Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses des enquêtes auprès des employés concernant la gestion du changement à l'aide de l'IA, afin que vous puissiez obtenir rapidement des insights exploitables.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses de sondage
La manière dont vous analysez les données de l'enquête dépend du format et de la structure de vos réponses. Choisir le bon outil vous fait gagner du temps et révèle ce que vos employés pensent et ressentent réellement.
Données quantitatives : Lorsque vous travaillez avec des chiffres - comme le nombre d'employés ayant choisi une certaine option - des outils traditionnels comme Excel ou Google Sheets sont parfaits. Ces tableurs permettent des calculs rapides, des graphiques et une analyse statistique de base.
Données qualitatives : Les choses se compliquent avec les réponses ouvertes ou les questions de suivi. Lire des centaines de réponses détaillées est accablant et peu pratique. C'est là que l'IA intervient : des outils propulsés par GPT peuvent décomposer les retours complexes, repérer les tendances et résumer ce qui compte le plus. Mais selon votre méthode, le processus peut être fluide ou frustrant.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Workflow de copier-coller : Vous pouvez exporter les données de l'enquête et les déposer dans ChatGPT (ou un autre outil alimenté par GPT) pour discuter de vos résultats. Cela vous offre une analyse puissante, mais ce n'est pas très pratique : vous devez nettoyer manuellement vos données, inciter l'IA à plusieurs reprises et suivre vos découvertes en dehors de la plateforme.
Limites avec de grandes données : Si vous avez beaucoup de réponses, ChatGPT peut atteindre sa limite de contexte, vous forçant à découper les réponses et à analyser par lots. Cela rend plus difficile de voir la grande image ou d'entrer rapidement dans les détails.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour les retours qualitatifs : Un outil d'IA comme Specific est conçu pour les créateurs d'enquêtes et les chercheurs utilisateurs. Vous n'avez pas besoin de passer d'un outil à l'autre : Specific collecte les réponses de l'enquête pilotées par l'IA d'une manière conversationnelle et analyse ces réponses instantanément avec une IA conçue à cet effet.
Collecte de données de haute qualité : Lorsque Specific collecte les données de l'enquête, il pose automatiquement des questions de suivi, ce qui signifie que vous obtenez des réponses plus riches et plus profondes (vous pouvez en lire plus à ce sujet dans notre aperçu des questions de suivi automatique par IA).
Analyse instantanée par IA : Lors de la réception des réponses, Specific résume les retours, fait ressortir les thèmes clés et formule des recommandations exploitables sans aucun travail manuel ou casse-tête de feuille de calcul.
Discutez avec vos données : Vous pouvez interagir avec les résultats de l'enquête comme vous le faites dans ChatGPT, mais avec des fonctionnalités supplémentaires : appliquer des filtres, gérer quelles réponses sont envoyées à GPT et organiser les chats par sujet ou collaborateur.
Pour voir comment Specific applique cela, consultez notre démo d'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des réponses des enquêtes de gestion du changement auprès des employés
Lorsque vous travaillez avec un grand ensemble de réponses ouvertes, l'analyse par enquête alimentée par l'IA est seulement aussi bonne que vos invites. Voici quelques invites GPT éprouvées qui vous aident à approfondir et à obtenir de réelles informations de vos enquêtes de gestion du changement pour les employés.
Invite pour les idées principales : Identifiez les grands thèmes et ce qui intéresse le plus les gens. Collez cette invite dans votre outil d'IA ou utilisez-la dans Specific pour obtenir les sujets principaux :
Votre tâche est d’extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + explication d'une à deux phrases.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Indiquer 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 explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
Superchargez vos résultats avec le contexte : L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui dites le contexte de votre enquête, ses objectifs et son public. Voici un exemple :
"Vous analysez les réponses des employés d'une enquête sur la gestion du changement dans une grande organisation. L'objectif est de comprendre les points de résistance et d'identifier les lacunes en matière de communication. Résumez les principales préoccupations."
Approfondissez une idée principale : Après avoir extrait des sujets principaux, utilisez cette invite de suivi :
Dites m’en plus sur XYZ (idée principale)
Valider si quelqu'un a parlé d'un sujet spécifique : Simple et utile, surtout pour suivre des thèmes spécifiques (comme la "formation au leadership" ou le "stress").
Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? Inclure des citations.
Trouvez des profils d'employés uniques : Découvrez quels types d'employés sont les plus vocaux ou affectés.
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts - comme les "personas" utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou tendance pertinente observée dans les conversations.
Découvrir les points de douleur et les frustrations : Concentrez-vous sur ce qui retient votre équipe.
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun et notez les schémas ou la fréquence de leur occurrence.
Motivations et moteurs : Comprenez ce qui alimente la résistance ou le soutien au changement.
À partir des conversations d'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Analyse de sentiment : Voyez rapidement comment l'équipe ressent les initiatives de changement.
