Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne sur les priorités de dépenses publiques en utilisant les meilleures pratiques en analyse de réponses d'enquêtes par IA.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'une enquête
La stratégie et les outils que vous utiliserez pour analyser votre enquête citoyenne dépendent vraiment de la composition des données - qu'il s'agisse principalement de chiffres ou de réponses ouvertes et approfondies.
Données quantitatives : Pour des questions comme « Quelle est l'importance des dépenses de santé sur une échelle de 1 à 10 ? » ou « Laquelle de celles-ci devrait avoir l'augmentation budgétaire la plus importante ? », Excel ou Google Sheets peuvent vous aider à compter rapidement, graphiquer et filtrer les réponses.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes - comme pourquoi quelqu'un a choisi une priorité particulière - sont plus riches mais beaucoup plus complexes à gérer. Avec même des dizaines de réponses, il est presque impossible de toutes les lire ou d'extraire des tendances à la main. C'est là que les outils d'IA deviennent essentiels pour une analyse qualitative plus approfondie.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire pour l'analyse IA
C'est la voie du « copier-coller ». Exportez vos réponses qualitatives dans une feuille de calcul ou un fichier texte, puis collez des morceaux dans ChatGPT ou un autre outil GPT. À partir de là, vous pouvez demander à l'IA de résumer, faire ressortir les modèles ou répondre à des questions supplémentaires.
C'est faisable, mais peu pratique. Vous devez gérer les conversions de format, les limites de contexte (ChatGPT ne peut pas traiter des ensembles de données très volumineux en une seule fois) et suivre quelle question ou quel répondant vous discutez. De plus, il est facile de perdre la structure et le contexte de votre enquête d'origine, ce qui dilue souvent les insights.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour cela. Il recueille les réponses aux enquêtes de manière conversationnelle, posant des questions intelligentes et pilotées par l'IA en temps réel. Cela améliore considérablement la qualité des données, les répondants clarifiant leurs réponses à mesure qu'ils avancent, sans que vous ayez à lever le petit doigt.
L'analyse est instantanée et sur mesure. Lorsque vous avez collecté suffisamment de réponses, l'analyse de réponses d'enquêtes par IA dans Specific vous offre :
Des résumés automatiques pour les réponses ouvertes et les suivis
Extraction des thèmes clés, insights exploitables et tendances - sans tri manuel
La capacité de discuter avec l'IA de vos résultats directement (similaire à ChatGPT, mais adapté aux enquêtes et avec le contexte complet)
La gestion des filtres pour ce qui est envoyé dans le contexte du chat IA, afin que vous puissiez concentrer l'analyse uniquement sur les segments de données dont vous avez besoin
En somme : il gère les données désordonnées pour vous et économise des heures par enquête. Vous pouvez voir des exemples et travailler à travers des analyses d'échantillons en utilisant des générateurs d'enquêtes IA préréglés pour les enquêtes citoyennes.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse de réponses d'enquête citoyenne
La magie des outils d'IA comme GPT réside dans les invites que vous utilisez pour diriger l'analyse. Même si vous avez utilisé une enquête IA conversationnelle ou exporté vos données et souhaitez analyser dans ChatGPT, certaines invites produisent des insights robustes et exploitables de manière cohérente.
Invite pour les idées centrales : Utilisez ceci pour obtenir un résumé des sujets clés et des détails d'accompagnement - c'est la même analyse de base que Specific fournit automatiquement :
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4-5 mots par idée centrale) + un explicatif de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée centrale 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 centrale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
Ajoutez du contexte pour de meilleurs résultats : L'IA fonctionne toujours mieux si elle comprend le contexte, les objectifs et les contraintes de votre enquête. Essayez ceci :
« Vous analysez les réponses des citoyens sur les priorités de dépenses publiques après un changement politique majeur. L'objectif est de comprendre où le public souhaite voir augmenter les investissements et pourquoi. Mettez en avant les priorités les plus discutées et partagez les explications données par les gens. »
Invite pour approfondir les idées centrales : Après avoir extrait les principaux sujets, vous pouvez aller plus loin. Par exemple :
Dites-m'en plus sur [idée centrale], avec des citations à l'appui.
Invite pour validation : Découvrez si les citoyens ont mentionné un thème ou une idée particulière en demandant :
Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet spécifique]? Incluez les citations pertinentes.
