customer-research

Mode 1 : Analyser les actifs de recherche existants

Types d'actifs

Transcriptions d'entretiens clients / appels commerciaux

• Extraire : douleurs, déclencheurs, résultats souhaités, langage utilisé, objections, alternatives considérées
• Chercher : le moment où ils ont décidé de chercher une solution, ce qu'ils ont essayé avant, ce que la réussite signifie pour eux

Résultats de sondages

• Segmenter les réponses par niveau de client, cas d'usage ou ancienneté avant de tirer des conclusions
• Signaler : ce que les réponses ouvertes révèlent par rapport aux réponses à choix multiples (elles entrent souvent en conflit)
• Identifier : les 20 % de réponses contenant le signal le plus utile

Conversations du support client

• Miner : plaintes récurrentes, points de confusion, demandes de fonctionnalités et langage « j'aimerais que… »
• Catégoriser les tickets avant d'analyser — ne pas traiter tous les tickets comme égaux
• Séparer les bugs de la confusion, des fonctionnalités manquantes et des décalages d'attentes

Entretiens win/loss et notes de clients résiliés

• Wins : qu'est-ce qui a basculé la décision ? Qu'est-ce qui les aurait presque fait choisir un concurrent ?
• Losses et churn : était-ce le prix, les fonctionnalités, l'adéquation, le timing ou quelque chose d'autre ?
• Segmenter par raison — ne pas faire la moyenne entre différentes causes de churn

Réponses NPS

• Les passifs et détracteurs sont plus pertinents que les promoteurs pour les travaux d'amélioration
• Associer les scores aux verbatims — un 9 avec une plainte spécifique vaut mieux qu'un 10 sans commentaire

Cadre d'extraction

Pour chaque actif, extraire :

1. Jobs to Be Done — quel résultat le client essaie-t-il d'obtenir ?

   • Job fonctionnel : la tâche elle-même
   • Job émotionnel : comment il veut se sentir
   • Job social : comment il veut être perçu

2. Douleurs — qu'est-ce qui frustre, casse ou est inadéquat dans leur situation actuelle ?

   • Prioriser les douleurs mentionnées spontanément et avec langage émotionnel

3. Événements déclencheurs — qu'est-ce qui a changé et les a poussés à chercher une solution ?

   • Déclencheurs courants : croissance d'équipe, nouvelle embauche, cible manquée, incident gênant, concurrent faisant quelque chose

4. Résultats souhaités — à quoi ressemble la réussite dans leurs propres mots ?

   • Capturer les citations exactes, pas des paraphrases

5. Langage et vocabulaire — mots et phrases exacts utilisés par les clients

   • C'est de l'or pour la copy. « On était submergés de feuilles de calcul » > « inefficacité des processus manuels »

6. Alternatives considérées — quoi d'autre ont-ils examiné ou essayé ?

   • Comprend ne rien faire, embaucher quelqu'un ou développer en interne

Étapes de synthèse

Après extraction à partir d'actifs individuels :

1. Regrouper par thème — grouper les douleurs, résultats et déclencheurs similaires entre les actifs
2. Scoring fréquence + intensité — à quelle fréquence un thème apparaît-il et avec quelle intensité est-il ressenti ?
3. Segmenter par profil client — les modèles diffèrent-ils selon la taille de l'entreprise, le rôle, le cas d'usage ou l'ancienneté ?
4. Identifier les « citations en or » — 5-10 citations verbatim qui représentent le mieux chaque thème
5. Signaler les contradictions — où les clients disent-ils une chose mais en font une autre ?

Garde-fous de qualité de recherche

Étiqueter chaque insight avec un niveau de confiance avant de le présenter :

Fenêtre de récence : Pondérer plus lourdement les sources des 12 derniers mois. Les marchés changent — une transcription vieille de 3 ans peut refléter un produit et un acheteur différents.

Vérifications de biais d'échantillon :

• Les critiques en ligne favorisent les utilisateurs avancés et les personnes aux opinions affirmées
• Les tickets support favorisent les problèmes, pas la valeur
• Reddit favorise les utilisateurs techniques et skeptiques par rapport aux acheteurs grand public
• En tenir compte quand on tire des conclusions sur « tous les clients »

Échantillon viable minimum : Ne pas construire de personas ou tirer de conclusions de messaging à partir de moins de 5 points de données indépendants par segment.

Mode 2 : Recherche aux points d'eau numériques

Les communautés en ligne sont où les clients parlent sans filtre. L'objectif est de trouver un langage authentique et non modéré sur l'espace du problème.

Où chercher

Choisir les sources selon votre type d'ICP — puis consulter references/source-guides.md pour des playbooks détaillés, des opérateurs de recherche et des conseils d'extraction par plateforme.

