Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses aux enquêtes des employés sur la satisfaction des avantages sociaux. Si vous recherchez des moyens pratiques pour transformer les retours d'information en véritables aperçus, vous êtes au bon endroit.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
Allons droit au but : **l'approche et les outils dont vous avez besoin pour analyser les réponses aux enquêtes dépendent du type de données que vous collectez.** Si vous demandez, "Combien d'employés ont choisi l'option A ?", vous traitez avec des chiffres—c'est des données quantitatives. Si vous voulez savoir ce que les employés disent réellement de leurs avantages, ce sont des données qualitatives, et cela nécessite une approche différente.
Données quantitatives : Si vous avez des résultats d'enquêtes où les gens ont coché des cases ou sélectionné des évaluations (comme "Êtes-vous satisfait de votre assurance santé ?"), vous pouvez facilement faire des calculs avec Excel ou Google Sheets. Des sommes simples, des moyennes et des filtres vous montreront rapidement des tendances telles que "56,7% des travailleurs américains sont satisfaits de leur salaire" [1].
Données qualitatives : Les réponses ouvertes (“Que pourrions-nous faire pour rendre nos avantages plus utiles pour vous ?”) ne peuvent pas être comptabilisées facilement. Lorsque vous avez des dizaines (ou des centaines) de réponses, les lire une par une n’est pas réaliste. C'est là que vous avez besoin d'outils d'IA—votre raccourci pratique pour trouver des modèles, extraire les idées principales et comprendre l'histoire que les employés racontent.
Il existe deux approches pour l'outillage lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse d'IA
Vous pouvez copier et exporter des réponses dans ChatGPT et poser des questions ou effectuer une analyse directement dessus. Cela peut être une bonne option pour les enquêtes petites et simples.
Cependant, cela devient rapidement chaotique. Vous devez manuellement exporter et formater vos données, les coller dans ChatGPT, et garder une trace des réponses associées à quelles questions. Il est facile de se perdre—surtout si vous travaillez avec des questions de suivi ou une logique d'enquête ramifiée.
Pour la plupart des enquêtes sur les avantages des employés dans le monde réel, le copier-coller manuel est sujet à des erreurs et prend beaucoup de temps. Si votre enquête est plus longue ou plus complexe, vous atteindrez rapidement des limites. Mais si vous voulez essayer, consultez quelques suggestions ci-dessous.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu spécifiquement pour ce flux de travail complet. C'est un générateur d'enquête, un moteur conversationnel et un outil d'analyse d'IA en un seul. Lorsque vous créez une enquête avec Specific, elle recueille des retours d'informations plus approfondis et de meilleure qualité—grâce à des questions de suivi intelligentes et automatiques (découvrez comment fonctionnent les suivis IA).
La véritable magie réside dans l'analyse pilotée par l'IA : Specific résume instantanément les réponses, identifie les thèmes clés, et vous fournit des informations exploitables—sans tableurs ni corvées. Vous pouvez dialoguer directement avec l'IA sur les résultats, comme avec ChatGPT, mais avec un contexte et des fonctionnalités supplémentaires conçus pour les données d'enquête (voir comment fonctionne l'analyse des réponses aux enquêtes IA).
Bonus : Vous pouvez également gérer et filtrer les données que vous envoyez à l'IA, ce qui facilite la concentration sur des questions ou groupes spécifiques sans vous perdre. Si vous voulez directement créer une enquête, essayez le générateur d'enquêtes sur la satisfaction des avantages sociaux des employés.
Des suggestions utiles pour analyser les réponses aux enquêtes sur la satisfaction des avantages sociaux des employés
La bonne suggestion peut transformer une mer de réponses d'employés en un résumé clair et exploitable. Voici quelques suggestions IA éprouvées pour tirer le meilleur parti de vos données d'enquête sur la satisfaction des avantages sociaux.
Suggestion pour les idées principales : C'est mon point de départ préféré. C'est la suggestion de base que nous utilisons dans Specific, mais elle fonctionne aussi dans ChatGPT ou d'autres outils d'IA. Elle extrait des thèmes et des idées principales tout en vous fournissant juste assez d'explications.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4 à 5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
2. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
3. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
Pour obtenir de meilleurs résultats, donnez toujours plus de contexte à l'IA. Par exemple, en plus de vos données, offrez une brève description de l'objectif de votre enquête, de qui l'a réalisée, et de votre question principale en entreprise. Essayez ceci :
Vous êtes un expert en analyse de données d'enquête d'employés. Les réponses suivantes proviennent d'une enquête sur la satisfaction des avantages sociaux, recueillies auprès du personnel d'une entreprise de logiciels de taille moyenne. L'objectif principal est d'identifier les avantages clés qui encouragent la satisfaction, l'insatisfaction ou les besoins non satisfaits, et de résumer ces thèmes dans un langage exploitable. Veuillez vous concentrer sur la clarté et la pertinence pour les responsables RH.
