Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des participants à un appel communautaire sur les attentes en utilisant des stratégies et outils d'IA pratiques.
Choisissez les bons outils pour l'analyse des réponses d'enquête
L'approche et les outils que vous utilisez dépendent de la structure et du type de réponses que vous avez collectées. Voici comment donner un sens aux données de votre enquête auprès des participants à un appel communautaire sur les attentes, que vous soyez en train de trier des chiffres ou des centaines de réponses ouvertes réfléchies (mais confuses).
Données quantitatives : Si vous avez des données structurées, comme des échelles de notation ou des réponses à choix multiple, il est simple de les analyser avec des outils traditionnels comme Excel ou Google Sheets. Des tableaux croisés dynamiques simples, des diagrammes à barres ou des statistiques sommaires automatisées feront l'affaire.
Données qualitatives : Les questions ouvertes et les réponses détaillées aux suivis sont là où les choses se compliquent. Lire des pages de texte peut être écrasant lorsque vous avez des dizaines ou des centaines de réponses. C'est là que les outils d'IA brillent vraiment. Ils aident à extraire les thèmes clés, à résumer les opinions et à détecter les tendances qui prendraient des heures (ou des jours) à découvrir manuellement.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire de GPT pour l'analyse IA
Vous pouvez exporter vos réponses ouvertes d'enquête et les coller dans ChatGPT ou un outil IA similaire. De là, vous discutez avec l'IA pour extraire le sens, explorer les sujets principaux et demander des résumés.
Limitations : Cette approche manuelle devient rapidement fastidieuse. Vous devez gérer les exportations de données, diviser de grands ensembles de données en morceaux (en raison des limites de contexte de l'IA) et gérer vous-même les discussions. Bien que flexible, cela devient vite ennuyeux — et peut donner l'impression de se battre avec une feuille de calcul dans une application de messagerie.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu spécialement pour les données d'enquête : Specific est conçu pour collecter les réponses aux enquêtes de manière conversationnelle et les analyser instantanément à l'aide de l'IA.
Amélioration de la qualité grâce aux questions de suivi : Pendant l'enquête, l'IA pose des questions de suivi dynamiques, générant des réponses plus riches et détaillées que les formulaires d'enquête de base ou les champs de texte ouverts statiques. Découvrez comment cela fonctionne dans notre guide des questions de suivi automatique par IA.
Informations alimentées par l'IA — aucune étape supplémentaire : Avec l'analyse des réponses d'enquête par IA de Specific, vous obtenez des résumés instantanés, des thèmes clés, des décompositions du sentiment, et pouvez discuter directement avec l'IA de tout ce qui se trouve dans vos données. Vous avez un contrôle granulaire sur ce qui est envoyé à l'IA, et vous n'avez pas besoin de toucher à une feuille de calcul.
Comparaison avec d'autres outils : Pour en savoir plus sur les plateformes d'analyse d'enquête spécialisées dans l'IA comme NVivo, MAXQDA ou Delve, consultez ce récapitulatif des outils IA pour l'analyse des données d'enquête. Ces plateformes offrent des fonctionnalités avancées telles que l'analyse des sentiments, l'extraction de thèmes et les visualisations — similaires à Specific — aidant les chercheurs à gagner du temps et à améliorer la précision. [1]
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d'enquête des attentes des participants à un appel communautaire
Obtenir le meilleur de l'analyse pilotée par l'IA, c'est poser les bonnes questions. Voici quelques prompts testés sur le terrain que vous pouvez utiliser — soit dans ChatGPT, Specific, ou des plateformes similaires — sur vos données d'enquête des attentes des participants à un appel communautaire.
Prompt pour les idées principales :
Fonctionne très bien pour obtenir un résumé concis des sujets clés à partir de grands résultats d'enquête. C'est ce que Specific utilise en coulisses, et c'est pratique pour ChatGPT ou tout autre IA basée sur GPT :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de 2 phrases maxi.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée 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
L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui donnez plus de contexte à propos de votre enquête, de votre public et de vos objectifs. Par exemple :
Analysez ces réponses d'enquête des participants à un appel communautaire à propos de leurs attentes pour notre prochaine discussion trimestrielle. Nous organisons l'événement pour améliorer l'engagement des participants et voulons en savoir plus sur leurs intérêts thématiques, leur motivation et les éventuelles difficultés lors des appels précédents.
Quand vous repérez une idée intéressante, il est judicieux d'approfondir. Par exemple, demandez simplement :
Dites-m'en plus sur les « Retours exploitables des appels »
Prompt pour un sujet spécifique : Utile pour vérifier si vos intuitions correspondent à ce que les gens disent.
Quelqu'un a-t-il parlé des séances de questions-réponses ? Incluez des citations.
