Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses/données de l'enquête auprès des participants à la conférence concernant les interactions avec les exposants. Pour obtenir des informations utiles, choisir les bons outils et incitations dès le départ fait vraiment la différence pour l'analyse de votre enquête.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche et les outils dont vous avez besoin dépendent du type de données que votre enquête produit. J'aime commencer par diviser les données en deux catégories:
Données quantitatives : Pensez aux choix multiples, classements ou scores NPS—des morceaux que vous pouvez compter. Des outils comme Excel ou Google Sheets vous permettent de créer facilement des graphiques, de décompter les visites aux stands, ou de voir combien de participants ont rencontré des exposants. Si vos questions se concentrent sur "combien ?", les tableurs font l'affaire.
Données qualitatives : Ce sont les textes libres: commentaires sur les expériences au stand, retours détaillés ou ce qui a poussé les participants à visiter (ou éviter) certains exposants. Lire ces réponses une par une est impossible si vous en avez plus que quelques-unes. C'est là que les outils d'IA brillent: ils trouvent des thèmes, résument les réponses, et révèlent des motifs qu'un examinateur humain manquerait.
Pour les réponses qualitatives, vous avez essentiellement deux approches pour les outils :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Si vous exportez vos données d'enquête, vous pouvez tout coller dans ChatGPT ou un autre outil GPT et poser des questions sur les réponses. Cela vous permet d'explorer les données de manière conversationnelle—« Quels étaient quelques compliments fréquents sur les exposants ? », « Quelqu'un a-t-il mentionné une signalétique médiocre ? »—et d'obtenir des résumés instantanés ou des listes.
Le désavantage : Copier et coller de gros morceaux de données n'est pas pratique. Vous devez souvent scinder vos données, faire attention aux limites de contexte de l'IA, et il n'y a pas de moyen sans faille de suivre qui a posé quelle question ou de collaborer avec des collègues en temps réel. Néanmoins, pour de petits ensembles de données, c'est une option viable et rentable.
Outil tout-en-un comme Specific
Un outil tout-en-un comme Specific est spécialement conçu pour analyser les données qualitatives des enquêtes. Il ne se contente pas de vous permettre de lancer des enquêtes—il pose automatiquement des questions de suivi, vous permettant de collecter des retours plus riches et plus exploitables avec moins d'effort (voici comment fonctionnent les suivis IA automatiques).
Avec Specific:
L'IA analyse instantanément toutes vos conversations: vous obtenez des résumés, des thèmes principaux, et pouvez explorer ce que les participants ont réellement dit.
Vous pouvez « chatter » directement avec l'IA sur vos résultats, comme avec ChatGPT. Mais comme les données ne quittent jamais la plateforme, vous gardez le contexte et la confidentialité, et vous pouvez gérer quelles données l'IA voit.
Si vous voulez voir à quoi ressemble ce flux de travail, l'analyse des réponses d'enquête AI dans Specific propose des présentations visuelles et des détails sur ces fonctionnalités.
Ce qui est vraiment utile est que cette approche n'est pas juste pour l'analyse—l'interface alimentée par conversation peut également créer votre enquête (générateur de sondage alimenté par l'IA), vous obtenez donc la cohérence depuis la collecte de données jusqu'aux résultats. Comparez les deux approches et utilisez ce qui correspond à vos besoins. Selon des recherches récentes de l'industrie, 76 % des exposants estiment que les retours des participants en temps réel sont essentiels pour optimiser le ROI de l'événement [1], ce qui rend le choix d'une plateforme robuste et alimentée par l'IA d'autant plus important.
Instructions utiles pour analyser les retours des participants à la conférence sur les interactions avec les exposants
Quel que soit l'outil que vous utilisez, avoir les bonnes instructions vous fait gagner des heures. Vous ne demandez pas simplement "que disent les gens ?"—vous devriez demander des idées essentielles, des tendances, des personnages, et des insights exploitables avec une bonne conception d'invitation.
