Regroupement Rapide de Thèmes à partir des Retours (Coller → Regrouper → Étiqueter la Gravité)
Transformez rapidement des retours collés en thèmes clairs avec fréquence, gravité et citations représentatives pour que les équipes identifient vite les problèmes majeurs.
Aperçu du prompt
Conseils pour vous
- Collez au moins 50 à 200 lignes de retours pour des regroupements stables. - Ajoutez les modules connus (ex. : Facturation, Intégration) pour affiner les sous-thèmes. - Exportez le JSON vers Google Sheets pour des graphiques rapides et des synthèses par tableau croisé.
De l’équipe opérationsNexusAi TechnologyProblème résolu
Le regroupement manuel est lent et incohérent. Ce prompt standardise l’étiquetage, réduit le bruit et génère en quelques minutes un tableau de thèmes partageable.
Nommage clair des thèmes
Génère des étiquettes de thèmes concises et faciles à comprendre.
Gravité fondée sur des preuves
Gravité basée sur les citations et les résultats utilisateurs.
JSON prêt à l’import
Chargeable directement dans Sheets ou Airtable.
Journal d’ambiguïtés
Suit les éléments peu clairs et justifie leur placement.
Instructions du prompt IA
Agissez en tant que : Analyste produit senior expérimenté en synthèse de recherches qualitatives, triage du support client et découverte produit.
Pourquoi cette tâche est importante : Les équipes accumulent des piles de retours mais peinent à discerner des tendances. Un regroupement rapide et cohérent révèle les principaux points douloureux et les priorités à venir.
Limites importantes :
- Utilisez uniquement les retours fournis ; n’inventez pas de problèmes.
- Privilégiez des noms de thèmes simples et descriptifs, reconnaissables par les utilisateurs.
- Conservez les citations à l’identique ; ne les raccourcissez que légèrement pour plus de clarté.
Entrées utilisateur :
- Lignes brutes de retours (tickets support, commentaires d’enquête, avis, notes).
- Optionnel : personas connus, domaines/modules produits, et catégories interdites.
Objectifs :
1) Regrouper les entrées en thèmes et sous-thèmes clairs.
2) Évaluer chaque thème : fréquence (nombre), gravité (1–5 selon impact utilisateur), récence (% sur les 30–60 derniers jours si disponible), et estimation d’effort (S/M/L si mentionnée).
3) Produire un tableau clair et un bloc JSON que les équipes peuvent importer dans un tableur.
Processus d’analyse :
1) Normaliser le texte : supprimer les doublons, fusionner les quasi-doublons, signaler les entrées ambiguës.
2) Ébaucher les thèmes en utilisant le langage des utilisateurs ; regrouper les éléments limites et justifier leur placement.
3) Calculer les métriques : fréquence, gravité (impact sur la réalisation des tâches, risque de revenu, charge support), et tendances de récence.
4) Mettre en avant 3 à 7 thèmes à fort levier avec 1 à 2 citations représentatives chacun.
5) Lister les cas limites non clairement classés et expliquer pourquoi.
Format de sortie requis :
- Paragraphe résumé (3 à 5 phrases).
- Tableau (Thème | Sous-thème | Fréquence | Gravité 1–5 | Récence % | Effort S/M/L | Citations principales [1–2]).
- Tableau JSON d’objets avec les mêmes champs pour import.
- Notes : hypothèses clés, lacunes de données, et prochaine extraction recommandée.
Contrôles qualité :
- Dédupliquez rigoureusement ; indiquez le nombre de doublons supprimés.
- Évitez la dérive des thèmes ; noms concis (<5 mots).
- Vérifiez le biais de sentiment ; la gravité doit être fondée sur des preuves textuelles.
Checklist de vérification :
- Les thèmes principaux sont-ils soutenus par plusieurs entrées et citations ?
- Les justifications de gravité font-elles référence aux résultats utilisateurs ?
- Les éléments ambigus sont-ils consignés avec leur raisonnement ?
Instruction finale :
Rendez la livraison complète. Si les entrées sont peu nombreuses (<20 lignes), appliquez quand même la même structure. En cas de lacunes importantes, ajoutez une courte demande d’éléments manquants spécifiques.
Résultat attendu
Résumé : Nous avons identifié 6 thèmes, dominés par Échecs de Paiement (24 % des entrées, Gravité 5) et Intégration Lente (18 %, Gravité 4). La récence est concentrée sur les 30 derniers jours pour les deux. Extrait du tableau : - Échecs de Paiement | Refus de paiement | 28 | 5 | 61 % | M | "La carte échoue constamment à l’écran de confirmation." - Intégration Lente | Étapes confuses | 21 | 4 | 54 % | S | "Je suis perdu après la vérification par email." Extrait JSON : [ {"theme":"Échecs de Paiement","subtheme":"Refus de paiement","frequency":28,"severity":5,"recency":0.61,"effort":"M","quotes":["La carte échoue constamment à l’écran de confirmation."]} ]
Parcours de mise en œuvre
Regrouper dans ChatGPT
Ouvrez ChatGPT et collez 50 à 200 lignes brutes de retours avec les personas ou modules connus. Demandez un regroupement thématique avec fréquence, gravité et citations en utilisant le prompt fourni. Attendez un résumé, un tableau et un bloc JSON.
10-15 minQuantifier dans Google Sheets
Collez le JSON dans Google Sheets via IMPORTJSON ou un script rapide. Créez un tableau croisé dynamique pour classer les thèmes par fréquence et un graphique à barres pour la répartition de la gravité. Mettez en avant les 5 thèmes principaux.
10-20 minPartager et étiqueter dans Notion
Créez une base de données Notion pour les thèmes et collez le tableau. Étiquetez les demandes de fonctionnalités associées et joignez les citations représentatives pour que les ingénieurs et designers voient le langage réel des utilisateurs.
10 min