Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses/données d'une enquête citoyenne sur le service de déneigement en utilisant des outils alimentés par l'IA pour des résultats plus intelligents et plus rapides.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
L'approche et les outils que vous utilisez dépendent de la nature quantitative ou qualitative des données de votre enquête. Voici comment structurer votre analyse :
Données quantitatives : Lorsque votre enquête contient des choix structurés (comme "oui/non" ou des évaluations), vous pouvez obtenir rapidement des résultats avec des outils conventionnels—Excel ou Google Sheets sont parfaits pour calculer la répartition des réponses ou des pourcentages. Par exemple, si les résidents sont interrogés sur leur satisfaction quant au déneigement, le comptage de chaque réponse fournit une métrique claire. En 2024, 71% des résidents de Winnipeg ont déclaré être satisfaits des services de déneigement de leur ville, contre 66% l'année précédente, ce qui est facilement visualisé dans un tableur. [1]
Données qualitatives : Lorsque vous recueillez des commentaires ouverts ou des remarques détaillées, les choses se compliquent. Lire des centaines de réponses détaillées est écrasant et presque impossible à exécuter correctement à la main. C'est précisément là que les outils basés sur l'IA sauvent la mise. L'IA peut traiter et résumer d'énormes ensembles de réponses ouvertes, vous aidant à déceler le tableau d'ensemble et les pépites cachées sans introduire de biais humain ou de fatigue.
Il existe deux approches principales que je vois les gens utiliser pour analyser les réponses qualitatives aux enquêtes :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Si vous avez un faible volume et que vous êtes à l'aise avec le copier-coller, exporter les données brutes de votre enquête dans une fenêtre ChatGPT est une option simple. Vous pouvez coller des transcriptions de conversation et dialoguer avec l'IA au sujet de votre enquête sur le service de déneigement.
Mais, cette méthode devient vite désordonnée : Garder toutes vos réponses organisées est délicat. Il est difficile de creuser plus profondément ou de revoir les suivis plus tard. Les grands ensembles de données atteignent souvent rapidement les limites de copie/collage ou de taille de contexte.
Principale conclusion : Cette approche pratique fonctionne pour de petits ensembles de données qualitatives, mais devient rapidement plus gênante qu'aidante à mesure que le volume de réponses augmente ou si vous souhaitez collaborer avec des collègues.
Outil tout-en-un comme Specific
Un outil intégré comme Specific est spécialement conçu pour l'analyse des enquêtes conversationnelles. C'est à la fois un collecteur d'enquêtes et une plateforme d'analytique véritablement alimentée par l'IA.
Lorsque vous utilisez Specific, vous pouvez créer une enquête conversationnelle qui pose automatiquement des questions de suivi intelligentes, augmentant ainsi la qualité des données que vous obtenez des citoyens. (Consultez plus d'informations sur les questions de suivi automatique par IA si vous êtes curieux de savoir comment cela fonctionne.)
La meilleure partie est l'analyse instantanée par IA : Après avoir recueilli les réponses, Specific résume automatiquement, regroupe les grands thèmes, et distille des retours d'informations exploitables. Pas de tableurs, pas de lecture fastidieuse de réponses interminables—juste un aperçu direct de ce qui compte pour l'enquête sur le service de déneigement.
Vous pouvez discuter directement avec l'IA sur n'importe quel détail, demander des ventilations par démographie, filtrer par sentiment ou approfondir des questions spécifiques. L'interface est conçue spécifiquement pour le travail d'enquête, non rétrofitée sur des tableurs ou des terrains de jeu IA génériques.
Si vous avez besoin de plus d'informations sur la construction de telles enquêtes, consultez ce guide étape par étape sur comment créer une enquête citoyenne sur le service de déneigement ou des modèles préfabriqués à l'aide de leur générateur d'enquêtes IA.
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des citoyens concernant les services de déneigement
Les invitations sont votre arme secrète pour comprendre les retours d'information. Voici quelques-uns des types d'invitation les plus efficaces que j'utilise pour l'analyse des réponses aux enquêtes IA—surtout pour les sujets relatifs aux citoyens et au déneigement.
Invitation pour idées principales : Utilisez cette méthode pour les retours ouverts afin de révéler instantanément les thèmes dominants et les explications :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), mentionné le plus en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
2. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
3. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
L'IA fonctionne toujours mieux si vous fournissez plus de contexte sur votre enquête, votre objectif ou qui sont les répondants. Par exemple :
Vous êtes un analyste d'enquête IA. Ceci est une enquête auprès des résidents de Winnipeg sur leur satisfaction avec les services de déneigement en 2024. Mon objectif est d'identifier les domaines à améliorer et de comprendre les points de douleur communs.
Invitation pour le suivi : Lorsque quelque chose dans les idées principales ressort, zoomez :
Dites-m'en plus sur les plaintes récurrentes concernant les rues latérales manquées.
