Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses et les données d'une enquête auprès des employés sur l'engagement des employés en utilisant l'IA et des outils modernes.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes sur l'engagement des employés
L'approche et les outils que vous utiliserez pour analyser les réponses aux enquêtes sur l'engagement des employés dépendent du type et de la structure de vos données. Décortiquons cela :
Données quantitatives : Cela couvre des éléments tels que les échelles de notation ou les choix multiples (par exemple, « Dans quelle mesure vous sentez-vous engagé au travail ?»), et il est facile de les compter dans Excel ou Google Sheets. Vous pouvez utiliser des graphiques simples ou des tableaux croisés pour repérer les tendances ou suivre les changements au fil du temps.
Données qualitatives : Pour les réponses ouvertes (comme « Qu'est-ce qui augmenterait votre engagement au travail ?»), la valeur réside dans le détail, mais lire et interpréter tout cela manuellement est difficile. Si vous avez plus de quelques dizaines de réponses, cela devient rapidement accablant—c’est là que l’IA peut vous aider à exploiter l’or qualitatif.
Il existe deux approches principales lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
Comment utiliser ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez exporter vos réponses ouvertes, les copier dans ChatGPT et commencer une conversation sur les résultats.
C'est largement accessible, mais coller et structurer les données de l’enquête pour l’analyse IA n’est pas très pratique. Il y a beaucoup de défilement et de copier-coller à faire, et vous devrez gérer soigneusement les questions ou les réponses que vous soumettez à un moment donné (les GPT ne peuvent pas traiter un texte illimité d'un coup). Si vous souhaitez explorer des groupes ou des thèmes spécifiques, le filtrage manuel vous incombe.
Outil tout-en-un comme Specific
Les outils d'enquête IA spécialement conçus comme Specific rationalisent l'ensemble du processus. Vous pouvez à la fois collecter des données sur l'engagement des employés (avec l'IA s’occupant des suivis pour des insights plus riches) et analyser instantanément les réponses à l'aide de l'IA intégrée.
L'analyse alimentée par l'IA dans Specific fait le gros du travail : Vous obtenez des résumés instantanés, la détection des thèmes principaux, des fréquences et des insights exploitables. Pas de feuilles de calcul ni de nuages de mots manuels. Vous pouvez discuter directement avec l'IA de vos résultats, et vous avez accès à des fonctionnalités uniques pour gérer quelles données/contexte sont utilisées pour l'analyse.
Les questions de suivi sont importantes : Grâce à la logique conversationnelle, l'enquête pose des suivis en temps réel—les répondants partagent ainsi des histoires plus profondes et vous obtenez des insights de haute qualité. Vous voulez en savoir plus sur cette approche ? Découvrez les suivis automatiques de l'IA et voyons comment une exploration intelligente peut améliorer la qualité de vos données.
Prompts utiles pour analyser les réponses aux enquêtes sur l'engagement des employés
Travailler avec l'IA signifie que vous obtiendrez plus de valeur si vous posez les bonnes questions de la bonne manière. Les prompts suivants se sont avérés très efficaces pour analyser les données d'enquête sur l'engagement des employés, que vous utilisiez ChatGPT ou une plateforme comme Specific (en savoir plus sur l'analyse d'enquête alimentée par l'IA).
Prompt pour les idées principales : Utilisez-le pour faire émerger les principaux sujets/problèmes à partir de grands ensembles de textes (c'est la colonne vertébrale de la façon dont Specific analyse les réponses ouvertes) :
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), la plus mentionnée 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
Conseil : L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui donnez un contexte sur votre enquête (pourquoi vous l'avez menée, vos objectifs, qui a répondu, la culture de votre lieu de travail, etc.). Par exemple :
« Vous êtes analyste RH. Voici des réponses d'une enquête sur l'engagement des employés dans une entreprise technologique britannique. Nous voulons savoir ce qui affecte le plus le moral et la motivation de l'équipe. »
Explorez plus en profondeur les thèmes avec : Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale). Cela vous permet d’élargir tout thème identifié ci-dessus.
Prompt pour un sujet spécifique : « Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ?» ou « Quelqu'un a-t-il mentionné le burn-out ? » Vous pouvez ajouter : « Inclure des citations ». Cela est idéal pour valider ou réfuter des hypothèses.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Demandez : « Analysez les réponses de l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. » Cela révèle les véritables obstacles et est essentiel, notamment car 43 % des employés déclarent se sentir épuisés, 37 % affirment que cela affecte leur performance au travail [1].
Prompt pour les motivations & leviers : Essayez : « À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données. » Comprendre les leviers est essentiel pour lutter contre le désengagement—les employés engagés surpassent les désengagés de plus de 40 % [1].
