Analyser des questions ouvertes dans un sondage en ligne

Imagine deux questions tirées du même questionnaire de satisfaction client. La première demande « Nous recommanderiez-vous à vos proches ? » et n'accepte que oui ou non. La seconde demande « Que pourrions-nous améliorer ? » et laisse simplement un champ de texte vide.

Pour la première, tu obtiens une répartition nette, par exemple 82 % de oui et 18 % de non, que tu peux afficher tout de suite en graphique puis détailler avec un tableau croisé. Pour la seconde, tu reçois 140 réponses formulées de 140 façons différentes : une phrase ici, un paragraphe entier là, ailleurs un simple « ça va ». L'exemple montre vite pourquoi les réponses libres demandent leur propre méthode. Les compter ne suffit pas, mais c'est justement là que tu comprends d'où viennent tes chiffres.

Pour analyser des questions ouvertes dans ton sondage, le mieux est de décider d'abord avec quelle précision tu veux regarder les réponses, que l'on appelle souvent des verbatims dans les études. Quand elles sont peu nombreuses, tu les lis en entier. Quand elles sont nombreuses, tu les regroupes en catégories et tu comptes combien de fois chacune revient. Le plus fiable reste de combiner les deux, en construisant des catégories tout en lisant malgré tout une fois l'ensemble des réponses d'origine.

Nous te montrons comment trouver le bon niveau de détail et comment présenter à la fin un résultat sur lequel les autres peuvent compter. Chez empirio.ai, tu lis les réponses libres dans la liste des réponses, tu les vois sous forme de nuage de mots et tu laisses l'IA les résumer ou les ranger par thèmes.

📌 L'essentiel en bref

• Peu de réponses se lisent en entier, beaucoup se classent en catégories.
• Un nuage de mots montre les termes fréquents, pas leur sens.
• Avec l'IA, tu analyses même des centaines de verbatims bien plus facilement.
• empirio.ai t'offre différents outils pour analyser tes réponses libres.
• L'IA d'empirio.ai résume les réponses et les classe par thèmes.

Pourquoi les questions ouvertes s'analysent autrement

Dans l'enquête interne d'une PME, les salariés notent leur poste de travail en moyenne 3,1 sur 5. Tu as un chiffre, mais pas encore d'explication. Si tu demandes juste après « Quelle est la principale raison de votre note ? », tu lis soudain des phrases comme « Je n'ai jamais de retour sur mes dossiers » ou « La machine à café est en panne depuis trois semaines ». Les questions ouvertes t'apportent exactement ces raisons, ces exemples et ces suggestions, parce qu'elles n'imposent aucune réponse et que chacun écrit avec ses propres mots.

Chez empirio.ai, tu crées une question ouverte dans l'éditeur comme n'importe quelle autre. Pour une réponse courte sur une ligne, tu choisis le type de question Texte court, pour un champ de plusieurs lignes Texte long. Tu peux aussi compléter une question à choix avec Autoriser l'option "Autre". Tu obtiens alors une question semi-ouverte, dont les saisies libres arrivent elles aussi dans l'analyse. Les captures d'écran de cet article montrent l'interface en anglais, les intitulés français sont repris dans le texte.

Aussi précieuses soient-elles, les questions ouvertes ont deux inconvénients qu'il vaut mieux connaître dès la création de ton sondage, car tous deux pèsent directement sur ton analyse.

Inconvénient 1 : trop de questions ouvertes coûtent des réponses

Face à cinq champs de texte vides à la suite, on écrit peut-être encore deux phrases dans le premier. Dans le troisième, il ne reste qu'un « RAS », le quatrième reste vide et l'onglet se ferme avant le cinquième. Écrire demande plus d'effort que cliquer, c'est pourquoi les participants abandonnent plus vite face à de nombreux champs de texte. Le guide de GESIS consacré aux questions ouvertes, signé Cornelia Züll, constate que ces questions provoquent davantage de réponses « je ne sais pas » ou de refus (en anglais) et conseille donc de les utiliser avec parcimonie. Pour toi, cela veut dire : ne pose une question ouverte que là où tu as vraiment besoin d'une justification, par exemple juste après une question de notation importante.

