Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses à une enquête sur le bien-être des employés. Je vais vous montrer des moyens pratiques - en utilisant l'IA - pour transformer les données d'enquête en informations exploitables.
Choisir les bons outils pour l'analyse des enquêtes
Votre approche d'analyse dépend vraiment du type et de la structure de vos données d'enquête.
Données quantitatives : Si votre enquête demandait aux employés de sélectionner des options, d'évaluer quelque chose de 1 à 10, ou de répondre par oui/non, le comptage des réponses est simple. Vous pouvez utiliser Excel ou Google Sheets pour effectuer des calculs, des statistiques de base ou créer des graphiques simples.
Données qualitatives : C'est là que les choses deviennent intéressantes - et plus complexes. Les questions ouvertes ou les suivis où les employés écrivent dans leurs propres mots ? Lire manuellement des centaines de réponses n'est pas humainement pratique. C'est là que les outils d'IA sont utiles, vous permettant de repérer des thèmes et des motifs sans passer des heures à trier. Ces réponses contiennent souvent le véritable or : des retours francs sur l'épuisement professionnel, le stress ou ce qui améliore vraiment le bien-être au travail.
Il existe deux approches pour utiliser des outils avec des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse AI
Copier-coller et discuter avec vos données. Vous pouvez exporter vos réponses (csv ou texte), puis coller des blocs de texte dans ChatGPT ou un autre outil IA basé sur GPT. À partir de là, invitez l'IA à trouver des thèmes, résumer ou approfondir les retours des employés.
Commodité vs contrôle. Bien que cela fonctionne pour des gains rapides ou des ensembles de données plus petits, ce n'est pas idéal pour les enquêtes plus importantes. Gérer de gros morceaux de texte, rester organisé et garantir la confidentialité est un peu fastidieux. Vous devrez diviser le contenu en morceaux plus petits pour que l'IA ne dépasse pas sa limite de contexte, et il n'y a pas de suivi ou de filtrage intégré.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse conversationnelle des enquêtes. Avec Specific, vous disposez d'un outil complet qui collecte les données de l'enquête, pose automatiquement des questions de suivi alimentées par l'IA, et analyse en profondeur les résultats directement dans la plateforme.
Des données meilleures par design. L'IA de Specific interviewe chaque employé, en revenant sur les réponses peu claires ou nécessitant plus de détails. Cela signifie que vous obtenez des réponses de meilleure qualité ainsi que des chiffres à analyser. Pour une discussion approfondie sur le fonctionnement des suivis par IA, voir questions automatiques de suivi par IA dans les enquêtes.
Compréhension instantanée. L'IA résume instantanément, fait émerger des thèmes récurrents et organise les insights — pas de manipulations de tableur. Vous ou votre équipe pouvez discuter avec l'IA des résultats, en filtrant par département, région ou sentiment, et pouvez même faire des références croisées avec d'autres ensembles de données. Ce flux de travail correspond à la réalité du travail moderne en RH et engagé envers les employés.
Sujets utiles pour analyser les réponses aux enquêtes sur le bien-être des employés
L'IA brille de mille feux lorsque vous lui dites exactement ce qu'elle doit rechercher. Voici quelques-uns de mes sujets préférés pour les enquêtes sur le bien-être des employés :
Sujet pour les idées principales — repérer rapidement les principaux thèmes. Utilisez ceci pour obtenir un résumé net de ce qui compte le plus pour vos employés :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné, en chiffre, un thème spécifique, plus mentionné sur le dessus
- 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
Le contexte améliore les réponses de l'IA. Donnez à l'IA des informations sur votre entreprise, les rôles des employés, votre objectif (par exemple, réduire l'épuisement), et spécifiez le groupe cible (comme l'équipe des ventes, les travailleurs à distance, ou tout le monde). Voici une modification du sujet qui aide :
Vous analysez une enquête sur le bien-être des employés dans une société SaaS en forte croissance. L'objectif est de comprendre quels facteurs favorisent l'épuisement et quels changements les employés suggèrent. Veuillez extraire les thèmes et signaler toute différence entre les réponses de l'ingénierie, des ventes et du support client.
Approfondir un thème. Demandez, "Parlez-moi davantage de l'épuisement, des thèmes mentionnés par les employés" pour obtenir des précisions.
Sujet pour des thèmes spécifiques. Si vous voulez savoir si quelqu'un a évoqué une idée particulière (comme « emploi du temps flexible » ou « soutien à la santé mentale »), essayez :
Quelqu'un a-t-il parlé d'emploi du temps flexible ? Inclure des citations.
Sujet pour les personas. Précisez quels types de personnes partagent les mêmes types de préoccupations :
À partir des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts - comme les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez les caractéristiques clés, les motivations, les objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Sujet pour les points de douleur et défis. Découvrez les obstacles ou frustrations (comme le stress, les attentes floues, ou la charge de travail) :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun et notez les motifs ou la fréquence d'apparition.