Instruction pour idées essentielles : Cela fonctionne pour les ensembles de données volumineux et désordonnés et est la valeur par défaut chez Specific. Utilisez-le aussi dans ChatGPT :
Votre tâche est d'extraire les idées essentielles en gras (4-5 mots par idée essentielle) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée essentielle spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnés en premier
- pas de suggestions
- aucune indication
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée essentielle** : texte explicatif
2. **Texte de l'idée essentielle** : texte explicatif
3. **Texte de l'idée essentielle** : texte explicatif
L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui donnez plus de contexte. Par exemple: « Cette enquête mesure comment les participants à la conférence ont interagi avec les exposants. Nous aimerions identifier les points de douleur communs et ce qui a le mieux fonctionné, pour améliorer l'expérience des exposants l'année prochaine. » Ajoutez simplement quelque chose comme ceci avant votre instruction :
Voici le contexte : Il s'agit d'une enquête de 200 participants à la conférence, qui ont assisté à un grand salon international. Nous voulons savoir ce qui a conduit à un engagement significatif entre les participants et les exposants.
Approfondir un thème : Une fois que vous avez vos idées principales, demandez : « Dites-m'en plus sur les ‘démonstrations de produits pratiques’ (idée essentielle) ».
Instruction pour sujet spécifique : Pour valider si un thème apparaît, utilisez : « Quelqu'un a-t-il parlé des cadeaux des exposants ? Inclure des citations. »
Pour une enquête sur les interactions des participants avec les exposants, ceux-ci sont particulièrement utiles :
Instruction pour les personas : « Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—comme la gestion de produit utilise des personas. Pour chacun, résumez les caractéristiques clés, les motivations, les objectifs, et les citations ou motifs pertinents. »
Instruction pour les points de douleur et défis : « Analysez les réponses et listez les points de douleur, frustrations, ou défis communs mentionnés. Résumez chacun, et notez les motifs ou leur fréquence d'apparition. »
Instruction pour les motivations & moteurs : « À partir des conversations d'enquête, extrayez les principales motivations, désirs, ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires, avec des données à l'appui. »
Vous pouvez aussi emprunter ces instructions au besoin :
Instruction pour l'analyse de sentiment : « Évaluez le sentiment général des réponses (positif, négatif, neutre). Mettez en avant les principaux retours pour chaque groupe. »
Instruction pour suggestions & idées : « Listez toutes les suggestions, idées, ou demandes des participants. Organisez par sujet ou fréquence, avec des citations. »
Instruction pour besoins non satisfaits & opportunités : « Recherchez des besoins non satisfaits, lacunes, ou opportunités d'amélioration notées dans les réponses. »
Si vous voulez un flux de travail pratique complet avec des exemples d'instructions, je développe davantage dans ce guide sur les enquêtes auprès des participants à la conférence.
Comment Specific gère les données qualitatives par type de question
Je suis particulièrement soucieux d'adapter l'analyse à la structure de mon enquête. Dans Specific, la façon dont l'IA résume et thématise les réponses est adaptée au type de question :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé clair de toutes les réponses—et, si vous aviez des suivis générés par l'IA, les réponses associées également. Cela signifie que vous voyez non seulement les principaux commentaires mais aussi des histoires plus riches issues de questions plus approfondies (voir la fonctionnalité de suivi IA pour comprendre pourquoi cela compte).
Choix multiples avec suivis : Pour chaque option de réponse, il y a un résumé distinct de toutes les réponses de suivi des personnes qui l'ont choisie. Vous pouvez comparer pourquoi, par exemple, les « décideurs » ont assisté à certains stands ou ce qui intéressait le plus les « nouveaux participants ».
NPS (Net Promoter Score) : Specific fait des rapports séparés sur les promoteurs, passifs et détracteurs, compilant toutes leurs réponses narratives pour identifier des motivateurs ou plaintes uniques par groupe. Cette structure fait ressortir des retours d'événements exploitables que vous manqueriez autrement. Vous pouvez générer une enquête NPS pour les interactions avec les exposants directement depuis le générateur.