Inconvénient 2 : les mécontents écrivent plus que les satisfaits

Le même guide relève un deuxième point que tu retrouveras à l'analyse : les personnes insatisfaites répondent plus volontiers et plus longuement. Une cliente agacée par l'attente au téléphone écrit trois paragraphes, alors que celle qui était contente se contente d'un « tout était parfait » ou ne remplit rien. Tes réponses libres ne reflètent donc pas automatiquement l'avis de tout le monde, mais souvent surtout la voix de ceux qui ont quelque chose sur le cœur. Pour toi, cela veut dire : compte combien de personnes abordent un thème au lieu de te laisser guider par la longueur de certaines réponses.

Analyser des questions ouvertes : avec quel niveau de détail ?

Camille dirige une équipe de 50 personnes et a posé une seule question ouverte. Elle se retrouve avec 50 réponses qu'elle peut lire tranquillement en un après-midi. Julien, responsable de la relation client d'une PME de vente en ligne, a envoyé un questionnaire avec trois questions ouvertes à 800 clientes et clients, et il a maintenant jusqu'à 2 400 réponses devant lui. Tous deux veulent savoir la même chose, à savoir ce que les gens pensent vraiment, mais ils vont devoir s'y prendre de façon complètement différente.

La façon d'analyser tes réponses libres dépend donc surtout de trois questions :

• Combien de réponses y a-t-il ? Multiplie le nombre de questions ouvertes par le nombre de participations. Avec 50 participants et trois questions ouvertes, tu as au maximum 150 réponses, avec 800 participants déjà jusqu'à 2 400.
• Veux-tu connaître chaque réponse ou une vue d'ensemble te suffit-elle ? Pour une petite enquête auprès des salariés, tu veux peut-être revenir sur chaque retour, alors tu lis simplement tout, directement chez empirio.ai ou après l'export dans un tableur. Si tu as plutôt besoin d'une phrase comme « La plupart saluent surtout l'ambiance dans l'entreprise », tu regroupes les réponses en catégories et tu les comptes.
• Pourquoi as-tu posé la question ? Les idées pour la prochaine fête de ton association ne s'analysent pas comme les justifications recueillies pour ton mémoire. Un travail universitaire demande une grille de codage documentée, alors que pour un retour d'équipe, une liste lue attentivement suffit souvent.

Les méthodes pour analyser des réponses ouvertes

Avant de choisir un outil, regarde les méthodes qui se cachent derrière. Il en existe au fond cinq, que tu peux très bien combiner :

1. Tout lire : tu lis chaque réponse et tu notes ce qui te frappe. On ne fait pas plus précis, mais seulement pour des volumes raisonnables.
2. Coder : tu ranges chaque réponse dans une catégorie, par exemple « prix », « service » ou « livraison », puis tu comptes combien de fois chacune revient. Fixées à l'avance, les catégories donnent un codage déductif, tirées des réponses au fil de la lecture, un codage inductif. Le codage est un classique de la recherche qualitative.
3. Compter les mots : au lieu d'idées entières, tu comptes des termes isolés. Un nuage de mots ou une liste des termes les plus fréquents te montre vite quels thèmes apparaissent, mais pas dans quel sens ils sont employés.
4. Mesurer le ton : tu classes chaque réponse comme plutôt positive, neutre ou négative. Les spécialistes parlent d'analyse de sentiment.
5. Résumer : tu condenses beaucoup de réponses en quelques idées clés. Autrefois entièrement manuel, ce travail revient aujourd'hui souvent à une IA, dont tu vérifies le résultat sur les réponses d'origine.

Pour le codage aussi, une IA peut désormais te donner un coup de main. La méthode reste la même, seul le tri va beaucoup plus vite. L'Insee procède d'ailleurs ainsi au recensement de la population, où un logiciel range les professions déclarées en toutes lettres dans une nomenclature. D'après sa documentation sur la codification automatique, environ 82 % des professions actuelles sont codées de cette façon, et les autres sont reprises par un opérateur.

Quelle méthode pour quelle situation

Le tableau t'aide à trouver la méthode qui te convient, et la colonne de droite montre comment la mettre en œuvre chez empirio.ai. Les limites ne sont pas figées, il s'agit seulement d'un repère :

Pourquoi tu devrais quand même tout lire une fois

Admettons que tes catégories affichent « prix : 40 mentions ». En lisant, tu t'aperçois que la moitié des personnes saluent les prix et que l'autre moitié les critique. Les catégories lissent ce genre de différences, les réponses d'origine non. Construis donc des catégories ou fais-les-toi proposer, mais fais aussi défiler une fois toutes les réponses tant que le volume le permet. Tu obtiens ainsi les chiffres pour ton rapport, sans perdre de vue ce que les gens ont réellement écrit.

