Cet article va vous donner des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des employés sur les opportunités de développement de carrière en utilisant des outils d'analyse de réponses d'enquête basés sur l'IA et les meilleures pratiques. Plongeons directement dans la transformation de vos données d'enquête en informations exploitables.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses des enquêtes auprès des employés
L'approche et les outils dont vous avez besoin dépendent de la collecte de données quantitatives ou qualitatives par votre enquête.
Données quantitatives : Les chiffres et les choix (comme le nombre d'employés ayant sélectionné "Tout à fait d'accord") sont rapides à évaluer à l'aide d'outils comme Excel ou Google Sheets. Résumer les scores NPS, les pourcentages et les résultats à choix multiples est simple. Un tableau croisé dynamique peut vous indiquer en quelques secondes combien de personnes dans chaque service se sentent satisfaites de leur développement de carrière.
Données qualitatives : Les commentaires écrits issus de questions ouvertes ou de suivi sont différents—ces réponses textuelles contiennent des nuances, mais elles sont impossibles à analyser manuellement à grande échelle. Vous pourriez lire des centaines de réponses une par une, mais ce n'est pas pratique (ni amusant). C'est là qu'intervient l'analyse des réponses d'enquête basées sur l'IA, vous aidant à extraire des thèmes exploitables et à identifier des problèmes que les tableurs ne peuvent pas révéler.
Il existe deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives à une enquête :
ChatGPT ou un outil GPT semblable pour l'analyse par IA
Copier et discuter : Vous pouvez exporter les données de votre enquête auprès des employés et les coller dans ChatGPT ou un outil similaire. Ensuite, commencez à discuter pour découvrir des thèmes ou résumer les commentaires ouverts. Vous devrez rédiger des invites claires et peut-être segmenter vos données pour respecter les limites de contexte.
Pas toujours pratique : Cette approche devient fastidieuse pour les grandes enquêtes, car copier les données, suivre ce que vous avez demandé et collaborer avec des collègues n'est pas sans friction. C'est comme utiliser une calculatrice sophistiquée—mais devoir transporter vos résultats du tableau blanc à la salle de réunion à chaque fois.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour la collecte d'enquêtes et l'analyse alimentée par l'IA : Avec Specific, la plateforme collecte les retours des employés via des enquêtes conversationnelles—puis résume instantanément les réponses, identifie des insights et vous permet d'explorer les données via chat avec une mémoire contextuelle.
La logique de suivi augmente la qualité : Les enquêtes posent des questions de suivi intelligentes et personnalisées, vous obtenez donc des insights plus riches que les formulaires traditionnels. Les réponses de chaque question ouverte et de chaque option à choix multiple sont regroupées et analysées, avec des suivis pour chaque catégorie (telles que promoteurs, passifs et détracteurs NPS).
Pas besoin de tableurs ou de tri manuel : Au lieu de basculer entre plusieurs outils, vous avez tout à un seul endroit. Vous pouvez utiliser des fonctionnalités comme les filtres, le recadrage, et les chats directs—rendant l'analyse qualitative rapide et collaborative. Et parce qu'il est conçu pour les données d'enquête, vous n'avez pas besoin d'être un expert en IA pour obtenir des réponses crédibles à partir de vos résultats.
Envie d'explorer des modèles d'enquêtes sur mesure ? Utilisez ce générateur d'enquêtes auprès des employés alimenté par l'IA pour démarrer vos recherches.
Invites utiles que vous pouvez utiliser avec l'IA pour l'analyse d'une enquête sur le développement de carrière des employés
Les invites sont la façon dont vous guidez une IA pour traiter ou analyser vos données d'enquête. Que vous travailliez dans ChatGPT ou que vous utilisiez Specific, voici quelques invites éprouvées pour vous aider à obtenir des réponses significatives à partir des commentaires ouverts des employés.
Invite pour les idées principales : Utilisez celle-ci lorsque vous voulez distiller les principaux sujets ou thèmes fréquents à partir d'ensembles importants de réponses d'employés. (C'est également la logique principale de synthèse dans Specific.)
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas de 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
Ajouter du contexte aide l'IA à fournir des résumés plus spécifiques et pertinents. Par exemple, incluez vos objectifs, situation de l'entreprise, ou but de l'enquête dans votre invite :
Nous sommes une entreprise SaaS menant une enquête auprès de 200 employés dans les rôles de succès client et d'ingénierie. L'objectif est de comprendre les obstacles à la croissance de carrière et ce que les employés estiment manquer en termes de formation/soutien. Utilisez ce contexte pour votre analyse.
Explorez plus en profondeur des idées uniques : Après avoir extrait les thèmes principaux, utilisez :
Dites-moi en plus sur "clarté du chemin de croissance" (idée principale)
Invite pour des sujets spécifiques : Validez ou vérifiez les mentions directes :
Quelqu'un a-t-il parlé des critères de promotion ou de la mobilité interne ? Incluez des citations.
Invite pour des personas : Repérez des types d'employés récurrents basés sur leurs retours, leurs motivations ou leurs besoins de développement :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à l'usage des "personas" en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou tendance pertinente observée dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et défis : Révélez les frustrations ou obstacles communs au développement vécus par les employés :
Analysez les réponses d'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun, et notez des tendances ou la fréquence d'apparition.
Invite pour les motivations et moteurs : Découvrez ce qui pousse les employés à chercher de nouvelles opportunités ou à grandir au sein de l'organisation :
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 et fournissez une preuve à l'appui tirée des données.
Invite pour les suggestions et idées : Recueillez toutes les suggestions d'amélioration ou demandes liées au développement de carrière et organisez-les par sujet.
Identifiez et répertoriez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes lorsque c'est pertinent.
