Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne sur la convivialité du site Web de la ville. Si vous recherchez des conseils pratiques sur l'analyse des réponses aux enquêtes par IA, ce guide est fait pour vous.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes citoyennes
La meilleure approche pour l'analyse des enquêtes dépend de la forme de vos données—que vous ayez des réponses structurées ou des réponses ouvertes et conversationnelles.
Données quantitatives : Les chiffres, les choix et les échelles de notation (comme "Combien de personnes ont trouvé le site difficile à utiliser ?") sont faciles à gérer dans Excel ou Google Sheets. Ces outils montrent rapidement des tendances et des statistiques de base avec des formules et des graphiques.
Données qualitatives : Lorsque vous posez des questions ouvertes ou utilisez des entretiens conversationnels, les réponses peuvent remplir des pages avec des paragraphes. Les lire manuellement n'est pas réaliste si vous avez plus de quelques dizaines de réponses. C'est là que l'IA intervient : elle peut repérer des motifs et extraire des thèmes clés en quelques minutes, ce qui vous prendrait des heures à faire à la main.
Il existe deux approches pour outiller les réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier-coller dans ChatGPT : Vous pouvez copier des réponses exportées dans ChatGPT ou un autre outil GPT. Ensuite, vous lui demandez de résumer, regrouper ou analyser les motifs avec vos propres messages.
Mais : Ce processus est maladroit pour les ensembles de données plus volumineux—la gestion de gros volumes de données exportées peut dépasser les limites de contexte. Vous devrez souvent diviser les fichiers, copier-coller par parties et répéter les instructions, ce qui n'est pas pratique ou viable pour les enquêtes plus larges.
Outil tout-en-un comme Specific
Plateforme IA spécialisée : Les outils comme Specific sont spécialement conçus pour collecter et analyser instantanément les réponses en utilisant l'IA. Vous pouvez discuter directement avec l'IA de vos résultats, tout comme vous le feriez avec ChatGPT, mais avec plus de structure et de fonctionnalités pour gérer ce que l'IA voit à tout moment.
Questions de suivi : Specific se distingue par le fait qu'il pose aux répondants des questions de suivi en temps réel—rendant les réponses plus approfondies, plus claires et plus exploitables. La fonction de suivi automatique augmente la qualité des informations recueillies. (Si vous souhaitez en savoir plus à ce sujet, consultez l'article sur les questions de suivi automatique de l'IA.)
Informations basées sur l'IA : Lorsque l'IA résume, vous obtenez une vue claire des principales idées, tendances et conclusions exploitables—sans exporter de données ou effectuer de travail manuel. Pour les enquêtes sur la convivialité des sites Web de la ville, cela vous permet de comprendre le « pourquoi » derrière les frustrations des utilisateurs, pas seulement les chiffres bruts. (Pour plus de détails, il existe un guide sur la création d'enquêtes citoyennes concernant la convivialité du site Web de la ville.)
Collaboration instantanée : Dans Specific, vous et votre équipe pouvez discuter, filtrer et examiner les thèmes ensemble au sein de la même interface, ce qui permet de prendre des décisions rapides sur les améliorations du site Web de la ville.
Lorsque vous traitez des questions aussi critiques que la convivialité, les enjeux sont élevés : selon une recherche récente, 88 % des consommateurs en ligne sont moins susceptibles de revenir après une expérience de site Web médiocre [1]. Choisir le bon outil IA pour le processus d'analyse est aussi important que les questions de l'enquête elles-mêmes.
Messages utiles pour l'analyse des enquêtes citoyennes sur la convivialité des sites Web de la ville
Le pouvoir de l'analyse par IA provient de vos messages. Le bon message transforme le texte brut de l'enquête en conclusions exploitables et dévoile des schémas que la lecture manuelle manque souvent. Passons en revue les messages que vous voudrez avoir dans votre trousse d'outils.