Prompt pour les personas : Segmentez votre communauté en groupes utiles lors de l'organisation d'appels ou de suivis.
Sur la base des réponses d'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — semblables à la façon dont les « personas » sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points douloureux et les défis : Découvrez ce qui doit être corrigé pour améliorer l'expérience du sondage la prochaine fois.
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points douloureux, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chaque point et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour les motivations et les moteurs : Comprenez pourquoi les gens viennent réellement.
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs ou raisons principales que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui en utilisant les données.
Prompt pour l'analyse des sentiments : Si vous voulez une lecture d'humeur de votre communauté, utilisez :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases clés ou retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour les suggestions et idées : Repérez les feedbacks pratiques pour des améliorations futures.
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes lorsque c'est pertinent.
Prompt pour les besoins non satisfaits et opportunités : Cherchez de nouvelles opportunités ou lacunes de modèle.
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, écart ou opportunités d'amélioration soulignés par les répondants.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
L'analyse des enquêtes devient rapidement complexe, surtout avec les réponses ouvertes et de suivi — celles-ci sont précieuses pour comprendre les attentes des participants à un appel communautaire mais sont souvent accablantes. Voici comment Specific le décompose pour vous :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Specific génère un résumé capturant les principaux thèmes à la fois pour la question principale et pour tout suivi, vous offrant une vue d'ensemble et une perception précise des détails supplémentaires partagés par les participants.
Choix avec suivis : Pour chaque option de réponse, les réponses aux questions de suivi sont regroupées et résumées, pour que vous puissiez voir non seulement ce que les gens ont choisi mais pourquoi ils l'ont choisi.
NPS (Net Promoter Score) : Les promoteurs, passifs et détracteurs reçoivent chacun un résumé dédié avec des perspectives issues de leurs réponses de suivi respectives, vous aidant à repérer rapidement « pourquoi les gens restent » et « pourquoi les gens partent ».
Vous pouvez obtenir des segmentations similaires en utilisant ChatGPT, mais vous devrez segmenter et organiser manuellement vos données pour chaque question — Specific automatise et simplifie ce processus pour l'analyse qualitative des enquêtes.
Pour plus d'idées sur la structuration effective des enquêtes sur les attentes, consultez notre guide des meilleures questions pour les enquêtes auprès des participants à des appels communautaires.
Gérer les limites de taille de contexte dans l'analyse IA
Les limites de taille de contexte — la quantité d'informations qu'un modèle IA peut traiter à la fois — sont une vraie douleur lorsque vous avez beaucoup de réponses longues. Alors, quelle est la solution ? Vous devez soit filtrer, soit découper vos données avant l'analyse. C'est intégré dans Specific, mais vous pouvez essayer des stratégies similaires ailleurs.
Filtrage : Incluez seulement les conversations où les utilisateurs ont répondu à des questions sélectionnées ou ont choisi certaines réponses. De cette façon, l'IA se concentre sur le sous-ensemble de données le plus pertinent pour une question ou une hypothèse donnée.
Découpage : Sélectionnez simplement la question (ou l'ensemble de questions) que vous souhaitez que l'IA analyse, réduisant le volume de données pour que les limites de contexte ne soient pas un obstacle et gardant votre analyse nette.
De nombreuses plateformes de recherche comme NVivo et MAXQDA offrent des fonctionnalités robustes de filtrage et de segmentation pour résoudre le même problème, assurant que vous ne perdez jamais d'aperçus critiques dans une montagne de texte. [1]
Si vous voulez voir comment ce processus fonctionne dans Specific, commencez par la démonstration de l'analyse des réponses d'enquête par IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquête des participants à un appel communautaire
La collaboration est difficile lorsque tout le monde se perd dans les tableurs ou les fils de discussion par e-mail. L'analyse des enquêtes sur les attentes des participants à un appel communautaire devient beaucoup plus efficace lorsque vous pouvez voir chaque étape accomplie par vos collègues.
Dans Specific, quiconque peut analyser les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA. Vous pouvez lancer plusieurs fils de discussion — par exemple, un pour les thèmes des retours des participants, un autre axé sur les besoins non satisfaits. Chaque chat indique qui l’a commencé, fournissant un contexte essentiel pour la recherche en équipe.
Vous voyez qui a dit quoi dans chaque fil d'analyse. Lors de la collaboration, la plateforme montre l'avatar de chaque expéditeur et l'historique des messages. Votre équipe peut échanger des idées, partager des hypothèses, valider des résultats, ou passer les discussions — sans exporter de données ni perdre le fil.
Pour plus de conseils sur le démarrage ou la personnalisation d'une enquête auprès des participants à un appel communautaire sur les attentes, consultez notre guide étape par étape ou apprenez à utiliser notre éditeur d'enquête par IA.
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