Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des employés sur le feedback de performance à l'aide d'outils d'analyse de réponses d'enquête basés sur l'IA. Si vous cherchez à donner du sens à toutes les données que vous avez collectées, vous êtes au bon endroit.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
Les outils dont vous avez besoin dépendent de l’apparence de votre enquête et de la manière dont vos employés ont répondu. Voici comment je le décompose :
Données quantitatives : Si votre enquête comporte des questions simples à choix fermé (comme « Notez votre manager de 1 à 5 »), vous avez de la chance. Vous pouvez utiliser Excel, Google Sheets ou tout autre outil de tableur pour trier, compter et visualiser les réponses en quelques secondes. Rapide, facile, et vous obtenez vos tendances de base.
Données qualitatives : Les choses se compliquent lorsque les employés répondent à des questions ouvertes ou fournissent des détails supplémentaires dans les suivis. Lire des dizaines ou des centaines de ces réponses manuellement ne se généralise pas — surtout quand vous souhaitez réellement comprendre les thèmes récurrents, pas seulement repérer des citations intéressantes. C’est ici que l’IA entre en jeu.
Il existe deux approches pour l'outillage lors de la gestion des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse AI
Copier et coller pour analyser : Si vous avez déjà exporté vos résultats d'enquête, vous pouvez copier les réponses ouvertes dans ChatGPT (ou tout autre grand modèle de langage) et discuter avec concernant les données. Il peut extraire des sujets communs, résumer les sentiments, ou générer une liste de points de douleur.
Travail manuel intense : Bien que cela soit mieux que d'essayer de détecter les tendances vous-même, je trouve cela un peu maladroit pour tout sauf un petit ensemble de données. Vous passerez du temps à nettoyer votre exportation, à diviser les résultats s’ils sont trop volumineux (les IA comme GPT ont des limites de contexte) et à recoller des morceaux au fur et à mesure. Cela fonctionne, mais il existe des moyens plus simples.
Un outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour les enquêtes : C'est là qu'un outil comme Specific brille vraiment. Vous créez et distribuez votre enquête directement dans l'outil. Il collecte les réponses — et grâce au format conversationnel avec des questions de suivi alimentées par l'IA, vous obtenez des réponses beaucoup plus riches et plus réfléchies que vous ne le feriez avec un formulaire basique. (En savoir plus à ce sujet dans questions automatiques de suivi AI.)
Analyse AI instantanée : Lorsque les réponses commencent à arriver, Specific résume les résultats, met en avant les thèmes principaux et vous permet d'interagir avec les données en langage naturel — comme ChatGPT, mais avec toutes les informations assemblées automatiquement. Vous pouvez même filtrer quelles réponses sont incluses dans votre analyse, il est donc facile d'obtenir des insights sur une équipe spécifique ou un sujet de feedback.
Le meilleur des deux mondes : Avec Specific, vous obtenez une analyse basée sur le chat, mais vous gardez également le contrôle sur ce qui est envoyé à l'IA, vous pouvez donc rester en dessous des limites du contexte et éviter d'inclure par erreur des données que vous ne souhaitez pas analyser. Le format de chat signifie que vous n'avez pas besoin de connaître le bon prompt d'analyse à demander — vous avez juste une conversation avec les données.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les enquêtes de feedback sur la performance des employés
Une fois que vous avez toutes ces réponses ouvertes, savoir quoi demander à une IA est la moitié de la bataille. Des prompts clairs et ciblés débloquent une meilleure analyse — que ce soit dans Specific ou dans ChatGPT. Voici des prompts pratiques que j'utiliserais pour une enquête sur le feedback de performance des employés :
Prompt pour les idées principales : C'est un excellent précurseur pour mettre en lumière les thèmes principaux dans un grand tas de feedback. Je commence toujours ici si je veux une vue d'ensemble :
Votre tâche est d’extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif allant jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des nombres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
2. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
3. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
Le contexte est roi : Les modèles AI fonctionnent bien mieux si vous leur donnez un peu de contexte supplémentaire. Mentionnez qui a rempli le sondage (les employés de votre entreprise), le but de votre enquête et ce que vous espérez apprendre. Par exemple :
Nous avons réalisé cette enquête auprès des employés de trois départements pour comprendre ce qui fonctionne et ce qui doit être amélioré dans notre processus actuel de feedback sur la performance. Veuillez analyser les réponses en tenant compte de ce contexte.
Approfondir un thème : Si vous repérez quelque chose d'intéressant et souhaitez en savoir plus, essayez :
Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale).
Valider des sujets spécifiques : Pour se concentrer sur un détail ou une rumeur, voici une technique courante :
Quelqu’un a-t-il parlé de XYZ ? Inclure des citations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Parfait pour souligner ce qui rend le feedback de performance difficile ou frustrant pour les employés. Par exemple :
Analyzez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez les motifs ou la fréquence de leur occurrence.
Prompt pour les suggestions et idées : Découvrez les recommandations des employés sur l'amélioration du feedback de performance :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants de l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence et incluez des citations directes là où elles sont pertinentes.
Prompt pour l'analyse de sentiment : Catégoriser rapidement l'ambiance générale — utile si vous voulez voir si le feedback est plutôt positif ou négatif :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l’enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour les motivations et les moteurs : Si votre processus de feedback de performance a des partisans, vous voudrez comprendre pourquoi :
À partir des conversations d'enquête, extrayez les principales motivations, 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.
Si vous souhaitez créer votre enquête de zéro, essayez ce générateur d'enquête AI. Ou récupérez des suggestions éprouvées (ou des modèles prêts à l'emploi) pour votre enquête sur le feedback de performance ici.
Comment Specific analyse les données qualitatives pour chaque type de question
La façon dont vous analysez les données de l'enquête auprès des employés devrait changer en fonction de la manière dont la question a été posée. Voici comment Specific aborde chaque type :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific crée un résumé combiné pour toutes les réponses à la question principale et à tous les suivis. Cela capture à la fois les thèmes de haut niveau et le contexte plus détaillé des questionnements supplémentaires.
Choix avec suivis : Pour les questions à choix multiples (comme « Comment ressentez-vous notre processus de révision trimestrielle ? » avec des options de réponse et un « pourquoi ? » obligatoire), Specific résume le feedback associé à chaque choix. C'est un excellent moyen de voir non seulement ce que les gens ont choisi, mais aussi le raisonnement et les histoires derrière ces choix.
Questions de type NPS : Lorsque vous effectuez un Net Promoter Score (NPS) sur le feedback de performance des employés, chaque groupe—détracteurs, passifs, promoteurs—obtient son propre résumé et des thèmes principaux. Cela facilite beaucoup la comparaison des raisons pour lesquelles chaque groupe ressent les choses de cette manière.
Si vous utilisez ChatGPT à la place, vous pouvez absolument effectuer ce type d'analyse approfondie — mais vous aurez besoin de regrouper et organiser manuellement les données pour chaque question et segment, ce qui prend plus de temps et d'effort.
Comment gérer les limites de contexte AI dans l'analyse des enquêtes
Si vous finissez avec des centaines de réponses d'employés, vous serez confronté à un défi principal : les modèles d'IA comme GPT ont des limites de taille de
