d’utilisation préférés de l’IA est de rechercher les marques en tête de liste. Demandez simplement aux personnes « Quelle est votre marque de chaussures préférée ? » et laissez-les lister les marques auxquelles elles pensent. En règle générale, soit l’analyse des résultats est chronophage, soit les chercheurs utilisent des listes préétablies parmi lesquelles les personnes peuvent cocher leurs marques préférées. Cette approche peut néanmoins fausser les résultats, car la recherche fait appel à la mémoire de la personne, et s’il existe une toute nouvelle marque, vous pouvez passer complètement à côté.
6. Synthèse
En résumé, l’utilisation de la modélisation thématique et de l’analyse du sentiment basées sur l’IA vous permettent de :
- créer des sondages plus courts.
- saisir plus précisément ce qui compte réellement pour vos clients.
Afin de bénéficier des avantages ci-dessus, vous devez vous assurer de :
- demander des retours aux moments opportuns.
- poser des questions objectives.
- faire preuve de régularité dans la collecte d’informations.
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