Sujet pour les motivations & moteurs. Découvrez ce qui garde votre équipe engagée :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales, désirs ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Groupez les motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui des données.
Sujet pour l'analyse de sentiment. Ayez une idée de l'humeur générale des employés :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Sujet pour les suggestions & idées. Exploitez la pensée créative de votre équipe :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes formulées par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence et incluez des citations directes lorsque pertinent.
Sujet pour les besoins non satisfaits & opportunités. Révélez ce qui manque à vos programmes de bien-être :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune, ou opportunité d'amélioration mis en lumière par les répondants.
Si vous avez besoin d'inspiration pour rédiger votre enquête, essayez notre Générateur d'enquête Bien-être des employés. Pas sûr de comment formuler les questions ? Découvrez notre guide des questions d'enquête sur le bien-être pour les employés.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA de Specific crée un résumé de toutes les réponses, intégrant les clarifications ou les insights plus profonds collectés à travers des questions de suivi. Cela signifie que l'analyse capture à la fois les thèmes et le "pourquoi" derrière chaque réponse.
Choix avec suivis : Si les employés choisissent parmi plusieurs options, Specific regroupe et résume chaque suivi pour chaque choix. Par exemple, vous verrez un résumé thématique pour tous ceux qui ont choisi "Charge de travail" comme principal problème, accompagné de leurs suggestions d'amélioration.
Questions NPS : Chaque groupe - détracteurs, passifs et promoteurs - obtient son propre résumé et ses thèmes centraux, ce qui facilite grandement l'action sur les causes profondes. Vous pouvez faire des décompositions similaires question par question en utilisant ChatGPT ou un autre IA, mais c'est un processus plus manuel avec des copier-coller et des réécritures de sujets à chaque fois.
Si vous souhaitez explorer plus en profondeur la conception des enquêtes pour ces méthodes, consultez ce guide à la création d'enquêtes sur le bien-être des employés.
Gérer les limites de contexte de l'IA avec de grands ensembles de données d'enquête
Les modèles d'IA ne peuvent traiter qu'une quantité finie de texte (« contexte ») à la fois. Avec une enquête sur les employés de taille raisonnable, vous atteindrez rapidement ces limites. Voici comment je contourne ce goulot d'étranglement :
Filtrage : Dans Specific, vous pouvez filtrer les données de l'enquête - analyser uniquement les employés ayant répondu à certaines questions, ou regarder les réponses de certaines équipes. Ainsi, l'IA se concentre sur des parties de données, vous aidant à rester sous la limite d'entrée.
Rogner : Parfois, vous souhaitez seulement analyser des insights liés à certaines questions. Limitez l'analyse uniquement à celles-ci en rognant les questions à passer dans l'IA. Moins de bruit, plus de clarté, et pas de débordement de contexte.
Ces fonctionnalités sont intégrées dans les outils d'analyse de réponses d'enquête par IA de Specific, vous permettant de vous concentrer sur les insights, pas sur la logistique de mise en forme.
Fonctionnalités de collaboration pour analyser les réponses d'enquête des employés
L'analyse des enquêtes est un sport d'équipe - surtout pour les RH et les managers abordant le bien-être. C'est difficile de capturer toutes les nuances quand vous travaillez en solo. Des problèmes comme l'épuisement ou la santé mentale nécessitent des conversations transversales et le partage de contexte.
Flux de travail dirigé par chat : Specific permet à votre équipe d'analyser les données de l'enquête des employés juste en discutant avec l'IA. Chaque chat peut être filtré - par question, par sentiment, ou par type de répondant - afin que les différents responsables puissent suivre leur propre fil d'enquête.
Multiples chats pour multiples perspectives : Vous pouvez lancer plusieurs chats à travers votre équipe, chacun avec son propre objectif ou filtre. Chaque fil de discussion montre qui l'a commencé, gardant tout le monde aligné sur ce qui est discuté et par qui. Les collaborateurs voient instantanément qui dit quoi, facilitant le suivi des insights et des recommandations.
Visibilité en un coup d'œil : Besoin de savoir qui a contribué à quelle analyse ? Dans le chat AI, chaque message s'affiche avec l'avatar de l'expéditeur. Lorsque de grandes décisions sur les améliorations du bien-être doivent être prises, vous avez la transparence - plus besoin de deviner qui a résumé quelles conclusions.
Pour voir à quel point il est facile d'ajuster votre enquête en fonction des dernières conclusions, explorez notre éditeur d'enquêtes alimenté par l'IA.
Créez votre enquête sur le bien-être des employés dès maintenant
Commencez dès aujourd'hui - utilisez Specific pour débloquer une analyse profonde instantanée de votre prochaine enquête sur le bien-être des employés, et commencez à apporter des changements que votre équipe ressentira vraiment.