Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête citoyenne sur l'éclairage public. Vous apprendrez des approches pratiques pour l'analyse des enquêtes, traiterez des données qualitatives et quantitatives, et obtenez plus de valeur de vos réponses d'enquêtes.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses des enquêtes sur l'éclairage public
Si vous souhaitez comprendre les réponses des enquêtes citoyennes sur l'éclairage public, votre approche dépend de la structure et du format des données que vous avez collectées. Laissez-moi vous expliquer par type de données :
Données quantitatives : Les chiffres sont vos amis ici—des éléments comme "Combien de personnes se sentent en insécurité après la tombée de la nuit ?" ou "Quel pourcentage préfère l'éclairage LED ?" Ces questions conviennent aux outils classiques tels qu'Excel et Google Sheets. Vous n'avez qu'à compter, filtrer, et peut-être faire des graphiques pour repérer les tendances.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes ou les questions de suivi ("Qu'est-ce qui vous ferait vous sentir en sécurité la nuit ?") sont plus délicates. Lire manuellement des centaines de ces réponses est accablant et sujet à des erreurs ; lire tous les commentaires un par un n'est simplement pas pratique. C'est là que les outils d'IA brillent, vous permettant d'analyser la signification et les modèles cachés dans de longs textes.
Il existe deux approches pour utiliser des outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire de type GPT pour l'analyse IA
Rapide et accessible : Si vous avez exporté vos réponses d'enquêtes, vous pouvez copier-coller des données dans ChatGPT ou un autre outil GPT généraliste. Après cela, vous pouvez interroger l'IA avec des questions sur les données ("Qu'est-ce qui préoccupe les citoyens concernant l'éclairage public ?"). Cette méthode est démocratisée—tout le monde peut la faire, mais ce n'est pas toujours pratique. Les ensembles de données importants peuvent atteindre des restrictions d'entrée, le formatage est délicat, et vous devez souvent pré-traiter les données pour vous assurer qu'elles fonctionnent bien. De plus, vous n'aurez pas de fonctionnalités d'analyse spécialisées adaptées aux enquêtes, donc beaucoup dépendra de vous pour créer les bonnes requêtes et interpréter les résultats.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour les analyses d'enquêtes : Les outils tout-en-un comme Specific éliminent la douleur de la collecte et de l'analyse des commentaires qualitatifs. Vous pouvez lancer des enquêtes conversationnelles (ce qui facilite la collecte de réponses détaillées et ciblées puisque l'IA pose des questions de suivi intelligentes). Le moteur d'analyse utilise de l'IA générative pour faire le gros du travail : résumés instantanés, mise en avant des sujets brûlants et insights, et organisation de toutes les réponses de suivi par question ou thème.
Des insights exploitables, instantanément : L'interface de chat signifie que vous pouvez poser des questions sur les thèmes, comparer les points de vue—comme vous pourriez le faire avec ChatGPT—mais avec des fonctionnalités spécifiques aux enquêtes, telles que la gestion des parties des données que l'IA prend en compte. Avec un filtrage contextuel, une collecte de suivi de haute qualité, et une organisation structurée, le travail de l'extraction des modèles, points de douleur ou retours positifs est simple. Vous passez moins de temps à manipuler des feuilles de calcul et plus de temps à comprendre ce qui importe réellement à votre communauté.
Prompts utiles pour analyser les réponses à l'enquête citoyenne sur l'éclairage public
Les prompts sont votre boîte à outils lorsque vous souhaitez interroger les données des réponses d'enquêtes avec l'IA. Des prompts bien conçus aident l'IA à faire émerger des insights exploitables, à regrouper les idées, et à repérer les thèmes. Voici quelques-uns qui fonctionnent bien—que vous cherchiez à comprendre les perceptions de sécurité urbaine ou à explorer les préférences pour différents types d'éclairage public :
Prompt pour les idées principales : C'est le point de départ idéal—particulièrement utile pour les grands ensembles de données non structurées. C'est l'ossature pour obtenir un résumé de ce qui est important pour vos répondants :
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
- Précisez combien de personnes ont mentionné une 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
Si vous voulez améliorer les performances de l'IA, donnez-lui toujours plus de contexte sur l'objectif de l'enquête, le public, ou la situation. Cela aide le modèle à "penser" comme vous lorsque vous évaluez les réponses. Voici un exemple :
J'ai collecté ces réponses d'une enquête citoyenne sur l'éclairage public. Mon objectif est de découvrir quelles sont les préoccupations ou suggestions exprimées par les gens pour se sentir en sécurité après la tombée de la nuit, ainsi que les opinions sur différentes technologies d'éclairage. Veuillez extraire les thèmes et indiquer les principales préoccupations.
Plongez plus profondément : Après avoir extrait les thèmes, vous pouvez approfondir en demandant à l'IA de "Me parler plus de [l'idée principale]," en explorant les nuances derrière chaque sujet.
Prompt pour un sujet spécifique : Lorsque vous voulez une validation ciblée ("Quelqu'un a-t-il mentionné le vandalisme ?"), essayez ceci :
Quelqu'un a-t-il parlé de [vandalisme]? Inclure les citations.
Prompt pour personas : Comprendre différents groupes de votre ville :
Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à comment les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez les caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Vous voulez savoir ce qui frustre les résidents ?
