Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne sur le soutien aux petites entreprises. Si vous voulez des informations exploitables plutôt que des feuilles de calcul et des maux de tête, continuez à lire—c'est pour vous.
Choisir les bons outils pour analyser les données de votre enquête citoyenne
La meilleure façon d'analyser les résultats de votre enquête citoyenne sur le soutien aux petites entreprises repose toujours sur les données que vous collectez. Les outils et tactiques dépendent de la gestion de données chiffrées (données quantitatives) ou de réponses riches et détaillées en texte (données qualitatives).
Données quantitatives : Si vous avez des réponses d'enquête simples—comme « Combien de citoyens ont choisi 'améliorer le stationnement' comme priorité ?»—Google Sheets ou Excel font parfaitement l'affaire. Comptez, filtrez et créez des graphiques—c'est simple et largement compris.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes et les suivis des citoyens sont une autre affaire. Avec des dizaines ou des centaines d'opinions libres, personne ne veut faire défiler une par une. C'est là que l'intelligence artificielle peut aider : les outils d'IA peuvent lire, interpréter, trouver des motifs, et résumer les retours qualitatifs, rendant possible l'extraction de véritables insights à partir de données textuelles en désordre. Étant donné que les enquêtes propulsées par l'IA peuvent réduire la fatigue d'enquête jusqu'à 40% et augmenter l'engagement de 25%, il est clair que le marché évolue rapidement dans cette direction. [4]
Il y a deux approches de base lorsque vous choisissez des outils pour analyser les réponses qualitatives de l'enquête :
ChatGPT ou un outil similaire GPT pour l'analyse IA
Workflow de copier-coller : De nombreuses personnes exportent simplement leurs résultats d'enquête en tant que texte ou CSV, puis collent tout dans ChatGPT ou un autre outil GPT pour commencer une conversation sur les données.
Principal inconvénient : Bien que vous puissiez discuter de votre enquête, suivre le contexte, filtrer et gérer de grands ensembles de données est compliqué et inefficace. Vous passerez du temps supplémentaire à tout garder organisé et à nettoyer le texte brut. Cependant, si vous aimez expérimenter ou avez seulement une poignée de réponses, c'est un démarrage rapide.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse d'enquête : Les plateformes comme Specific vous permettent à la fois de collecter des réponses et de les analyser instantanément avec l'IA. Au lieu d'un chat générique, Specific structure le processus : elle dialogue avec les répondants de manière à découvrir des données plus profondes et de meilleure qualité—en posant des questions de suivi là où cela compte le plus.
Résumés et découvertes alimentés par l'IA : Avec Specific, vous obtenez une analyse instantanée. Vous ne copiez-collez pas manuellement ni ne manipulez pas de feuilles de calcul. La plateforme identifie les thèmes clés, résume les réponses, et vous fournit des insights exploitables sur les priorités des citoyens concernant le soutien aux petites entreprises. C'est aussi simple que de discuter avec GPT, mais adapté à l'analyse d'enquête. Vous pouvez également gérer les points de données à examiner par l'IA, filtrer les conversations, et segmenter les résultats—ce qui vous permet de voir facilement ce que pensent et disent les citoyens. (Si vous voulez en savoir plus sur la création d'enquête, consultez le générateur d'enquête AI pour les enquêtes de soutien aux petites entreprises.)
Bonus : Ce style d'enquête peut poser des questions de suivi dynamiques propulsées par l'IA, ce qui augmente la profondeur et la pertinence des réponses. Voici pourquoi c'est important : les enquêtes qui posent des questions de suivi intelligentes et ciblées collectent des insights beaucoup plus riches—il y a des preuves que les outils d'enquête pilotés par l'IA accélèrent l'adoption, avec un marché mondial attendu à 4,8 milliards de dollars d'ici 2025 avec un taux de croissance annuel de 34,6%. [5]
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les résultats des enquêtes de soutien aux petites entreprises des citoyens
Les invites sont votre raccourci pour obtenir de meilleures réponses plus rapidement des outils d'enquête AI—que vous utilisiez Specific, ChatGPT, ou une autre plateforme GPT. Voici quelques invites incontournables qui fonctionnent parfaitement pour les retours citoyens ouverts sur le soutien aux petites entreprises :
Invite pour les idées principales : Utilisez ceci pour extraire rapidement les thèmes centraux d'un gros tas de réponses d'enquête.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée 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
L'IA donne toujours de meilleurs résultats avec plus de contexte. Donnez-lui des détails sur le but de votre enquête, vos objectifs, ou le type de soutien que votre ville envisage. Par exemple :
L'enquête a été répondue par les résidents d'une ville de taille moyenne. Le but est d'identifier quels types de soutien aux petites entreprises (p. ex., réduction des taxes locales, subventions pour vitrines, soutien marketing) importent le plus aux citoyens et pourquoi.
Invite pour aller plus loin sur une idée spécifique : Après avoir identifié une idée principale, demandez « Dites-moi plus sur XYZ (idée principale) » pour que l'IA développe ou fasse ressortir des citations de soutien.
