Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des fonctionnaires sur l'expérience client dans les administrations. Je vais décomposer les méthodes et les outils pour faciliter et rendre efficace l'obtention d'informations exploitables.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses
La meilleure approche pour analyser les données de l'enquête dépend de la structuration de vos questions. Vous serez généralement confronté à deux types de données :
Données quantitatives : Si vous avez recueilli des réponses à choix fermés—comme des évaluations ou des réponses à choix multiple—compter les résultats est simple. Des outils simples comme Excel ou Google Sheets gèrent cela très bien, vous permettant de filtrer, additionner et représenter vos données graphiquement facilement.
Données qualitatives : Les questions ouvertes, commentaires détaillés et réponses de suivi fournissent des renseignements plus riches mais sont beaucoup plus difficiles à traiter manuellement. Lire des dizaines ou des centaines de ces réponses n'est pas réaliste pour la plupart d'entre nous. C'est là que les outils d'analyse IA interviennent—pour aider à faire ressortir les thèmes communs, résumer les résultats, et rendre vos résultats utilisables.
Il existe deux principales approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Les outils d'IA basés sur un chat comme ChatGPT sont accessibles à tous. Vous pouvez copier et coller les réponses exportées de l'enquête dans un chat et poser des questions, telles que : « Résumez les principales préoccupations des fonctionnaires concernant l'expérience client. »
La commodité peut toutefois être un obstacle : Pour de grands ensembles de réponses, le transfert de données d'un endroit à un autre est aisant. Suivre vos invites, analyses, et discussions passées devient une corvée. Vous devrez également formuler et interpréter vous-même tout cela, ce qui prend du temps et introduit plus de marge d'erreur.
Cependant, de nombreuses équipes du secteur public comptent déjà sur ces outils. Plus d'un quart (26,67%) des fonctionnaires sondés utilisent actuellement des plateformes d'IA comme Microsoft Copilot ou ChatGPT dans leur travail [2]. Ils sont populaires parce qu'ils font gagner du temps et offrent de la flexibilité.
Outil tout-en-un comme Specific
Les plateformes conçues à cet effet comme Specific rationalisent à la fois la collecte et l'analyse alimentée par l'intelligence artificielle des données d'enquête du début à la fin.
Lorsque vous utilisez Specific, les enquêtes ne sont pas seulement des formulaires. Elles ressemblent à des conversations naturelles, et l'IA pose automatiquement des questions de suivi réfléchies en temps réel. Cela augmente la qualité et la profondeur des réponses que vous recueillez. (Vous voulez voir comment fonctionne la logique de suivi ? Voir la fonction de suivi automatique par l'IA.)
Du côté de l'analyse, Specific résume instantanément toutes les réponses avec une IA alimentée par GPT—trouvant les grands thèmes, mettant en lumière les problèmes courants, et vous permettant de discuter avec l'IA de vos données. Plus besoin de copier-coller dans des tableurs ou des chatbots.
Fonctionnalités supplémentaires : Vous pouvez gérer quelles réponses vont à l'IA, filtrer par département, et collaborer avec vos coéquipiers. Il est conçu pour la clarté, la rapidité, et le travail d'équipe sans faille.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des enquêtes auprès des fonctionnaires sur l'expérience client dans les administrations
L'IA brille le plus lorsque vous lui posez des questions claires. Les bonnes invites vous aident à couper à travers le bruit et révéler des informations que vous pourriez autrement manquer. Voici des exemples qui fonctionnent particulièrement bien pour l'analyse des enquêtes des fonctionnaires sur l'expérience client dans les administrations :
Invite pour les idées principales : Utilisez cette question lorsque vous voulez un résumé de haut niveau des thèmes récurrents. C'est l'invite exacte utilisée par le moteur d'analyse de Specific lui-même, mais vous pouvez la coller dans n'importe quel modèle d'IA :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** explication du texte
2. **Texte de l'idée principale :** explication du texte
3. **Texte de l'idée principale :** explication du texte
L'IA fonctionne toujours mieux avec plus de contexte. Cela aide si vous expliquez l'intention de votre enquête et ce que vous souhaitez accomplir. Voici comment vous pouvez améliorer une invite :
Cette enquête a été menée auprès de fonctionnaires travaillant dans divers bureaux gouvernementaux. Le but est de comprendre les points de douleur communs dans la fourniture de l'expérience client. Veuillez analyser du point de vue du personnel.
Approfondissez en posant des questions de suivi :
Parlez-moi davantage des frustrations des clients avec les temps d'attente.
Invite pour un sujet spécifique : Si vous voulez vérifier si les répondants ont discuté d'un thème particulier, essayez :
Quelqu'un a-t-il parlé de l'accessibilité des services numériques ? Incluez des citations.
Invite pour des personas : Utile pour segmenter vos répondants en types typiques, une stratégie classique en recherche utilisateur :
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 modèle pertinent observé dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Cela est crucial lors de la communication aux parties prenantes du gouvernement qui veulent des victoires rapides.
