Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des employés sur la culture d'entreprise en utilisant les meilleures méthodes d'analyse de réponses à l'enquête par IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche et les outils que vous utilisez dépendent beaucoup du type de données d'enquête que vous collectez et de leur structure.
Données quantitatives : Si vous examinez des réponses à choix multiples ou des évaluations numériques (« Quelle est la probabilité que vous recommandiez ce lieu de travail ? »), vous pouvez facilement compter, filtrer et représenter ces données dans des outils comme Excel ou Google Sheets. Ces chiffres vous donnent des gains rapides et évidents—des moyennes simples ou des pourcentages rendent les tendances évidentes, et vous constaterez que la plupart des organisations commencent ici.
Données qualitatives : Pour les réponses ouvertes ou les réponses riches à des questions de suivi—le filon des sentiments des employés—c'est un autre jeu. Lire chaque réponse vous-même n'est pas évolutif. Même les équipes avec du temps libre finissent par être débordées. Les outils d'IA sont désormais une nécessité pour analyser, regrouper et synthétiser ce type de retour d'information, surtout lorsque le nombre de réponses atteint des dizaines ou des centaines. Ces outils vous aident à voir des motifs qui seraient autrement invisibles et à distiller l’« ambiance » derrière les mots d’une manière que vous pouvez utiliser.
Il existe deux approches pour l'outillage lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez copier/coller les données d'enquête des employés exportées directement dans ChatGPT ou un autre outil GPT et en discuter.
Cette méthode vous permet d'exécuter rapidement des invites et d'obtenir des résumés ou des aperçus de sentiments en retour. Mais ce n'est pas toujours pratique—vous pourriez avoir du mal avec les limites de taille de contexte si votre enquête avait beaucoup de répondants ou de longues réponses. Vous devrez également veiller à ne pas envoyer de données sensibles d'employés à un outil grand public. Si vous souhaitez comparer des segments, filtrer des réponses ou suivre des questions répétées, cela devient rapidement compliqué.
Outil tout-en-un comme Specific
Les outils d'IA conçus pour l'analyse d'enquêtes (comme Specific) sont spécifiquement conçus pour ce flux de travail. Vous pouvez à la fois gérer vos enquêtes et les analyser avec l'IA—tout en un seul endroit, avec confidentialité, structure, et contrôles qui rendent la gestion des données moins compliquée.
Ce que j'aime, c'est que Specific peut poser des questions de suivi automatiquement en temps réel, améliorant la qualité et la richesse de chaque réponse. C'est comme avoir un chercheur assis à côté de chaque employé lorsqu'il remplit votre enquête sur la culture d'entreprise—creusant plus profondément pour comprendre pourquoi il a répondu de cette façon. Les employés peuvent s'ouvrir et vous obtenez des preuves et un contexte beaucoup plus solides.
Lors de l'analyse de vos résultats, Specific résume instantanément les thèmes clés, les tendances, et suit même la fréquence à laquelle les idées apparaissent dans les données. Pas d'exportation, pas d'étiquetage manuel, et pas de feuilles de calcul à nettoyer—et vous pouvez discuter avec l'IA des résultats, tout comme si vous étiez dans ChatGPT. Je trouve que les fonctionnalités supplémentaires pour filtrer et organiser les conversations facilitent le ciblage de ce qui compte. Le résultat ? Vous économisez des heures, évitez les maux de tête et tirez plus de vos retours pour agir rapidement.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes sur la culture d'entreprise
Retour à la réalité : le véritable pouvoir de tout outil IA ou GPT réside dans la façon dont vous le questionnez. Votre objectif est de transformer des centaines de réponses d'enquête désordonnées en insights exploitables pour la culture d'entreprise—voici les invites les plus efficaces à utiliser, que ce soit dans Specific ou un outil GPT généraliste. Chaque prompt ici est testé en conditions réelles pour les enquêtes auprès des employés.
Prompt pour les idées principales : Utilisez cela pour un résumé général de ce qui importe le plus aux employés. Je commence toujours par cela pour toute analyse d'enquête qualitative. Essayez de coller un ensemble de réponses et utilisez le suivant :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication d'au plus 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Indiquer combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnés en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** explication du texte
2. **Texte de l'idée principale :** explication du texte
3. **Texte de l'idée principale :** explication du texte
Donner du contexte pour de meilleurs résultats : Vous obtenez toujours de meilleurs insights d'IA si vous lui dites à quoi sert l'enquête, comment elle a été réalisée et quel est votre objectif global. Par exemple, ajoutez un message comme :
Voici une collection de réponses ouvertes de notre enquête annuelle auprès des employés sur la culture d'entreprise. Nous voulons identifier les thèmes récurrents et les domaines où notre culture organisationnelle est soit forte, soit nécessite des améliorations. Veuillez vous concentrer uniquement sur les facteurs culturels et les problèmes soulevés par les employés.
