Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des fonctionnaires concernant les préoccupations liées au coût de la vie, en utilisant l'analyse des réponses d'enquête par l'IA et les meilleures pratiques.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses des fonctionnaires
L'analyse des résultats d'une enquête menée auprès des fonctionnaires sur les préoccupations liées au coût de la vie dépend en grande partie de la forme que prennent vos données. En général, les réponses se divisent en deux catégories :
Data quantitative : Lorsque vous disposez de données structurées—comme le nombre de fonctionnaires qui ont choisi une réponse spécifique ou ont accepté/rejeté une affirmation—des outils traditionnels tels qu'Excel ou Google Sheets vous permettent de compter et de créer facilement des graphiques de réponses.
Data qualitative : Les questions ouvertes et les suivis contiennent des retours narratifs. Lire chaque réponse à la main est accablant (et impossible à échelle!) lorsque vous avez des centaines, voire des milliers, de réponses. C'est là que les outils alimentés par l'IA sont inestimables—ils vous permettent d'extraire des motifs, des thèmes et des idées des commentaires non structurés qui, autrement, se perdraient.
Lorsque vous abordez spécifiquement les commentaires qualitatifs, il existe deux approches principales :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Flux de travail copier-coller : Vous pouvez exporter vos réponses d'enquête sous forme de texte ou dans une feuille de calcul, et les coller dans ChatGPT ou un modèle de langage large similaire. Ensuite, vous pouvez « discuter » des données en donnant à l'IA des instructions spécifiques ou des incitations.
Limitations : Bien que cette approche fonctionne, elle n’est pas fluide. Formater les données pour l'exportation, fragmenter les réponses dans la fenêtre contextuelle limitée de l'IA et suivre l'historique des incitations vous ralentit. L'exploration de thèmes nuancés ou le rattachement d'idées à des questions d'enquête spécifiques nécessite beaucoup de travail manuel.
Outil tout-en-un comme Specific
Plateforme AI d'enquête dédiée : Avec Specific, vous disposez d'un outil conçu pour collecter et analyser les enquêtes des fonctionnaires sur les préoccupations liées au coût de la vie depuis le début. Specific peut exécuter votre enquête entière—poser des questions de suivi automatiquement pour améliorer la richesse et la pertinence des données que vous collectez. (Pour plus d'informations, voir ce guide sur les questions de suivi IA automatiques.)
Analyse instantanée et chat : Lorsque les réponses sont reçues, Specific utilise une IA avancée pour résumer instantanément les questions ouvertes et de suivi, signaler les thèmes essentiels et transformer des ensembles de réponses volumineux en idées pratiques—aucune manipulation de feuille de calcul n'est nécessaire. Vous pouvez discuter directement avec l'IA des résultats, plonger dans des sous-groupes et segmenter par réponse ou filtrer par question. Les fonctionnalités supplémentaires pour la gestion des données envoyées au contexte IA rendent le flux de travail beaucoup plus fluide qu'en utilisant des outils de chat IA génériques. En savoir plus sur l'analyse des réponses d'enquête par IA dans Specific ici.
Incitations utiles que vous pouvez utiliser pour les enquêtes des fonctionnaires sur le coût de la vie
Les incitations sont l'épine dorsale d'une analyse AI des réponses d'enquête efficace. Que vous utilisiez Specific ou discutiez avec ChatGPT, les incitations déterminent à quel point vos résultats seront utiles et exploitables.
Incitation pour les idées principales : Parfait pour découvrir les principaux thèmes mentionnés par les fonctionnaires. (C'est la valeur par défaut de Specific pour une analyse approfondie des réponses en texte libre.)
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Préciser combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en haut
- 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
Vous obtiendrez toujours de meilleurs résultats si vous fournissez à l'IA un contexte supplémentaire—expliquez qui a répondu, quel est votre objectif, ou ce que vous recherchez. Voici un exemple :
J'ai mené cette enquête parmi les fonctionnaires britanniques au début de 2024, visant à comprendre comment l'augmentation du coût de la vie affecte leur bien-être et leur performance au travail. Veuillez concentrer votre analyse sur les impacts pratiques liés au travail et les défis.
Incitation pour des explications plus approfondies : Après avoir extrait une idée principale, vous pouvez suivre par :
Dites-m'en plus sur [idée principale]
Incitation pour un sujet spécifique : Valider rapidement les intuitions ou les questions des parties prenantes. Par exemple :
Quelqu'un a-t-il parlé des gels de salaire ? Inclure des citations.
Incitation de personas : Idéal si vous cherchez à identifier des sous-groupes au sein du public des fonctionnaires :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la manière dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs principales caractéristiques, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Incitation aux points de douleur et aux défis :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Incitation pour les motivations & les moteurs :
À partir des conversations d'enquête, extrayez les principales motivations, désirs, ou raisons qu'expriment les participants pour leur comportement ou choix. Regroupez des motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui issues des données.
Incitation pour l'analyse de sentiment :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Pour des questions et des meilleures pratiques plus personnalisées, consultez ce guide sur les meilleures questions pour les enquêtes des fonctionnaires sur le coût de la vie.
