Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses et les données des enquêtes auprès des participants à la conférence concernant la signalisation et l'orientation à l'aide d'outils pilotés par l'IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche et les outils que vous choisissez dépendent du type de données que votre enquête auprès des participants à la conférence génère sur la signalisation et l'orientation.
Données quantitatives : Si vous disposez de chiffres simples et comptables—comme des évaluations, des réponses à choix multiples ou des échelles—des outils traditionnels comme Excel ou Google Sheets sont parfaits pour faire le décompte des résultats et repérer des motifs.
Données qualitatives : Mais si votre enquête inclut des questions ouvertes ou invite les participants à donner un retour détaillé en texte libre, cela devient plus compliqué. Lire des dizaines (ou des centaines) de commentaires manuellement n'est ni pratique ni évolutif. Pour comprendre ces réponses, je recommande toujours d'utiliser des outils d'IA spécialisés conçus pour l'analyse qualitative.
Il existe deux approches à adopter pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez exporter vos données qualitatives d'enquête et simplement les coller dans ChatGPT (ou des outils d'IA similaires). Cela vous permet de dialoguer avec l'IA pour repérer des tendances, extraire des thèmes ou résumer des retours.
Cependant, ce n'est pas très pratique— surtout si vous avez de nombreuses réponses ou devez copier/coller et reformater des données à plusieurs reprises. La limite de contexte peut aussi rapidement devenir un problème, et il est plus difficile d'organiser vos découvertes ou de revenir sur des analyses précédentes de manière efficace.
Outil tout-en-un comme Specific
Un outil d'IA comme Specific est conçu exactement pour ce cas d'utilisation : il collecte les données d'enquête conversationnelles et analyse les réponses qualitatives à l'aide de l'IA—vous faisant gagner un temps considérable.
Grâce à des fonctionnalités comme les suivis automatiques pilotés par IA, vous obtenez des réponses de participants plus riches et détaillées qui vont bien au-delà de ce qu'une enquête typique produit. Cela signifie que votre analyse est alimentée par des données de meilleure qualité, plus contextuelles dès le début.
L'analyse pilotée par IA dans Specific résume instantanément les réponses, trouve les thèmes clés et met en lumière des informations exploitables— sans réorganisation manuelle ni galère avec les tableurs. Vous pouvez discuter avec l'IA de vos résultats, approfondir des sujets particuliers et utiliser des contrôles avancés pour gérer quelles données sont envoyées pour analyse—le tout dans un flux de travail fluide (en savoir plus sur l'analyse des réponses d'enquête par IA dans Specific).
Cette approche est particulièrement utile pour les conférences, où le retour d'information sur l'orientation et la signalisation peut être nuancé, détaillé et volumineux.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des réponses des participants à la conférence
Les prompts sont l'arme secrète pour extraire des informations des données de réponses d'enquête—surtout lorsque vous discutez avec une IA de vos retours sur la signalisation. Voici des prompts éprouvés que je continue d'utiliser :
Prompt pour les idées de base : Celui-ci vous aide à faire ressortir les principaux sujets—rapidement. C'est la méthode par défaut dans Specific, mais fonctionne bien dans ChatGPT également :
Votre tâche est d'extraire les idées de base en gras (4-5 mots par idée de base) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné chaque idée de base spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en tête
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée de base :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée de base :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée de base :** texte explicatif
L'IA performe toujours mieux lorsque vous donnez plus de contexte—concernant le sujet de l'enquête, pourquoi vous l'avez menée, ou tous objectifs que vous avez. Voici comment préparer votre prompt :
Nous avons interrogé 130 participants à une conférence sur la signalisation sur site, la clarté des cartes, et les points de douleur de l'orientation. De nombreux répondants participaient pour la première fois. Analyser les réponses pour identifier les thèmes principaux, en tenant compte de l'expérience des participants et de la disposition de l'événement.
Prompt pour explorer une idée de base spécifique : Après avoir exécuté le prompt d'idées de base, vous pouvez approfondir :
Parlez-moi davantage de la confusion de navigation.
Prompt pour valider un sujet : Cela vous aide à vérifier rapidement si quelqu'un a mentionné un problème particulier comme « signalisation numérique » ou « plans du lieu » :
Quelqu'un a-t-il parlé de signalisation numérique ? Inclure des citations.
Prompt pour les points douloureux et les défis : Découvrez où les participants rencontrent des difficultés en révélant des schémas de frustration :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points douloureux, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour les suggestions et opportunités : Demandez à l'IA de recueillir des idées d'amélioration. Cela dévoile des recommandations pratiques que vous pourriez manquez autrement :
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 le cas échéant.
Voulez-vous structurer votre prompt pour une analyse plus avancée (comme identifier des personas de participants ou le sentiment) ? Considérez-les pour une profondeur supplémentaire :
À partir 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, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou commentaires clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune, ou opportunité d'amélioration soulignés par les répondants.
