Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des employés sur le sentiment d'appartenance. Si vous souhaitez des données réellement utiles – et non pas juste un mur de réponses brutes – vous trouverez des approches pratiques pour utiliser l'IA et des invites éprouvées qui fonctionnent.
Choisir les bons outils pour l'analyse
Votre approche de l'analyse des enquêtes dépend vraiment du type de données que vous avez collectées auprès des employés.
Données quantitatives : Si vous examinez des réponses structurées, comme le nombre de personnes ayant choisi des options spécifiques, des outils conventionnels comme Excel ou Google Sheets facilitent le comptage et les répartitions en pourcentage.
Données qualitatives : Pour des perspectives plus riches – ces réponses plus longues, ouvertes ou des suivis approfondis – la lecture manuelle n'est tout simplement pas réaliste. C'est là que les outils d'IA brillent, vous permettant d'analyser de grands volumes de texte et d'extraire du sens en quelques minutes, pas des jours.
Il existe deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Exportation et analyse directes : Vous pouvez prendre vos données d'enquête exportées et les copier directement dans ChatGPT ou un outil IA similaire pour discuter des réponses. Cela vous permet de poser des questions telles que « Quels sujets reviennent le plus ? » ou « Quelqu'un a-t-il mentionné le travail à distance ? »
Limitations : Honnêtement, ce processus n’est pas le plus pratique, surtout si vous gérez une grande enquête auprès des employés. Vous vous retrouverez à coller de grands blocs de données, à atteindre les limites de contexte, et vous passerez probablement du temps supplémentaire à structurer vos invites et à gérer le texte brut.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse d'enquêtes : Un outil IA comme Specific est conçu pour collecter et analyser les réponses aux enquêtes en un seul endroit. Il pose automatiquement des questions de suivi lors de la collecte de données, de sorte que vous obtenez des commentaires plus riches et plus complets des employés—ce que les formulaires traditionnels réalisent rarement. (Découvrez comment fonctionnent les questions de suivi automatique de l'IA.)
Perspicacités alimentées par l'IA sans faille : Specific résume instantanément toutes les données de l’enquête, trouve les thèmes clés et vous donne des perspectives exploitables—pas de feuilles de calcul, pas de travail manuel. De plus, vous pouvez discuter avec l'IA des résultats, comme vous le feriez dans ChatGPT, mais avec des fonctionnalités adaptées à la gestion du contexte, au filtrage et à la mise en évidence des modèles pertinents. (Voir une analyse détaillée de l'analyse des réponses aux enquêtes par IA.)
Commodité et profondeur : La plateforme gère l'ensemble de votre flux de travail d'enquête, y compris l'organisation des réponses des employés, les suivis par type de réponse, analyse approfondie, et collaboration avec votre équipe. Si vous partez de zéro, le générateur d'enquêtes sur le sentiment d'appartenance des employés vous aidera à lancer rapidement la bonne enquête.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses de l'enquête sur le sentiment d'appartenance des employés
J'ai constaté que les bonnes invites peuvent faire ou défaire votre analyse IA, en particulier avec des données d'employés sur des sujets sensibles comme le sentiment d'appartenance. Voici quelques exemples éprouvés qui fonctionnent que vous soyez dans Specific ou que vous colliez votre exportation dans un outil GPT :
Invite pour les idées principales : Utilisez ceci pour extraire les principaux thèmes qui se manifestent régulièrement dans les réponses de vos employés. Il s'agit de l'invite par défaut dans Specific, mais elle fonctionne tout aussi bien partout :
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), les plus mentionnés en tête
- 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
Astuce : L'IA fournit toujours des résultats plus précis et utiles lorsque vous partagez le contexte. Au lieu de simplement déposer les réponses brutes, préfacez avec quelques phrases sur ce que fait votre entreprise, votre objectif pour l’enquête, et pourquoi le sentiment d'appartenance est important pour votre équipe :
Analysez ces réponses de notre enquête auprès des employés sur le sentiment d'appartenance. Nous sommes une entreprise technologique de taille moyenne cherchant à améliorer la rétention et l'expérience en milieu de travail, avec un accent sur l'inclusivité et la possibilité pour les gens de partager des idées librement. Extraire les thèmes principaux et faites-moi savoir s'il y a des modèles spécifiques au personnel à distance par rapport aux employés présents sur site.
Approfondissez : Une fois que vous avez vos thèmes, suivez avec une invite ciblée pour des informations plus riches. Par exemple: « Parlez-moi plus des retours sur le soutien de la direction. » Ou affinez votre angle :
Invite pour des sujets spécifiques : Vérifiez si quelqu'un a mentionné une certaine préoccupation ou un aspect positif. Par exemple :
Quelqu'un a-t-il parlé de sécurité psychologique ? Inclure des citations.
Invite pour les points sensibles et les défis : Cela extirpe les frustrations ou les obstacles affectant le sentiment d’appartenance des employés :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points sensibles ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun et notez les modèles ou la fréquence.
Invite pour les motivations et les moteurs : Révélez le « pourquoi » derrière les retours positifs ou les principaux moteurs d'appartenance :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations principales que les employés expriment pour ressentir un sentiment d'appartenance au travail. Regroupez les motivations similaires et fournissez des citations à l’appui.
