Enquête d'analyse des sentiments : comment analyser les sentiments derrière vos réponses d'enquête

Comprendre vos clients vous aide à améliorer vos produits et la customer experience (CX). Mais il ne suffit pas de savoir ce que les clients font sur votre site web. Vous devez aussi savoir ce qu'ils pensent et ressentent à toutes les étapes du parcours du client.  

Les enquêtes sont un excellent moyen de recueillir le feedback de vos clients, mais elles livrent beaucoup d'informations subjectives difficiles à transformer en informations objectives et exploitables. Place à : l'enquête d'analyse des sentiments. 

Ce guide explique pourquoi et comment réaliser une enquête d'analyse des sentiments, ainsi que des conseils pratiques sur la manière d'appliquer les informations recueillies à votre entreprise et à vos produits pour séduire vos clients.

Pourquoi votre entreprise doit-elle analyser le sentiment ?

L'enquête d'analyse des sentiments est le processus qui consiste à classer les sentiments des clients derrière les réponses aux questions ouvertes de l'enquête en catégories et pôles comme les sentiments positifs ou négatifs, ou certains thèmes comme l'expérience utilisateur (UX), puis à analyser ces sentiments. Il s'agit d'un élément clé pour mesurer le lien émotionnel d'un utilisateur avec votre marque et votre produit. Plus les clients se sentent connectés, plus ils sont satisfaits de votre expérience produit (PX). Et plus ils sont heureux, plus ils sont susceptibles de l'acheter, de l'utiliser ou de le recommander.  

Posez une question comme : "Que pensez-vous de notre produit ?" et les clients sont susceptibles de répondre avec des mots comme "aimer", "détester", etc. Le sentiment sera donc assez clair. En revanche, si vous demandez : "qu'est-ce qui vous empêche de recommander notre produit à un ami ?", il peut s'avérer plus difficile (mais tout aussi important) de déchiffrer le sentiment du client derrière ses mots.  

L'enquête d'analyse des sentiments vous permet de découvrir les informations cachées derrière les mots de vos clients, ce qui vous aide à les comprendre et à apporter des changements à votre marque, à vos produits et à vos processus afin d'améliorer la satisfaction client et la rétention. 

Par exemple, un acheteur e-commerce peut abandonner son panier s'il ne trouve pas d'informations sur votre politique de remboursement. Pour y remédier, vous devez savoir ce qu'il pense et ce qu'il ressent à ce moment précis. L'analyse du sentiment des enquêtes d'intention de sortie vous révèle les doutes et les inquiétudes de vos acheteurs potentiels. Vous pouvez ensuite créer du matériel, comme une section FAQ au point de vente, pour fournir à vos utilisateurs les réponses dont ils ont besoin au bon moment, afin d'instaurer la confiance et de stimuler les conversions.  

Ou encore, lorsque des clients SaaS annulent leur abonnement, vous pouvez identifier les facteurs émotionnels impliqués dans leur décision en analysant les enquêtes sur l'attrition. Par exemple, vous pourriez découvrir que des utilisateurs finaux détestent votre interface utilisateur (UI). Dès lors, l'analyse des sentiments des utilisateurs à partir d'enquêtes sur l'attrition vous indique ce que vous devez changer pour satisfaire vos clients restants. Comme toutes les informations de l'expérience produit (PX), l'enquête d'analyse des sentiments aide à mettre les équipes interfonctionnelles sur la même longueur d'onde en éliminant les désaccords sur "ce que le client veut vraiment". Cela vous aide aussi à obtenir l'adhésion des parties prenantes aux changements. 

L'enquête d'analyse des sentiments met fin à la remise en cause de ce que les clients pensent et ressentent, ce qui vous permet de prendre des décisions centrées sur l'utilisateur et basées sur des données qualitatives fiables. 

Examinons les différents types de questions d'enquête et comment l'analyse des sentiments vous aide à passer à l'action et à apporter des changements en fonction des réponses.

Questions d'enquête ouvertes vs. fermées 

Poser des questions ouvertes est essentiel pour les enquêtes d'analyse des sentiments. Examinons les avantages et les challenges qui en découlent :

Qu'est-ce qu'une question ouverte ou fermée ? 

