Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses des participants à une conférence concernant l'efficacité des matchmaking. Si vous cherchez à obtenir rapidement des insights exploitables, en particulier avec des enquêtes basées sur l'IA, voici ce qui fonctionne réellement.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes
La manière dont vous analysez les réponses aux enquêtes dépend du type et de la structure des données que vous recueillez. Voici comment je procède :
Données quantitatives : Pour des questions comme "À quel point étiez-vous satisfait du matchmaking ?" où les gens choisissent un numéro ou une option, je compte simplement les réponses. Des outils classiques comme Excel ou Google Sheets fonctionnent bien pour cela : ils vous permettent de faire des sommes, des moyennes et des filtres en un rien de temps.
Données qualitatives : Pour les questions ouvertes comme "Qu'est-ce qui a fonctionné ou ne fonctionnait pas pour vous ?" ou des discussions de suivi approfondies, lire tout devient impossible quand il y a plus qu'une poignée de réponses. C'est là que les outils d'IA interviennent. Ils donnent un sens rapidement aux énormes quantités de texte en regroupant les idées clés et en résumant les commentaires.
Il existe deux approches pour la gestion des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
L'option un est d'utiliser ChatGPT ou un autre outil GPT à usage général. Copiez et collez simplement vos données d'enquête exportées dans ChatGPT et commencez à poser des questions. Cela peut fonctionner, surtout pour les ensembles de données plus petits. Vous pouvez demander des résumés, des thèmes principaux ou même une analyse des sentiments.
Mais gérer les données d'enquête de cette manière n'est pas très pratique. Vous devez organiser soigneusement votre exportation, et les limites de contexte de ChatGPT rendent cela délicat pour les enquêtes plus importantes. Il n'y a pas non plus de prise en charge intégrée pour le segmenter par question ou type de participant, vous vous retrouvez donc à copier, coller et solliciter encore et encore.
Outil tout-en-un comme Specific
Il s'agit d'une solution spécialement conçue pour l'analyse des enquêtes. Specific est conçu pour collecter des données d'enquêtes conversationnelles et les analyser instantanément avec l'IA. Lorsque vous utilisez Specific, le moteur de l'enquête gère automatiquement les questions de suivi, ce qui signifie que vous obtenez des réponses plus profondes et de meilleure qualité dès le départ.
L'analyse alimentée par l'intelligence artificielle de Specific résume instantanément les réponses, trouve les thèmes clés et transforme les données en insights exploitables — sans tableurs ni travail manuel nécessaire. Vous n'avez pas à vous soucier de structurer des exportations ou de lancer des invites répétitives. Les résultats sont organisés automatiquement par question, segment ou note NPS, et vous pouvez filtrer ou segmenter en un clic. Discuter avec l'IA au sujet de vos réponses, tout comme avec ChatGPT, vous offre de la flexibilité, mais vous avez aussi des outils utiles pour gérer le contexte et garder les choses bien organisées.
Si vous voulez plus de détails sur son fonctionnement, consultez l'analyse des réponses aux enquêtes basées sur l'IA dans Specific.
Les outils d'IA transforment rapidement le retour d'expérience des événements. Des études récentes montrent que le matchmaking des participants basé sur l'IA a augmenté l'efficacité du réseautage de 40 %, et 48 % des organisateurs utilisent déjà l'analyse de sentiments pilotée par l'IA pour évaluer les réactions des participants — car l'analyse manuelle ne peut tout simplement pas suivre. [1]
Création de formulations utiles pour analyser les réponses des participants à une conférence concernant l'efficacité des matchmaking
Une fois que vous avez vos données de réponse d'enquête — surtout si vous avez utilisé un format d'enquête conversationnel avec des réponses ouvertes — l'IA brille lorsque vous utilisez les bonnes formulations. Voici quelques méthodes éprouvées :
Formulation pour les idées principales : C'est la méthode incontournable pour comprendre les principaux thèmes dans un tas de retour d'informations (c'est comme ça que nous faisons notre propre analyse, et vous pouvez l'utiliser dans ChatGPT ou un outil comme Specific). Copiez ceci :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication longue de jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Préciser combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de résultat :
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 lorsque vous fournissez plus de contexte sur votre enquête, la situation et ce que vous voulez savoir. Par exemple, vous pouvez commencer par :
Nous avons mené une enquête sur l'efficacité du matchmaking lors d'une conférence professionnelle. La plupart des répondants sont des professionnels de la technologie qui assistent à leur premier événement. Notre objectif principal est de découvrir ce qui a fait le succès ou le défi des connexions, et ce qui pourrait améliorer le matchmaking à l'avenir. Distiller les idées les plus répétées.
Approfondir avec des formulations de suivi : Une fois que vous identifiez un thème, il suffit de demander : "En dites-moi plus sur XYZ (idée principale)" et l'IA développera ce point.
Formulation pour des sujets spécifiques : Si vous voulez savoir si un point commun (comme l'utilisabilité de l'application) a été mentionné, utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de la facilité d'utilisation de l'application de matchmaking ? Inclure des citations.