Une fois les thèmes apparus, je pose généralement des questions de suivi :
Liste de vérification plus approfondie : "Dites-moi en plus sur [idée principale]." Collez l'idée principale qui vous intéresse—comme "transparence du leadership"—et laissez l'IA développer ce qu'il y a derrière ce thème, en listant les citations représentatives ou les tendances.
Prompt pour un sujet spécifique : Quand je dois savoir si quelque chose a émergé dans les retours, je demande :
Y a-t-il eu des mentions de [sujet spécifique] ? Incluez les citations.
Plus de prompts à essayer :
Pour les personas/types : "À partir des réponses d'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—semblable à la façon dont les 'personas' sont utilisés dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes les citations ou tendances observées pertinentes."
Points de douleur et défis : "Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez leur fréquence."
Motivations & moteurs : "Des conversations d'enquête, extrayez les motivations principales, désirs, ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix au sein de l'entreprise."
Analyse des sentiments : "Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête auprès des employés (positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiments."
Suggestions & idées : "Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes formulées par les employés. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes là où c'est pertinent."
Besoins non satisfaits & opportunités : "Examinez les réponses de l'enquête des employés pour découvrir les besoins non satisfaits, les lacunes ou les opportunités d'amélioration mis en avant par les employés."
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
L'approche IA de Specific s'adapte à chaque type de question, facilitant le ciblage de différents insights :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé détaillé pour toutes les réponses, ainsi qu'une répartition distincte pour les réponses de suivi liées à cette question.
Choix avec suivis : Chaque choix sélectionnable obtient un résumé des réponses à ses suivis spécifiques. Par exemple, si vous demandez « Quelle valeur d'entreprise est la plus importante ? » suivi de « Pourquoi ? », vous verrez des résumés pour chaque valeur.
NPS : Les détracteurs, les passifs, et les promoteurs obtiennent chacun leur propre résumé, montrant ce qui motive la satisfaction ou l'insatisfaction, selon leurs propres mots.
Vous pouvez absolument utiliser ChatGPT pour faire les mêmes résumés décomposés, mais vous devrez copier et filtrer les réponses vous-même—plus de travail, plus de chances d'erreur.
Si vous prévoyez de créer votre propre enquête de retour d'information sur la culture d'entreprise, je vous recommande de lire notre guide sur comment créer une enquête auprès des employés sur la culture d'entreprise ou de consulter la liste des meilleures questions de sondage pour les retours sur la culture d'entreprise.
Résoudre les défis liés aux limites de contexte de l'IA
L'analyse assistée par l'IA peut rencontrer des « limites de contexte » si votre ensemble de données est grand. Voici ce que je fais (et ce que Specific simplifie dès le départ) :
Filtrage : Incluez uniquement les conversations où les employés ont répondu à certaines questions ou choisi des réponses spécifiques. Vous pouvez cibler les réponses sur, par exemple, le leadership ou la diversité.
Recadrage : Envoyez juste les questions de l'enquête sélectionnées à l'IA pour analyse. C'est une façon intelligente de garder les choses légères, pour que vous puissiez analyser des centaines de conversations sans franchir la taille maximale de saisie de GPT.
C'est un véritable atout quand vous souhaitez vous plonger dans un aspect du retour sur la culture mais que vous ne pouvez pas tout inclure dans une seule fenêtre de chat ou un prompt.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses d'enquête des employés
La véritable difficulté de l'analyse d'enquêtes dans les grandes équipes ? La collaboration—ramener tout le monde sur la même longueur d'onde, partager des insights, et éviter la duplication des efforts ou la perte de contexte. C'est particulièrement vrai pour les enquêtes sur la culture d'entreprise, où vous pouvez avoir des RH, des dirigeants, et des managers cherchant à obtenir des réponses en même temps.
Avec Specific, vous pouvez analyser les données d'enquête des employés en discutant directement avec l'IA—comme si vous aviez votre propre analyste culturel à disposition. Mais cela s'améliore : vous pouvez avoir plusieurs discussions, chacune filtrée par département, cohorte, ou sujet. Vous pouvez vérifier qui a initié chaque chat (pour que l'analyse ne soit pas une boîte noire), et les collègues peuvent rejoindre un thread, lire des insights passés, et garder ce contexte ouvert.
Chaque chat IA montre qui a dit quoi : Chaque fois que des coéquipiers collaborent—posant des questions à l'IA, formulant des suivis ou faisant des commentaires—chaque message étiquette l'expéditeur avec son avatar. Ce type d'interface partagée diminue la confusion et permet à tout le monde de voir le flux de l'analyse. Cela facilite simplement la construction de sens collectif.
Même si vous n'utilisez pas Specific, je vous encourage à mettre en place un protocole de collaboration pour votre analyse. La coordination l'emporte toujours sur le cloisonnement.
Créez votre enquête sur la culture d'entreprise maintenant
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