L’intelligence artificielle (IA) ne cesse d’envahir notre vie quotidienne. Cette expérience a été particulièrement aiguë avec l’offre de ChatGPT, un grand modèle de langage d’OpenAI, entraîné sur un ensemble de données de texte et de code.
L’introduction de ce modèle de langage et d’autres comme Bard de Google, a suscité d’innombrables réactions et commentaires. Cet article se concentrera sur une application de ChatGPT plutôt que d’explorer la morale ou les pièges de l’IA en général.
Plus précisément, nous nous concentrerons sur l’utilisation de ChatGPT pour l’analyse qualitative des données de l’e-commerce, en particulier l’analyse des commentaires des clients en texte libre.
Pourquoi est-il utile d’utiliser ChatGPT pour l’analyse de données ?
Chez Swanky, nous sommes fiers d’être axés sur l’importance des données et de les placer au cœur des décisions que nous prenons avec nos clients. Par conséquent, nous analysons beaucoup de données et nous sommes toujours à la recherche de moyens d’améliorer ce processus — notamment pour réduire les dépenses en ressources et améliorer la productivité.
La synthèse des réponses en texte libre est une tâche qui peut prendre beaucoup de temps. Ce processus peut s’avérer fastidieux, surtout si les réponses sont longues ou complexes. Néanmoins, ces réponses peuvent être extrêmement précieuses dans le cadre de l’analyse de la voix du client. Les avantages de l’écoute des clients comprennent l’amélioration de l’expérience client, l’acquisition de nouvelles connaissances sur les produits, l’augmentation de la fidélité des clients et la création d’ambassadeurs de la marque. En fin de compte, les données qualitatives peuvent être un outil puissant pour développer votre marque d’e-commerce.
Nous recevons de nombreux commentaires de clients par le biais de Hotjar, de Recharge et d’enquêtes par e-mail, que nous essayons de classer par catégories en fonction de sentiments spécifiques. Ce processus prend généralement 2 à 3 heures par enquête et comprend la lecture manuelle et le regroupement des réponses.
Il y a quelques mois, nous avons commencé à utiliser ChatGPT pour nous aider dans cette tâche. Nous avons constaté qu’il s’agit d’un outil incroyablement efficace pour résumer les réponses en texte libre. Il permet d’identifier rapidement et précisément les points clés d’une réponse, de générer un résumé concis et de le classer dans les catégories prescrites.
Comment utilise-t-on ChatGPT pour analyser les données ?
En ce qui concerne les aspects pratiques de l’utilisation de ChatGPT pour analyser les données, nous utilisons un module complémentaire de Google Sheets créé par Talarian. Cet outil importe des fonctions dans Google Sheets qui vous permettent d’exécuter des appels à l’API ChatGPT.
Une fois que vous avez identifié les catégories dans lesquelles vous souhaitez regrouper les réponses, vous pouvez utiliser la fonction GPT_CLASSIFY dans Sheets pour organiser les données en conséquence.
Vous trouverez ci-dessous des exemples d’utilisation de cette méthode en pratique.
Exemples d’analyse de textes libres de clients de Swanky
1. Analyse des raisons d’annulation d’un abonnement
Nous avons récemment appliqué cette approche pour améliorer la qualité des informations que nous avons fournies lors de la phase de découverte d’un nouveau projet. Cette phase implique que nous prenions le temps de comprendre l’activité d’un client et de son site e-commerce de la manière la plus complète possible. Le processus consiste souvent à demander aux clients du site de nous faire part de leurs commentaires afin d’éclairer au mieux notre travail avec les clients à l’avenir.
Dans le cas de ce projet, nous avons reçu plus de 100 réponses par le biais de Recharge concernant les raisons des annulations d’abonnements. Ces réponses devaient être classées par catégories et nous avons donc utilisé la méthode décrite ci-dessus. ChatGPT a été en mesure de les regrouper selon les raisons suivantes et de compter le nombre de fois qu’une réponse s’est produite. Nous avons ainsi recueilli les résultats ci-dessous.
Le détail de ces résultats peut certainement être obtenu par une analyse humaine. Mais la vitesse à laquelle ces détails ont été recueillis ne peut pas être atteinte par des humains. C’est pourquoi il est certainement utile d’utiliser les prouesses de l’IA de ChatGPT pour accélérer l’analyse des données pour les réponses en texte libre.
L’action que nous avons entreprise après avoir obtenu ces informations a été de modifier la facilité avec laquelle les utilisateurs pouvaient interrompre leur abonnement ou sauter un mois. Cela leur permet d’économiser de l’argent (puisque les raisons financières ont été mises en évidence comme la principale raison des annulations d’abonnement) et les fidélise en tant que clients pour l’avenir.
2. Identifier les obstacles à l’achat
Un autre exemple où nous avons utilisé ChatGPT pour accélérer les processus est la phase de réflexion de nos programmes de test. Nous recherchons régulièrement des informations qualitatives et quantitatives pour mieux comprendre les performances des sites web. Pour cela, plus il y a de détails, mieux c’est, mais cela peut aussi prendre beaucoup de temps.
Dans cet exemple, nous avons utilisé Hotjar pour interroger les clients sur leur expérience sur le site en leur posant la question suivante :
Bonjour, merci de nous rendre visite ! Avant de partir, si vous n’avez pas acheté aujourd’hui, qu’est-ce qui vous en a empêché ?
Les clients avaient la possibilité de répondre par un texte libre, en expliquant pourquoi ils n’avaient pas pu acheter et nous avons reçu plus de 250 réponses. Grâce à ChatGPT, nous avons pu classer toutes ces réponses en moins de 10 minutes dans les catégories suivantes.
This rapid categorisation allows us to quickly understand common themes and focus on areas that are going to deliver high impact tests. It can be a helpful process as we look to create a prioritised testing roadmap for our clients.
Qu’est-ce que cela signifie pour l’avenir ?
Chez Swanky, nous sommes constamment à la recherche de moyens d’améliorer notre fonctionnement et d’intégrer les commentaires de nos clients dans notre travail. Les réponses en texte libre peuvent vous donner une bien meilleure idée de la perception qu’ont les clients de votre marque ou de votre boutique en ligne, que les réponses à choix multiples d’une enquête, par exemple. Toutefois, le prix à payer pour obtenir ces informations est le temps passé à regrouper ces réponses.
C’est la raison pour laquelle nous sommes enthousiastes à l’idée d’utiliser l’IA à cette fin : elle réduit le temps d’analyse des données, ce qui permet de demander aux clients davantage de réponses sous forme de texte libre. En d’autres termes, le temps ne serait plus un facteur limitant dans la manière dont nous menons les processus de connaissance des clients.
Vos décisions en matière d’e-commerce sont-elles guidées par les données ?
Nous sommes toujours à la recherche de moyens d’améliorer notre prise de décision basée sur les données avec nos clients. C’est pourquoi l’utilisation d’outils comme ChatGPT pour l’analyse des données est passionnante ; elle élargit le champ de ce que nous pouvons réaliser dans un délai donné, ce qui signifie que nous pouvons être encore plus informés par les données.
Nos analystes de données sont des experts dans leur domaine et utilisent des outils leaders sur le marché tels que Littledata et Glew pour aider à fournir des informations détaillées aux clients. La service d’analyse de données que nous offrons sont à la pointe de l’industrie de l’e-commerce, permettant aux marques avec lesquelles nous travaillons d’être plus confiantes dans leurs décisions et de voir des résultats rapides.
Contactez-nous dès aujourd’hui pour découvrir comment nos analystes de données peuvent vous aider à développer votre boutique en ligne.