Invite pour les personas : Découvrez des segments distincts dans votre audience :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts - similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et défis : Utile pour les débats sur les dépenses publiques où les besoins sont contestés :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Invite pour l'analyse des sentiments : Obtenez une idée de l'humeur publique autour des priorités de dépenses :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour les besoins non satisfaits et opportunités : Identifiez ce que les citoyens disent manquer dans les dépenses gouvernementales actuelles :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration comme souligné par les répondants.
Pour plus d'inspiration, vous pouvez consulter notre générateur d'enquêtes IA ou voir comment créer une enquête sur les priorités de dépenses citoyennes qui vous prépare à des insights exploitables alimentés par l'IA.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Specific adapte de manière flexible son analyse en fonction de la structure de la question, rendant facile l'extraction de insights quel que soit le design de votre enquête. Voici ce qui se passe :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA résume la réponse de chaque citoyen, ainsi que toutes les réponses de suivi liées à cette question spécifique - contexte superficiel et plus profond, soigneusement organisé.
Choix avec suivis : Chaque choix de réponse (par exemple, « Augmenter le financement de l'éducation ») reçoit son propre résumé généré par l'IA. Cela signifie que vous voyez exactement pourquoi les citoyens ont choisi une priorité donnée, pas seulement ce qu'ils ont sélectionné.
Questions NPS : Pour les questions de type Net Promoter Score, l'IA divise l'analyse pour les détracteurs, les passifs et les promoteurs. Les raisons de suivi de chaque groupe sont résumées séparément - afin que vous puissiez cerner les schémas et les facteurs de motivation par type de public.
Vous pouvez refléter ce processus dans ChatGPT ou des outils similaires, mais c'est définitivement plus manuel - gérez vos suivis et segmentez les données d'abord, puis copiez chaque ensemble dans de nouvelles invites IA pour une analyse séparée. Dans Specific, tout cela se passe dans un seul flux de travail, donc rien ne passe entre les mailles du filet.
Résoudre les problèmes de limites de taille de contexte d'IA
Les modèles d'IA ont des limites quant à la quantité de texte que vous pouvez inclure à la fois (appelées « taille de contexte »). Avec des centaines ou des milliers de réponses d'enquêtes citoyennes, cela devient rapidement compliqué. Il y a deux principales solutions - toutes deux disponibles dans Specific dès le départ :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les résultats - par exemple, n'analyser que les conversations des répondants qui ont répondu à une question particulière sur les dépenses de santé. Cela garde votre ensemble de données ciblé et gérable.
Réduction des questions : Sélectionnez uniquement certaines questions (comme les réponses ouvertes « pourquoi ? ») à envoyer à l'IA pour analyse. En réduisant les détails extrinsèques, vous concentrez plus de valeur dans chaque interaction avec l'IA et évitez d'atteindre le plafond de contexte.
Ces outils vous assurent d'obtenir une analyse approfondie et représentative même sur des ensembles de données vastes et complexes - sans échantillonnage aléatoire ni perte de points de vue rares mais importants.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquêtes citoyennes
La collaboration peut rapidement devenir chaotique lorsque plusieurs personnes ou équipes analysent les résultats d'une enquête citoyenne, surtout sur des questions nuancées comme les priorités de dépenses publiques. Qui explore quel sujet ? D'où viennent les insights ?
Avec Specific, vous discutez simplement avec l'IA de vos données d'enquête. Chaque membre de l'équipe ou partie prenante peut lancer son propre chat IA centré sur un segment particulier (« Montrez-moi ce que les citoyens à faible revenu ont dit sur les dépenses d'infrastructure, » par exemple), avec des filtres personnalisés par chat.
Chaque chat est transparent et facile à attribuer. Chaque chat montre qui a initié la conversation, donc vous savez toujours qui travaille sur quelle analyse. Lorsque plusieurs membres de l'équipe analysent les résultats de l'enquête en parallèle, des avatars s'affichent dans le chat, montrant qui a fourni chaque invite ou suivi.
Cela facilite :
L'exploration des insights sous différents angles - par exemple, un coéquipier explore les thèmes des défenseurs de l'éducation, tandis qu'un autre approfondit les priorités de santé.
Partager et débattre des découvertes avec des attributions claires, puis exporter des faits saillants ou des résumés selon les besoins pour des rapports inter-équipes.
Pour en savoir plus sur les flux de travail collaboratifs sur les enquêtes et comment configurer votre enquête sur les priorités de dépenses citoyennes pour le travail d'équipe.
Créez dès maintenant votre enquête citoyenne sur les priorités de dépenses publiques
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