Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des fonctionnaires concernant les retours du public sur les nouvelles réglementations. Si vous essayez de tirer des informations de ce type d'enquêtes, voici comment je l'aborde en utilisant des méthodes modernes alimentées par l'IA.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses à l'enquête
Tout d'abord, l'approche et les outils dépendent réellement du type de données que vous obtenez de votre enquête auprès des fonctionnaires concernant les retours du public sur les nouvelles réglementations.
Données quantitatives – Si vos données sont principalement des comptages (par exemple, combien ont choisi « d'accord » contre « pas d'accord »), des outils comme Excel ou Google Sheets fonctionnent parfaitement. Il vous suffit de faire le total des chiffres, d'utiliser des filtres, ou de réaliser rapidement des graphiques pour voir les grandes tendances.
Données qualitatives – Si vous avez des réponses ouvertes ou beaucoup de suivis, les choses changent. Vous ne pouvez pas raisonnablement lire des dizaines ou des centaines de conversations et repérer de manière fiable chaque thème ou chaque insight caché. Pour cela, vous avez vraiment besoin d'un outil alimenté par l'IA.
Il existe deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Option un consiste à coller vos données exportées dans ChatGPT ou un autre outil d'IA générative et de discuter à ce sujet. Cela fonctionne, mais soyons honnêtes : c'est embarrassant de coller beaucoup de texte, difficile de garder les choses organisées, et si vous avez plus de 100 réponses, vous atteindrez rapidement la limite de contexte. C'est bon pour une analyse rapide et informelle, mais pas beaucoup plus si vous travaillez sur une sensibilisation à grande échelle du gouvernement, comme notre sujet ici.
Outil tout-en-un comme Specific
Option deux consiste à utiliser un outil d'analyse par IA conçu pour le travail d'enquête. Les outils comme Specific vous permettent à la fois de collecter les réponses (sous forme d’enquête conversationnelle, semblable à un chat) et de tout analyser en un seul endroit. Lorsque vous collectez des données, il pose automatiquement des questions de suivi intelligentes, vous obtenez ainsi plus de profondeur et de contexte avec chaque réponse—voyez comment cela fonctionne ici.
Concernant l'analyse : Specific résume instantanément les réponses, trouve des thèmes, souligne des tendances, et vous aide à repérer ce qui compte—sans avoir besoin d'ouvrir une feuille de calcul ou de faire des nuages de mots à la main. Je peux même discuter avec l'IA au sujet de mes réponses, en posant des questions du type « Qu'est-ce qui frustre les fonctionnaires à propos de la dernière proposition de politique ? » et obtenir des réponses contextuelles mises à jour instantanément. Vous obtenez des fonctionnalités supplémentaires qui vous aident à filtrer ou à recadrer quelles parties de vos données l'IA voit, au lieu de copier-coller—la différence est énorme, surtout pour analyser les retours sur les changements réglementaires. [1]
Si vous voulez une plongée approfondie sur la création d'enquêtes comme celle-ci, consultez ce guide sur la création d'enquêtes pour fonctionnaires sur les nouvelles réglementations ou essayez le générateur d'enquêtes par IA pour fonctionnaires.
Incitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d'enquêtes sur les retours du public auprès des fonctionnaires
Parlons maintenant des incitations. De bonnes incitations changeront radicalement la qualité de votre insight de toute IA, que ce soit ChatGPT ou un outil construit autour de l'analyse d'enquêtes.
Incitation pour les idées principales – Utilisez ceci pour extraire rapidement des thèmes majeurs de grands lots de retours sur les réglementations. C'est mon point de départ favori—la même incitation alimente le moteur d'analyse intégré de Specific, mais elle fonctionne aussi dans les GPT autonomes :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
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 premier
- 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
Astuce supplémentaire : L'IA vous donne toujours une meilleure analyse quand vous ajoutez plus de contexte. Après avoir collé vos réponses, configurez votre incitation avec une note rapide à propos de « Il s'agit de réponses d'une enquête auprès des fonctionnaires sur leurs expériences avec les récents changements réglementaires. Je veux comprendre les problèmes courants et les suggestions. »
Analysez ces réponses des fonctionnaires à propos des nouvelles réglementations. Cette enquête fait partie d'un processus de retour d'information pour améliorer le déploiement réglementaire. Mon objectif est d'identifier des obstacles fréquents, des solutions suggérées et le sentiment général parmi les participants.
Incitation pour un sujet spécifique : Quand je veux valider si une idée ou préoccupation particulière apparaît, je vais avec quelque chose comme :
Quelqu'un a-t-il parlé de défis de transparence dans la mise en œuvre des nouvelles réglementations ? Inclure des citations.
Incitation pour les personas : Comprendre qui dit quoi :
Sur la base des réponses à 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 tout citation ou modèle pertinent observé.