Analyser des questions ouvertes avec empirio.ai : toutes les fonctions en un coup d'œil

Pour les 50 réponses de Camille, la liste des réponses suffit souvent, pour les 2 400 de Julien, l'IA vaut le coup. empirio.ai te propose donc différents outils pour analyser tes réponses libres, quelle que soit ta façon de procéder : tu lis tout toi-même ou tu laisses faire les outils et l'IA. Tout se trouve sous Résultats :

1. Liste des réponses : lire et filtrer
2. Export : données brutes dans Excel ou en CSV
3. Nuage de mots dans les graphiques
4. Analyse de Texte : termes fréquents, analyse IA, réponses
5. Étiquetage de texte : trier par thèmes
6. Assistant IA : interroger tout le sondage

Les trois premières se passent d'IA, les trois autres lui confient une partie du travail. Voici les offres concernées :

Place aux fonctions, une par une.

1. Liste des réponses : lire et filtrer toutes les réponses libres

La liste des réponses est le chemin le plus simple vers tes verbatims. Tu la trouves sous Résultats, dans l'onglet Réponses, et elle est disponible avec tous ses filtres dans toutes les offres, y compris l'offre gratuite.

Chaque participation y occupe une ligne et chaque question une colonne, si bien que tes réponses libres apparaissent au milieu des autres réponses. Les textes longs se déplient avec Afficher plus. En haut, tu limites la période avec Du et Au et tu choisis entre Toutes les participations et Terminées uniquement. Pour savoir ce qu'ont écrit les mécontents, par exemple après une consultation de la mairie sur les horaires de la médiathèque, tu passes par Filtrer par réponse et tu ne gardes que les personnes qui ont coché « insatisfait » à une question à choix. Tu ne lis alors que leurs réponses libres.

Pour les 50 réponses de Camille, la liste des réponses suffit largement. Avec les 2 400 réponses de Julien, en revanche, tu retiens en faisant défiler les trois réponses les plus virulentes plutôt que les dix plus fréquentes.

Idéal si …

• tu n'as que peu de participations.
• tu veux voir chaque réponse avec les autres réponses de la même personne.

Moins adapté si …

• tu as des centaines de réponses.
• il te faut des chiffres par thème pour un rapport.

2. Export : analyser les données brutes dans Excel ou en CSV

Si tu rédiges un mémoire, un coup d'œil dans l'application ne suffit pas, car ta directrice de mémoire veut pouvoir retracer comment tu as classé chaque réponse. L'export est fait pour ça. Tu le lances sous Résultats, dans l'onglet Réponses, avec le bouton Exporter, à partir de l'offre Lite à 19 € par mois.

Tu télécharges toutes les réponses dans un fichier Excel ou CSV, avec une ligne par participation et une colonne par question. Les réponses d'un champ « Autre » ont leur propre colonne. Dans Excel, tu ajoutes à côté de la colonne de texte une colonne pour ta catégorie, tu la remplis réponse après réponse et tu fais le décompte final avec un tableau croisé dynamique. Le classement lui-même se fait comme pour analyser un questionnaire : d'abord lire, puis créer des catégories, puis compter.

Pour un mémoire, l'export est la voie la plus propre, puisque chaque classement reste traçable. Si tu veux juste savoir rapidement de quoi parlent les gens, saisir les catégories à la main représente en revanche pas mal de travail.

Idéal si …

• tu veux coder toi-même, par exemple pour un mémoire.
• tu veux traiter les réponses libres dans MAXQDA ou SPSS.

Moins adapté si …

• tu veux juste savoir rapidement de quoi parlent les gens.

3. Nuage de mots dans les graphiques

Dans le nuage de mots d'une enquête auprès des clients d'une chambre d'hôtes, le mot « petit-déjeuner » s'affiche en très gros. Tu sais tout de suite que beaucoup de voyageurs en parlent. Le nuage de mots ne te dit pas, en revanche, s'ils l'ont adoré ou détesté.