Formulation pour les personas : C'est utile si vous voulez décomposer les types de participants à la conférence en fonction des retours d’enquête :
Sur la base des réponses de 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, leurs motivations, leurs objectifs, et tout commentaire ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Formulation pour les points de douleur et les défis :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez les modèles ou la fréquence d'occurrence.
Formulation pour les motivations et les moteurs : Utile pour comprendre pourquoi les participants ont engagé les fonctionnalités de matchmaking :
À partir des conversations d’enquête, extrayez les motivations principales, les désirs, ou les raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Formulation pour l'analyse des sentiments: Pour un contrôle de la température émotionnelle, particulièrement utile étant donné que l'analyse des sentiments par IA détecte désormais la satisfaction des participants avec une précision de 85%. [2]
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Mettez en évidence des phrases clés ou des commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Pour des idées de questions utiles spécifiques au matchmaking des conférences, lisez cet article sur les meilleures questions d'enquête pour les participants à une conférence concernant l'efficacité des matchmaking.
Comment Specific analyse les réponses d'enquête qualitatives par type de question
Détaillons comment une plateforme d’enquête IA comme Specific vous aide à comprendre les données, selon votre type de question :
Questions ouvertes avec ou sans suivis : Specific génère automatiquement un résumé concis pour toutes les réponses, et vous obtenez des résumés de second niveau pour les réponses aux questions de suivi. Ainsi, pour une question comme "Quel a été votre plus grand défi ?" vous voyez une ventilation des thèmes de haut niveau, et en dessous, des résumés de ce que les gens ont dit lorsqu'ils ont été sondés plus loin.
Choix avec suivis : Si quelqu'un a choisi "Sessions de réseautage" comme étant les plus efficaces, l'outil compile un résumé distinct pour toutes les réponses qui ont donné cette réponse, avec ce que ces participants ont partagé dans leurs suivis. Cela facilite la comparaison, par exemple, de ce qui a rendu le réseautage efficace pour certains par rapport à d'autres.
NPS (Net Promoter Score): Pour des questions au style NPS ("À quel point recommanderiez-vous cette expérience de matchmaking ?"), Specific résume les commentaires ouverts fournis par les détracteurs, les neutres, et les promoteurs, séparément—vous identifiez ainsi instantanément la différence de sentiment et de suggestions entre les groupes.
Vous pouvez effectuer le même type d'analyse avec ChatGPT, mais cela est plus manuel et prend plus de préparation et de temps, surtout s'il y a de nombreux segments et de longs fils de suivi par réponse.
Pour un aperçu de la façon dont les suivis automatiques peuvent fonctionner, voir comment les questions de suivi IA améliorent la qualité des enquêtes.
Et si vous voulez créer une enquête de participants à une conférence à partir de zéro, essayez le générateur d'enquête IA pour l'efficacité des matchmaking.
Comment gérer les défis des limites de contexte dans l'analyse d'enquête IA
Les grandes enquêtes rencontrent souvent le problème de la taille du contexte — les outils IA ne peuvent "voir" que tant à la fois. Lorsque vous avez des centaines de conversations, vous atteindrez un mur.
Il existe deux façons efficaces de s'assurer que l'analyse IA fonctionne encore :
Filtrage : Analyser uniquement les conversations où les utilisateurs ont répondu à des questions sélectionnées ou ont fait des choix particuliers. Cela réduit l'ensemble de données à ceux avec des retours riches, ciblant l'analyse pour une pertinence plus élevée.
Réduction des questions pour analyse IA : Envoyez uniquement les réponses aux questions sélectionnées à l'IA. Cela garde tout sous la taille maximale de contexte pour le traitement. Le filtrage et la réduction sont intégrés dans le flux de travail de Specific, sans étapes supplémentaires.
De cette façon, vous pouvez gérer même de grands volumes de réponses sans rencontrer de maux de tête liés à la taille du contexte.
(Pour un guide détaillé, consultez comment utiliser un éditeur d'enquête IA pour des flux de travail d'analyse efficaces.)
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses d'enquête des participants à une conférence
Collaborer sur l'analyse est un défi majeur, surtout pour les équipes événementielles occupées traitant les enquêtes sur l'efficacité des matchmaking. Lorsque vous devez synthétiser les retours des participants en groupe — qu'il s'agisse de segmenter les résultats par session, ou de suivre ce que chaque analyste a découvert — il est facile que les choses deviennent désordonnées.
Avec Specific, vous pouvez analyser les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA, tout comme vous le feriez avec un collaborateur. Chacun de votre équipe peut ouvrir son propre chat, avec des filtres personnalisés (tel que les retours des nouveaux entrants, ou uniquement des promoteurs), et voir qui a créé chaque chat. Cela aide à paralléliser l'analyse et évite de se marcher sur les pieds.
Dans ces chats IA collaboratifs, vous savez instantanément qui a dit quoi, car chaque message est marqué avec l'avatar de l'expéditeur. Cela rend la division du travail simple—une personne peut sonder pour les personas, une autre pour les points de douleur, et vous pouvez croiser les découvertes sans dupliquer les efforts. C’est le moyen le plus rapide de garder tout le monde aligné et organisé.
Pour des exemples de flux de travail ou pour commencer avec un sondage sur mesure, ouvrez le constructeur de sondage NPS pour les participants à une conférence sur l'efficacité des matchmaking.
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