Matrice de priorisation

Espionnez vos concurrents avec ChatGPT

Vous êtes à l'aube d'une révolution avec votre nouvelle idée de service digital ou d'application mobile ? Toutefois, dans un marché déjà saturé de concurrents robustes, comment pouvez-vous émerger ? Et pourquoi ne pas envisager d'étudier la satisfaction des utilisateurs de vos concurrents ? Mais le défi est immense : comment extraire rapidement des informations précieuses au milieu d'une myriade d'avis contradictoires et spécifiques pour prendre des décisions éclairées ?

C'est là que ChatGPT entre en jeu.

Avec sa capacité à scanner rapidement des données, ChatGPT devient un assistant exceptionnel pour extraire, synthétiser et hiérarchiser les thèmes clés, les satisfactions et les frictions déduits des avis des utilisateurs. Cet outil peut s'avérer redoutable dans le cadre d'une recherche utilisateur pour créer rapidement une matrice de priorisation.

Créer une matrice de priorisation

Il est maintenant temps d'appliquer cette méthode pour l'analyse d'avis de solutions concurrentes sur l'Apple Store ou le Google Play Store. Grâce à ChatGPT, vous pouvez rapidement dégager les axes de satisfaction et de frustration (points de friction) les plus récurrents parmi les avis, sur la base desquels vous pourrez ensuite créer votre matrice de priorisation. Vous obtiendrez ainsi une liste claire des axes à prioriser pour vous démarquer.

Avec cette méthode, vous pourrez intégrer des innovations concrètes à votre solution lors de la conception de votre application, en tenant compte des besoins déjà exprimés par les utilisateurs de solutions concurrentes et de vos propres contraintes techniques.

Avant de commencer, il serait judicieux de se présenter à ChatGPT et de lui donner du contexte pour qu’il comprenne les contraintes techniques qui vous sont propres :

"Je suis un UX Designer et je conçois une application mobile de streaming musical innovante. J'ai des compétences de design et j'ai une bonne maîtrise des solutions no code pour la conception d'applications fonctionnelles. Je souhaite me démarquer de la concurrence. Tu vas m’aider à trouver des opportunités d’innovation en analysant les avis des utilisateurs de Spotify que je vais te fournir. Réponds ok si tu as bien compris."

Passons à l'action.

Voici la réponse de ChatGPT à mon premier prompt : 

Comme vous l’avez compris, nous allons prendre en exemple l’application Spotify. Pour récupérer un maximum d’avis, je me rends sur le Google Play Store, dans la section avis. Je déroule les avis, puis je les copie et les colle dans ChatGPT.

Attention, à l'heure ou j'écris ces lignes, ChatGPT est limité en nombre de caractères qu’il peut analyser, mais j’ai une astuce. Vous pouvez lui demander de prendre en compte ces avis en plusieurs fois : 

“Voici une liste d’avis, prends en connaissance et indique-moi que tu l’as fait sans commenter, simplement en me répondant ok”

Et continuez jusqu’à ce que vous soyez satisfait du nombre d’avis fournis.

Pas besoin de faire ça trop proprement, un copier-coller global de la page d'avis suffira amplement, avec le contexte que vous lui avez fourni, ChatGPT sera capable de différencier l'avis des différents agréments textuels qui l'entourent. Voici une partie des données que je lui ai fournis pour l'exemple :

Et voici mon deuxième prompt : 

“Analyse tous les avis que je t'ai fournis et fais ressortir, dans un tableau, les différentes critiques en les groupant par type de problématique, par ordre de récurrence et en faisant apparaitre, dans la dernière colonne, une note de faisabilité technique de la solution sur 10 :"

Et voilà le résultat :

La dernière colonne vous donnera une indication de la faisabilité technique qui pourrait être plus ou moins cohérente en fonction du contexte que vous avez fourni à ChatGPT en début de conversation mais vous pouvez tout à fait les adapter.

Ces données sont une véritable mine d'or dans le cadre de votre recherche UX et vous pouvez bien entendu affiner votre prompt pour obtenir des résultats encore plus ciblés. Si vous n'êtes pas satisfait du résultat, n'hésitez pas à réorienter ChatGPT en lui rajoutant du contexte. Il ne reste maintenant plus qu'à mettre ces données en forme proprement.

Mise en forme.

Pour la mise en forme, vous pouvez utiliser votre outil préféré, peu importe la forme tant que vous et les personnes avec qui vous collaborez la comprenne. Pour ma part, j'utilise Figma et j'effectue un simple graphique sur deux axes avec les faisabilité en abscisse et la récurrence en ordonnées. Voici un exemple de la matrice que j'avais élaboré pour une étude des avis des patients du CHU de Saint Etienne dans le cadre d'une d'un travail de recherche UX sur le parcours patient :

Plus le rectangle se situe en haut à droite, plus le sujet semble pertinent à traiter dans le cadre du développement d'une solution. Vous pourrez ensuite intégrer vos solutions à votre roadmap de design, de développement ou d'inovation.

Et voilà, maintenant à vous de tester ou d'adapter les prompts selon les données que vous souhaitez analyser. Par exemple, en relisant cet e-mail, j'ai pensé à une possibilité d'amélioration, j'ai donc demandé à ChatGPT :

"Dans ce même tableau, peux-tu différencier les critiques positives des critiques négatives ?"

Et voici le nouveau tableau qu'il a généré :