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou les commentaires clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Vous pouvez trouver plus d'exemples et un générateur d'invites dans notre générateur d'enquêtes par IA pour la gestion du changement des employés. Et si vous avez besoin d'un rappel pour concevoir de meilleures questions d'enquête, essayez notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes de gestion du changement des employés.
Comment Specific analyse différents types de questions qualitatives
L'un des meilleurs aspects de l'utilisation d'un outil d'IA conçu pour l'analyse d'enquêtes, comme Specific, est qu'il comprend et s'adapte à différents types de questions — offrant des insights riches en contexte.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific résume toutes les réponses à une question ouverte et regroupe ou décompose les réponses aux questions de suivi liées à cette question principale. Tout reste lié, vous voyez donc comment on en arrive à la suivante.
Choix avec suivis : Chaque choix a non seulement son propre compte de réponses, mais aussi un résumé dédié de toutes les réponses de suivi données après ce choix. Vous pouvez instantanément repérer les schémas et hésitations parmi différents groupes.
Questions NPS : Pour les enquêtes NPS auprès des employés concernant la gestion du changement, Specific fournit un résumé approfondi distinct pour les détracteurs, les passifs et les promoteurs basé sur les retours collectés via des questions de suivi.
Vous pouvez faire cela manuellement dans ChatGPT aussi, mais c'est beaucoup plus de travail. Des outils comme Specific ont été conçus pour garder ces connexions au premier plan, facilitant la mise en évidence du "pourquoi" derrière chaque résultat. Si vous voulez un moyen simple de créer une enquête NPS prête à l'emploi, consultez ce créateur d'enquêtes NPS pour les employés à propos de la gestion du changement.
Gérer les limites de taille du contexte de l'IA
Les limites de taille du contexte sont bien réelles — surtout pour les IA basées sur GPT. Si votre enquête auprès des employés génère beaucoup de réponses détaillées sur la gestion du changement, vous pourriez vous heurter à un mur : seules une certaine quantité de données s'intègrent à la fenêtre de contexte de l'IA à la fois.
Voici comment le gérer (et ce que Specific vous offre d'emblée) :
Filtrage : Filtrer les conversations basées sur les réponses des utilisateurs. Vous pouvez vous concentrer sur les réponses des employés à des questions spécifiques ou inclure uniquement les réponses de ceux qui ont choisi une certaine option. Cela signifie que l'IA analysera uniquement ce qui est pertinent, pas le « bruit ».
Recadrage : Envoyez uniquement des questions sélectionnées (et leurs réponses) à l'IA pour analyse. Au lieu de surcharger le modèle avec toutes les données, choisissez les portions les plus significatives pour rester dans les limites du contexte tout en obtenant de grands insights exploitables.
Cette approche est essentielle si vous utilisez ChatGPT pour l'analyse également — divisez les grands ensembles de données en parties gérables et gardez votre attention sur les questions qui comptent le plus. Specific automatise ces étapes, ce qui est particulièrement pratique lorsque vous évaluez des sujets complexes tels que la résistance des employés, les ruptures de communication ou les préoccupations en matière de leadership.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes auprès des employés
Collaborer avec des collègues pour analyser les données d'enquête sur la gestion du changement est souvent frustrant : échanger des fichiers Excel, débattre des citations qui comptent ou perdre la trace de qui a fait quelle observation. Mais avec des outils plus intelligents, cette douleur peut disparaître.
Collaboration alimentée par chat : Dans Specific, vous analysez les données d'enquête des employés simplement en discutant avec l'IA intégrée. Les membres de l'équipe peuvent ouvrir leurs propres fils d'analyse («chats»), chacun axé sur un angle spécifique - comme le stress, la communication ou la formation au leadership.
Plusieurs chats avec filtres : Chaque chat peut avoir ses propres filtres : par exemple, un chat pourrait analyser uniquement les retours des « résistants au changement », un autre pourrait examiner les promoteurs. Vous pouvez instantanément voir qui a créé chaque chat et ce qu'ils essaient d'apprendre — plus besoin de trébucher les uns sur les autres.
Voir qui a dit quoi : Dans l'interface de chat de l'IA, vous verrez des avatars à côté de chaque message, rendant clair qui anime chaque partie de la conversation. Cette structure est idéale pour les équipes RH ou projets distribuées examinant les résultats d'enquête de gestion du changement des employés en parallèle.
Si vous voulez aller plus loin dans la collaboration, vous pouvez toujours utiliser le créateur d'enquêtes de Specific (éditeur d'enquête par IA) pour mettre à jour les questions ou les sondes de suivi à la volée et partager de nouvelles enquêtes dès que vous repérez une tendance.
Créez votre enquête auprès des employés sur la gestion du changement maintenant
Commencez à transformer les retours des employés en insights qui entraînent de réels changements — les enquêtes conversationnelles par IA rendent cela facile et exploitable en quelques minutes.