On peut répondre à une question fermée par un simple "oui" ou "non". Par exemple, "êtes-vous satisfait de notre produit ?" Ou avec un score ou une évaluation numérique : "veuillez évaluer votre niveau de satisfaction sur une échelle de 1 à 10." 

En revanche, les questions ouvertes appellent des réponses plus détaillées. Voici un exemple de suivi ouvert aux questions ci-dessus : "pourquoi nous avez-vous donné ce score ?" Mais pourquoi faut-il poser des questions ouvertes ?

• Les questions ouvertes fournissent des données contextuelles qualitatives et précieuses qui complètent vos données quantitatives, pour connaître le quoi et le pourquoi des actions des utilisateurs. Elles fournissent un feedback authentique, dans les propres mots du client, qui vous aide à comprendre les choses de son point de vue, en fournissant le contexte de ses actions.  

• En posant des questions ouvertes, vous personnalisez les interactions et approfondissez les sentiments pour des groupes spécifiques. Par exemple, vous pouvez poser des questions légèrement différentes aux nouveaux clients et aux clients connus, ou aux utilisateurs occasionnels et réguliers d'un outil SaaS.

• Les questions ouvertes permettent aussi d'optimiser les informations obtenues à partir d'un échantillon de taille relativement réduite. Par exemple, une équipe produit SaaS qui prépare un lancement peut interroger les utilisateurs de la version bêta pour savoir quelles fonctionnalités doivent être améliorées. Ces premiers utilisateurs ne représentent qu'une petite fraction du marché cible final, mais leur contribution est inestimable pour adapter le produit au marché avant de le déployer auprès d'un public plus large.

Les challenges liés à l'analyse des questions ouvertes et la solution apportée par l'analyse d'enquête

Si les avantages sont nombreux, l'analyse des questions ouvertes s'avère plus difficile que les questions fermées. Voici pourquoi : 

• Les questions ouvertes donnent des réponses subjectives plutôt qu'objectives. Vous devez donc les transformer en informations objectives pour agir avec succès, et il peut s'avérer très fastidieux de coder et d'analyser manuellement des centaines de réponses détaillées.  

• Il est plus difficile d'identifier des modèles et des thèmes dans les données textuelles que d'extraire un score numérique à partir d'évaluations

• Votre analyse peut souffrir d'un biais d'observation. Il est tentant de poser des questions orientées comme "dites-nous pourquoi vous aimez notre produit" ou "quel est le meilleur aspect de notre nouvelle fonctionnalité ?" au lieu de questions à sentiment neutre comme "que pensez-vous de notre nouvelle fonctionnalité ?" Les questions orientées peuvent conduire les clients à livrer un sentiment plus positif que celui qu'ils auraient donné normalement. Il est aussi tentant d'interpréter les résultats en fonction de ce que l'on souhaite voir. Cest pourquoi toutes les questions de l'enquête doivent être rédigées avec soin afin d'éviter les biais.

L'enquête d'analyse des sentiments aide à relever ces challenges en facilitant la découverte de modèles, de thèmes et de tendances dans les données qualitatives. 

Voyons comment cela fonctionne.

4 étapes pour réaliser une enquête efficace d'analyse des sentiments

Pour réaliser une enquête d'analyse des sentiments, il faut commencer par recueillir les bonnes données. Puis vous devez organiser et analyser vos données et agir en fonction des informations recueillies. 

1. Choisissez votre méthode d'analyse des données qualitatives

Il existe quatre méthodes de bases pour analyser  les données d'enquête qualitatives : 

1. L'analyse de contenu examine et regroupe les réponses des utilisateurs en fonction de l'émotion exprimée, ce qui vous aide à comprendre le comportement des clients et à mesurer la réputation de la marque. 

2. L'analyse thématique identifie et interprète des thèmes et des modèles dans les données qualitatives. Par exemple, si vous constatez que les utilisateurs n'aiment pas vos nouvelles versions, vos équipes produit peuvent apporter des modifications à l'interface utilisateur et aux fonctionnalités.   

