Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne sur la disponibilité des places de stationnement, y compris comment utiliser l'IA pour obtenir des informations pratiques rapidement.
Choisir les bons outils d'analyse
L'approche et les outils les plus adaptés dépendent du type et de la structure de vos données d'enquête. Voici ce que je recommande :
Données quantitatives : Si les données de votre enquête sont numériques—comme le nombre de personnes ayant choisi chaque option de stationnement—les outils de tableur classiques tels qu'Excel ou Google Sheets fonctionnent parfaitement. Ils sont conçus pour des comptages rapides, des graphiques, et pour identifier les tendances.
Données qualitatives : Si vous avez des réponses ouvertes—comme des commentaires personnels, des frustrations au sujet du stationnement ou des histoires détaillées—l'analyse manuelle n'est tout simplement pas évolutive. Lire des centaines de réponses n'est pas pratique. C'est là que les outils d'IA, en particulier ceux alimentés par des modèles GPT, excellent. Ils peuvent scanner, résumer et synthétiser des informations bien plus rapidement et plus complètement que vous ne le pourriez vous-même.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Vous pouvez copier-coller vos données d'enquête exportées dans ChatGPT ou une autre grande IA de langage, puis discuter des résultats.
Bien que possible, cette méthode présente quelques inconvénients : c'est fastidieux de formater un texte volumineux, surtout si votre fichier est grand. Vous devez indiquer à ChatGPT quoi analyser, et les limites de contexte peuvent tronquer vos données si elles sont trop longues. Il n'y a pas de moyen intégré de gérer les réponses de suivi ou de segmenter les données par sujet.
Cela peut devenir compliqué à mesure que vos ensembles de données augmentent, et répéter le processus à chaque nouvelle réponse n'est pas pratique.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour ce cas d'utilisation, traitant à la fois la collecte et l'analyse des données au même endroit. Vous pouvez mener des enquêtes conversationnelles par IA sur le stationnement avec les citoyens—le sondage s'adapte en temps réel, posant des questions de suivi logiques pour approfondir.
Au moment de l'analyse, il vous suffit d'ouvrir le projet :
Specific résume instantanément les réponses ouvertes avec l'IA.
Il fait ressortir les thématiques, quantifie les catégories, et identifie les facteurs du stationnement illégal ou gênant.
Vous pouvez discuter directement avec l'IA des résultats, comme avec ChatGPT, mais sans avoir à jongler avec les fichiers. Vous avez également des outils pour filtrer, gérer et contrôler exactement ce qui fait partie du contexte d'analyse. Voyez comment ça fonctionne : analyse des réponses d'enquêtes par IA
Avec des plateformes tout-en-un comme Specific, vous évitez la monotonie des tableurs, rendant possible le passage du lancement de l'enquête aux informations exploitables en un temps réduit. Selon dataterminal.co, les enquêtes sur le stationnement alimentées par l'IA atteignent une précision de plus de 99% et délivrent des résultats en 24 à 48 heures, surpassant largement les méthodes manuelles qui prennent souvent des semaines et n'atteignent que 75-85% de précision. De plus, vous réduisez les coûts d'environ 60% par rapport aux enquêtes sur le terrain [1].
Invites utiles pour analyser les réponses des citoyens sur la disponibilité du stationnement
Une fois que vous avez vos données d'enquête, les outils d'IA comme Specific ou ChatGPT fonctionnent mieux lorsque vous fournissez des invites ciblées. Voici quelques-unes qui sont particulièrement utiles pour analyser les retours des citoyens sur le stationnement :
Invite pour les idées principales (idéal pour de vastes ensembles de commentaires sur le stationnement) :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnés 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
Cette invite est suffisamment précise pour que l'IA puisse distiller les thèmes principaux qui comptent le plus. C'est exactement ce que Specific utilise pour générer des résumés globaux. Vous pouvez l'utiliser tel quel dans vos propres outils GPT.