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Invite pour les motivations et les moteurs : Vous pouvez utiliser cela pour mettre en lumière pourquoi les répondants se soucient de l'expérience client :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs, ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Groupez des motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui des données.
Invite pour une analyse de sentiment : Si vous avez besoin d'une idée du climat général ou des niveaux de confiance :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou les retours-clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Pour en savoir plus sur la conception des questions, consultez les meilleures questions pour les enquêtes auprès des fonctionnaires sur l'expérience client et obtenez des idées pour votre prochaine enquête.
Comment Specific analyse les données d'enquête qualitatives par type de question
Différentes questions nécessitent des approches d'analyse différentes—surtout lorsque vous recueillez des réponses ouvertes ou utilisez une logique de suivi :
Questions ouvertes avec ou sans suivi : Specific regroupe toutes les réponses pour une question, y compris celles des sondes supplémentaires, puis délivre un résumé clair ou des thèmes clés pour cette question. Cela retire le bruit chaotique des réponses verbeuses et vous donne une perception concise.
Questions à choix avec suivi : Pour chaque option sélectionnée par les répondants, vous obtenez un résumé dédié de toutes les réponses de suivi correspondantes. Cela signifie que vous pouvez voir instantanément ce que les personnes choisissant « Très satisfait » contre « Insatisfait » ont dit et pourquoi.
NPS : Chaque catégorie de NPS—détracteurs, neutres, promoteurs—obtient son propre résumé groupé, ce qui vous permet de comprendre ce qui motive la confiance ou la insatisfaction de chaque segment.
Vous pouvez reproduire ce flux de travail dans ChatGPT, mais c'est plus lent et plus sujet aux erreurs humaines. Specific automatise le processus et garde tout traçable et organisé—pour plus de détails, consultez analyse des réponses d'enquête alimentée par l'IA.
Gérer les limites de contexte lors de l'utilisation de l'IA pour l'analyse d'enquête à grande échelle
Les modèles de langue IA ne peuvent traiter qu'une quantité limitée de texte à la fois (la « fenêtre de contexte »). Si vous avez recueilli de nombreuses réponses de fonctionnaires, vous finirez par atteindre cette barrière—votre ensemble de données complet ne rentrera pas dans un seul chat IA.
Pour surmonter cela, vous avez deux options principales (toutes deux disponibles par défaut dans Specific) :
Filtrage : Filtrez les réponses avant de les envoyer à l'IA—concentrez-vous sur les conversations où les utilisateurs ont répondu à des questions spécifiques, ou analysez uniquement les retours liés à un département, thème ou réponse particulier. Cela se concentre sur les conversations les plus pertinentes et aide l'IA à faire son meilleur travail.
Rogner : Sélectionnez et envoyez uniquement les questions les plus importantes de votre enquête. Cela garde la charge de travail de l'IA gérable tout en permettant l'analyse de plus de conversations à la fois.
La combinaison du filtrage et du rognage vous offre de la flexibilité et vous assure de ne jamais perdre de vue la situation dans son ensemble. Pour des analyses approfondies, vous pourriez regrouper les réponses à un certain suivi ou se concentrer sur les scores NPS faibles pour voir ce qui freine la satisfaction—conformément aux pratiques observées dans la recherche sur l'expérience client. Par exemple, des agences gouvernementales ont noté des améliorations significatives d'année en année dans la résolution des problèmes de service en agissant sur les retours des enquêtes [7].
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes des fonctionnaires
La collaboration est un véritable défi lors de l'analyse des enquêtes des fonctionnaires sur l'expérience client dans les administrations. Coordonner entre les chercheurs, les responsables de l'expérience client, et diverses équipes est complexe—surtout lorsque vous êtes noyé dans des feuilles de calcul ou des courriels interminables.
Avec Specific, vous analysez les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA. Vous et vos coéquipiers pouvez ouvrir des chats d'analyse distincts, chacun se concentrant sur une tranche différente de données—comme toutes les réponses d'un département particulier, ou simplement en regardant les commentaires négatifs sur le NPS. Chaque chat a des filtres appliqués, de sorte que vos conversations restent ciblées et ne se chevauchent pas.
Vous pouvez toujours voir qui a fait quoi. Chaque message dans le chat montre l'avatar de l'expéditeur, rendant la collaboration transparente et facile à suivre. Vous savez sur les idées de qui vous vous appuyez—ce qui accélère l'itération et vous aide à donner du sens aux idées plus rapidement.
Travail de groupe, pas de supposition. Lorsque des équipes spécifiques sont chargées d'améliorer des parties du flux de travail du service public, avoir des chats filtrés et étiquetés par sujet ou partie prenante signifie que les conclusions sont à la fois exploitables et attribuables—fini la course pour savoir qui a posé quelle question ou soulevé quel problème.
Créez votre enquête auprès des fonctionnaires sur l'expérience client dans les administrations maintenant
Commencez à recueillir des retours plus riches et plus exploitables et analysez les réponses en minutes—et non en heures—avec un outil conçu pour l'analyse et la collaboration des enquêtes.