Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête menée auprès des fonctionnaires au sujet de l'efficacité de la communication gouvernementale. Si vous souhaitez des étapes pratiques pour l'analyse des réponses d'enquête, des outils d'enquête et des incitations, continuez à lire.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses d'enquête
Je commence toujours par examiner le type de données que j'ai collectées car votre approche et vos outils dépendent entièrement de la structure des réponses à l'enquête.
Données quantitatives : Les réponses basées sur des nombres (comme « Quel est votre niveau de satisfaction de 1 à 5 ? ») sont simples. Elles sont faciles à compter, visualiser et comparer en utilisant des outils fiables comme Excel ou Google Sheets. Vous pouvez tracer des distributions, calculer des moyennes et segmenter par groupe sans effort considérable.
Données qualitatives : C'est là que les choses se compliquent - les réponses ouvertes et les réponses nuancées de suivi sont une mine d'or, mais lire des centaines de commentaires à la main est pratiquement impossible. C'est ici que l'IA entre en jeu : les outils d'IA peuvent analyser d'énormes ensembles de données textuelles, extraire des modèles clés, trier les réponses par sentiment et mettre en évidence des thèmes cachés dans les questions ouvertes ou de suivi.
Il existe deux approches en matière d'outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Vous pouvez exporter vos données d'enquête et les coller dans ChatGPT, GPT-4, Claude ou votre modèle de langage préféré. Cela vous permet d'avoir une conversation avec vos données : incitez l'IA à trouver des thèmes, résumer des points, ou répondre à des questions de suivi sur le champ.
Cependant, gérer les exports d'enquête non formatés est rarement pratique. Préparer manuellement les données prend du temps et introduit des erreurs. De plus, la plupart des interfaces de chat ne se souviennent pas du contexte entre les questions, et organiser les découvertes pour les équipes plus larges devient rapidement désordonné.
Un outil tout-en-un comme Specific
Specific est une solution construite sur mesure pour collecter et analyser les données d'enquête avec l'IA. Il vous permet de mener une enquête conversationnelle où l'IA elle-même pose des questions de suivi intelligentes, extrayant des insights plus profonds dès le départ et améliorant la qualité globale des données. Au lieu de grouiller parmi des centaines de réponses non structurées, vous obtenez des données de conversation structurées et de haute qualité quasi instantanément.
L'analyse alimentée par l'IA est intégrée. La plateforme résume les réponses, trouve des thèmes récurrents et transforme les commentaires complexes des fonctionnaires en insights exploitables, sans feuilles de calcul ni effort manuel.
Vous obtenez une analyse puissante basée sur le chat et bien plus encore. Vous pouvez discuter directement avec l'IA des résultats, tout comme avec ChatGPT, mais avec des filtres plus profonds et des options adaptées aux données de réponses d'enquête (en savoir plus sur l'analyse des réponses d'enquête par l'IA ici).
Pour tout enquêteur sur l'efficacité de la communication gouvernementale, cette approche tout-en-un est plus rapide, plus robuste et moins contraignante - surtout lorsque des questions ouvertes et des suivis sont impliqués.
Bon à savoir : 90 % des professionnels des think tanks se tournent désormais vers l'IA pour les tâches d'analyse clés, principalement pour l'écriture, l'édition et la révision des données qualitatives. [2] Les organisations du secteur public qui utilisent des enquêtes pilotées par l'IA rapportent une augmentation des taux de réponse (jusqu'à 25 %) et de la qualité (jusqu'à 30 %). [4]
Incitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données des réponses d'enquête des fonctionnaires
Les incitations sont le secret pour extraire des insights granulaires des réponses d'enquête des fonctionnaires sur l'efficacité de la communication gouvernementale. Vous n'avez pas besoin d'être ingénieur en IA, il suffit de poser les bonnes questions. Voici mes préférés, avec quelques ajustements pour adapter à vos objectifs :
Incitation pour les idées de base : C'est l'outil incontournable pour faire émerger les sujets à partir d'un grand nombre de réponses, et c'est au cœur de la façon dont Specific analyse le texte. Vous pouvez l'utiliser aussi dans ChatGPT :
Votre tâche est d'extraire les idées de base en gras (4-5 mots par idée de base) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails superflus
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée de base spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Sortie d'exemple :
1. **Texte d'idée de base :** texte explicatif
2. **Texte d'idée de base :** texte explicatif
3. **Texte d'idée de base :** texte explicatif
L'IA fonctionne toujours mieux avec plus de contexte. Si possible, préparez toujours l'IA avec des informations sur l'audience de votre enquête, son but, et ce que vous espérez apprendre. Par exemple :
Analysez ces résultats d'enquête de fonctionnaires évaluant l'efficacité de la communication interne du gouvernement. L'objectif est d'identifier les principaux points douloureux, les forces perçues et les idées d'amélioration. Groupez les thèmes similaires et soyez concis.
Approfondir : Une fois que vous avez les idées de base et souhaitez plus de détails, incitez l'IA avec "En savoir plus sur XYZ (idée de base)"—elle creusera dans les spécificités.
Incitation pour un sujet ou un thème spécifique : Si vous cherchez à valider une hypothèse (par exemple, "Quelqu'un a-t-il mentionné des problèmes avec la communication par email ?"), posez la question :
Quelqu'un a-t-il parlé de problèmes internes par email ? Incluez des citations directes si pertinent.
