Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne sur l'entretien des parcs en utilisant l'analyse d'enquêtes propulsée par l'IA. Si vous souhaitez découvrir des informations exploitables, lisez la suite.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses d'enquête
La meilleure approche pour analyser les retours des citoyens dépend de la structure de vos données d'enquête. Décomposons les principaux types :
Données quantitatives (nombres, évaluations, choix) : Ces réponses—comme "Quelle est votre satisfaction concernant l'entretien des parcs ?"—sont simples. Vous pouvez rapidement établir des résultats et créer des graphiques à l'aide d'Excel ou de Google Sheets.
Données qualitatives (commentaires ouverts, retours écrits) : C'est là que ça devient difficile. Lire des centaines de réponses textuelles ouvertes ou des suivis sondés par l'IA à la main n’est pas pratique si vous voulez de réelles informations. Vous avez besoin de l'aide d'outils IA capables de comprendre et de résumer le contenu.
Il y a deux approches pour l'outillage lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire GPT pour l'analyse IA
Copier et chatter—simple mais maladroit. Exportez vos données d'enquête (généralement en CSV ou XLSX), puis copiez et collez des morceaux significatifs dans ChatGPT ou une autre plateforme alimentée par GPT. Vous pouvez poser des questions comme "Quels sont les principaux problèmes mentionnés par les citoyens concernant l'entretien des parcs ?"
Pas le flux de travail le plus fluide. Vous rencontrerez des problèmes de gestion des données volumineuses ou désordonnées, de protection de la vie privée et de suivi du contexte à travers plusieurs sessions. Bien que cela fonctionne en cas de besoin, étendre cette approche pour des enquêtes récurrentes ou de grands ensembles de données n'est pas idéal.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour la collecte d'enquêtes et l'analyse qualitative. Des outils comme Specific gèrent à la fois la collecte d'enquêtes et l'analyse alimentée par l'IA sans effort, que ce soit pour des retours citoyens détaillés ou des vérifications NPS rapides.
De meilleures données avec des suivis. Lorsque les citoyens répondent aux questions, l'intervieweur IA peut poser des questions de suivi intelligentes, capturant automatiquement des données plus riches. Découvrez comment cela fonctionne en détail dans notre guide des fonctionnalités de questions de suivi IA automatique.
Informations instantanées—sans jongler avec des feuilles de calcul. L’IA de Specific analyse les réponses à mesure qu'elles arrivent. Elle extrait les thèmes principaux, résume les conversations et met en évidence les tendances—vous épargnant beaucoup de travail manuel.
IA conversationnelle pour guider votre analyse. Vous pouvez discuter directement avec l'IA sur les résultats de l'enquête—tout comme vous utilisez ChatGPT, mais avec des fonctionnalités organisationnelles supplémentaires conçues pour de réelles données d'enquête.
Si vous préférez commencer de zéro, vous pouvez également consulter comment générer des enquêtes IA pour tout sujet et audience.
Incitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données de réponse de l'enquête citoyenne sur l'entretien des parcs
Obtenir des résultats exploitables à partir de données qualitatives revient souvent à poser les bonnes questions à votre IA. Voici des incitations et des stratégies qui fonctionnent bien pour les enquêtes citoyennes sur l'entretien des parcs :
Incitation pour les idées de base. Cela coupe à travers le désordre et met en lumière les thèmes clés de vos données. C'est ce que nous utilisons chez Specific, mais vous pouvez (et devriez !) le copier dans ChatGPT ou votre outil IA préféré :
Votre tâche est d'extraire les idées de base en gras (4-5 mots par idée de base) + un explicatif de deux phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné chaque idée de base spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en tête
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée de base :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée de base :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée de base :** texte explicatif
Améliorez les résultats en donnant plus de contexte à l'IA. Ajoutez toujours du contexte : dites à l'IA que "ce sont des réponses de citoyens sur l'entretien des parcs dans notre ville" et, si possible, ce que vous espérez apprendre. Cela améliore l'exactitude et la pertinence. Voici un exemple d'incitation pour le contexte :
Ce sont des réponses de citoyens concernant la satisfaction et les suggestions sur l'entretien des parcs à [city]. Je veux un résumé des principaux problèmes affectant l'expérience des visiteurs, avec des exemples de données à l'appui.