Utiliser ces prompts débloque des insights exploitables à partir de données d'enquête complexes ou non structurées, et vous fait gagner des heures que vous passeriez autrement à lire chaque commentaire.
Si vous êtes curieux de savoir comment poser les meilleures questions pour votre prochaine enquête, consultez notre guide des meilleures questions pour les participants à une conférence concernant l'orientation et la signalisation.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Specific adapte automatiquement son analyse au type de question que vous posez dans votre enquête. Voici comment cela fonctionne :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA fournit un résumé pour toutes les réponses—et, si vous avez utilisé des questions de suivi, elle inclut également des résumés de celles-ci. Cette vue multi-couches vous permet de voir rapidement à la fois les tendances de haut niveau et les détails de soutien.
Choix avec suivis : Pour celles-ci, chaque choix reçoit son propre résumé, tiré de toutes les réponses de suivi liées à cette option. Cela rend clair comment les participants avec des réponses différentes se sont exprimés en détail.
Questions NPS : Vous voyez des résumés distincts pour les détracteurs, neutres, et promoteurs—chacun basé sur les questions de suivi que vous avez posées dans votre enquête (voici un exemple de l'apparence d'une enquête NPS pour les participants à une conférence).
Vous pouvez réaliser la même chose dans ChatGPT, mais attendez-vous à plus de copier-coller et à une structuration manuelle supplémentaire (ce qui est un domaine où un outil comme Specific accélère considérablement les choses).
Pour obtenir de l'aide pour concevoir la structure de votre enquête à partir de zéro, utilisez le générateur d'enquêtes pilotées par IA pour les participants à une conférence concernant l'orientation et la signalisation.
Comment relever les défis avec les limites de contexte de l'IA
Chaque outil d'IA a une limite de taille de contexte: vous ne pouvez envoyer qu'une certaine quantité de données d'enquête à la fois avant que cela ne devienne accablant (et que l'IA commence à « oublier » des informations). Si vous avez beaucoup de réponses dans votre enquête auprès des participants à la conférence, rester en dessous de cette limite devient essentiel.
Il existe deux principales façons de gérer cela, que Specific gère nativement :
Filtrage : Filtrez vos conversations pour n'analyser que les réponses où les participants ont répondu à des questions particulières ou sélectionné des réponses spécifiques. Cela aide à concentrer l'analyse sur les données les plus pertinentes et à garder les choses gérables.
Recadrage (sélection des questions) : Au lieu d'envoyer la transcription complète de l'enquête à l'IA, sélectionnez et découpez les questions que vous souhaitez analyser. De cette façon, seules ces questions (et leurs suivis associés) sont incluses, garantissant que l'analyse reste approfondie et de haute qualité—peu importe la longueur de votre enquête complète.
Si vous êtes intéressé par le fonctionnement de cela avec un véritable retour d'information, essayez d'explorer notre démo d'analyse des réponses d'enquête par IA pour un exemple pratique.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes des participants à la conférence
Le plus grand casse-tête avec l'analyse manuelle des enquêtes ? Collaborer entre équipes—surtout lorsque les réponses sont réparties sur différentes sessions, thèmes ou pistes d'événements, et que chacun s'intéresse à une tranche spécifique de l'expérience de signalisation et d'orientation.
Dans Specific, vous pouvez analyser toutes vos données d'enquête simplement en dialoguant avec l'IA, mais cela ne s'arrête pas là. Vous et votre équipe pouvez créer plusieurs chats distincts—chacun centré sur un angle différent, comme l'efficacité de la signalisation numérique, la facilité d'utilisation des plans de l'événement, ou les points de douleur de la navigation.
Collaboration flexible : Chaque chat peut utiliser des filtres uniques, de sorte que les équipes peuvent plonger dans les retours pertinents uniquement pour leur travail (pensez : planificateurs d'événements étudiant la signalisation, ou support technique analysant les retours sur la navigation en réalité augmentée). Vous verrez toujours qui a mis en place chaque chat—rendant simple le suivi d'une ligne d'enquête spécifique ou le transfert d'analyse entre les membres de l'équipe.
Travail d'équipe transparent : Lorsqu'ils collaborent avec des collègues, chaque message dans le chat IA affiche l'avatar de ce membre de l'équipe. Cela facilite la surveillance des pensées des équipes de marketing, opérations, ou logistique dans un espace de travail unifié—éviter les fils croisés et les questions en double.
Que vous souhaitiez suivre les tendances au fil du temps, analyser par type de participant, ou comparer les retours avant et après la refonte de la signalisation, ces fonctionnalités collaboratives signifient que toute votre équipe de conférence reste alignée et peut facilement faire ressortir des insights exploitables.
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