Invitation pour sujet spécifique : Pour vérifier si certains problèmes ont été soulevés (et extraire des citations) :
Quelqu'un a-t-il parlé des temps de réponse médiocres ? Inclure des citations.
Invitation pour personas : Lorsque vous voulez comprendre qui sont vos citoyens et ce qui définit chaque groupe :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la façon dont les "personas" sont utilisés dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toutes citations ou modèles pertinents observés.
Invitation pour points de douleur et défis : Découvrez frustrations et obstacles :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Invitation pour analyse de sentiment : Comprendre comment vos citoyens se sentent globalement :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invitation pour suggestions et idées : Faites remonter toutes les suggestions des citoyens—idéal pour la planification d'améliorations :
Identifiez et répertoriez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou par fréquence et incluez des citations directes lorsqu'elles sont pertinentes.
Si vous avez besoin d'une liste plus approfondie de questions pratiques, consultez cette ressource sélectionnée des meilleures questions pour une enquête citoyenne sur le service de déneigement.
Comment l'analyse par IA s'adapte-t-elle à différents types de questions d'enquête ?
Le type de question que vous posez détermine le type d'analyse que vous obtenez. Voici comment une plateforme d'enquête IA comme Specific décompose cela pour les citoyens partageant leur avis sur les services de déneigement :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Specific fournit un résumé clair de toutes les réponses des citoyens sur les points principaux, ainsi qu'une analyse détaillée pour chaque question de suivi sur le même sujet.
Questions de choix avec suivis : Lorsque les citoyens choisissent parmi des options (par exemple, "Très satisfait," "Plutôt insatisfait"), l'IA fournit un résumé par choix—des informations uniques pour chaque groupe, afin que vous puissiez apprendre ce que mentionnent les résidents très satisfaits par rapport aux critiques.
Questions NPS : Pour les questions de net promoter score (NPS), vous obtenez des résumés pour les promoteurs, les passifs, et les détracteurs—chacun avec un aperçu de leurs principaux commentaires de suivi, permettant des améliorations nuancées.
Vous pouvez faire la même chose manuellement avec ChatGPT, mais c'est plus de travail—surtout pour diviser et suivre des résumés séparés pour chaque type de groupe de réponses.
Comment gérer les limites de contexte IA avec de nombreuses réponses aux enquêtes citoyennes
La longueur de contexte est une vraie limitation des modèles d'IA—si votre enquête capture plus de 500 commentaires détaillés de citoyens sur le déneigement, tous ne tiendront pas dans la fenêtre d'entrée de l'IA en même temps. Voici comment le gérer :
Filtrage par conversation : Envoyez uniquement les données des citoyens qui ont répondu à une question spécifique ou choisi une certaine réponse. Cela concentre fortement votre analyse sur ce qui compte et vous maintient dans les limites de l'IA.
Recadrage sur des questions sélectionnées : Au lieu d'analyser des conversations entières, choisissez 1–2 questions spécifiques (comme des retours sur le temps de réponse ou des défis avec le déblayage des trottoirs) et envoyez-les uniquement à l'IA pour une synthèse. Cette approche rend votre session légère et ciblée.
La fonctionnalité d'analyse de réponse d'enquête IA dans Specific intègre directement ces deux options dans son flux de travail, gardant les grands ensembles de données citoyennes exploitables et rapides à analyser.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes citoyennes
Analyser les retours d'une enquête communautaire sur le déneigement est souvent un sport d'équipe, pas un acte solo. Tout le monde—from city managers to neighborhood leads—veut participer à la discussion et aux idées. Mais gérer les commentaires et les thèmes dans un document Google ou un tableur devient rapidement ingérable.
Discuter avec l'IA, ensemble : Dans Specific, vous et vos collègues pouvez analyser les résultats simplement en parlant avec l'IA. De nouvelles découvertes et suivis sont disponibles pour tout le monde instantanément—pas besoin de cycles d'exportation/importation interminables.
Multiples chats ciblés : Chaque session de chat peut cibler un thème différent (comme "plaintes résidentielles" ou "retours positifs sur réponses rapides")—et les filtres ou zones d'intérêt peuvent être personnalisés par chat. Vous saurez toujours qui a commencé un fil et quel est son domaine d'intérêt, favorisant responsabilité et clarté.
Voir qui a dit quoi : En mode d'analyse collaborative, vous voyez clairement quelles informations proviennent de quel membre de l'équipe, jusqu'à leur avatar. Cela facilite le suivi quelles découvertes sont les plus pertinentes pour chaque groupe de parties prenantes.
Si vous souhaitez essayer un flux d'enquête comme celui-ci, vous pouvez créer un modèle d'enquête déjà prêt sur le service de déneigement à l'aide de leur générateur d'enquêtes IA.
Créez votre enquête citoyenne sur le service de déneigement maintenant
Obtenez des insights immédiats et exploitables de votre communauté—créez une enquête citoyenne sur le service de déneigement alimentée par l'IA et commencez à apporter des améliorations basées sur les données dès aujourd'hui.