Le nuage de mots est inclus gratuitement dans toutes les offres. Tu le trouves sous Résultats, dans l'onglet Graphiques, où empirio.ai affiche un nuage de mots pour chaque question ouverte, à côté des diagrammes en barres et en secteurs des autres questions. Plus un terme revient souvent, plus il apparaît en grand.

Sers-toi donc du nuage de mots comme d'une première tendance : tu vois d'un coup d'œil quels thèmes reviennent dans les réponses. Pour savoir si le petit-déjeuner a été salué ou critiqué, et pourquoi, il faut ensuite regarder les réponses en détail. La liste des réponses vue plus haut et l'Analyse de Texte de la section suivante sont faites pour ça.

Idéal si …

• tu veux une première impression en quelques secondes.
• ton rapport a besoin d'une image parlante.

Moins adapté si …

• il te faut des conclusions solides sur les éloges ou les critiques.

4. Analyse de Texte : mots les plus fréquents, analyse IA et toutes les réponses

Si le nuage de mots te paraît trop sommaire, tu vas un cran plus loin avec l'Analyse de Texte, la fonction d'empirio.ai pensée spécialement pour les réponses libres. Tu la trouves sous Résultats, dans la partie Analyse, sous forme de tuile juste à côté du Tableau croisé et de l'Étiquetage de texte. Tu peux l'essayer gratuitement, puis l'utiliser durablement à partir de l'offre Plus à 39 € par mois.

Après un clic sur la tuile, tu choisis ta question ouverte via Sélectionner la question, puis tu passes d'un onglet à l'autre entre Nuage de mots, Analyse IA et Réponses. Nous te présentons les trois ci-dessous.

4.1 Nuage de mots avec les termes les plus fréquents

Au lieu de voir seulement que « petit-déjeuner » s'affiche en gros, tu lis ici sous Mots les plus fréquents le nombre exact, par exemple 37 mentions dans 120 réponses. S'y ajoute la Distribution des longueurs de réponse, qui t'indique combien de réponses sont courtes (moins de 50 caractères), moyennes (de 50 à 200 caractères) ou longues (plus de 200 caractères). Beaucoup de réponses longues sont en général bon signe, car elles montrent que le sujet compte pour les gens.

4.2 Analyse IA : résumer les réponses en un clic

Souvent, le temps manque tout simplement. 300 réponses à « Que pourrions-nous améliorer ? » t'attendent, et la réunion où tu dois présenter les points essentiels commence dans une heure. Tout lire, tu n'y arriveras pas. L'onglet Analyse IA est pensé pour ces moments-là, puisqu'il résume pour toi toutes les réponses à une question ouverte.

Tu choisis d'abord un angle : Identifier les thèmes, Problèmes & critiques, Éloges & positifs, Analyse des sentiments, Extraire les suggestions, Recommandations d'action, Citations notables ou Surprends-moi. Après un clic sur Lancer l'analyse IA, tu obtiens un Résumé, des Mots-clés pertinents et, selon l'angle choisi, des Points positifs ou des Points critiques ainsi que des Recommandations.

Regarde bien la ligne au-dessus du résultat, qui indique par exemple que 3 réponses filtrées sur 4 ont été analysées, car elle te montre sur quelle base repose le résumé. Les filtres de période et de participations s'appliquent ici aussi. Avec Relancer l'analyse, tu recommences avec un autre angle. Comme l'IA fait ses propres choix en résumant, relis quelques réponses d'origine pour chaque thème avant de le présenter en réunion.

4.3 Lire tranquillement toutes les réponses à une question

Dans l'onglet Réponses, tu ne vois que les réponses à la question ouverte choisie, les unes sous les autres et chacune avec son horodatage. Contrairement à la grande liste des réponses, aucune autre colonne ne vient te distraire. Après une analyse IA, c'est donc l'endroit idéal pour vérifier le résultat.

Idéal si …

• il te faut des chiffres précis sur certains termes.
• tu as beaucoup de réponses et peu de temps, et tu veux savoir quels thèmes dominent.
• tu veux lire tranquillement tous les retours sur une question.

Moins adapté si …

• les réponses se limitent presque à des mots isolés.
• le résultat de l'IA doit entrer sans vérification dans une décision.

5. Étiquetage de texte : classer automatiquement les réponses par thèmes

L'analyse IA te dit de quoi parlent les gens, l'Étiquetage de texte te dit combien ils sont à en parler. La fonction répartit automatiquement tes réponses libres en groupes thématiques et te fournit ainsi des chiffres par thème. Tu la trouves sous Résultats, dans la partie Analyse, à essayer gratuitement, puis durablement dès l'offre Plus.