Incitation pour les points de douleur et les défis :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque et notez les modèles ou fréquence d'occurrence.
Incitation pour les motivations et les moteurs :
À partir des réponses à l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Groupes similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Incitation pour l'analyse du sentiment :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Si vous voulez une liste complète d'idées de question pour les enquêtes auprès des fonctionnaires sur les retours du public, je vous recommande cet article : meilleures questions pour les enquêtes auprès des fonctionnaires sur les retours du public.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Obtenir une analyse actionnable dépend de la façon dont votre enquête est structurée. Voici comment Specific la traite (et ce que vous pouvez imiter dans d'autres outils) :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'outil résume tous les retours liés à cette question et tout suivi, vous donnant des aperçus rapides de sujet et des sous-thèmes plus profonds.
Choix avec suivis : Chaque option de réponse (par exemple, "Tout à fait d'accord", "Neutre") est résumée séparément à travers tous ses commentaires—donc si les fonctionnaires choisissent différentes options, je vois le « pourquoi » derrière chaque groupe.
Questions NPS : Les résumés sont divisés pour les détracteurs, les passifs et les promoteurs, sur la base des réponses de suivi. Si vous réalisez une enquête NPS à propos des changements réglementaires, vous ne manquerez pas ce qui compte pour chaque groupe de sentiment. Si vous êtes curieux, consultez ce générateur d'enquête NPS : créer une enquête NPS pour fonctionnaires.
Vous pouvez reproduire la plupart de cela dans ChatGPT, mais cela prendra beaucoup plus de copiage, collage, tri et combinaison des réponses avant que cela ait du sens. Specific rationalise le flux de travail et montre comment l'analyse flexible s'adapte à chaque structure d'enquête. Si vous voulez voir à quoi ressemble l'édition d'une enquête, essayez le éditeur d'enquête par IA—c'est aussi facile que de discuter.
Gérer les défis de limite de contexte dans l'analyse des réponses d'enquête par IA
Un grand obstacle avec l'IA est la limite de « fenêtre de contexte »—en gros, vous ne pouvez traiter qu'autant de données d'enquête à la fois. Si vous atteignez cette limite, vous perdrez soit en profondeur, soit vous devrez diviser vos données de manière créative. Specific résout cela de deux manières intelligentes:
Filtrage : Envoyez uniquement les réponses à des questions sélectionnées (ou réponses spécifiques) à l'IA pour analyse. De cette manière, je ne gaspille pas d'espace sur des commentaires non pertinents—seulement les sujets que je veux.
Recadrage : Limitez les données à seulement certaines questions (ou groupes de questions). Donc si je veux concentrer toute mon analyse par IA sur « les retours sur les sessions de consultation », je recadre tout le reste. Beaucoup moins de surcharge.
La plupart des outils d'enquête ne proposent pas ces options intégrées, ce qui signifie plus de préparation manuelle si vous utilisez des outils d'IA généralistes. Pour un aperçu du fonctionnement spécifique de l'analyse par IA, consultez l'analyse des réponses d'enquête par IA dans Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes auprès des fonctionnaires
La collaboration est un défi énorme lors de l'analyse des retours du public sur les changements réglementaires—surtout si les équipes de politique, de communication et de RH ont toutes besoin de participer.
Conversations partagées : Avec Specific, vous pouvez analyser les données d'enquête ensemble simplement en discutant avec l'IA. Cela signifie que tout le monde peut poser différentes questions à l'IA—chaque personne ou équipe peut configurer son propre chat pour filtrer les réponses par département, région ou domaine de politique.
Multiples chats : Chaque fil de discussion peut avoir sa propre recherche et ses filtres, ainsi vous pourriez explorer le sentiment autour de nouvelles directives de confidentialité des données tandis qu'un collègue se concentre sur les réglementations d'intégration. Chaque chat montre clairement qui l'a créé, réduisant la confusion lors de la collaboration entre grandes équipes.
Voir qui dit quoi : Le chat IA dans Specific montre les avatars d'émetteur pour chaque message. Cela semble mineur, mais savoir qui a apporté un thème ou a posé une question de suivi intelligente peut faire gagner beaucoup de temps. Au lieu de passer au crible d'immenses fils de Slack, tout est directement dans votre espace de travail d'analyse d'enquête—de plus, vous obtenez une traçabilité complète pour chaque insight.
Si vous concevez un flux de travail pour l'analyse collaborative, ce type de fonctionnalités change la donne. Vous ne perdrez jamais de suivi sur qui a identifié un modèle ou suggéré une prochaine étape, et il est facile de revenir aux analyses précédentes à mesure que de nouvelles réglementations entrent en jeu.
Si vous voulez essayer de créer une à partir de zéro pour voir comment cela fonctionne, le générateur d'enquête par IA est une façon unique de commencer.
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