Message pour les idées principales : Utilisez ceci pour extraire les principaux sujets et le nombre de mentions—particulièrement utile pour les retours sur la convivialité des sites Web de la ville. Cela fonctionne que vous utilisiez l'analyse IA intégrée de Specific ou que vous colliez les données de l'enquête dans ChatGPT :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
Le contexte fait la différence : L'IA fonctionne mieux lorsque vous fournissez un contexte sur votre enquête, son objectif et ce que vous voulez des réponses. Par exemple :
Nous avons mené une enquête conversationnelle avec des citoyens sur la convivialité du site Web de la ville. Notre objectif principal est de comprendre les principaux obstacles rencontrés par les gens lorsqu'ils utilisent le site. Veuillez concentrer l'analyse sur les points de douleur, les difficultés de navigation, l'architecture de l'information peu claire et les problèmes d'accessibilité soulignés par les répondants.
Approfondir : Si une idée principale se démarque, suivez avec : "Parlez-m'en davantage de XYZ (idée principale)". L'IA trouvera des citations ou des schémas pertinents soutenant ce sujet, vous permettant de valider et d'explorer rapidement les problèmes susceptibles d'améliorer ou de dégrader l'expérience des citoyens.
Message pour des sujets spécifiques : Besoin de vérifier si quelqu'un a mentionné une idée précise (par exemple, « fonction de recherche ») ? Utilisez : "Quelqu'un a-t-il parlé de la fonction de recherche ? Incluez des citations." Voyez instantanément si c'est un véritable point de douleur utilisateur ou une non-réalité.
Message pour personas : Ceci vous aide à repérer des groupes dans vos données : "Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la manière dont les 'personas' sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes citations ou motifs pertinents observés."
Message pour points de douleur et défis : Analysez les frustrations récurrentes : "Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tous les motifs ou la fréquence d'apparition."
D'autres approches utiles pour le feedback des citoyens sur les sites Web de la ville incluent :
Message pour motivations & moteurs : Faites ressortir ce qui motive le comportement des utilisateurs : "À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Groupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données."
Message pour analyse de sentiment : Divisez rapidement les commentaires en positif/négatif/neutre : "Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment."
Message pour suggestions et idées : Recueillez des idées directement des citoyens : "Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes si pertinent."
Message pour besoins non satisfaits & opportunités : Révélez des zones de croissance cachées : "Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration soulignée par les répondants."
En utilisant des messages comme ceux-ci, je peux passer sans effort des thèmes élevés—comme le désir par les citoyens de temps de chargement plus rapides (que 47% des visiteurs des sites Web attendent en moins de 2 secondes [3])—aux frustrations individuelles ou idées audacieuses nouvelles. C'est une véritable preuve pour le changement, pas des conjectures.
Envie de plus d'inspiration pour créer votre enquête ? Essayez la ressource sur les meilleures questions pour les enquêtes citoyennes sur la convivialité des sites Web de la ville.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : L'IA de Specific fournit un résumé non seulement pour chaque question, mais intègre le contexte des échanges de suivi. Par exemple, si quelqu'un dit : « La page d'accueil est déroutante », et que l'IA demande : « Quelle partie est déroutante ? », leurs réponses sont incluses dans le résumé de cette question.
Choix avec suivi : Chaque option de réponse—comme « Navigation difficile »—a son propre résumé IA, ne tirant que des réponses de suivi liées à cette option. Cela signifie que vous découvrez exactement pourquoi les personnes qui ont sélectionné « Navigation difficile » ont ressenti cela.
Enquêtes NPS : L'IA trie les commentaires par détracteurs, passifs et promoteurs, résumant les suivis derrière chaque groupe. Vous pouvez voir ce qui rend un « promoteur » heureux, ou ce qui éloigne un « détracteur », en un seul clic.
Vous pouvez utiliser une méthode similaire dans ChatGPT, cela prend juste plus d'effort manuel pour regrouper et segmenter les données par type de réponse, surtout lors du recoupement des suivis.
Si vous souhaitez configurer un flux de sondage personnalisé, consultez le guide pour créer une enquête citoyenne sur la convivialité d'un site Web de la ville.