Tu ouvres la tuile Étiquetage de texte, tu choisis ta question ouverte et tu cliques sur Générer des étiquettes. empirio.ai regroupe alors les réponses selon leur proximité de contenu, donne un nom à chaque groupe et attribue chaque réponse à une étiquette. Le nombre maximal d'étiquettes se règle avec Max. étiquettes. La vue d'ensemble affiche ensuite la Distribution des étiquettes, soit le nombre de réponses par thème.

Les étiquettes sont une proposition, pas un résultat définitif. Tu peux les renommer, les décrire ou les supprimer, en ajouter avec Nouvelle étiquette et déplacer des réponses vers une autre étiquette. Le filtre Faible confiance uniquement te montre les réponses qui collent mal à leur étiquette et qu'il vaut mieux vérifier à la main. Pour finir, tu exportes l'attribution en tableau, réponse par réponse.

Pour ce regroupement, empirio.ai a besoin d'au moins 20 réponses texte. Au bout du compte, tu obtiens une phrase à reprendre telle quelle dans ton rapport, par exemple « Un tiers des critiques porte sur la difficulté à joindre le service client ». Si ton mémoire doit appliquer une grille de catégories imposée, mieux vaut en revanche coder toi-même.

Idéal si …

• il te faut un résultat chiffré par thème.
• tu as nettement plus de 20 réponses.

Moins adapté si …

• tu as moins de 20 réponses texte.
• une grille de catégories fixe t'est imposée.

6. Assistant IA : interroger l'ensemble de ton sondage

Toutes les fonctions vues jusqu'ici portent sur une seule question ouverte. L'Assistant IA, lui, regarde ton sondage dans son ensemble. Il s'agit du chat de l'espace des résultats, que tu trouves sous Résultats dans l'onglet Assistant IA. Tu peux le tester gratuitement et l'utiliser durablement à partir de l'offre Plus.

Tu poses tes questions en langage courant, par exemple « Quelles tendances vois-tu dans les réponses ? » ou « Quelles améliorations proposes-tu ? ». Comme l'assistant connaît tout le sondage, il relie les réponses libres aux autres questions. Si tu lui demandes ce que les détracteurs du Net Promoter Score donnent comme raisons, il résume précisément ces réponses et te suggère des prochaines étapes concrètes.

Là aussi, garde un œil sur la base de calcul : l'assistant t'indique combien de participations terminées il a analysées et si des filtres sont actifs. Pour des chiffres exacts dans un rapport, mieux vaut recompter dans les graphiques ou dans l'Étiquetage de texte.

Idéal si …

• ta question dépasse une seule question ouverte.
• tu veux tirer des mesures concrètes de tes résultats.

Moins adapté si …

• il te faut des fréquences exactes pour un rapport.

Combiner les fonctions : une démarche en 5 étapes

Le questionnaire client de Julien montre ce que cela donne en pratique, avec 120 réponses à la question « Que pourrions-nous améliorer ? ». En cinq étapes, il passe d'un premier aperçu à un chiffre qu'il peut étayer. La démarche fonctionne tout aussi bien pour les retours après un atelier ou pour l'enquête d'équipe de Camille.

1. Survoler. Dans l'Analyse de Texte, fais défiler une fois toutes les réponses de l'onglet Réponses, sans encore trier. Si elles sont très nombreuses, un échantillon de quelques dizaines suffit.
2. Regarder les termes fréquents. Le nuage de mots avec les termes les plus fréquents te montre quels thèmes s'imposent. Chez Julien, « attente » et « téléphone » arrivent en tête.
3. Dégager des thèmes. Lance l'analyse IA avec l'angle Identifier les thèmes ou génère des étiquettes dans l'Étiquetage de texte. Avec peu de réponses, tu crées simplement les catégories toi-même.
4. Contre-vérifier. Relis quelques réponses d'origine pour chaque thème et contrôle les attributions incertaines dans l'Étiquetage de texte. Si le nom d'une étiquette ne correspond pas à son contenu, renomme-la.
5. Présenter chiffres et citations. Indique pour chaque thème le nombre de réponses concernées et ajoute une ou deux citations typiques.

