Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête sur la satisfaction de l'expérience des participants à un essai clinique en utilisant l'analyse d'enquêtes par IA.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses aux enquêtes
La meilleure façon d'analyser les réponses aux enquêtes des participants à un essai clinique dépend vraiment du type de données que vous avez. Si vous collectez des chiffres, comme le nombre de personnes qui ont choisi certaines réponses, vous pouvez utiliser des outils simples. Mais les réponses qualitatives, celles que vous obtenez à partir de questions de suivi ou ouvertes, sont une autre histoire.
Données quantitatives : Si votre enquête collecte des chiffres simples (comme le nombre de participants ayant évalué leur satisfaction comme « excellente »), des outils comme Excel ou Google Sheets permettent de compter et d'afficher rapidement les résultats. Il suffit d'entrer les chiffres, de créer quelques graphiques, et vous avez déjà des informations précieuses.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes et les suivis conversationnels sont là où se trouve l'or, mais aussi la complexité. Si vous avez déjà essayé de lire une centaine de réponses détaillées, vous savez que c'est un casse-tête, et résumer les tendances manuellement est presque impossible à grande échelle. C'est là que l'IA brille.
Il existe deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Analyse par copier-coller : Vous pouvez exporter vos données d'enquête qualitatives et les coller directement dans ChatGPT ou un autre outil basé sur GPT. Ensuite, vous posez vos questions, par exemple, « Quels sont les thèmes principaux ? » ou « Quels points douloureux les participants ont-ils le plus mentionnés ? »
Ce qui est délicat : Le formatage des données exportées pour les coller dans des outils IA peut devenir chaotique, surtout si vous avez plusieurs questions ou suivis par répondant. De plus, vous perdez tout suivi du contexte : qui a dit quoi, la structure de l'enquête ou les questions d'origine. Le filtrage complexe (comme « montrez-moi seulement les détracteurs ») devient manuel.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour ce travail : Des plateformes comme l'analyse des réponses aux enquêtes par IA de Specific sont faites pour capturer et analyser les retours d'informations à grande échelle. Vous créez l'enquête (le créateur utilise l'IA, c'est donc facile même pour des entretiens longs et personnalisés), et elle pose automatiquement des questions de suivi intelligentes pour creuser plus profondément, permettant d'obtenir des réponses plus riches des participants à l'essai clinique. Voyez comment les suivis automatiques par IA fonctionnent ici.
Des insights actionnables instantanés : Specific utilise l'IA pour résumer chaque réponse, extraire les tendances et vous permet de discuter directement des découvertes, comme poser la question « Qu'est-ce qui a le plus satisfait ou insatisfait les participants ? » Pas de tableurs, pas de travail manuel.
Chat complet : Vous bénéficiez de la commodité de ChatGPT, mais avec la structure de l'enquête et des fonctionnalités avancées pour filtrer les données ou contrôler le contexte dans lequel l'IA travaille. Gérer les réponses ouvertes, les choix et le score NPS, tout en un, devient simple et transparent.
Si vous êtes intéressé par la construction à partir de zéro ou l'utilisation de modèles prêts à l'emploi, vous pouvez également consulter le générateur d'enquêtes par IA pour les essais cliniques.
Prompts utiles pour analyser les enquêtes de satisfaction de l'expérience des participants aux essais cliniques
Obtenir des insights utiles grâce à l'IA dépend vraiment de poser de bonnes questions. Des prompts bien conçus peuvent vous aider à découvrir des modèles ou des problèmes à partir des réponses concernant la satisfaction de l'expérience des essais. Voici quelques prompts éprouvés qui fonctionnent pour la plupart des analyses d'enquêtes qualitatives :
Prompt pour les idées principales : Utilisez ceci lorsque vous voulez que l'IA résume les thèmes les plus importants des commentaires de tous vos participants :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) avec un explication maximale de 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Indiquer combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas de 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
Astuces pro : L'IA fonctionne toujours mieux si vous donnez un contexte clair sur votre enquête, vos objectifs ou ce qui compte pour vous. Par exemple, voici comment vous pourriez mettre à jour votre prompt :
Analyser les réponses de notre enquête sur la satisfaction de l'expérience des participants aux essais cliniques. Notre principal objectif est de comprendre ce que les participants apprécient, ce qui crée de la frustration et tous les modèles de satisfaction ou d'insatisfaction, en particulier en ce qui concerne les soins, l'environnement ou les opérations du centre.
Prompt pour le suivi : Vous voulez plus de profondeur sur une idée principale spécifique (« XYZ ») ? Essayez :
Parlez-moi plus de XYZ (idée principale)
Prompt pour la validation de sujet : Simple et efficace lorsque vous avez besoin de vérifier des spécificités :
Quelqu'un a-t-il parlé d'[effets secondaires] ? Inclure des citations.
Prompt pour les personas : Ce prompt est très utile si vous souhaitez regrouper les participants en types – peut-être « premiers participants très motivés » versus « participants fréquents aux essais ».
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts, semblable à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toutes citations ou modèles pertinents observés dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Découvrez ce qui frustre les gens de manière cohérente. Utile surtout si vous voyez certains facteurs peser sur les scores de satisfaction :
Analyser les réponses du sondage et lister les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tous les modèles ou fréquences d'occurrence.
Prompt pour les motivations et les moteurs : Plongez dans les raisons pour lesquelles les participants s'inscrivent ou restent :
À partir des conversations d'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves de soutien tirées des données.