Comment Specific analyse les données d'enquête qualitative par type de question
Questions ouvertes avec ou sans suivis : Specific résume toutes les réponses ainsi que toutes les réponses aux questions de suivi issues d'une question principale particulière. Cela vous donne une compréhension stratifiée des retours de surface et du contexte nuancé derrière.
Choix avec suivis : Lorsque les répondants sélectionnent des choix avec des questions de suivi attachées, chaque choix reçoit un résumé concentré pour ses réponses en texte libre liées. Cela vous permet de comparer, par exemple, pourquoi ceux qui sont "insatisfaits" de leur salaire citent des problèmes différents de ceux qui sont "satisfaits".
NPS (Net Promoter Score) : Pour les questions de style NPS, vous obtiendrez des résumés segmentés pour chaque catégorie—détracteurs, passifs et promoteurs. Chaque résumé montre ce qui déclenche ces attitudes en relation avec les préoccupations liées au coût de la vie. Le même flux de travail s'applique si vous construisez une enquête NPS à partir de zéro dans Specific (voir notre générateur d'enquête NPS dédié pour les fonctionnaires).
Vous pouvez utiliser une approche similaire avec ChatGPT, mais vous devrez organiser et renvoyer les lots de suivi à la main—c'est plus laborieux et moins traçable que le flux de travail automatisé dans Specific.
Travailler avec les limitations de contexte de l'IA : gérer de grands volumes de réponses
Les modèles d'IA comme GPT ont des limites de taille de contexte—c'est-à-dire, il y a seulement tant de texte que vous pouvez coller pour analyse en une seule fois. Si votre enquête des fonctionnaires sur le coût de la vie a généré des centaines ou des milliers de réponses, vous pourriez facilement dépasser ce que l'IA peut traiter en un seul passage.
Il existe deux façons éprouvées de relever ce défi—toutes deux intégrées dans Specific pour plus de commodité :
Filtrage : Filtrer les réponses par certaines questions, certains segments de répondants (par ex., seulement ceux qui ont mentionné "transport" ou sauté des repas), ou les réponses à des questions particulières. Ensuite, seul ce sous-ensemble est analysé par l'IA, économisant de l'espace de contexte et offrant des résultats plus précis.
Coupage : Choisissez des questions spécifiques (pas l'enquête entière) à inclure pour l'analyse actuelle. Cette approche ciblée vous permet de contourner les limites de contexte et d'extraire encore des idées significatives des données de haute priorité.
Ce type d'analyse concentrée et itérative est particulièrement précieux lorsque vous souhaitez comparer des réponses régionales ou examiner des modèles globaux—quelque chose qui est devenu urgent, étant donné que les fonctionnaires dans des endroits comme le Kenya ont subi une baisse de 15,8% des salaires réels depuis 2020, et 8% des fonctionnaires britanniques ont utilisé des banques alimentaires l'année dernière [1][2].
Si vous mettez en place une nouvelle enquête, vous pouvez également contrôler la longueur de l'enquête dès le début—apprenez-en plus dans notre guide pratique sur la création des enquêtes des fonctionnaires sur le coût de la vie.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des fonctionnaires
Les enquêtes sur le coût de la vie des fonctionnaires traversent souvent les équipes, les départements et même les frontières politiques. La collaboration sur l'analyse peut être douloureuse : les gens perdent la trace de qui a déclenché quelle analyse, ou copient-collent les résultats de boîte de réception en boîte de réception.
Chat IA pour les données d'enquête : Avec Specific, les parties prenantes peuvent analyser les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA intégrée. Pas besoin d'attendre qu'un analyste génère un graphique statique—vous pouvez demander, « Qu'est-ce qui rend les fonctionnaires les plus financièrement insécurisés en 2024 ? » et obtenir une réponse qui est consciente du contexte et profondément ancrée dans vos propres données.
Multiples chats et filtres : Vous pouvez lancer autant de fils de discussion IA que vous le souhaitez, chacun avec ses propres filtres de questions et de contexte. Vous verrez toujours qui a commencé chaque discussion, rationalisant la collaboration—crucial lorsque plusieurs chercheurs ou départements examinent les mêmes résultats d'enquête sur le coût de la vie.
Identité et transparence : Dans les discussions de groupe, chaque message dans le chat affiche l'avatar de l'expéditeur, donc la propriété est toujours claire. Cela rend la transmission des résultats, la soumission de suivis, ou la réanalyse de feedback spécifique à un sous-groupe plus direct. C'est une manière plus intelligente et plus transparente d'analyser des données que d'envoyer des feuilles de calcul ou des fils de courriels d'avant en arrière.
Si vous souhaitez créer ou modifier une enquête collaborativement, l'éditeur d'enquête IA vous permet de modifier les enquêtes en langage naturel, afin que tout le monde soit sur la même longueur d'onde depuis la création des questions jusqu'à l'extraction des idées.
Créez votre enquête des fonctionnaires sur le coût de la vie maintenant
Commencez à concevoir des enquêtes exploitables, alimentées par l'IA, sur le coût de la vie des fonctionnaires en quelques minutes—la manière la plus rapide d'obtenir des idées profondes et conversationnelles et de partager les résultats au sein de votre équipe.