Résolution des défis de taille de contexte IA dans les grandes enquêtes citoyennes
Un défi courant avec l'analyse de grandes quantités de données qualitatives est la limite de contexte des IA basées sur GPT. Si vous exportez trop de réponses et les collez, l'IA peut perdre le fil ou n'analyser qu'un échantillon—risquant de passer à côté de certains éclairages.
Il existe deux manières efficaces de résoudre les limites de contexte, toutes deux prises en charge par défaut dans les plateformes comme Specific :
Filtrage : Analyzez uniquement les conversations de l'enquête où les répondants ont répondu à des questions spécifiques, ou ont donné certaines réponses. Si vous souhaitez approfondir les citoyens qui ont rencontré des problèmes de navigation, vous filtrez ces réponses—maximisant l'utilisation du contexte, concentrant l'analyse exactement sur ce dont vous avez besoin.
Recadrage : Limitez les données que l'IA voit en ne lui envoyant que les questions sélectionnées parmi toutes les conversations. Cela vous permet de zoomer, par exemple, sur les opinions concernant la section « Événements » du site de la ville, sans surcharge de contexte.
Appliquer ces filtres intelligents permet à l'IA de livrer des résumés ciblés et exploitables même dans les plus grands ensembles de données—indispensable pour les études de convivialité des sites Web de la ville, où le volume de feedback est souvent élevé. Pour plus de détails techniques, consultez la page sur l'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
Il convient de noter que 73,1 % des designers web disent qu'un design de site non réactif (c'est-à-dire pas optimisé pour mobile) est la principale raison pour laquelle les gens quittent un site web [2]. En découpant et segmentant les données de l'enquête de cette façon, vous saurez avec certitude si les problèmes mobiles sont une inquiétude majeure pour vos citoyens ou juste un cas marginal.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes citoyennes
L'analyse des retours sur la convivialité des sites Web de la ville n'est pas un sport individuel—de nombreux parties prenantes se soucient de l'expérience utilisateur, de l'IT à la communication en passant par la gestion de la ville. Le défi : aligner rapidement tout le monde sur ce qui importe le plus dans le feedback.
Collaboration basée sur le chat : Dans Specific, vous ne vous contentez pas de revoir des résumés IA. Vous et votre équipe pouvez discuter directement avec l'IA sur les données de l'enquête—posant vos propres questions, suivant des fils de discussion, réfléchissant à des solutions potentielles, et plus encore.
Chats multiples, focus flexible : Besoin de segmenter l'analyse par utilisateurs mobiles ? Ou comparer les nouveaux à ceux qui reviennent ? Chaque session de chat dans Specific peut avoir ses propres filtres. Vous voyez toujours qui a mis en place chaque chat, afin que les membres de l'équipe puissent suivre ce qui se passe—rendant les transitions fluides.
Transparence dans la collaboration : Chaque chat montre exactement qui a posé quelle question. Quand plusieurs membres de l'équipe rejoignent une conversation, leurs avatars apparaissent à côté de leurs requêtes dans le chat IA, favorisant la responsabilité et la compréhension partagée. Plus de devinettes sur qui a signalé un aperçu ou d'où venait une question de suivi.
Les fonctionnalités collaboratives accélèrent considérablement la manière dont les commentaires des citoyens deviennent des actions—fini les aller-retours sur des feuilles de calcul enchevêtrées ou des échanges interminables d'e-mails.
Si vous souhaitez essayer de préparer une enquête avec l'édition AI intégrée, consultez la vue d'ensemble de l'éditeur d'enquêtes AI. Ou, pour aller directement à la création d'enquêtes, essayez le générateur d'enquêtes citoyennes pour la convivialité des sites Web de la ville.
Créez votre enquête citoyenne sur la convivialité des sites Web de la ville maintenant
Agissez sur ce qui tient à cœur à vos citoyens—utilisez l'IA pour mettre en lumière les points de douleur instantanément, collaborez avec votre équipe en temps réel, et transformez les retours des sites Web de la ville en améliorations intelligentes dès aujourd'hui.