Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des fonctionnaires sur la satisfaction des citoyens vis-à-vis des services publics, en utilisant des stratégies d'analyse d'enquête par IA pour des perspectives plus approfondies.
Choisir les bons outils pour analyser les données de votre enquête
La meilleure approche et le meilleur outil pour analyser les réponses de l'enquête auprès des fonctionnaires dépendent grandement de la structure de vos données—surtout si vous travaillez avec un mélange de réponses quantitatives et qualitatives.
Données quantitatives : Ce sont vos réponses structurées, basées sur des chiffres, telles que les évaluations ou les réponses à choix multiples. Vous pouvez facilement compter et représenter graphiquement combien de répondants ont choisi chaque option à l'aide d'outils comme Excel ou Google Sheets.
Données qualitatives : Les questions ouvertes, explications ou saisies supplémentaires aboutissent à des données qualitatives. Lire et résumer des centaines d'entre elles à la main n'est pas pratique. Les outils d'IA excellent ici, en offrant des moyens d'extraire des thèmes, des points de douleur et des tendances émergentes à travers d'énormes ensembles de données textuelles. Lorsque vous traitez des milliers de commentaires de fonctionnaires ou de citoyens sur les expériences de service public, l'IA vous donne un avantage réel, semblable à la façon dont le gouvernement britannique a utilisé l'IA 'Humphrey' pour examiner plus de 2 000 réponses de consultations publiques, économisant ainsi énormément de temps d'analyste et réduisant les coûts de millions par an. [1]
Il existe deux principales approches d'outillage lorsque vous avez besoin d'analyser des réponses d'enquête qualitatives :
ChatGPT ou des outils GPT similaires pour l'analyse par IA
Une façon simple est de copier vos données qualitatives exportées—tout ce que les gens ont écrit—dans ChatGPT ou un chatbot IA similaire et de lui demander de résumer. Bien que cette approche vous permette de discuter des données en temps réel, ce n'est pas exactement sans heurts. Les problèmes de formatage, les limites de contexte et le maintien de l'organisation des données peuvent vous ralentir. Pour les enquêtes plus grandes auprès des fonctionnaires sur la satisfaction des citoyens, cette méthode deviendra bientôt encombrante.
Outil tout-en-un comme Specific
Avec une plateforme d'enquête par IA comme Specific, l'outil est conçu à la fois pour collecter et analyser les données dans un même flux de travail.
Il supporte les enquêtes conversationnelles alimentées par IA : au fur et à mesure que les répondants répondent, l'IA pose des questions de suivi sur mesure, conduisant à des perspectives plus riches et exploitables que les enquêtes traditionnelles.
Lorsque vient le temps d'analyser, Specific résume instantanément et distille les thèmes clés de toutes les réponses, en utilisant la dernière technologie basée sur GPT. Plus de jonglage avec des feuilles de calcul ou de perte de contexte—posez des questions sur vos résultats comme vous le feriez dans ChatGPT, mais avec un accès direct à l'analyse d'enquête augmenté par IA et une gestion avancée du contexte.
Pour en savoir plus sur ce flux de travail, consultez notre guide détaillé sur l'analyse des réponses d'enquête alimentée par IA et voir des exemples en direct via le générateur d'enquête IA pour les retours des fonctionnaires.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données des enquêtes auprès des fonctionnaires
Si vous utilisez l'IA (comme ChatGPT, Claude, Gemini ou Specific) pour analyser les réponses à l'enquête, la façon dont vous posez la question—votre invite—compte beaucoup. Voici les invites que j'utilise pour faire ressortir des perspectives exploitables des résultats d'enquête auprès des fonctionnaires sur la satisfaction des citoyens en matière de services publics.
Invite pour les idées principales : Utilisez cette invite générique pour faire ressortir les principaux thèmes et modèles de votre enquête. C’est un incontournable dans le flux de travail de Specific et fonctionne également dans les outils IA ouverts.
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
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en tête
- 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
Dans la mesure du possible, donnez à l'IA autant de contexte que possible—décrivez l'enquête, les profils des répondants, votre objectif, etc. De cette façon, vos résumés sont adaptés et exploitables :
Veuillez analyser ces réponses dans le contexte d'une enquête auprès des fonctionnaires sur la satisfaction des citoyens en matière de services publics. Les répondants sont principalement des agents municipaux et l'objectif est de mettre en évidence les lacunes ou les opportunités d'amélioration des processus administratifs.
Une fois que vous obtenez des thèmes clés, approfondissez les sujets particuliers avec des invites comme :
Demande d'élaboration : Dites, “Dites-moi en plus à propos de XYZ (idée principale).” Cela vous aide à approfondir les modèles ou les problèmes qui émergent dans les premiers résumés.
Invite pour un sujet spécifique : Essayez, “Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ? Incluez des citations.” Cela facilite la validation des préoccupations concernant les tendances—telles que les retards de services numériques ou les problèmes de communication—dans votre ensemble de données.
Invite pour les personas : “En fonction 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 produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toutes citations ou modèles pertinents observés dans les conversations.”
Invite pour les points faibles et les défis : “Analysez les réponses de l'enquête et répertoriez les points faibles, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.” Selon les données de l'OCDE, la réactivité et la fiabilité dans les services administratifs sont des moteurs clés pour la satisfaction des citoyens—l'analyse sollicitée vous aide à vous concentrer sur ceux-ci [2].
Invite pour Motivations & Moteurs : “À partir des conversations d'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui tirées des données.”
Invite pour l'analyse des sentiments : “Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.” Mesurer vos données de sentiment par rapport à des recherches telles que le taux de satisfaction des citoyens de 66% de l'OCDE peut rendre les résultats internes plus significatifs [2].
