Cet article vous donnera des conseils sur la façon d’analyser les réponses des enquêtes des participants aux conférences sur les interactions avec les sponsors. Si vous souhaitez obtenir des informations exploitables sur les sponsors, commencez par la bonne approche d'analyse d'enquête par IA—voici comment procéder efficacement.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses aux enquêtes
Les outils que vous choisissez pour les enquêtes sur les interactions des sponsors avec les participants aux conférences doivent correspondre au type de données que vous avez recueillies. Votre approche dépendra de la nature des réponses : structurées (quantitatives) ou ouvertes (qualitatives).
Données quantitatives (des questions telles que « Combien de participants ont visité un stand de sponsor ? ») sont faciles à comptabiliser à l'aide d'outils de feuille de calcul comme Excel ou Google Sheets. Un tableau croisé dynamique rapide peut révéler des motifs, des moyennes et des classements—parfait pour les graphiques ou les résumés rapides.
Les données qualitatives proviennent de questions ouvertes—où les personnes partagent des histoires, décrivent leur expérience avec le sponsor, ou répondent à des questions de suivi ciblées. Lire manuellement ces réponses devient écrasant si votre ensemble de données est grand. Avec des retours denses sur le plan textuel, les outils d’IA deviennent essentiels pour extraire des motifs et résumer ce que les gens disent vraiment.
Il existe deux approches outillantes pour traiter les réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
ChatGPT et d'autres outils d'IA basés sur GPT conviennent bien à des ensembles de données d'enquêtes lourdes en texte. Vous pouvez exporter vos réponses sur les interactions avec les sponsors et les coller dans une discussion avec l'IA—puis la solliciter pour obtenir des résumés, des sujets communs ou des analyses de sentiment.
Le hic: Copier et coller des conversations dans un chat d'IA n'est pas pratique à grande échelle. Les bots d'IA peuvent traiter qu'une quantité limitée de données (il y a des limites de fenêtre de contexte), et il est facile de perdre de vue à quelles réponses appartient quel répondant. Filtrer ou segmenter les réponses impliquent beaucoup de manipulation de données manuelle, et la collaboration peut rapidement devenir chaotique.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est un exemple de plateforme conçue pour cet cas précis—un outil de sondage conversationnel qui collecte les données d'enquête et les analyse avec l'IA. Gérer des feuilles de calcul ou des exports prend du temps, et Specific pose intelligemment des questions de suivi à pour améliorer la qualité des données dès la collecte.
L'analyse alimentée par l'IA dans Specific signifie: des résumés instantanés pour chaque question, des thèmes clairs pour les réponses ouvertes ou les suivis, et un accès direct à des insights exploitables. Plus besoin de feuilles de calcul ni de manuels de codes. Vous pouvez même discuter avec l'IA à propos de vos résultats d'enquête dans la plateforme—comme ChatGPT, mais conçu pour les données d'enquête, avec la capacité de filtrer le contexte, segmenter les conversations et contrôler les données que l'IA voit pour l'analyse.
Si cela vous intéresse, consultez l'analyse des réponses d'enquêtes IA dans Specific pour plus de détails sur son fonctionnement.
Si vous souhaitez explorer des outils plus avancés ou académiques, des options comme NVivo, MAXQDA, Delve, Atlas.ti, et Looppanel offrent tous des capacités de codage assisté par IA, d'identification de thèmes, et d'analyse de sentiment qui aident les chercheurs à traiter efficacement de grands volumes de réponses textuelles d'enquête. [1][2][3]
Exemples de prompts utiles pour l'analyse des enquêtes des participants à la conférence sur les interactions avec les sponsors
L’IA n’est aussi efficace que les questions que vous lui posez—voici donc des exemples de prompts qui donnent d'excellents résultats pour les enquêtes sur les interactions des sponsors. Ceux-ci fonctionnent dans ChatGPT, Specific, ou tout outil de type GPT. Les prompts sont le secret pour révéler la vraie histoire cachée dans les données qualitatives.
Prompt pour les idées principales: C'est mon moyen de prédilection pour un résumé d'ensemble. Il vous indique instantanément ce que les participants mentionnent le plus fréquemment au sujet des interactions avec les sponsors.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie:
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale (utilisez des chiffres, pas des 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
Astuce: Vous obtiendrez bien meilleurs résultats si vous ajoutez plus de contexte. Expliquez brièvement l'objectif ou le type de retour du sponsor que vous recherchez—quelque chose comme :
Veuillez analyser les données de cette enquête des participants à la conférence. Les sponsors sont particulièrement intéressés par le retour sur investissement et l'engagement authentique des participants—émerger tout signal lié à la qualité de l'engagement, la génération de prospects, ou à des expériences mémorables sur le stand.
En creusant plus ? Utilisez ce prompt: "Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)" pour décomposer des thèmes spécifiques ou clarifier ce que les participants veulent dire.
Prompt pour un sujet spécifique: “Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ?” Par exemple: “Quelqu'un a-t-il mentionné sa déception par rapport aux ateliers sponsorisés ? Incluez des citations.” C'est une manière directe de vérifier les signaux qui vous préoccupent.