Plongez plus profondément dans les résultats. Une fois que vous voyez les idées de base, posez des questions de suivi ciblées telles que :
En dites-moi plus sur [idée de base ou problème]
Repérez les mentions de questions clés. Si vous devez vérifier quelque chose de spécifique (par exemple, poubelles, entretien des aires de jeux) :
Quelqu'un a-t-il parlé de [l'entretien des aires de jeux] ? Inclure des citations.
Incitation pour les personas. Pour mieux comprendre les perspectives diverses, utilisez :
À partir des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—semblables à la façon dont "les personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, leurs motivations, leurs objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Incitation pour les problèmes et défis. Pour découvrir ce que les citoyens ont le plus de mal à faire :
Analysez les réponses de l'enquête et énumérez les problèmes, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Incitation pour les sentiments et suggestions. Pour mesurer les ressentis et collecter des idées :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou requêtes fournies par les participants de l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes le cas échéant.
Pour plus d'inspiration, consultez notre guide étape par étape pour créer une enquête citoyenne sur l'entretien des parcs, ou passez en revue les meilleures questions à poser dans ces enquêtes.
Comment Specific analyse les données d'enquête qualitative par type de question
Specific est conçu pour décomposer les retours citoyens efficacement, peu importe comment vous élaborez votre enquête :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Des résumés sont générés pour toutes les réponses initiales et les réponses de suivi liées à la question originale, mettant en évidence les principaux thèmes et citations marquantes.
Choix avec suivis : Les réponses sont regroupées par chaque choix (par exemple, "le parc est propre" vs "besoin d'amélioration"), puis chaque groupe a son propre résumé des réponses de suivi connexes.
NPS (Net Promoter Score) : L'analyse décompose la conversation par promoteurs, passifs, et détracteurs, résumant tous les suivis sous chaque score (pour un aperçu rapide des raisons pour lesquelles les gens recommandent ou non les parcs de la ville).
Vous pouvez reproduire cela manuellement avec ChatGPT, mais c'est plus chronophage—vous devrez probablement taguer manuellement les réponses et copier-coller les données pour chaque question ou groupe.
Si vous souhaitez essayer une enquête NPS prête à l'emploi pour les citoyens concernant l'entretien des parcs, explorez le créateur d'enquête automatisé.
Résoudre le problème de taille de contexte : travail avec de nombreuses réponses dans l'IA
Les outils IA—including ChatGPT et les plateformes d'enquête expertes comme Specific—ont une limite quant à la quantité de données que vous pouvez envoyer à la fois (appelée la taille du contexte).
Specific offre deux moyens pour gérer cela efficacement—peu importe combien de réponses reçoit votre enquête citoyenne :
Filtrage : Réduisez votre analyse aux conversations les plus pertinentes—comme seulement celles où les citoyens ont signalé une insatisfaction ou discuté de l'entretien des installations. Cela garde le focus aiguisé et permet à l'IA d'approfondir.
Recadrage : Choisissez exactement quelles questions (ou parties de conversations) vous souhaitez envoyer à l'IA à tout moment. Cela maximise le volume de données que vous pouvez traiter et assure que vous ne dépassez pas les limites de contexte.
Pour en savoir plus sur la gestion du contexte et les flux de travail d'enquête alimentés par l'IA, consultez ce guide.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquêtes citoyennes
L'analyse des résultats d'enquête est souvent un sport d'équipe—surtout lorsque les dirigeants de la ville, les services publics et le personnel d'engagement communautaire veulent tous avoir leur mot à dire. Mais la plupart des plateformes rendent difficile de voir qui a posé quoi, ou de suivre à mesure que les équipes examinent les retours.
Analyse par chat pour tout le monde. Dans Specific, n'importe qui dans votre équipe peut commencer un chat avec l'IA à propos des données. C'est aussi facile que d'envoyer un texto et cela ne nécessite aucune{