Prompt pour l'analyse de sentiment : Pour voir l'« humeur » globale des commentaires :
Évaluer le sentiment global exprimé dans les réponses du sondage (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettre en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour les besoins non satisfaits et les opportunités : Génial si vous souhaitez identifier de nouveaux domaines d'amélioration dans le processus des essais :
Examinez les réponses du sondage pour découvrir tous besoins non satisfaits, lacunes ou opportunités d'amélioration mises en évidence par les répondants.
Lors de l'application de ces prompts, gardez à l'esprit que plus de 90 % des participants aux études cliniques récentes déclarent être satisfaits de leur expérience [2]. Ces prompts ne consistent pas seulement à faire surface des chiffres – ils vous permettent de creuser les motivations, les hésitations et les domaines d'amélioration actionnables sous la surface des statistiques de haut niveau.
Si vous souhaitez en savoir plus sur la conception de questions d'enquête efficaces pour les participants à un essai clinique, visitez ce guide des meilleurs questions.
Comment Specific analyse les réponses qualitatives selon le type de question d'enquête
Specific a été conçu pour gérer toute la complexité qui accompagne l'analyse des retours d'enquête, et le fait différemment en fonction du type de question :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : La plateforme résume la réponse de chaque participant, ainsi que tous les échanges de suivi liés à cette question. Vous obtenez un synopsis clair de ce que les gens ont dit, avec les thèmes principaux et les citations à l'appui.
Questions à choix multiples avec suivis : Pour chaque choix (par exemple, « satisfait », « neutre » ou « insatisfait »), vous voyez un résumé ciblé de tous les commentaires de suivi liés à ce choix. Cela donne une vraie clarté sur le « pourquoi » derrière les chiffres. Dans une étude de satisfaction d'essai clinique, les suivis ouverts ont éclairé sur la moyenne des notes de satisfaction de 2,26, même lorsque la plupart du contexte est perdu dans les chiffres [1].
NPS (Net Promoter Score) : Les réponses sont regroupées par promoteurs, passifs ou détracteurs, et chaque explication de suivi de groupe est synthétisée. Cela aide à identifier exactement où les choses ont bien ou mal tourné, tout comme dans les guides des meilleures pratiques pour la création d'enquêtes cliniques.
Vous pouvez reproduire tout cela en utilisant ChatGPT, mais cela prend généralement plus de va-et-vient : exportation, tri, filtrage et création de prompts personnalisés pour chaque question. Avec Specific, je trouve que tout est plus serré : quelques clics et vous plongez directement dans les insights.
Comment gérer les limites de contexte lors de l'utilisation de l'IA
Lorsque vous travaillez avec des outils IA comme GPT, vous atteignez parfois un mur : trop de données, et l'IA ne peut pas tout « voir » en même temps. Si vous avez mené une enquête réussie auprès des participants à un essai clinique et reçu des centaines de réponses longues, vous atteindrez rapidement ces limites de taille de contexte.
Specific facilite la gestion de cela, et d'autres utilisateurs avancés peuvent emprunter ces stratégies également :
Filtrage : Avant l'analyse, vous pouvez filtrer les conversations afin que l'IA ne voie que les réponses répondant à certains critères, comme les participants qui ont répondu à une question spécifique ou donné un type de rétroaction particulier. Cela accélère l'analyse et garde les choses concentrées.
Recadrage des questions : Au lieu de pousser une enquête entière dans l'IA, envoyez uniquement les réponses pour des questions spécifiques, comme tous les retours sur l'environnement des soins ou tous les commentaires ouverts sur le personnel clinique. Cela vous aide à rester dans les limites de jetons tout en vous permettant d'analyser beaucoup de conversations.
Ces deux approches sont intégrées dans Specific, mais vous pouvez faire de même en structurant soigneusement votre exportation et votre entrée dans l'outil IA que vous utilisez.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes des participants aux essais cliniques
La collaboration en équipe est difficile lorsque vous analysez des centaines de commentaires des participants aux essais cliniques sur la satisfaction de l'expérience. Il est facile de perdre des insights ou des hypothèses dans une mer de fils de discussion par e-mail ou de dossiers GDrive.
Chat en temps réel avec l'IA : Dans Specific, vous et votre équipe pouvez analyser les données simplement en discutant avec l'IA. Pas besoin de configurer des tableaux de bord personnalisés, et parce que chaque chat a ses propres filtres, vous pouvez explorer différents angles – problèmes de rétention, motivations, scores NPS – tout en parallèle. Chats multiples : Chaque chat montre qui l'a créé, vous savez donc toujours qui dirige quelle ligne de questionnement.
Voir qui a dit quoi : Lors de la collaboration avec des collègues dans le chat IA de Specific, les messages affichent l'avatar de l'expéditeur. Tout le monde peut suivre, proposer des hypothèses ou creuser ensemble les anomalies. Ce modèle collaboratif accélère la recherche, garde l'équipe sur la bonne voie et veille à ce qu'aucun insight précieux de vos participants aux essais cliniques ne passe inaperçu.
Si vous souhaitez voir comment cela fonctionne dans un contexte, essayez la démo d'analyse des réponses aux enquêtes par IA ou consultez l'éditeur IA pour la création et la collaboration sur les enquêtes.
Créez votre enquête sur l'expérience satisfaction des participants aux essais cliniques dès maintenant
Il n'a jamais été aussi facile de véritablement comprendre et améliorer l'expérience des essais cliniques. Avec des outils alimentés par l'IA, vous pouvez créer des enquêtes, obtenir des insights profonds des participants et transformer chaque réponse en améliorations réalisables, plus rapidement et plus intelligemment que jamais.