Au final, le rapport de Julien contient une phrase du type « Sur 120 réponses à la question des améliorations, 38 concernent l'attente au téléphone. » Le chiffre rend l'affirmation solide, la citation placée à côté la rend concrète.

Les réponses libres, on les lit, puis on les trie, puis on les compte.

Les erreurs fréquentes dans l'analyse des questions ouvertes

La plupart des erreurs ne surviennent pas pendant le tri, mais au moment de présenter les résultats. En voici cinq que nous croisons particulièrement souvent.

Vendre le nuage de mots comme un résultat

Sur la diapositive, le mot « accueil » s'étale en grand et tout le monde hoche la tête. À ce moment-là, personne ne sait si les gens ont salué l'accueil ou l'ont critiqué. Un nuage de mots montre quels thèmes reviennent, mais pas encore ce que les gens en ont dit précisément. Utilise-le donc comme point de départ et comme illustration de ton rapport, mais pas comme preuve d'une affirmation.

Reprendre le résumé de l'IA sans le vérifier

« Beaucoup souhaitent des horaires d'ouverture plus larges », écrit l'IA. En relisant, tu constates que deux personnes sur 150 l'ont mentionné, pas une de plus. Un résumé d'IA paraît fluide et convaincant, même quand un thème n'apparaît presque pas. Vérifie donc sur les réponses d'origine chaque affirmation destinée à ton rapport et note sur combien de réponses elle repose.

Prendre les voix les plus fortes pour la majorité

Deux paragraphes pleins de colère restent en tête, vingt « rien à redire » beaucoup moins. Les mécontents écrivent souvent plus, et plus durement. Mieux vaut donc compter que te fier à ton impression. Compare aussi les réponses libres avec les résultats de tes questions fermées.

Lever l'anonymat avec des citations

« Depuis le déménagement au bâtiment C, plus rien ne fonctionne dans notre équipe » : dans un service de cinq personnes, tout le monde sait aussitôt qui l'a écrit. Les réponses libres en disent souvent plus qu'on ne le croit, par le style d'écriture, un projet mentionné ou le service cité. Si tu as promis un sondage anonyme, ne transmets les citations que raccourcies ou reformulées, sans noms ni détails.

Ne transmettre que la synthèse

Le service RH analyse l'enquête auprès des salariés, et la direction reçoit au bout du compte une diapositive avec « Communication : 23 mentions ». Ce qui se cache derrière ce chiffre, par exemple « J'apprends les décisions importantes par radio moquette », n'arrive plus jusqu'à elle. À chaque étape, de la réponse individuelle à la catégorie puis à la présentation, une partie du contenu et de la force des propos se perd. Celles et ceux qui décident au final ne connaissent souvent plus que la version condensée.

Notre conseil : lis toi-même autant de réponses libres que possible, même si tu n'as pas fait l'analyse. Quand tu transmets des résultats, joins à chaque catégorie quelques réponses d'origine typiques, anonymisées et raccourcies. La direction se fait ainsi elle aussi une idée de ce que les gens pensent vraiment.

Check-list avant le rapport

• Chaque catégorie et chaque étiquette porte un nom clair.
• Chaque thème est accompagné du nombre de réponses.
• Les citations sont typiques, pas seulement les plus frappantes.
• Les résultats de l'IA ont été vérifiés sur les réponses d'origine.
• Les filtres sont identiques pour toutes les analyses et notés.
• Aucune citation ne permet de reconnaître une personne.
• Les destinataires des résultats voient aussi quelques réponses d'origine.

Conclusion

La question à oui ou non te dit combien de personnes sont satisfaites, la question ouverte te dit pourquoi. La façon d'en analyser les réponses dépend de leur nombre, du niveau de détail recherché et de l'objectif de ta question. Notre conseil : lis toi-même autant de réponses que possible, fais-toi aider par le nuage de mots, l'analyse IA et l'Étiquetage de texte dès que le volume grossit, et présente au final des chiffres accompagnés de quelques citations typiques.

Pour aller plus loin

• Tu veux savoir comment formuler de bonnes questions ouvertes ? Questions ouvertes : définition et exemples
• Tu veux comparer des groupes dans tes questions à choix ? Créer un tableau croisé
• Tu veux savoir ce que tes clients pensent vraiment ? Le guide de l'enquête de satisfaction client

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