3. L'analyse de la théorie ancrée implique la création de théories et d'hypothèses en examinant des données du monde réel. Par exemple, si les taux d'attrition sont élevés, vous pouvez émettre des hypothèses sur les raisons pour lesquelles vous perdez des clients et rechercher des données pour les étayer. 

4. L'analyse du discours vous indique ce que les gens pensent d'un sujet et pourquoi. Elle fonctionne mieux pour l'analyse de textes plus longs mais elle s'avère aussi utile aux marketers pour comprendre les motivations des clients exprimées dans les enquêtes d'étude de marché. 

Le modèle d'analyse des sentiments que vous choisissez dépend de ce que vous souhaitez apprendre sur vos clients et de l'utilisation que vous ferez de ces informations. Si vous voulez aller encore plus loin, vous pouvez effectuer une analyse des sentiments basée sur les aspects (ABSA) pour identifier des aspects spécifiques et des opinions associées à partir de réponses à l'enquête, ou mener une enquête sur l'opinion publique pour toute donnée textuelle en ligne, y compris les publications sur les forums, les plateformes de réseaux sociaux, les tweets, les articles d'actualité et les avis clients. 

2. Collectez les bonnes informations

L'étape suivante de la méthode d'analyse des sentiments consiste à collecter les informations. Voici comment collecter des informations à partir d'enquêtes :

Choisissez votre type d'enquête et votre outil

Il existe plusieurs types d'enquêtes sur les sentiments que vous pouvez utiliser pour poser des questions ouvertes sur l'analyse des sentiments : 

• Les enquêtes Net Promoter Score® (NPS) mesurent la fidélité et la satisfaction client. Les questions sont généralement fermées, mais vous pouvez poser des questions de suivi ouvertes après l'évaluation.  

• Les enquêtes de satisfaction client vous indiquent ce que les clients pensent de votre produit, de votre marque et de votre support client.

• Les enquêtes du score d'effort client  (CES) sont un type d'enquête de la customer experience. Elles mesurent l'effort nécessaire pour que les clients utilisent votre produit ou résolvent des problèmes avec votre centre d'aide.

• Les enquêtes sur le point de conversion (POS) sont lancées lorsque les clients atteignent des étapes spécifiques, comme finaliser un achat sur votre site

• Les enquêtes de rétention vous indiquent les raisons pour lesquelles les clients annulent un abonnement, passent à l'offre inférieure ou retournent un article

En lançant des enquêtes lorsque les utilisateurs se désabonnent, vous pouvez mieux satisfaire les clients restants. 

Utilisez le produit de la voix du client de Contentsquare pour mener toutes les enquêtes (et plus encore) mentionnées ci-dessus : profitez de notre vaste bibliothèque de modèles d'enquêtes et inspirez-vous de notre banque de questions sur ce qu'il faut demander à vos utilisateurs.

Menez votre enquête

Tout d'abord, créez et réalisez une enquête sur site (qui apparaît sur une page du site web) ou une enquête en ligne (qui existe sur une URL distincte). Puis faites en sorte que votre enquête apparaisse au bon moment sur votre site web pour recueillir les données que vous souhaitez. Par exemple, un fournisseur de SaaS qui cherche à recueillir des informations sur le point de conversion peut lancer son enquête lorsque les clients s'inscrivent à une démo ou à un essai. 

Conseil de pro n°1 : utilisez des outils comme Heatmaps et Session Replays pour cartographier le parcours de l'utilisateur et repérer où placer vos enquêtes. 

Les heatmaps vous indiquent les zones de votre site qui reçoivent le plus d'attention, tandis que les enregistrements de session révèlent où les utilisateurs se sentent frustrés et abandonnent, ce qui vous aide à déterminer sur quelles pages déployer des enquêtes de sortie.

Conseil de pro n°2 : laissez l'IA créer votre enquête à partir de zéro. 

Cliquez sur l'option "Générer à partir d'un objectif" et décrivez votre objectif en langage naturel.

