Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête de participants à une conférence sur la communication d'événements en utilisant l'IA et les meilleures pratiques pour l'analyse des réponses aux enquêtes.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'enquête
La meilleure approche et les outils pour analyser les réponses d'une enquête dépendent de la forme et de la structure des données. Voici ce que je recherche :
Données quantitatives : Si je ne fais que traiter des chiffres - comme le nombre de personnes ayant choisi "très satisfait" ou "non satisfait" - je trouve que les outils conventionnels comme Excel ou Google Sheets simplifient le comptage et la visualisation des résultats. Le tri, le filtrage et les graphiques de base fonctionnent dans la plupart des cas.
Données qualitatives : Pour les questions ouvertes et les suivis, lire chaque réponse est peu pratique, surtout à grande échelle. J'ai besoin d'outils d'IA pour comprendre de larges volumes de texte, extraire les idées clés et faire émerger des motifs que les humains manqueront ou mettront des heures à trouver.
Lorsque l'on traite des réponses qualitatives, il existe deux approches principales pour les outils alimentés par l'IA :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier-coller pour des résultats rapides. Si j'exporte mes réponses brutes d'enquête vers une feuille de calcul ou un fichier CSV, je peux copier de grandes sections dans ChatGPT ou un autre outil alimenté par GPT.
Exploration libre - mais parfois désordonnée. Bien que ces outils me permettent de poser n'importe quelle question sur mes données, la gestion et le formatage sont laborieux. Coller beaucoup de réponses dans ChatGPT est fastidieux, a des limites de taille de contexte et devient compliqué si je veux comparer les résultats ou filtrer par type de répondant. Néanmoins, c'est un point de départ raisonnable pour une analyse rapide, notamment pour les projets simples.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu spécifiquement pour l'analyse d'enquêtes par IA. Specific connecte parfaitement les enquêtes conversationnelles et l'analyse alimentée par l'IA en un seul endroit. Lorsque je collecte des réponses d'enquête ici, l'IA pose automatiquement des questions de suivi pour capturer des idées plus profondes, améliorant à la fois la quantité et la qualité des données. Découvrez comment fonctionnent les questions de suivi IA dans Specific.
Résumés automatiques par IA et informations instantanées. Une fois les réponses recueillies, la synthèse IA de Specific me montre les thèmes principaux, les motifs de réponse et les informations exploitables, sans feuilles de calcul ni tri manuel. Je peux immédiatement discuter avec l'IA de tout aspect des résultats et même filtrer ou segmenter par question, réponse ou données utilisateur.
Qualité des données et amélioration des flux de travail. Specific facilite également la gestion de ce qui est envoyé à l'IA, améliorant ainsi la clarté et la collaboration. Pour ceux qui ont besoin d'un processus fluide de la création de l'enquête à l'obtention d'informations exploitables, c'est une avancée majeure par rapport au copier-coller manuel ou aux outils GPT génériques.
Si vous cherchez une solution adaptée à ce type de travail, découvrez à quoi ressemble l'analyse des réponses d'enquête par IA dans Specific.
Invitations utiles pour l'analyse de l'enquête sur la communication des participants à la conférence
Lors de l'analyse des données de réponses aux enquêtes, les invites sont mon arme secrète – elles guident les outils d'IA pour extraire ce qui est important.
Invitation pour les idées principales : Commencez par extraire les grands thèmes de toutes les réponses. Voici une invitation éprouvée (j'utilise cela souvent dans Specific, mais cela fonctionne également dans ChatGPT et d'autres GPT) :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas de 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
Pour obtenir les meilleurs résultats, assurez-vous de donner à l'IA autant de contexte que possible sur votre enquête. Plus elle "sait", meilleure sera son analyse. Voici un exemple :
Vous êtes un expert en recherche événementielle. Les données ci-dessous proviennent de participants à une conférence sur l'efficacité de la communication de l'événement. Mon objectif est de trouver les 3 thèmes principaux et les forces/faiblesses pour l'amélioration, en particulier concernant les informations pré-événement. Voici les réponses...
Approfondissez les sujets. Si une idée principale apparaît (par exemple, "Instructions pré-événement médiocres"), j'utilise ceci :
Dites-m'en plus sur "Instructions pré-événement médiocres"
Vérifiez un sujet spécifique.
Quelqu'un a-t-il parlé des Q&A en direct ? Incluez des citations.
Identifiez les personas. Si vous souhaitez savoir quels types de participants ont dit quoi :
Sur la base des réponses d'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 toutes citations ou motifs pertinents observés dans les conversations.
Identifiez les points de douleur et les défis.
Analysez les réponses d'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez tout motif ou fréquence d'apparition.
