Cet article vous donnera des conseils sur comment analyser les réponses d'une enquête auprès des employés concernant la rémunération et les avantages en utilisant une analyse de réponses d'enquête basée sur l'IA. Si vous êtes un professionnel des RH ou un manager à la recherche d'informations exploitables, vous trouverez ce dont vous avez besoin ici.
Choisir les bons outils pour l'analyse
La meilleure approche — et les outils que vous utiliserez — dépendent de la structure de vos réponses d'enquête.
Données quantitatives : Si vous examinez des chiffres, comme le nombre d'employés ayant choisi une certaine option, vous pouvez rapidement analyser ceci dans Excel ou Google Sheets. Compter, mesurer et graphiquer les réponses est rapide et facile avec des tableurs.
Données qualitatives : Lorsque vous avez des réponses ouvertes ou des commentaires de suivi, le défi s'intensifie. Lire chaque réponse d'employé est presque impossible à grande échelle. C'est là qu'intervient l'IA : vous avez besoin d'outils capables de donner du sens à des retours désordonnés et riches en texte, sans passer des heures à coder manuellement les réponses.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Si vous exportez vos données d'enquête texte ouvert, vous pouvez les coller directement dans ChatGPT ou un outil basé sur l'IA similaire. Vous pouvez demander à l'IA de résumer les thèmes clés, de repérer les tendances, ou même de trouver des citations sur des problèmes particuliers de rémunération et d'avantages.
Cependant, cette méthode n'est pas très pratique. Gérer des centaines ou des milliers de commentaires d'employés en copiant et collant devient rapidement ingérable, et vous devez gérer tous les filtrages, contextes et organisations en dehors de l'outil. Vous pourriez manquer des connexions ou perdre du temps en préparation manuelle.
Outil tout-en-un comme Specific
Les plateformes conçues pour ce travail, telles que Specific, rationalisent tout. Ces solutions gèrent à la fois la collecte des enquêtes et l'analyse automatisée par IA dans un flux de travail unique.
Voici où elle excelle : lorsque les employés répondent à des questions ouvertes, l'IA de Specific interroge avec des questions de suivi personnalisées, améliorant la clarté et la profondeur de chaque réponse. Cela crée un ensemble de données de bien meilleure qualité — regorgeant de détails sur les points de douleur des employés et les leviers de satisfaction.
L'analyse est également instantanée et exploitable. L'IA résume les résultats, extrait les thèmes clés, et vous permet de discuter directement de vos données, comme une conversation avec ChatGPT. Vous avez également des outils pour gérer les données envoyées à l'IA, filtrer les réponses et approfondir sur des sujets délicats — tout en un seul endroit.
Pour plus d'infos sur le fonctionnement de l'analyse IA instantanée et interactive, voir analyse des réponses d'enquête par IA. Si vous en êtes encore à construire votre enquête, le générateur d'enquêtes AI pour la rémunération et les avantages de Specific vaut également le coup d'œil.
Statistique rapide : Analyser les réponses des enquêtes sur la rémunération et les avantages des employés est crucial pour les organisations cherchant à améliorer la satisfaction et la rétention des employés, selon les analyses de Gallup sur le bien-être au travail. [1]
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes sur la rémunération et les avantages des employés
Formuler les bonnes invitations pour l'analyse IA change tout. Voici des invitations pratiques et contextuelles que vous pouvez utiliser pour analyser les retours sur la rémunération et les avantages.
Invitation pour les idées principales : Parfait pour extraire les sujets et thèmes principaux d'un vaste ensemble de données. Cela fonctionne que vous utilisiez Specific, ChatGPT, ou des GPTs similaires :
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 des mots), le plus mentionné en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte idée principale:** texte explicatif
2. **Texte idée principale:** texte explicatif
3. **Texte idée principale:** texte explicatif
L'analyse IA est toujours plus utile avec un contexte ajouté. Si vous indiquez à l'IA votre objectif d'enquête ("Nous voulons comprendre si les employés se sentent justement rémunérés et ce qui importe en dehors du salaire") et partagez les faits saillants sur votre entreprise ou les changements récents, vous obtiendrez des réponses plus précises et exploitables. Par exemple :
Ces réponses d'enquête proviennent de notre sondage 2024 sur la rémunération et les avantages des employés, envoyé à tous les employés à temps plein après le cycle d'évaluation annuel de cette année. Nous venons de mettre à jour nos avantages et souhaitons identifier à la fois les zones d'amélioration et les points positifs clés. Veuillez analyser avec ces objectifs à l'esprit lors du résumé des retours des employés.
Vous souhaitez approfondir un thème particulier ? Essayez ceci :
Invitation pour développer une idée principale :
Demandez : "Dites-m'en plus sur {idée principale}" et l'IA fournira un contexte, des citations directes et des nuances sur ce sujet précis.
Invitation pour un sujet spécifique :
Confirmez si un problème a été évoqué :
"Quelqu'un a-t-il parlé des régimes de travail flexibles ? Inclure des citations."
Vous pouvez approfondir encore plus, en utilisant ces invitations spécialisées :
Invitation pour les personas :
"Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire à l'usage de 'personas' en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations."
Invitation pour les points de douleur et les défis :
"Analysez les réponses de l'enquête et dressez la liste des points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque, et notez tous les motifs ou fréquence de survenue."