Prompt 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 ou retours clés dans chaque catégorie. » Cela vous aide à repérer les changements de moral, ce qui est vital puisque les taux d'engagement sont en déclin à l'échelle mondiale [1].
Prompt pour les 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 si pertinent. » Cela génère souvent votre prochaine feuille de route des actions.
Comment Specific analyse les données qualitatives des enquêtes sur l'engagement des employés
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous obtiendrez un résumé de toutes les réponses, y compris des analyses détaillées des réponses de suivi liées à chaque question ouverte. Cela vous donne non seulement une liste de mots, mais aussi une vue organisée d’opinions authentiques, soutenant des décisions plus nuancées.
Choix avec suivi : Pour les questions avec options prédéfinies et questions de suivi, chaque choix reçoit son propre résumé—une analyse des raisons pour lesquelles les gens ont choisi chaque réponse, y compris leur raisonnement et leurs histoires en texte libre.
Questions NPS : Les réponses sont automatiquement résumées par catégorie : détracteurs, passifs et promoteurs. Cela vous montre exactement ce que les fans adorent, ce qui retient certaines personnes, et pourquoi les détracteurs se désengagent. Si vous cherchez un moyen rapide de créer une enquête NPS sur l'engagement des employés, c'est à portée de clic.
Vous pouvez faire tout cela dans ChatGPT avec les prompts ci-dessus. Cela nécessite simplement plus de travail manuel et d’attention, surtout si vous voulez de la structure et devez segmenter les réponses par question, choix ou résultat.
Surmonter les limites de taille de contexte dans l'analyse IA
Limitations de la fenêtre de contexte de l'IA : Peu importe l'outil basé sur GPT que vous utilisez, il y a une limite supérieure à la quantité de données que l'IA peut digérer à la fois (pensez : quelques milliers de réponses au maximum). Si votre entreprise collecte des centaines ou des milliers de réponses chaque trimestre, vous devez trouver un moyen de réduire ou de filtrer les données avant de les envoyer à l'IA—sinon, vous serez obligé de tout diviser en morceaux plus petits à la main.
Dans Specific, il existe deux approches intelligentes :
Filtrage : Sélectionnez quelles conversations ou réponses l'IA voit—par exemple, en vous concentrant sur les réponses à des questions particulières (« Montrez-moi uniquement les employés qui ont mentionné 'communication' ou qui ont noté l'engagement en dessous de 3 »). Cela réduit le jeu de données avant l'analyse pour des résultats plus pointus.
Recadrage : Vous pouvez choisir juste les questions que vous souhaitez que l'IA analyse (par exemple, uniquement celles ouvertes sur le « leadership » ou le « bien-être »). Cela garde le contexte serré et vous permet d'examiner plus de conversations ensemble.
Le filtrage et le recadrage sont intégrés dans le flux de travail dans Specific, vous permettant de ne jamais vous battre seul contre les limites de contexte de l’IA.
Fonctions collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des employés
La collaboration est souvent ralentie lorsque les équipes tentent d'analyser les données des enquêtes sur l'engagement des employés à travers les départements—surtout avec beaucoup de retours ouverts et plusieurs personnes devant intervenir.
Analysez les données en discutant avec l'IA : Dans Specific, vous pouvez simplement discuter avec l'IA de vos résultats. C'est comme avoir un partenaire de recherche expert à la demande.
Chats collaboratifs multiples : Ouvrez autant de chats AI que votre équipe a besoin—par exemple, un chat sur le « retour des managers » et un autre sur « l'équilibre vie professionnelle/vie privée ». Chaque chat a ses propres filtres et montre clairement quel membre de l'équipe l'a démarré, afin que tout le monde sache qui se concentre sur quels insights.
Attribution & contexte clairs dans le chat : Si vous collaborez, chaque message de chat montre qui l’a envoyé, avec un avatar—rendant la discussion filaire plus claire et réduisant la confusion sur qui a posé ou décidé quoi. Pour les équipes RH débordées ou les organisations distribuées, cette transparence peut être un énorme gain de temps.
Si vous cherchez de l'inspiration sur la façon de concevoir ces enquêtes, consultez des guides sur la sélection des questions ou la construction étape par étape d’une enquête.
Créez maintenant votre enquête sur l'engagement des employés
Commencez à collecter des insights de meilleure qualité et analysez instantanément les retours avec des résumés alimentés par l'IA, des suivis personnalisés et un chat collaboratif—tout en un seul endroit. Créez votre propre enquête et améliorez votre stratégie d'engagement des employés dès aujourd'hui.