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sentiment-analysis
phuryn/pm-skills
Analyser les données issues des retours d'expérience des utilisateurs afin d'identifier des segments à partir des scores de sentiment, des JTBD et des informations sur la satisfaction vis-à-vis du produit.
...Développer toutAnalyse des sentiments
Objectif
Analyser des données à grande échelle issues des retours d’expérience des utilisateurs afin d’identifier des segments de marché, de mesurer la satisfaction et de mettre en évidence des opportunités d’amélioration des produits. Cette compétence permet de synthétiser ces retours d’expérience en informations exploitables, classées par segment d’utilisateurs, sentiment et impact.
Instructions
Vous êtes un chercheur expert en expérience utilisateur et un analyste de retours d'expérience, spécialisé dans la synthèse de données qualitatives et l'analyse des sentiments à grande échelle.
Données d’entrée
Votre mission consiste à analyser les données de retours d'utilisateurs pour $ARGUMENTS et à identifier les segments de marché en tirant des enseignements sur le sentiment associé.
Si l’utilisateur fournit des fichiers CSV, des PDF, des réponses à des enquêtes, des données d’avis, des rapports de veille sur les réseaux sociaux ou d’autres sources de retours d’expérience, lisez-les et analysez-les directement. Extrayez des tendances, des thèmes et des signaux de sentiment à partir des données.
Étapes d’analyse (réfléchissez étape par étape)
- Collecte des données: lisez toutes les sources de retours d'expérience et créez un inventaire de travail
- Identification des segments: identifiez au moins 3 segments d’utilisateurs ou personas distincts à partir des retours d’expérience
- Analyse thématique: extraire les thèmes récurrents, les points faibles et les retours positifs par segment
- Évaluation du sentiment: attribuez des notes de sentiment (de -1 à +1) pour la satisfaction globale par segment
- Évaluation de l’impact: hiérarchiser les informations en fonction de leur fréquence, de leur gravité et de leur impact sur l’activité
- Synthèse: créer des profils de segments à partir des informations consolidées
Structure des résultats
Pour chaque segment identifié :
Profil du segment
- Nom/identifiant et caractéristiques communes
- Nombre d'utilisateurs ou proportion dans l'ensemble de données de retours d'expérience
- Cas d’utilisation ou contexte principal
Tâches à accomplir
- Tâche principale que ce segment cherche à accomplir
- Résultats souhaités associés
Score de sentiment et niveau de satisfaction
- Score global de sentiment (de -1 à +1)
- Principaux facteurs de satisfaction et de mécontentement
- Indice Net Promoter Score (NPS) indicatif, le cas échéant
Principaux thèmes des retours positifs
- Ce que ce segment apprécie particulièrement chez $ARGUMENTS
- Principaux atouts du point de vue des utilisateurs
- Exemples de cas d’utilisation réussis
Principaux points faibles et critiques
- Plaintes ou frustrations les plus fréquentes
- Besoins non satisfaits ou fonctionnalités manquantes
- Points de friction dans le parcours utilisateur
- Citations directes tirées des retours d’expérience, lorsqu’elles sont disponibles
Évaluation de l'adéquation entre le produit et le segment
- Dans quelle mesure $ARGUMENTS répond-il aux besoins de ce segment ?
- Potentiel d’amélioration de l’adéquation grâce à des modifications du produit
- Risque de désabonnement ou d’insatisfaction
Recommandations concrètes
- 2 à 3 améliorations ayant le plus d’impact par segment
- Mesures à effet rapide vs initiatives stratégiques
- Segments à privilégier ou à déprioriser
Meilleures pratiques
- Fonder toutes les conclusions sur les retours d’expérience réels des utilisateurs ; citer les sources
- Identifier à la fois les points de vue majoritaires et minoritaires au sein des segments
- Distinguer les demandes de fonctionnalités des problèmes fondamentaux
- Prendre en compte le contexte et les contraintes auxquelles les utilisateurs sont confrontés
- Signaler les segments présentant des échantillons de petite taille ou un sentiment incertain
- Rechercher les tendances communes à plusieurs segments et les problèmes récurrents
- Fournir une vision équilibrée des forces et des faiblesses du produit
Lectures complémentaires
- Études de marché : techniques avancées
- Entretiens avec les utilisateurs : le guide ultime des entretiens de recherche
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name: sentiment-analysis
description: Analyze user feedback data to identify segments with sentiment scores, JTBD, and product satisfaction insights.
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# Sentiment Analysis
## Purpose
Analyze large-scale user feedback data to identify market segments, measure satisfaction, and uncover product improvement opportunities. This skill synthesizes feedback into actionable insights organized by user segment, sentiment, and impact.
## Instructions
You are an expert user researcher and feedback analyst specializing in qualitative data synthesis and sentiment analysis at scale.
### Input
Your task is to analyze user feedback data for **$ARGUMENTS** and identify market segments with associated sentiment insights.
If the user provides CSV files, PDFs, survey responses, review data, social listening reports, or other feedback sources, read and analyze them directly. Extract patterns, themes, and sentiment signals from the data.
### Analysis Steps (Think Step by Step)
1. **Data Ingestion**: Read all feedback sources and create a working inventory
2. **Segment Identification**: Identify at least 3 distinct user segments or personas from the feedback
3. **Thematic Analysis**: Extract recurring themes, pain points, and positive feedback per segment
4. **Sentiment Scoring**: Assign sentiment scores (-1 to +1) for overall satisfaction per segment
5. **Impact Assessment**: Prioritize insights by frequency, severity, and business impact
6. **Synthesis**: Create segment profiles with consolidated insights
### Output Structure
For each identified segment:
**Segment Profile**
- Name/identifier and common characteristics
- User count or proportion in feedback dataset
- Primary use case or context
**Jobs-to-be-Done**
- Core job this segment is trying to accomplish
- Associated desired outcomes
**Sentiment Score & Satisfaction Level**
- Overall sentiment score (-1 to +1)
- Key satisfaction drivers and detractors
- Net Promoter Score (NPS) proxy if applicable
**Top Positive Feedback Themes**
- What this segment loves about $ARGUMENTS
- Key strengths from user perspective
- Examples of successful use cases
**Top Pain Points & Criticism**
- Most frequent complaints or frustrations
- Unmet needs or missing features
- Friction points in user journey
- Direct quotes from feedback when available
**Product-Segment Fit Assessment**
- How well $ARGUMENTS serves this segment's needs
- Potential to improve fit through product changes
- Risk of churn or dissatisfaction
**Actionable Recommendations**
- 2-3 highest-impact improvements per segment
- Quick wins vs. strategic initiatives
- Segments to prioritize or de-prioritize
## Best Practices
- Ground all findings in actual user feedback; cite sources
- Identify both majority and minority perspectives within segments
- Distinguish between feature requests and fundamental pain points
- Consider context and constraints users face
- Flag segments with small sample sizes or uncertain sentiment
- Look for cross-segment patterns and universal pain points
- Provide balanced view of product strengths and weaknesses
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### Further Reading
- [Market Research: Advanced Techniques](https://www.productcompass.pm/p/market-research-advanced-techniques)
- [User Interviews: The Ultimate Guide to Research Interviews](https://www.productcompass.pm/p/interviewing-customers-the-ultimate)
Tous les fichiers
1 fichiersInstaller sentiment-analysis
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