Invite pour des besoins non satisfaits et opportunités : Trouvez des domaines où l'entreprise pourrait faire mieux en mettant en lumière des besoins non satisfaits ou un potentiel inexploité.
Examinez les réponses d'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, des lacunes ou des opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
De bonnes invites rendent votre analyse d'enquête par IA infiniment plus précieuse—surtout lorsque vous devez justifier des investissements dans le développement de carrière (étant donné que seulement 46% des employés se sentent soutenus dans leur développement de carrière dans leurs organisations, et que 86% envisageraient de changer d'emploi pour de meilleures opportunités de croissance ailleurs [1] [2]).
Vous cherchez une inspiration pour la création d'enquêtes ? Consultez notre aperçu des meilleures questions pour les enquêtes auprès des employés sur les opportunités de développement de carrière.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Le moteur d'enquête basé sur l'IA de Specific traite chaque question de manière à maximiser l'insight et le contexte :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Chaque réponse est résumée, et les réponses approfondies de suivi sont regroupées et analysées ensemble pour chaque question principale.
Choix avec suivi : Chaque choix (par exemple : "Veut plus de mentorat" vs. "Veut plus de formation") produit un résumé distinct de tous les commentaires qualitatifs connexes, afin que vous sachiez ce que vivent ou ont besoin les employés ayant fait des choix similaires.
NPS (Net Promoter Score) : Les promoteurs, passifs, et détracteurs reçoivent chacun des analyses distinctes. Les explications écrites ou justifications de chaque segment sont regroupées par thème pour plus de clarté.
Si vous choisissez d'analyser avec ChatGPT à la place, vous pouvez obtenir une granularité similaire—mais vous devrez exporter, trier et reformuler pour chaque groupe vous-même, ce qui est beaucoup plus laborieux que d'utiliser une analyse d'IA conversationnelle conçue pour les enquêtes. Pour un guide pratique, consultez comment créer facilement une enquête auprès des employés sur les opportunités de développement de carrière avec Specific.
Travailler avec les limites de taille de contexte dans l'IA
Un gros problème pratique : les IA comme GPT ne peuvent traiter qu'une certaine quantité de données à la fois (« limite de taille de contexte »). Si votre enquête recueille des centaines de réponses écrites, vous ne pouvez pas toutes les insérer dans une seule fenêtre de discussion.
Il existe deux approches principales pour aborder ce problème (intégrées directement dans Specific) :
Filtrage : Analysez juste le sous-ensemble de réponses où les utilisateurs ont répondu à des questions spécifiques ou ont fait certains choix. Par exemple, ne regardez que les retours des employés qui ont sélectionné “Pas de chemin de croissance clair”. De cette façon, l'IA ne traite que les données pertinentes, restant dans sa capacité, et les résultats sont plus ciblés.
Recadrage des questions : Envoyez uniquement les réponses à des questions particulières dans le contexte de l'analyse. Si vous vous intéressez uniquement aux réponses à “Qu'est-ce qui vous aiderait à évoluer dans votre rôle ?”, éliminez toutes les autres données. Cela vous aide à insérer plus de conversations dans le système et à ne pas perdre de vue l'essentiel.
Considérez cela comme des outils de « zoom et filtrage » par IA conçus pour les données d'enquête—pas des analyses de texte généralistes. Vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont Specific gère le contexte ? Consultez l'analyse des réponses d'enquête par IA dans Specific ou explorez comment les questions de suivi par IA fonctionnent pour améliorer la qualité de vos données d'enquête.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes auprès des employés
La collaboration peut être compliquée : Lorsque plusieurs parties prenantes—des RH aux chefs d'équipe—ont besoin de plonger dans les retours d'une enquête sur le développement de carrière des employés, l'analyse peut rapidement devenir chaotique. Qui travaille sur quel thème ? Les gens examinent-ils les mêmes données ? Quelqu'un a-t-il déjà exploré les retours de l'ingénierie ?
Multiples fils de discussion : Dans Specific, vous pouvez créer plusieurs discussions—une par question, département, ou domaine d'intérêt. Chaque discussion peut avoir ses propres filtres (comme examiner uniquement les réponses de l'équipe marketing), ce qui facilite le partage du travail et permet à chaque partie prenante de se concentrer sur son domaine clé.
Voir qui a analysé quoi : Chaque fil de discussion montre qui l'a créé, ce qui empêche les efforts redondants et garde l'analyse transparente. Lorsque des collègues commentent ou posent de nouvelles questions, leurs avatars et noms apparaissent à côté de leurs messages—gardant la collaboration organisée et facile à suivre.
Collaborer par le biais de discussions IA dans Specific brouille la frontière entre « insights IA » et « travail d'équipe ». Cela signifie que les RH, les managers des personnes, et la direction peuvent co-interpréter les résultats, poser des questions de suivi, et partager des découvertes dans un espace fluide. Plus besoin de courir après des modifications dans des tableurs ou d'espérer que quelqu'un ait lu votre dernier email.
Curieux de créer un flux de travail plus intelligent ? Essayez l'éditeur d'enquêtes par IA dans Specific pour réviser les questions en collaboration en discutant avec l'IA—ou lancez une enquête NPS personnalisée sur le développement de carrière des employés en un clic en utilisant ce preset.
Créez votre enquête sur les opportunités de développement de carrière des employés dès maintenant
Obtenez les informations dont vous avez besoin, augmentez la participation, et découvrez ce dont vos employés ont réellement besoin pour évoluer—en utilisant des enquêtes conversationnelles alimentées par l'IA. N'attendez pas : votre chemin pour retenir les meilleurs talents et soutenir la croissance de carrière commence par quelques questions intelligentes dès aujourd'hui.