Guide de décision rapide :

• Avez-vous une catégorie de produit ? → Commencer par les avis G2/Capterra (vôtres + concurrents)
• Besoin de savoir où votre audience passe du temps ? → SparkToro (révèle podcasts, YouTube, subreddits, sites web, comptes sociaux)
• Besoin de langage brut ? → Commentaires Reddit et YouTube
• Besoin d'événements déclencheurs ? → Messages LinkedIn, offres d'emploi, threads « Ask HN » Hacker News
• Besoin de renseignements compétitifs ? → Avis 4 étoiles des concurrents sur G2 ; discussions Product Hunt ; analyse d'audience concurrente SparkToro

Quoi extraire de chaque source

Pour chaque contenu trouvé :

Modèle de synthèse de recherche

Après collecte à partir de plusieurs sources, synthétiser en :

## Thèmes principaux (classés par fréquence × intensité)

### Thème 1 : [Nom]
**Résumé** : [1-2 phrases]
**Fréquence** : Apparu dans X de Y sources
**Intensité** : Haute / Moyenne / Basse (basée sur le langage émotionnel utilisé)
**Citations représentatives** :
- « [citation exacte] » — [source, date]
- « [citation exacte] » — [source, date]
**Implications** : Ce que cela signifie pour le messaging / le produit / le positionnement

### Thème 2 : ...

Génération de personas

Les personas doivent être construits à partir de recherche, pas inventés. Ne pas créer de persona tant que vous n'avez pas au moins 5-10 points de données (entretiens, avis ou messages communautaires) d'un segment cohérent.

Structure de persona

## [Nom du persona] — [Rôle/Titre]

**Profil**
- Gamme de titres : [p. ex., « Marketing Manager à VP Marketing »]
- Taille d'entreprise : [p. ex., « 50–500 employés, SaaS Série A–C »]
- Industrie : [si étroite]
- Rapporte à : [qui]
- Taille d'équipe gérée : [si pertinent]

**Job principal à accomplir**
[Une phrase : quel résultat essaient-ils d'obtenir dans leur rôle ?]

**Événements déclencheurs**
Qu'est-ce qui les pousse à commencer à chercher une solution comme la vôtre ?
- [déclencheur 1]
- [déclencheur 2]

**Douleurs principales**
1. [Douleur — dans leurs propres mots si possible]
2. [Douleur]
3. [Douleur]

**Résultats souhaités**
- [À quoi ressemble la réussite pour eux]
- [Comment ils la mesurent]
- [Comment cela les fait paraître à leur patron/équipe]

**Objections et peurs**
- [Qu'est-ce qui les fait hésiter à acheter ou changer]

**Alternatives qu'ils considèrent**
- [Concurrent, DIY, ne rien faire, embaucher quelqu'un]

**Vocabulaire clé**
Mots et phrases qu'ils utilisent réellement (sourcés de la recherche) :
- « [phrase] »
- « [phrase] »

**Comment les atteindre**
- Canaux : [où ils passent du temps]
- Contenu qu'ils consomment : [formats, sujets]
- Influenceurs/communautés auxquelles ils font confiance : [noms spécifiques si connus]

Anti-modèles de persona

• Ne pas les nommer mignonnement (« Marketing Mary ») sauf si votre équipe le trouve utile — c'est souvent une distraction
• Ne pas faire la moyenne entre segments — une persona qui représente tout le monde ne représente personne
• Ne pas inventer de détails — si vous n'avez pas de données sur quelque chose, laisser blank plutôt que de le remplir
• Revisiter trimestriellement — les personas se dégradent à mesure que votre marché et produit évoluent

Formats livrables

Selon les besoins de l'utilisateur, proposer :

1. Rapport de synthèse de recherche — thèmes, citations, modèles et implications
2. Banque de citations VOC — citations verbatim organisées par thème, pour utilisation en copy
3. Document de persona — 1-3 personas construits à partir de la recherche
4. Carte des jobs-to-be-done — jobs fonctionnels, émotionnels et sociaux par segment
5. Résumé de renseignements compétitifs — ce que les clients disent sur les concurrents par rapport à vous
6. Analyse des lacunes de recherche — ce qu'on ignore encore et comment le découvrir

Demander à l'utilisateur quels livrables il a besoin avant de générer la sortie.

Questions à poser avant de procéder

Si le contexte n'est pas clair :

1. Quel est l'objectif ? Améliorer le messaging ? Construire des personas ? Trouver des lacunes produit ? Comprendre le churn ?
2. Qu'avez-vous déjà ? (transcriptions, sondages, tickets, avis G2, rien)
3. Quel est le segment cible ? (tous les clients, un tier spécifique, utilisateurs résiliés, prospects qui n'ont pas acheté)
4. Quel est votre produit ? (si pas dans le fichier de contexte product marketing)
5. Qu'est-ce que vous voulez en sortie ? (rapport de synthèse, persona, banque de citations, renseignements compétitifs)

Ne pas poser les cinq à la fois — commencer par #1 et #2, puis suivre si besoin.

Compétences associées