Vous pouvez reproduire cela avec ChatGPT, mais cela signifie généralement plus de travail manuel pour diviser et préparer vos données au préalable. Avec la logique d'enquête intégrée, vous obtenez le bon résumé pour chaque section de l'enquête sans jongler entre plusieurs plateformes ou exports.
Comment gérer les limites de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes
Si vous avez essayé d'exécuter une grande enquête de conférence via un GPT, vous avez vu des erreurs de limite de contexte ou une IA qui omet certaines réponses. Lorsqu'un événement recueille des commentaires de plus de 500 participants, c'est trop pour être compressé en une seule instruction—l'IA ne peut « voir » qu'un certain nombre de tokens à la fois.
La meilleure façon d'éviter cela?
Filtrage : Plutôt que d'envoyer tout, filtrez les réponses pour qu'elles incluent uniquement les conversations contenant des réponses aux questions clés (ou des segments de participants spécifiques) envoyées à l'IA. De cette façon, vous vous concentrez sur ce qui importe le plus—et évitez la surcharge de contexte.
Découpage : Réduisez votre analyse à 1–2 questions d'enquête au lieu d'envoyer l'ensemble complet de données. Cela vous permet de zoomer sur « Qu'ont apprécié les participants concernant les exposants phares ? » ou « Quels étaient les principaux points de douleur discutés lors des sessions de démonstration ? » tout en obtenant une analyse complète.
Specific gère par défaut à la fois le filtrage et le découpage lors de l'analyse. Vous pouvez appliquer des filtres à la volée—pas besoin d'exporter ou de reformater les données. C'est crucial car seulement 55 % des organisateurs d'événements se sentent actuellement confiants dans leur capacité à analyser précisément les retours à l'aide de méthodes traditionnelles. [2]
Si vous faites cela manuellement avec des tableurs et ChatGPT, préparez-vous à diviser vos données brutes en blocs plus petits qui rentrent dans la limite de tokens. Je l'avoue: c'est un travail fastidieux, mais encore possible à plus petite échelle.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes des participants à la conférence
Quiconque a géré une analyse post-conférence pour une équipe connaît la douleur: partager d'énormes tableurs d'avant en arrière, essayer de suivre les questions et interprétations de chacun. Si vous travaillez sur des enquêtes sur les interactions avec les exposants, les choses deviennent encore plus chaotiques avec des dizaines d'insights à organiser et débattre.
Analyse pilotée par chat : Dans Specific, vous analysez les données d'enquête en discutant avec l'IA d'une manière qui semble naturelle. Chaque membre de l'équipe peut créer son propre chat, appliquer des filtres personnalisés (comme le segment par type de participant ou stand visité), et explorer ce qui compte le plus pour leur fonction—marketing, ventes ou logistique événementielle.
Plusieurs chats pour le travail d'équipe : Vous pouvez garder plusieurs chats actifs à la fois. Chacun montre qui l'a créé, de sorte que tout le monde a une clarté sur quelle discussion appartient à qui—une amélioration massive par rapport au partage de fichiers ou à la rédaction de résumés par email.
Propriété et visibilité claires : Chaque chat montre également l'avatar de l'expéditeur, ce qui signifie que lorsque vous revenez à l'analyse, vous savez instantanément qui a posé quoi. Cela signifie ne pas marcher sur les pieds des autres ou refaire du travail—et vous construisez une archive vivante de ce que vous avez déjà discuté, le tout en un seul endroit. Si vous devez modifier votre sondage de manière collaborative, l'éditeur de sondage IA permet aux équipes de réviser les flux de questions instantanément, simplement en discutant avec l'IA.
Vous voulez créer ou tester un véritable sondage? Essayez le générateur de sondage sur les interactions des participants avec les exposants pour démarrer votre analyse avec des questions préréglées pour ce cas d'utilisation exact.
Créez votre enquête sur les interactions des participants à la conférence avec les exposants maintenant
Commencez à recueillir de véritables insights exploitables et laissez l'IA faire le gros du travail—créez votre enquête sur les interactions des participants à la conférence avec les exposants en quelques minutes, tirez parti des suivis intelligents, et obtenez une analyse instantanée conçue pour de véritables équipes.