Analysez les réponses de l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chaque point, et notez tous les modèles ou fréquences d'occurrence.
Prompt pour motivations & leviers : Qu'est-ce qui motive les attitudes ou suggestions des répondants ?
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs, ou raisons principales exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à partir des données.
Prompt pour analyse de sentiment : Vous voulez une vue d'ensemble des sentiments des gens ?
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Vous voulez vous améliorer dans l'écriture de questions pour des enquêtes comme celle-ci ? Consultez notre étude approfondie sur les meilleures questions d'enquête citoyenne pour l'éclairage public.
Comment Specific résume et analyse les réponses qualitatives des enquêtes citoyennes par type de question
La façon dont les réponses sont décomposées et résumées dans Specific dépend des types de questions :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA vous fournit un résumé net de toutes les réponses à cette question, et si vous avez activé des suivis, ces réponses sont résumées dans le contexte—ainsi, par exemple, vous voyez non seulement "Pourquoi vous sentez-vous en insécurité ?" mais aussi "Qu'est-ce qui vous rendrait plus en sécurité ?" au même endroit.
Choix avec suivis : Pour les questions avec plusieurs options (par exemple, "Qu'est-ce qui vous dérange le plus la nuit ?") et des suivis ouverts, chaque choix reçoit son propre résumé des commentaires des citoyens. Cela vous aide à comparer les points de vue par groupe.
Questions NPS : Chaque segment NPS (détracteurs, passifs, promoteurs) reçoit sa propre analyse qualitative basée sur les réponses de suivi, aidant les responsables de la ville à comprendre ce qui motive la satisfaction (ou la frustration) parmi chaque catégorie de résidents.
Vous pouvez faire tout cela avec ChatGPT ou un autre modèle de langage général, mais cela signifiera beaucoup plus de copier-coller et de travail de filtrage manuel de votre part.
En savoir plus sur l'analyse des réponses aux enquêtes alimentée par l'IA ici, ou explorez notre fonctionnalité de suivi automatique par IA pour plus d'informations.
Le défi des limites de contexte IA—et comment les surmonter
Si vous avez réalisé une grande enquête citoyenne sur l'éclairage public, vous rencontrerez le problème des limites de contexte—chaque modèle IA a une limite sur la quantité de données qu'il peut "voir" à la fois. Lorsque vous avez des centaines ou des milliers de réponses détaillées, ce cap est facilement atteint.
Il existe deux principales stratégies pour contourner cela (et Specific propose les deux) :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations et concentrer l'analyse uniquement sur les répondants qui ont répondu à certaines questions ou fait certains choix (par exemple, "les personnes qui ont dit que l'éclairage est adéquat"). Cela aide à garder l'ensemble de données mince et pertinent pour que l'IA puisse le traiter.
Recadrage : Sélectionnez juste les questions sur lesquelles vous voulez que l'IA se concentre (par exemple, commentaires ouverts sur les ampoules LED ou champs "autres suggestions"). Cela réduit les données pour qu'un plus grand nombre de conversations tiennent dans le contexte, ce qui vous donne des résumés de meilleure qualité.
Ces fonctionnalités vous permettent de mener une analyse détaillée segment après segment, en faisant émerger de nouveaux insights sans craindre de supprimer des commentaires importants ou de surcharger la capacité du modèle.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes citoyennes
Quiconque a déjà travaillé sur une enquête citoyenne sur l'éclairage public—surtout une avec beaucoup de réponses ouvertes—sait que collaborer à travers des équipes ou départements peut devenir chaotique.
Chat IA pour le travail d'équipe : Dans Specific, vous analysez les données d'enquêtes simplement en discutant avec l'IA—ce qui est aussi naturel que de discuter des insights autour d'un café. Cela signifie que tout le monde impliqué, des urbanistes aux groupes communautaires, peut explorer et poser des questions, pas seulement les analystes de données.
Chats multiples dans l'espace de travail : Il prend en charge plusieurs chats pour le même ensemble de données, chacun avec ses propres filtres (qui a répondu, ce qui a été dit, etc.). Vous voyez toujours le créateur du chat—donc vous savez qui explore quels thèmes—ce qui change la donne pour collaborer avec des partenaires ou suivre les lignes d'enquête.
Clarté de l'auteur et transparence : Lors de la collaboration avec des collègues, chaque message de Chat IA affiche le profil de l'expéditeur. Vous savez toujours qui a dit quoi, afin que vous puissiez faire un suivi ou vérifier les conclusions.
Cela rend plus facile que jamais de construire un consensus, suivre différentes pistes de réflexion, et éviter des feuilles de calcul chaotiques et cloisonnées. Si vous voulez un aperçu de ce à quoi cela ressemble, consultez nos démos interactives d'enquêtes citoyennes ou essayez notre générateur d'enquêtes IA pour les enquêtes sur l'éclairage public.
Créez votre enquête citoyenne sur l'éclairage public maintenant
Prêt à découvrir ce que pensent vraiment les citoyens de l'éclairage public ? Créez votre enquête facilement, obtenez des réponses de meilleure qualité avec une IA conversationnelle, et transformez les retours en insights—plus besoin d'une analyse manuelle fastidieuse.