Invitation pour les motivations & les moteurs :
"À partir des conversations d'enquête, extrayez les principales motivations, désirs, ou raisons exprimés par les participants pour leurs comportements ou choix concernant la rémunération et les avantages. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données."
Invitation pour l'analyse des sentiments :
"Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment."
Invitation pour suggestions & idées :
"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 lorsque pertinent."
Invitation pour les besoins non satisfaits & opportunités :
"Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tous les besoins non satisfaits, écarts, ou opportunités d'amélioration mis en évidence par les répondants."
Il est bon de noter que les invitations ciblées peuvent faire toute la différence pour découvrir des retours d'employés exploitables. Si vous avez besoin de plus d'informations sur le design d'enquête, consultez les meilleures questions pour les enquêtes sur la rémunération et les avantages.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Le moteur d'analyse de Specific alimenté par l'IA gère chaque enquête sur les employés et la rémunération/avantages comme un chercheur professionnel. Voici comment il décompose différents types de questions :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez des résumés pour toutes les réponses, plus des informations issues des questions de suivi plus approfondies. Ces éléments sont synthétisés en conclusions claires par l'IA.
Choix avec suivis : Chaque option (par exemple, “assurance santé” contre “plan de retraite”) obtient son propre résumé groupé des réflexions des employés à partir des invitations de suivi associées. Il est facile de comparer quels avantages comptent le plus.
NPS (Net Promoter Score) : Les détracteurs, les passifs et les promoteurs obtiennent chacun un résumé de leurs retours spécifiques, pour que vous puissiez voir ce qui motive la loyauté, la satisfaction, ou le désengagement après une modification de la rémunération ou des avantages.
Vous pouvez reproduire la plupart de cela en utilisant ChatGPT et une bonne discipline de l'invitation, mais avec plus d'exportations et de gestion manuelle du contexte. C'est faisable, juste moins rationalisé et un peu plus laborieux.
Comment gérer les limites de taille de contexte de l'IA
Lorsque vous avez des centaines d'employés, même l'IA a une limite sur la quantité de texte qu'elle peut traiter en une fois. Tomber sur cette "limite de contexte" est courant, surtout avec des enquêtes détaillées et ouvertes — et cela peut empêcher l'IA d'analyser tout ce que vous voulez.
Il existe deux moyens éprouvés de résoudre cela, que Specific offre tous deux en standard :
Filtrage par conversation : Inclure uniquement les réponses des employés qui mentionnent un certain avantage ou sujet, ou ceux qui ont répondu à des questions spécifiques. Cela rend votre ensemble de données plus petit et plus ciblé pour que l'IA ne soit pas submergée.
Sélection des questions : Envoyez uniquement les questions d'enquête sélectionnées et les réponses associées à l'IA. En analysant moins de questions à la fois, vous restez dans la limite de contexte tout en extrayant tous les insights dont vous avez besoin.
Cette approche ciblée signifie que vous ne perdrez pas de retour critique juste parce que votre enquête est large. Pour plus de conseils, consultez le fonctionnement du filtrage de contexte dans la solution d'analyse des réponses d'enquête IA-powered de Specific.
Statistique rapide : Selon une enquête récente sur la main-d'œuvre de PwC, 60% des employés disent que de meilleurs avantages augmenteraient leur fidélité à l'entreprise — donc trouver ces insights vaut l'effort. [2]
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes auprès des employés
Obtenir des insights exploitables à partir des données sur la rémunération et les avantages des employés est un effort d'équipe. Une seule personne n'a rarement tout le contexte, et la collaboration est essentielle pour des conclusions équilibrées — surtout si vous prenez des décisions politiques basées sur les résultats de l'enquête.
Specific facilite la collaboration : vous discutez avec l'IA, non seulement seul, mais aux côtés de vos collègues. Les membres de l'équipe peuvent chacun ouvrir leurs propres sessions de chat, appliquer des filtres uniques (par exemple, ne regarder que les répondants de l'équipe d'ingénierie ou les personnes ayant mal noté les avantages), et le système suit qui a commencé chaque fil d'analyse pour la responsabilité.
Vous savez toujours qui a contribué quoi. Chaque chat affiche son créateur et montre même les avatars des utilisateurs pour chaque message. De cette façon, les découvertes cruciales ne se perdent pas dans les emails — il est clair qui a fait chaque point, et tout le monde voit quand de nouveaux insights arrivent.
Chats multiples, nombreuses perspectives. Plus d'analyses qui se chevauchent ou de confusion sur quel ensemble de données un collègue regarde. Vous pouvez commencer une nouvelle investigation, laisser des notes, et voir tous les chats — rendant l'analyse inter-équipes beaucoup plus transparente.
Si vous souhaitez apprendre à créer ces enquêtes auprès des employés alimentées par l'IA ou amener votre équipe RH à bord, voir ce guide détaillé : comment créer des enquêtes sur la rémunération et les avantages pour les employés.
Conseil : Le éditeur d'enquêtes AI rend encore plus facile l'ajustement des enquêtes en cours de processus si votre analyse découvre un problème inattendu.
Créez maintenant votre enquête sur la rémunération et les avantages des employés
Générez des insights exploitables, améliorez la rétention, et faites de votre stratégie de rémunération une stratégie basée sur les données — créez votre propre enquête conversationnelle dès aujourd'hui et commencez à comprendre ce qui compte réellement pour vos employés.