La fonctionnalité de configuration automatique de l'enquête s'appuie sur l'IA pour créer rapidement des enquêtes basées sur vos données. Elle peut créer des questions pour le module d'enquête et fournir une enquête prête à être lancée en quelques secondes. Si vous avez besoin de questions supplémentaires, l'IA peut les générer sur la base des questions existantes. 

Vous pouvez aussi choisir l'un de nos modèles d'enquête au lieu de partir de zéro.

Enfin, utilisez un calculateur de taille d'échantillon pour déterminer le nombre de points de données dont vous avez besoin pour obtenir une signification statistique et un échantillon représentatif de votre base client. Cela vous indique le nombre de réponses à l'enquête dont vous avez besoin pour commencer votre analyse. 

Une fois que vous avez collecté vos données, l'étape suivante consiste à les organiser. 

2. Organisez vos données 

Une fois vos enquêtes lancées, vous devez organiser les données. Vous pouvez les organiser par type, sujet, thème, etc. Pour ce faire, vous pouvez les télécharger dans un dépôt de recherches. Cela permet de les unifier avec d'autres données et de faciliter leur accès. 

Si vous utilisez Contentsquare pour visualiser vos données d'enquête, allez dans l'onglet des réponses et utilisez des filtres pour supprimer les réponses incomplètes, qui pourraient affecter l'exactitude de vos données. Puis utilisez Highlights pour rassembler et organiser vos réponses à l'enquête. Vous pouvez créer des "collections" de sentiments d'enquête, comme des réponses négatives et positives, ou des enquêtes contenant un mot-clé spécifique, afin de partager rapidement des informations avec votre équipe et d'obtenir l'adhésion à vos idées et à vos mises à jour de produits.

3. Analysez vos données d'enquête

Il existe plusieurs façons d'analyser les sentiments. Vous pouvez le faire manuellement ou utiliser un logiciel dédié à l'analyse des sentiments.  

Comment analyser les sentiments manuellement 

Si vous n'avez pas le budget requis pour investir dans un logiciel, vous pouvez analyser les données d'enquête manuellement. Voici deux façons de procéder : 

Étape 1. Utilisez une feuille de calcul comme notre modèle d'analyse des questions ouvertes. Il s'agit d'un moyen rapide et abordable de structurer vos données et d'extraire des informations quantitatives des données qualitatives. 

En bref, voici comment cela fonctionne : 

• Exportez les données de vos enquêtes vers la feuille de calcul 

• Utilisez un analyseur de texte pour identifier les grandes catégories de réponses

• Attribuez une valeur à chaque catégorie. Puis parcourez la feuille de calcul et classez chaque réponse dans une catégorie. Ainsi, si les "clients satisfaits" font partie de la catégorie 1, attribuez un 1 à chaque réponse indiquant la satisfaction. 

• Regroupez les catégories si vous remarquez que les participants utilisent des mots différents pour décrire le même concept

• Représentez visuellement les données en créant un graphique dans la feuille de calcul

En utilisant une feuille de calcul, vous éliminez une grande partie du travail manuel de classification des données d'enquête sur les sentiments. 

Étape 2. Consultez le dashboard des réponses de la voix du client pour comparer les métriques au fil du temps et filtrez par mois pour voir l'évolution du sentiment. Cela permet de repérer facilement les tendances. Vous pouvez aussi visualiser les réponses par question sous forme de tableaux, de graphiques ou de nuages de mots.

Comment analyser automatiquement les sentiments

Si vous n'avez pas le temps de procéder manuellement à une analyse des données, vous pouvez l'automatiser, en éliminant les biais dans l'interprétation des enquêtes. 

Utilisez des outils d'analyse de données qualitatives commela voix du client  qui utilisent l'intelligence artificielle pour classer les données grâce à l'analyse de texte et de mots-clés. La classification des sentiments vous aide à trouver des thèmes dans le feedback client et à anticiper ce que vos utilisateurs vont faire ensuite. 