Invite pour Suggestions & Idées : “Identifiez et répertoriez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants au sondage. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes le cas échéant.”
Invite pour les besoins non satisfaits & Opportunités : “Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tous les besoins non satisfaits, lacunes ou opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.”
Si vous souhaitez davantage d'inspiration, consultez le guide de Specific sur les meilleures questions d'enquête pour la satisfaction des citoyens ou la fonction de suivi automatisé par IA, qui améliore votre capacité à approfondir avec moins d'effort.
Comment Specific analyse les données d'enquête qualitatives par types de questions
Le moteur IA de Specific comprend que chaque type de question vous offre une perspective unique sur la satisfaction des services publics. Voici comment il décompose les réponses pour l'analyse :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Specific regroupe toutes les réponses brutes ensemble—y compris tout ce que l'IA a demandé lors des suivis—pour des résumés et des extractions de thèmes complets. Cela signifie des perspectives plus nettes et plus claires, même à partir de récits longs des répondants.
Choix avec suivis : Lorsque vous utilisez des questions à choix unique ou multiples avec des suivis adaptés, Specific génère un résumé non seulement pour le choix de haut niveau, mais aussi pour le contenu des réponses de suivis liées à chaque choix.
NPS (Net Promoter Score) : Chaque catégorie NPS (detracteur, passif, promoteur) obtient un résumé personnalisé. Vous pouvez voir en détail pourquoi un répondant a donné un score NPS particulier—ou pourquoi le sentiment global a changé. Aux États-Unis, des recherches récentes suggèrent que la satisfaction des travailleurs fédéraux a de nouveau augmenté en 2023 après des baisses précédentes—une métrique comme le NPS peut aider à saisir cette tendance [3].
Vous pouvez tenter la même chose avec ChatGPT, mais garder les données propres, organisées et aligner les réponses de suivi est beaucoup plus laborieux.
Si vous souhaitez un coup de pouce pour concevoir une enquête adaptée à cette approche, essayez le constructeur d'enquête NPS pour les fonctionnaires de Specific ou consultez nos conseils sur la création d'une excellente enquête de satisfaction des citoyens.
Comment aborder les limites de taille de contexte lors de l'utilisation de l'IA pour l'analyse
Un défi courant avec l'analyse des enquêtes par IA est les limites de taille de contexte—l'IA peut uniquement traiter un certain volume de texte à la fois. Si vous avez des centaines ou des milliers de réponses de fonctionnaires ou de citoyens, toutes ne tiendront pas dans une seule invite.
Filtrage : Filtrer intelligemment les conversations en fonction de certaines réponses des utilisateurs ou de données démographiques. Par exemple, n'envoyez que les conversations où les fonctionnaires ont noté un problème particulier ou ont évalué la qualité du service public en dessous de la moyenne. De cette façon, seules les données les plus pertinentes sont incluses dans le tour d'analyse.
Rognage : Sélectionnez et rognez pour analyse uniquement les questions que vous souhaitez faire examiner par l'IA. En vous concentrant uniquement sur les retours ouverts ou les réponses de suivi, vous maximisez le volume de conversations que vous pouvez analyser—même avec des limites de contexte serrées d'IA.
Specific propose ces flux de travail par défaut, facilitant ainsi pour les équipes le contournement des maux de tête techniques et le focus sur l'analyse axée sur les résultats. Mais si vous travaillez avec des données brutes et ChatGPT, vous pouvez diviser manuellement vos exports en lots, en les triant par sujet ou segment d'utilisateur avant chaque tour d'analyse.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes auprès des fonctionnaires
L'analyse des réponses des enquêtes de fonctionnaires sur la satisfaction des citoyens n'est pas une mission solo—un impact réel nécessite une collaboration. Les équipes doivent examiner les retours bruts, échanger des idées et garder tout le monde sur la même longueur d'onde—sans perdre de vue le contexte ou les conversations.
Analyse basée sur le chat : Dans Specific, tout le monde dans votre équipe peut analyser les données de l'enquête et sonder les résultats simplement en discutant avec l'IA. Il n'est pas nécessaire d'attendre un rapport statique ou de s'inquiéter que des points clés soient enterrés dans d'enormous tableurs.
Chats multiples et suivables : Vous pouvez créer plusieurs fils de chat IA parallèles. Chaque chat peut être filtré par département, ville ou segment NPS—vous permettant d'explorer des thèmes spécifiques de services publics. Chaque chat montre clairement qui l'a commencé, donc la propriété est facile à suivre.
Collaboration transparente : Lorsque vous ou vos collègues discutez avec l'IA, vous verrez des avatars et des noms attachés à chaque message. Cette transparence permet de voir facilement quel membre de l'équipe a soulevé quel problème ou aperçu, ce qui permet de gagner du temps et d'éviter les fils croisés lors de la présentation des résultats aux dirigeants ou décideurs politiques.
Alignement actionnable : Avec tout le monde partageant un cockpit d'analyse alimenté par l'IA, les décisions et les prochaines étapes sont plus claires. Que vous vous concentriez sur les points faibles, les nouveaux besoins des citoyens ou le suivi des améliorations au fil du temps, tout le monde travaille à partir d'une source unique de vérité.
Si vous souhaitez créer une nouvelle enquête pour votre prochaine analyse collaborative, utilisez le générateur d'enquêtes IA et commencez à partir de zéro, ou personnalisez avec l'éditeur d'enquêtes alimenté par l'IA.
Créez votre enquête de fonctionnaires sur la satisfaction des citoyens avec les services publics maintenant
Concevez des enquêtes ciblées et exploitables et analysez les retours instantanément avec l'IA conversationnelle de Specific—pas de feuilles de calcul, juste des insights.