Incitation pour les points douloureux et les défis : Identifie les frustrations communes et leur fréquence :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points douloureux, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez les éventuels modèles ou fréquence de survenue.
Incitation pour l'analyse des sentiments : Obtenez rapidement un aperçu de l'humeur :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (ex. positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Incitation pour les suggestions et idées : Capturer les opportunités d'amélioration, largement utilisé dans l'analyse des retours pour le gouvernement :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants de l'enquête. Organisez-les par thème ou fréquence, et incluez des citations directes si pertinent.
Vous pouvez adapter l'une de ces incitations à votre enquête sur les communications des fonctionnaires — pour plus de questions préétablies, consultez les meilleures questions pour l'enquête sur la communication des fonctionnaires.
Comment Specific analyse les données qualitatives selon le type de question
Specific tire parti de son moteur d'enquête pour structurer non seulement les questions, mais aussi la façon dont l'IA résume et analyse les résultats pour chaque enquête de fonctionnaires :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé de toutes les réponses à la question principale - une vue d'ensemble des points clés. Pour toute question de suivi, l'IA fournit des résumés dédiés, approfondissant le contexte pour cette question.
Choix avec suivis : Pour chaque choix - par exemple, différents types de chaînes de communication - l'IA regroupe et résume tous les commentaires de suivi liés à cette réponse spécifique. Cela signifie que vous voyez ce qui motive les retours pour chaque option, pas seulement les plus populaires ou controversées.
NPS (Net Promoter Score) : Le système segmente tous les commentaires de suivi par catégorie : vous obtenez des résumés pour les détracteurs, passifs et promoteurs, donc il est immédiatement clair comment le sentiment se répartit selon les niveaux d'engagement et où les améliorations sont le plus nécessaires.
Vous pouvez faire quelque chose de similaire avec ChatGPT - cela nécessite juste plus de préparation manuelle, de copier-coller et de préparation des données pour chaque cycle d'analyse.
Pour voir ces différences en action, essayez de configurer un sondage auprès des fonctionnaires sur l'efficacité de la communication gouvernementale ici.
Travailler avec les limites du contexte de l'IA - que faire lorsque vos données d'enquête sont trop volumineuses
Chaque modèle de langage volumineux (comme GPT-4, Claude, etc.) a une limite stricte sur la "taille du contexte" - la quantité de données qu'il peut traiter à un moment donné. Si votre enquête auprès des fonctionnaires obtient des centaines (ou des milliers) de réponses, vous atteindrez inévitablement ce mur.
Il existe deux façons intelligentes de gérer ça - les deux fonctionnalités sont disponibles dans Specific, mais vous pouvez les adapter manuellement pour d'autres outils :
Filtrage : Filtrez les conversations par réponses pertinentes. Au lieu d'envoyer l'ensemble de vos données à l'IA, concentrez-vous uniquement sur les réponses où les utilisateurs ont répondu à des questions spécifiques ou ont pris des choix précis - par exemple, analysez uniquement les conversations où les fonctionnaires ont donné leur avis sur les chaînes de communication numériques. Cela économise de l'espace de contexte et aide à centrer l'analyse.
Recadrage : Recadrez les questions pour l'analyse par IA. Sélectionnez seulement un sous-ensemble de questions ou d'interactions à envoyer à l'IA, par exemple, seulement les réponses aux questions ouvertes sur la transparence. De cette façon, plus de conversations entrent dans la fenêtre de contexte et vos résultats restent précis.
Ces deux options aident à garantir que même les sondages sur l'efficacité de la communication gouvernementale à grande échelle peuvent être entièrement analysés, sans perte de granularité ou d'exactitude.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquête des fonctionnaires
Travailler ensemble sur l'analyse des enquêtes est toujours un casse-tête - surtout sur les projets gouvernementaux où l'approbation nécessite souvent la contribution de plusieurs départements et parties prenantes.
Dans Specific, l'analyse collaborative est intégrée. Vous pouvez discuter de vos résultats d'enquête sur l'efficacité de la communication gouvernementale simplement en discutant avec l'IA - pas de exports de données, de partage de fichiers ou de chaînes interminables d'e-mails.
Plusieurs dialogues avec l'IA gardent les flux de travail organisés. Chaque fil de discussion peut avoir ses propres filtres et focalisation - un peut cibler le retour sur les bulletins internes, un autre sur la clarté des documents de politique, et ainsi de suite. Vous voyez aussi exactement qui a créé chaque discussion - plus de commentaires anonymes ou de contexte perdu.
Visibilité et responsabilité pour les discussions en équipe. Chaque message de discussion affiche l'avatar de l'expéditeur, donc vous savez toujours qui a apporté quel éclairage. Cela rend la collaboration entre les équipes transparente, efficace, et moins sujette à la duplication.
Soutient la façon dont les équipes de fonctionnaires travaillent réellement. Que vous réalisiez une analyse au sein d'une petite unité interne ou parmi des départements gouvernementaux, pouvoir segmenter rapidement les découvertes, mettre en avant des points et inclure des collègues accélère le consensus et l'action.
Pour plus d'informations sur la structuration et la création de votre enquête de retour d'information auprès des fonctionnaires, consultez ce guide pratique pour les enquêtes sur la communication des fonctionnaires.
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