Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête menée auprès des fonctionnaires sur l'accès aux soins de santé et la qualité en utilisant l'intelligence artificielle, afin que vous puissiez rapidement comprendre les réponses ouvertes et fermées.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche et les outils que vous choisissez dépendent vraiment du type de données que vous avez dans les réponses de votre enquête sur l'accès aux soins de santé et la qualité.
Données quantitatives : Si vous vous penchez sur des questions à choix multiples («À quelle fréquence utilisez-vous X?»), il s'agit de comptage. La plupart des gens que je connais utilisent simplement Excel ou Google Sheets - vous additionnez les réponses, calculez les pourcentages, et c'est fini.
Données qualitatives : Le vrai défi survient lorsque vous avez des questions ouvertes ou des réponses basées sur la conversation. Lire chaque réponse est impossible si vous avez interrogé plus qu'une poignée de fonctionnaires. C'est là que vous avez besoin d'outils spécialisés, notamment ceux basés sur l'IA, pour extraire des modèles et des insights de tous ces mots.
Mais lorsque vous traitez des réponses qualitatives, vous avez deux principales options pour les outils d'analyse :
ChatGPT ou un autre outil GPT pour l'analyse IA
Copier-coller dans le chat. Une façon consiste à exporter toutes les réponses écrites et à les coller dans ChatGPT (ou un autre outil de chat basé sur GPT comme Claude). Vous pouvez ensuite poser des questions sur vos données d'enquête directement dans le chat.
Peu pratique pour les grandes ensembles de données. Si vous avez seulement quelques dizaines de réponses, cela peut fonctionner correctement. Mais soyons réalistes : tout ce qui est plus grand devient difficile à gérer rapidement, avec des limites de contexte et aucune vue structurée de vos données. Vous passerez du temps à découper vos données et à gérer le formatage - vous perdez beaucoup du contexte de l'enquête.
Outil tout-en-un comme Specific
Destiné aux enquêtes. Les outils comme Specific sont conçus dès le départ pour comprendre les réponses aux enquêtes. Vous lancez votre enquête, et Specific utilise automatiquement l'IA pour collecter des données de meilleure qualité en posant des questions de suivi intelligentes qui vont plus loin.
Analyse instantanée alimentée par l'IA. Une fois les résultats reçus, Specific résume automatiquement les réponses, met en avant les thèmes clés, et vous permet de dialoguer avec l'IA à propos de votre enquête sur l'accès et la qualité des soins de santé - comme vous le feriez dans ChatGPT, mais dans un système conçu pour l'analyse des enquêtes. Et vous pouvez filtrer, segmenter et exporter les résultats si vous souhaitez approfondir.
Plus de contexte, de meilleurs insights. Vous bénéficiez également de fonctionnalités supplémentaires : vous pouvez envoyer uniquement des parties de vos données dans le contexte, et vous n'avez pas à vous soucier du copier-coller ou des limites à atteindre. Avec une structuration spécifique à l'enquête, vous gagnez du temps par rapport aux outils GPT génériques. Le résultat? Des conclusions exploitables, sans gymnastique de tableur requise. [1]
Si vous souhaitez explorer comment la fonctionnalité de suivi automatique de l'IA fonctionne et pourquoi elle améliore la qualité des données, consultez cette analyse approfondie sur les questions de suivi automatiques.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser votre enquête sur l'accès et la qualité des soins de santé
L'IA n'est aussi bonne que vos prompts. Voici quelques prompts éprouvés qui fonctionnent bien avec ChatGPT et des outils tout-en-un comme Specific. Je vais vous expliquer pourquoi chacun fonctionne, et comment vous pouvez facilement les adapter à un contexte d'enquête auprès des fonctionnaires.
Prompt pour les idées principales : Celui-ci est mon préféré pour réduire un mur de texte en thèmes exploitables. Collez l'ensemble de vos réponses d'enquête et prompt l'IA avec :
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
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnés 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
L'IA donne toujours de meilleures réponses si vous lui donnez le contexte sur votre enquête, le public, et ce que vous voulez accomplir. Voici un exemple :
Notre enquête a recueilli des réponses de fonctionnaires britanniques sur l'accès et la qualité des services de santé publique. L'objectif est de découvrir des défis ou des opportunités d'amélioration. Extrait les 3 à 5 idées principales et assurez-vous de les relier à la politique ou aux opérations quotidiennes.
Approfondir sur toute idée : Une fois que vous avez vos idées principales, demandez à l'IA « Parlez-moi de plus sur XYZ (idée principale) » pour approfondir toute insight.
Prompt pour un sujet spécifique : Pour vérifier si un certain problème est apparu, utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé des temps d'attente? Inclure des citations.