Comprenez les motivations et les moteurs.
À partir des conversations d'enquête, extrayez les motivations, désirs ou raisons principales exprimés par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui issues des données.
Obtenez un aperçu des sentiments.
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses d'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Je trouve que ces invites sont des blocs de construction flexibles - ajustez ou combinez-les pour différents aspects de votre enquête sur la communication des événements. Pour explorer plus en détail la création de vos propres stratégies d'enquête et d'invitation, découvrez notre guide des meilleures questions d'enquête.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Specific organise et résume les données d'enquête selon le type de question que vous posez. Voici comment je l'utilise généralement :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : J'obtiens un résumé instantané de toutes les réponses, extrayant des dizaines ou des centaines de réponses en quelques points clés. De plus, les réponses de suivi (posées automatiquement par l'IA) sont regroupées avec leur question principale pour un examen rapide.
Questions à choix avec suivis : Chaque choix, tel que "Email" vs "Rappels sur scène", est accompagné d'un résumé distinct de toutes les réponses de suivi associées. C'est un moyen fantastique de voir non seulement ce que les participants choisissent, mais pourquoi ils ressentent cela.
Questions NPS : Les réponses se classent en détracteurs, passifs et promoteurs, avec un résumé dédié pour chacun. De cette façon, je peux comparer directement ce que chaque groupe dit dans ses suivis.
Vous pouvez obtenir un résultat similaire en utilisant ChatGPT, mais cela signifie diviser, étiqueter et traiter ces ensembles de réponses manuellement. Avec Specific, ce regroupement se fait directement.
Travailler avec les limites de taille de contexte de l'IA
Un défi avec l'IA est la taille du contexte : les grands modèles ne peuvent pas traiter une quantité illimitée de données en une seule demande. Si vous obtenez beaucoup de réponses d'enquête, tout ne rentrera pas. C'est un problème important car 68 % des professionnels disent que l'IA va radicalement changer la planification événementielle bientôt, donc nous avons besoin de flux de travail efficaces [2].
Pour y faire face, j'utilise deux approches principales dans Specific :
Filtrage : Je peux inclure uniquement les conversations où les utilisateurs ont répondu aux questions qui m'intéressent ou ont choisi certaines réponses. Cela signifie que l'IA analyse uniquement ce qui est pertinent et n'est pas distrait par des données non pertinentes.
Recadrage : Je sélectionne uniquement les questions que je veux que l'IA voie. Cela réduit le bruit, maintient les données focalisées et permet d'insérer plus de conversations dans les limites de la taille de contexte.
Travailler de cette façon me permet de garder l'analyse précise et évite aux outils d'IA d'être "débordés". C'est l'une des raisons pour lesquelles Specific est si efficace pour les enquêtes à grande échelle ou à questions multiples.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquête des participants à la conférence
Analyser les réponses sur la communication des événements est souvent un travail d'équipe - les chefs de projet veulent des informations exploitables, les spécialistes du marketing ont besoin d'ajuster les messages, et les organisateurs veulent des retours logistiques. Coordonner toutes ces voix peut vite devenir chaotique.
Analyse groupée alimentée par l'IA. Dans Specific, je peux analyser les données de manière collaborative simplement en discutant avec l'IA. Avoir plusieurs conversations simultanées - chacune filtrée pour un segment ou un sujet spécifique - nous aide à aborder les données sous tous les angles, sans empiéter les uns sur les autres.
Propriétez votre flux de travail - et voyez les insights des autres. Chaque fil de discussion montre qui l'a créé, et les messages affichent l'avatar de l'expéditeur. De cette manière, je sais instantanément quels insights proviennent de quel coéquipier, et je peux plonger dans les fils qui m'importent le plus.
Pas besoin d'exportations encombrantes. Tout se passe dans le cloud, pas de feuilles de calcul échangées et pas de chaos de contrôle de version. C'est un changement de jeu pour les équipes travaillant à travers différents fuseaux horaires ou départements.
Ce flux de travail collaboratif signifie que chaque équipe - gestionnaires d'événements, chefs de comms ou marketeurs numériques - voit exactement ce qui est pertinent pour leur rôle, économisant des heures généralement passées à jongler avec des fichiers ou des analyses en double. Si vous souhaitez essayer de construire votre flux de travail à partir de zéro, utilisez notre constructeur d'enquêtes IA pour la communication d'événements.
Créez maintenant votre enquête de participants à la conférence sur la communication de l'événement
Découvrez les insights de votre événement plus rapidement - créez et analysez votre propre enquête de conférence avec l'IA conversationnelle de Specific. Obtenez des résumés instantanés, discutez avec vos données et collaborez sans effort avec votre équipe.