L'outil de la voix du client utilise des algorithmes et le traitement du langage naturel (NLP), une composante de l'IA qui aide les ordinateurs à comprendre et à interpréter le langage humain et, plus précisément, le lexique que vos clients utilisent pour parler de vous. Cela vous permet de trier les résultats des enquêtes par thème et de les mettre en relation avec les données comportementales historiques pour que vous puissiez prédire les actions futures des utilisateurs, par exemple si les acheteurs e-commerce sont susceptibles d'effectuer un achat. 

Dans l'outil de la voix du client de Contentsquare, vous pouvez activer l'analyse des sentiments et les étiquettes automatisées pour laisser l'IA faire le travail manuel de catégorisation et d'étiquetage des réponses en fonction du sentiment de l'utilisateur (positif, neutre ou négatif) et gagner du temps en analyse d'enquête. Utilisez les graphiques de l'onglet Résultats directement dans vos présentations pour démontrer les sentiments des utilisateurs en temps réel et son évolution dans le temps.

Accédez à la ventilation des sentiments dans l'onglet Résultats pour visualiser les résultats de l'analyse des sentiments.

4. Agissez sur les informations de l'enquête 

Une fois que vous avez analysé les résultats de l'enquête, il est temps d'agir en fonction de ces informations. Tout d'abord, préparez quelques diagrammes et graphiques pour visualiser les données (ou utilisez ceux générés par l'IA à partir d'outils comme Contentsquare). Cela vous sera particulièrement utile si vous avez besoin de l'adhésion des parties prenantes pour modifier un produit ou optimiser un site web. 

Voici quelques exemples des avantages que vous et vos clients pouvez tirer des enquêtes et de l'analyse des sentiments : 

• Traitez les plaintes et apportez des changements pour améliorer la customer experience : par exemple, posez des questions ouvertes sur les sentiments des clients pour identifier les difficultés rencontrées par les utilisateurs aux différents points de contact. Puis, sur la base des réponses à l'enquête, identifiez les plaintes les plus courantes des clients, comme les recherches trop longues, une mauvaise expérience d'onboarding ou des politiques floues.

• Améliorez votre UX pour augmenter les conversions : par exemple, le lancement d'une enquête de sortie lorsque les visiteurs sont sur le point de quitter votre site web révèlera des points de friction comme un langage peu clair qui suscite le doute dans l'esprit des clients. Une fois cela en tête, vous pouvez modifier votre texte pour le rendre plus clair.

• Améliorez votre processus d'achat : par exemple, l'observation des enregistrements de sessions d'utilisateurs sur un site e-commerce permet de savoir quand les visiteurs effectuent des rage clicks ou abandonnent. Vous pouvez alors lancer des enquêtes à ces endroits pour comprendre ce qui empêche vos clients potentiels d'acheter. Il peut s'agir simplement de confondre un élément non cliquable avec un bouton cliquable, ce qui s'avère facile à corriger.

• Créez un marketing convaincant et un contenu web basé sur le langage utilisé par vos clients satisfaits. Cela permet d'intégrer la voix du client dans votre texte et de l'aider à s'identifier à votre marque. 

• Développez ou améliorez les fonctionnalités et les flux d'onboarding pour aider les utilisateurs à tirer encore plus de valeur de votre produit

• Améliorez le support client et le succès client pour augmenter la satisfaction client et les taux de rétention. Si vous utilisez Contentsquare, vous pouvez facilement partager les informations PX via l'intégration Slack pour que toutes vos équipes soient dans la boucle.

Note : les intégrations Contentsquare  vous permettent de collecter et de partager facilement des informations PX dans des outils de collaboration populaires comme Slack

L'enquête d'analyse des sentiments : la clé de l'empathie avec vos clients et de la création de produits qui les séduisent

L'enquête d'analyse des sentiments place la voix du client au cœur de votre prise de décision. Combinez des informations quantitatives (ce que font les gens) avec des données qualitatives (pourquoi ils le font) à partir d'enquêtes pour vivre le parcours du client à travers leurs yeux, afin de développer une vraie empathie avec vos clients, ce qui vous met dans une meilleure position pour leur donner exactement ce qu'ils veulent.

FAQ sur les enquêtes d'analyse des sentiments