Invite pour un sujet spécifique : C'est particulièrement utile pour tester des hypothèses ou valider des tendances que vous pensez émerger. Demandez simplement : Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? Pour des insights plus riches, ajoutez « Inclure des citations ».
Invite pour les points de douleur et les défis : Utilisez ceci lorsque vous voulez faire remonter ce qui frustre les citoyens à propos de la vie des petites entreprises locales ou des options de soutien existantes.
Analysez les réponses de l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations ou défis les plus fréquents mentionnés. Résumez chacun d'eux, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Invite pour les personas : Comprenez différents archétypes de citoyens et ce qui les motive.
Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires 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.
Invite pour l'analyse de sentiment : Cela vous indique comment les gens se sentent—positifs, négatifs, ou neutres—à propos des propositions de soutien aux petites entreprises.
Évaluez le sentiment général 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.
Pour encore plus d'inspiration d'invite, vous pouvez consulter des guides sur comment créer une enquête citoyenne ou meilleures questions pour les enquêtes de soutien aux petites entreprises.
Comment Specific analyse les données d'enquête par type de question
Specific donne du sens à vos données d'enquête citoyenne en les décomposant par type de question, vous permettant de repérer rapidement les thèmes et d'agir sur ce qui compte le plus pour le soutien aux petites entreprises :
Questions ouvertes avec ou sans suivis : La plateforme résume toutes les réponses et présente un aperçu de chaque suivi lié—plus besoin de lire chaque commentaire un par un.
Choix avec suivis : Chaque choix de réponse obtient un résumé distinct, vous pouvez donc voir le raisonnement derrière chaque préférence (par exemple, pourquoi les citoyens préfèrent les subventions plutôt que les allégements fiscaux).
Questions NPS : Pour les éléments de Net Promoter Score, Specific sépare l'analyse par groupe : détracteurs, passifs, et promoteurs. Les réponses de suivi de chaque groupe sont résumées dans leur contexte, ce qui facilite la compréhension des raisons pour lesquelles les gens ont donné leurs scores.
Si vous voulez faire cela dans ChatGPT, c'est possible, mais cela nécessite un filtrage manuel et la création d'invites pour chaque segment ou question.
Comment gérer les limites de contexte de l'IA avec de grandes données d'enquête citoyenne
Les modèles d'IA comme GPT ont toujours une limite de taille de contexte—ils ne peuvent « voir » qu'une partie de vos données à la fois. Si votre enquête citoyenne a collecté des centaines ou des milliers de réponses, le modèle peut manquer de capacité. Voici comment vous pouvez gérer cela (et comment Specific le fait par défaut) :
Filtrage : Réduisez l'échantillon. Filtrez les réponses pour que l'IA ne regarde que les conversations où les gens ont répondu à vos questions sélectionnées ou choisi certaines options. De cette façon, vous concentrez l'analyse—et ne touchez jamais la limite.
Rogner : Sélectionnez juste les questions les plus importantes. Éliminez le reste pour que l'IA ne reçoive que les morceaux que vous souhaitez qu'elle analyse. Plus de données rentrent ; vous obtenez des insights ciblés et pertinents.
Cette approche ciblée est essentielle lorsque vous menez des enquêtes citoyennes à grande échelle, et elle est intégrée dans le flux de travail de Specific pour l'analyse de réponses à des enquêtes propulsées par l'IA. Plus à ce sujet dans le guide des fonctionnalités d'analyse d'enquêtes AI.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes citoyennes
Quiconque a travaillé avec une enquête de soutien aux petites entreprises sait que passer en revue les réponses, partager les conclusions, et collaborer sur les insights peut être une corvée—surtout avec plusieurs parties prenantes impliquées.
Collaboration propulsée par chat : Avec Specific, les équipes n'ont pas besoin de transférer les réponses d'enquête dans des fils d'email ou des feuilles de calcul désordonnées—elles peuvent tout simplement discuter avec l'IA, en utilisant un langage naturel, et obtenir une analyse instantanée.
Chats simultanés multiples : Vous et vos collègues pouvez lancer des chats séparés et ciblés—chacun avec des filtres uniques (comme « ne montrer que les promoteurs NPS » ou « seulement les réponses sur l'allègement fiscal local »). Chaque chat montre clairement qui l'a lancé, pour que tout le monde comprenne qui a exploré quoi, réduisant ainsi les efforts en double.
Identité claire de l'utilisateur en collaboration : Lors de la collaboration, vous voyez toujours qui a rédigé chaque message du chat IA ; des avatars montrent les contributeurs en un coup d'œil. Cela accélère le retour d'information entre départements et rend les échanges plus transparents—vous ne perdrez jamais le contexte.
En savoir plus sur les fonctionnalités collaboratives et le flux de travail pour l'analyse de réponses à des enquêtes AI ou s'inspirer d'exemples pratiques dans les démos interactives d'enquête.
Créez votre enquête citoyenne sur le soutien aux petites entreprises maintenant
Obtenez des contributions significatives des citoyens et débloquez des insights exploitables sur les décisions de soutien aux petites entreprises—les outils d'enquête IA de Specific se chargent du gros du travail afin que vous puissiez vous concentrer sur l'impact. Créez votre enquête aujourd'hui et découvrez ce que pense vraiment votre communauté.