Prompt pour les personas: "En se basant sur les réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire 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."
Prompt pour les points de douleur et défis: “Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants que les participants ont mentionnés à propos des interactions avec les sponsors. Résumez chacun d'eux, et notez tout motif ou fréquence d'apparition.”
Prompt pour l’analyse des sentiments: “Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête sur les interactions avec les sponsors (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.”
Prompt pour les suggestions et idées: “Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou requêtes fournies par les participants concernant l'engagement futur des sponsors. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes si pertinent.”
Prompt pour les besoins non satisfaits et opportunités: “Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune, ou opportunité d'amélioration soulignés par les répondants.”
Pour encore plus de conseils, consultez les meilleures questions pour une enquête des participants à la conférence sur les interactions avec les sponsors—avoir une grande entrée favorise une grande sortie également.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
La structure de vos questions compte—surtout lorsque vous souhaitez des étapes d'action précises pilotées par l'IA. Voici comment Specific gère chaque type :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis): Vous obtenez automatiquement un résumé cohérent de toutes les réponses, plus des aperçus groupés des éventuelles questions de suivi liées à la question principale. Cela fait ressortir non seulement ce que les gens ont dit, mais aussi ce qu'ils voulaient dire, dans le contexte.
Choix avec suivis: Pour les questions telles que "Quel sponsor avez-vous visité?" avec des suivis optionnels (« Pourquoi les avez-vous choisis ? »), Specific détaille l'analyse par choix—afin que chaque sponsor ou option reçoive un résumé distinct du feedback et des motivations.
Questions sur le NPS: Si vous demandez un Net Promoter Score (NPS) concernant les sponsors, Specific résume les commentaires par segment: détracteurs, passifs, et promoteurs. Les suivis de chaque groupe obtiennent leur propre résumé thématique concis, clarifiant ce qui motive la haute et basse satisfaction.
Vous pouvez utiliser le même schéma dans ChatGPT—c’est juste plus manuel. Filtrez et regroupez les réponses par question, segment ou score avant de les coller dans une IA pour analyse. Si vous souhaitez un tutoriel pratique, voici un guide pour concevoir et analyser des enquêtes d'interaction sponsorisées par des participants à la conférence depuis zéro.
Comment gérer les limitations de fenêtre de contexte de l'IA dans l'analyse des réponses aux enquêtes
Les outils d'IA ont une limite de contexte—ils ne peuvent "voir" qu'une certaine quantité de texte à la fois. Si vous avez des centaines de réponses à une enquête, toutes ne tiendront pas pour une analyse en une fois. Voici comment contourner cela (et comment Specific le fait dès le départ) :
Filtrage: Concentrez l'IA uniquement sur les réponses les plus pertinentes. Par exemple, se limiter aux participants qui ont répondu à des questions particulières sur l'engagement avec les sponsors ou uniquement aux promoteurs/détracteurs. De cette manière, l'IA gère uniquement les conversations pertinentes, en sautant le bruit.
Réduction des questions: Au lieu d'envoyer chaque réponse à l'IA, sélectionnez uniquement les questions clés pour analyse. Réduire la taille du contexte vous permet de examiner plus de conversations uniques—parfait pour les grands événements ou les enquêtes de conférence multi-pistes avec beaucoup d'entrées.
Pour plus d'options de filtrage et de réduction axées sur le contexte, explorez comment fonctionne l'analyse des réponses aux enquêtes par IA dans Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des participants à la conférence
La collaboration sur l'analyse des enquêtes est notoirement difficile. Lorsque différents membres de l'équipe veulent décortiquer le retour des participants sur les sponsors, il est facile que des insights (et du contexte) se perdent entre les feuilles de calcul ou les interminables chaînes d'e-mails.
Dans Specific, vous analysez des données en discutant avec l'IA, comme lors d'un brainstorming avec un collègue. Vous pouvez démarrer plusieurs discussions d'analyse—chacune avec son propre ensemble de filtres, tels que "seulement ceux qui ont visité le Sponsor A" ou "seulement les réponses des participants pour la première fois." Vous voyez qui a commencé chaque discussion, ce qui facilite le maintien de la clarté de la propriété des fils.
La transparence dans les conversations est intégrée. Tandis que vous ou vos collègues discutez avec l'IA à propos du feedback sur l'interaction avec les sponsors, chaque message montre maintenant l'avatar de l'expéditeur. Tout le monde peut voir qui a posé quelle question et quelle a été la réponse, rendant le partage de connaissances entre les équipes de vente, de marketing ou de sponsoring fluide.
La collaboration égale vitesse et qualité. Lors de l'analyse des retours des sponsors, vous évitez le travail dupliqué, les biais, ou les rapports incomplets—tout le monde travaille à partir d'un espace d'analyse partagé, augmenté par l'IA.
Créez votre enquête sur les interactions des participants à la conférence avec les sponsors dès maintenant
Obtenez des insights détaillés et actionnables de chaque point de contact avec un sponsor—lancez votre propre enquête, capturez des réponses plus riches avec des suivis d'IA, et analysez les retours de manière collaborative pour des résultats d'événements de niveau supérieur.