Prompt pour les personas : Utile si vous souhaitez comprendre si différents «types» de fonctionnaires ont répondu différemment.
Basé sur les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts - similaire 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.
Prompt pour les points de douleur et défis : Extrait ce qui retient les gens.
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou la fréquence de l'occurrence.
Prompt pour l'analyse de sentiment : Obtenez l'humeur générale de vos réponses.
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases clés ou feedback qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Pour encore plus d'idées sur la création de questions d'enquête qui atteignent le cœur des perceptions des fonctionnaires sur les soins de santé, consultez meilleures questions pour les enquêtes auprès des fonctionnaires sur l'accès et la qualité des soins de santé.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Specific fait plus que des résumés globaux — il adapte l'analyse au format de chaque question d'enquête.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis): Vous obtenez un résumé de toutes les réponses, plus un feedback regroupé pour tout fil de suivi qui explore le raisonnement des répondants ou fournit un complément.
Choix avec suivis: Pour chaque choix, vous voyez un résumé séparé de toutes les réponses de suivi liées à ce choix. Par exemple, si le choix était «Accès aux soins évalué comme médiocre» et que quelqu'un a donné des détails, ces détails sont regroupés et résumés sous cette réponse.
Questions d'enquête NPS: Les résultats sont répartis par catégorie: détracteurs, neutres, et promoteurs. Chaque groupe obtient son propre résumé basé sur les réponses de suivi associées, vous aidant à repérer ce qui motive la satisfaction ou l'insatisfaction d'un coup d'œil.
Vous pouvez absolument utiliser ChatGPT pour cela, mais vous passerez du temps à regrouper les choses manuellement et à coller des lots de données dedans et dehors. C'est faisable, mais pas optimal si vous recherchez l'efficacité ou devez partager les résultats avec les parties prenantes.
Si vous envisagez une enquête NPS complète spécifique à ce public et sujet, essayez le constructeur d'enquête NPS de Specific pour les fonctionnaires.
Comment contourner les limites de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes
Les outils de chat IA—y compris ChatGPT—ont une limite supérieure stricte sur la quantité de texte que vous pouvez analyser à la fois. Si vous avez plus que quelques dizaines de réponses, vous atteindrez rapidement ces limites. Specific résout cela pour vous automatiquement de deux manières clés:
Filtrage : Seules les conversations (réponses) où les utilisateurs ont répondu aux questions qui vous importent ou ont fait des choix de réponse spécifiques sont envoyées à l'IA. Cela rend l'analyse plus rapide et garantit que vous travaillez toujours avec des données pertinentes, vous permettant de rester dans les limites du contexte.
Recadrage : Vous pouvez sélectionner quelles questions d'enquête sont analysées par l'IA. Ainsi, les sujets prioritaires obtiennent une couverture complète—même avec un gros ensemble de données—sans dépasser la mémoire de l'IA.
Si vous construisez votre propre entonnoir pour jouer avec l'analyse des enquêtes par l'IA, vous devrez préparer vos données manuellement par filtrage et découpage des exports avant de les envoyer à ChatGPT. Soyez prêt à itérer!
Plus à ce sujet peut être trouvé dans le guide de Specific sur l'analyse des réponses aux enquêtes avec l'IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses à l'enquête auprès des fonctionnaires
Travailler sur l'analyse des enquêtes avec des collègues, surtout pour un grand projet d'enquête auprès des fonctionnaires sur l'accès et la qualité des soins de santé, mène souvent au chaos : des chaînes d'email sans fin, des feedback superposés, et du contexte perdu.
Analyse collaborative basée sur le chat. Specific vous permet d'analyser les données en discutant directement avec l'IA. Vous n'avez pas à funnel tout le monde à travers un tableur ou document partagé—il suffit de lancer un chat sur les résultats à tout moment.
Chats multiples, chacun avec leur propre contexte. Chaque chat d'analyse dans Specific prend en charge des filtres personnalisés : vous pouvez vous concentrer sur les réponses concernant uniquement les temps d'attente, ou sur certains départements, sans interrompre les autres fils d'analyse. Vous voyez aussi qui a créé chaque chat, il est donc clair qui possède des efforts de suivi ou de résumé particuliers.
Visibilité et présence de l'équipe. Lorsque vous collaborez, chaque message dans le Chat IA affiche qui l'a envoyé avec leur avatar - il est donc évident quel membre de l'équipe a contribué à quelle partie. C'est énorme pour la responsabilité, l'intégration, et s'assurer que les insights importants ne sont pas manqués.
Si vous souhaitez des conseils pratiques pour créer des enquêtes et favoriser la collaboration d'équipe, voyez comment créer une enquête auprès des fonctionnaires sur l'accès et la qualité des soins de santé.
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