Mesurez et augmentez la satisfaction client

L'analyse des sentiments par IA de Pendo analyse automatiquement les réponses textuelles aux enquêtes pour identifier les schémas de friction, sans que personne n'ait à lire manuellement des centaines de commentaires. Lorsque les utilisateurs expriment leur frustration face à un flux, une fonctionnalité ou un message spécifique, Pendo regroupe ces signaux en thèmes et les présente comme des schémas de détracteurs. Combiné aux replays de session, vous pouvez passer de « les utilisateurs sont frustrés par l'onboarding » à l'observation précise de l'endroit où ils abandonnent — le tout au sein de la même plateforme. Cela transforme le sentiment qualitatif en outil de diagnostic, et pas seulement en indicateur de reporting.

Pendo prend en charge les deux. Bien que de nombreuses équipes utilisent Pendo pour mesurer le sentiment des clients externes, il est tout aussi efficace pour les déploiements de logiciels internes — en suivant ce que ressentent les employés vis-à-vis des outils qu'ils sont tenus d'utiliser. Pour les organisations qui déploient de nouveaux logiciels d'entreprise, Pendo peut diffuser des enquêtes NPS ou CSAT directement dans l'application, segmenter les réponses par département ou par rôle, et faire remonter les tendances de sentiment à l'échelle de l'ensemble des employés. Cela est particulièrement précieux lors de grandes transformations numériques où les frictions d'adoption et la faible satisfaction sont des signes avant-coureurs d'un déploiement raté.

Pendo applique une détection des sentiments alimentée par l'IA aux réponses textuelles des enquêtes NPS, CSAT et autres. L'IA classe automatiquement les réponses par sentiment — positif, neutre ou négatif — et les regroupe en thèmes sans étiquetage manuel. Cela permet aux équipes produit de détecter les signaux de friction à grande échelle, de comprendre ce qui fait évoluer les tendances de sentiment au fil du temps, et de faire remonter des schémas de retours qui auraient autrement pris des semaines à identifier manuellement.

Pendo diffuse les enquêtes NPS nativement dans votre produit sous forme de guides in-app, déclenchés par le comportement de l'utilisateur, le temps passé dans l'application ou des segments spécifiques. Vous pouvez également envoyer des enquêtes par e-mail. Les clients utilisant la diffusion in-app de Pendo ont constaté jusqu'à 1 300 % d'augmentation des réponses aux enquêtes par rapport aux programmes uniquement par e-mail — car l'enquête atteint les utilisateurs en contexte, au bon moment.

Contrairement aux plateformes d'enquête autonomes, Pendo relie directement les scores NPS aux données d'utilisation du produit — vous pouvez ainsi voir exactement quelles fonctionnalités vos promoteurs utilisent, quels flux de travail posent problème à vos détracteurs, et quels schémas comportementaux prédisent la satisfaction ou le désabonnement. Chaque réponse NPS est ainsi enrichie du contexte issu de votre produit, et pas seulement d'un score dans une feuille de calcul.

Oui. Il s'agit de l'un des cas d'usage les plus puissants pour la diffusion de sondages in-app de Pendo. Étant donné que les sondages sont déclenchés par des comportements au sein de votre produit, vous pouvez afficher un sondage de sentiment ou de CSAT aux utilisateurs immédiatement après qu'ils ont interagi avec une nouvelle fonctionnalité, terminé un flux de travail ou atteint une étape clé. Il n'y a aucun décalage entre l'expérience et le retour d'information. Les équipes produit utilisent cela pour valider les lancements en quelques heures, détecter les frictions inattendues avant qu'elles ne génèrent du churn, et comparer les scores de sentiment avant et après une mise en production sans attendre la clôture d'un cycle de sondage par e-mail.

L'IA de Pendo extrait automatiquement les thèmes des réponses NPS en texte libre, réduisant le temps d'analyse manuelle de 80 %. Au lieu de lire des centaines de réponses une par une, Pendo fait remonter les principaux thèmes des détracteurs — par exemple, en identifiant 7 points de friction distincts parmi des milliers de réponses — sans aucune catégorisation manuelle. Les équipes accèdent plus rapidement aux insights et peuvent prioriser les correctifs en fonction de ce qui génère réellement des scores négatifs.