Ajoutez un contexte supplémentaire pour améliorer les performances de l'invite : L'IA offre de meilleurs aperçus si vous partagez ce dont traite l'enquête, la situation du stationnement dans votre ville, ou votre objectif (par exemple, « Identifier les points de douleur des citoyens liés au stationnement au centre-ville. »)
Analysez ces réponses d'une enquête auprès des citoyens à Limassol concernant la disponibilité des places de stationnement. Mon objectif est de comprendre les obstacles au stationnement légal, les principales frustrations, et les meilleures opportunités pour améliorer l'expérience citoyenne.
Pour approfondir des questions spécifiques, essayez :
Dites-m'en plus sur le stationnement illégal (idée principale)
Ou valider la présence de sujets clés :
Quelqu'un a-t-il parlé des paiements numériques pour le stationnement ? Inclure des citations.
Si vous souhaitez analyser les personas :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs principales caractéristiques, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Identifier les points de douleur :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Comprendre les motivations :
Dans les conversations d'enquête, extrayez les principales motivations, désirs, ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Groupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui tirées des données.
Obtenir un aperçu des sentiments :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Cataloguer les suggestions et besoins non satisfaits :
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 là où c'est pertinent.
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, des lacunes ou des opportunités d'amélioration, comme souligné par les répondants.
En appliquant des invites comme celles-ci à vos données—quel que soit l'outil que vous choisissez—vous ferez ressortir ce qui importe vraiment aux citoyens. Pour un démarrage rapide, essayez nos recommandations pour les meilleures questions pour orienter déjà vos données dans la bonne direction.
Comment Specific analyse les réponses qualitatives aux enquêtes sur le stationnement par type de question
Specific est structuré pour fournir des informations pertinentes pour tout type de question d'enquête :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous obtenez un résumé pour toutes les réponses, plus une analyse ciblée de ce que les gens ont dit lors des échanges de suivi liés à chaque question originale.
Choix avec suivis : Chaque option (par exemple, résidents, visiteurs, navetteurs) obtient un résumé séparé, avec des aperçus groupés selon la manière dont les répondants ont répondu aux questions de suivi sur ce choix—ainsi, vous voyez toujours les différences par segment d'utilisateur.
NPS (Net Promoter Score) : Specific sépare les promoteurs, les neutres et les détracteurs, résumant les réponses par groupe. Cela vous permet de voir exactement pourquoi les conducteurs pourraient ou non recommander la situation du stationnement, et ce que chaque groupe suggère pour l'amélioration. Voir comment créer une enquête NPS pour le stationnement dans la ville en un clic.
Vous pouvez reproduire cette structure manuellement avec ChatGPT ou Excel, mais c'est beaucoup plus laborieux ; vous auriez besoin de filtrer, grouper, et découper vos données pour chaque flux d'analyse.
Comment surmonter les défis des limites de contexte de l'IA
Les outils d'IA comme GPT sont puissants, mais ils ont une limite de traitement (taille du contexte). Si votre enquête citoyenne sur le stationnement reçoit des centaines de réponses, une partie pourrait être exclue de l'analyse simplement car elle ne tiendra pas tout d'un coup.
Vous pouvez surmonter cette limite en utilisant deux approches principales (les deux sont intégrées à Specific) :
Filtrage : Filtrer les conversations par réponses de l'utilisateur, choix ou participation—seules les conversations ou segments pertinents sont envoyés à l'IA pour l'analyse. Cette méthode est parfaite pour se concentrer sur les « plaignants », les « récidivistes du stationnement illégal », ou tout groupe spécifique.
Recadrage des questions : Envoyez à l'IA uniquement les questions pertinentes (par exemple, tous les retours sur les « compteurs intelligents », ou seulement les points de douleur ouverts). Vous pouvez analyser plus de conversations en sautant les données dont vous n'avez pas besoin lors d'une passe donnée.
Ces approches garantissent que votre analyse reste dans les limites de l'IA et est toujours pertinente. En savoir plus sur la gestion du contexte des enquêtes dans notre guide d'analyse d'enquête par IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des citoyens
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