Pour approfondir un thème spécifique :
Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)
Suggestion pour un sujet spécifique : Vous voulez savoir si quelqu'un a mentionné un avantage, une politique ou une frustration particulière ? Essayez :
Quelqu'un a-t-il parlé du congé parental ? Inclure des citations.
Suggestion pour les personas : Cela vous aide à découvrir différents types d'employés—essentiel pour comprendre si, par exemple, les non-diplômés et les femmes vivent les avantages différemment (comme certains données le suggèrent [1]).
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—semblable à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou modèle observé dans les conversations.
Suggestion pour les points de douleur et les défis :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Suggestion pour l'analyse de sentiment :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par ex., positif, négatif, neutre). Surlignez les phrases ou les retours d'information clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Suggestion pour les besoins non satisfaits et les opportunités :
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, écart, ou opportunité d'amélioration soulignée par les répondants.
Pour plus de conseils sur les questions d'enquête qui fonctionnent bien pour ce public, consultez notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes sur les avantages sociaux des employés.
Comment Specific analyse les réponses qualitatives par type de question
Vous avez probablement posé différents types de questions dans votre enquête sur les avantages des employés. Voici comment Specific les décompose pour des résumés pilotés par l'IA :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Pour chaque question, vous obtenez un résumé de toutes les réponses, ainsi que tout aperçu des questions de suivi liées à cette suggestion.
Questions de choix avec suivis : Chaque réponse (comme "Plan de santé satisfait/insatisfait") possède son propre résumé, basé sur les suivis que les gens ont donnés pour cette réponse.
Questions NPS : Pour les enquêtes classiques Net Promoter Score ("Quelle est la probabilité que vous recommandiez nos avantages à un ami ?"), vous verrez des répartitions par promoteurs, passifs et détracteurs—chacun avec un résumé des commentaires de suivi de ce groupe.
Vous pouvez également faire tout cela dans ChatGPT—mais soyez prêt à réorganiser manuellement les données si vous n'utilisez pas un outil dédié.
Si vous souhaitez un tutoriel étape par étape sur la création de votre propre enquête avec les meilleures pratiques, essayez notre guide de création d'enquêtes sur la satisfaction des avantages sociaux des employés.
Travailler avec la limite de taille de contexte de l'IA : filtrer et réduire vos données
Les outils d'IA—including ChatGPT et Specific—ont des limites de contexte. Cela signifie que vous ne pouvez envoyer qu'un certain nombre de caractères ou de réponses à la fois. Si vous avez une grande enquête, vous atteindrez finalement cette limite.
Il y a deux bonnes façons de gérer cela (et Specific automatise les deux) :
Filtrage : Filtrer les conversations pour n'analyser que les cas où les employés ont répondu à une question spécifique, ou ont choisi certaines réponses. Par exemple, regarder uniquement les femmes rapportant leur satisfaction avec le congé parental. De cette façon, votre analyse est ciblée et vous restez sous la limite.
Réduction : Au lieu d'envoyer des conversations entières, réduisez-les aux questions spécifiques pour l'analyse (« Analyser uniquement les réponses aux commentaires libres sur l'assurance santé »). Cela vous permet de rester dans la fenêtre de contexte et d'obtenir plus de réponses via l'IA à la fois.
Pour un outil d'aide à l'édition des questions, consultez Specific's AI survey editor, où vous pouvez itérer rapidement en discutant avec l'IA et en mettant à jour instantanément vos questions d'enquête.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des employés
L'analyse des enquêtes sur la satisfaction des avantages sociaux des employés n'est rarement une mission en solo—les responsables RH, les opérations des personnes, et les dirigeants veulent tous donner leur avis. La collaboration peut devenir un casse-tête : qui travaille sur quoi, quels aperçus sont définitifs, et d'où venait cette citation ?
Discuter avec l'IA—ensemble : Dans Specific, tout le monde peut explorer les données d'enquête en discutant directement avec l'IA—aucune compétence technique n'est nécessaire. Cela débloque une grande efficacité, spécialement lorsque plusieurs personnes veulent explorer différents thèmes ou départements.
Chats multiples, chacun avec ses propres filtres : Vous pouvez configurer des chats IA séparés pour différents axes d'intérêt—rémunération, avantages santé ou opportunités d'apprentissage, par exemple—et voir qui a créé chaque discussion. Ainsi, vous ne vous marchez pas sur les pieds.
Véritable travail d'équipe : Lors de la collaboration dans l’IA Chat, chaque message est tagué avec l'avatar de l'expéditeur, donc il est clair qui a demandé quoi. C'est simple, transparent, et facile de tracer les décisions jusqu'aux bonnes personnes. Si vous essayez d'obtenir l'adhésion d'autres équipes, cela rend l'analyse inter-départementale fluide.
Pour plus d'expérience pratique et d'inspiration, consultez nos démos interactives d'exemples d'enquêtes d'employés.
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