Invite pour l’analyse des sentiments : Repérez l'humeur générale et les indices émotionnels :
Évaluez le sentiment global dans les réponses de l'enquête auprès des employés (positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés qui signalent chacun.
Invite pour les besoins non satisfaits et les opportunités : Trouvez des lacunes et des moyens concrets de faire en sorte que les employés se sentent plus inclus ou respectés :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir les besoins non satisfaits, les lacunes, ou les opportunités d'amélioration mises en évidence par les employés.
Si vous souhaitez explorer des idées d'invites plus ciblées ou avez besoin d'inspiration pour savoir quelles questions sur le sentiment d'appartenance obtiennent les meilleurs retours, consultez ce guide sur la conception des questions sur le sentiment d'appartenance.
Comment Specific gère l'analyse par type de question
L’analyse des données qualitatives des enquêtes auprès des employés change en fonction du type de questions que vous avez posées. Voici comment cela fonctionne dans Specific (et vous pouvez reproduire cela manuellement si vous utilisez ChatGPT) :
Questions ouvertes : Specific résume automatiquement toutes les réponses et les réponses de suivi associées, en distillant les grands thèmes de chaque réponse. L'IA regroupera les commentaires similaires, identifiera les modèles et vous permettra de demander « pourquoi » quelque chose revient sans cesse.
Choix multiples avec suivis : Vous obtenez un résumé séparé pour chaque réponse, mais aussi une ventilation de ce que les employés ayant choisi cette option ont dit en réponse aux questions de suivi. Cela est particulièrement utile pour approfondir pourquoi les gens ont choisi « oui », « non » ou « peut-être ».
Questions NPS : Si vous exécutez un Net Promoter Score pour le sentiment d'appartenance, Specific vous propose un résumé pour chaque catégorie (promoteurs, passifs, détracteurs), en se concentrant sur ce qui a motivé leurs scores et en soutenant l'analyse avec des citations directes de leurs suivis détaillés. (Commencez une enquête NPS sur le sentiment d'appartenance ici.)
Il est certes possible de faire ce type de ventilation dans ChatGPT, mais vous devrez organiser vous-même les données, copier-coller par catégorie et gérer le suivi des thèmes au fur et à mesure. Les outils conçus pour cela simplifient et structurent le flux de travail, vous libérant pour vous concentrer sur ce qui compte : comprendre ce dont vos employés ont réellement besoin.
Comment relever les défis liés à la limite de contexte de l'IA
Si vous avez des centaines de réponses à une enquête auprès des employés, vous rencontrerez la réalité des limites de contexte de l'IA. Les outils d'IA ne peuvent lire qu'une quantité limitée de données à la fois, vous devez donc trouver des moyens de rendre votre analyse gérable et ciblée.
Voici comment vous pouvez le gérer – ces options sont intégrées dans Specific, mais vous pouvez les adapter si vous travaillez manuellement :
Filtrage : Réduisez le jeu de données en incluant uniquement les conversations où les employés ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi des options de réponse spécifiques. Par exemple, vous pouvez ne regarder que les personnes qui ont dit qu'elles ne se sentaient pas un sentiment d'appartenance, ou celles qui ont mentionné la direction.
Recadrage : Sélectionnez les questions ou sections de l'enquête à envoyer à l'IA pour analyse. En recadrant pour la pertinence, vous restez bien dans les limites de l'IA et obtenez des perspectives plus nettes sur cet aspect particulier de l'appartenance.
Cette approche ciblée résout à la fois des problèmes pratiques et de confidentialité, de sorte que vous pouvez concentrer vos conversations et découvrir ce qui compte le plus.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes auprès des employés
La collaboration est l'un des grands points sensibles lorsque les équipes essaient de donner un sens aux enquêtes sur le sentiment d'appartenance des employés—surtout avec des feuilles de calcul dispersées ou des fils de discussion par e-mail. La coordination devient vite compliquée.
Chat IA en temps réel : Avec Specific, vous pouvez analyser les données d'enquête de manière collaborative simplement en discutant avec l'IA. Au lieu qu'une seule personne fasse tout le travail lourd, n'importe qui dans l'équipe peut intervenir, examiner les réponses et générer des insights ensemble.
Plusieurs chats IA : Vous pouvez lancer plusieurs sessions de chat simultanées, chacune avec ses propres filtres appliqués—par exemple, une équipe examinant le personnel à distance, une autre les retours d'expérience des femmes, ou en approfondissant par emplacement de bureau ou responsable. Chaque chat montre qui l'a créé, aidant à désigner la propriété et à suivre les analyses parallèles.
Visibilité claire de l'équipe : Dans chaque chat IA, les messages sont étiquetés avec l'avatar de l’expéditeur. Tout le monde sait qui a partagé quelle invite, quel éclairage ou quel suivi, donc il n'y a pas de confusion d’allers-retours. Le brainstorming et la collecte d'insights deviennent un sport d'équipe, pas seulement une corvée solitaire.
Cette approche fait la différence, surtout dans les entreprises où le sentiment d'appartenance et l’inclusion sont des priorités. Après tout, 88 % des employés disent qu'un sentiment d'appartenance favorise le meilleur travail—il est donc logique d'inclure toutes les voix pertinentes dans votre propre processus d'analyse. [1]
Créez votre enquête sur le sentiment d'appartenance des employés dès maintenant
Lancez une enquête conversationnelle, alimentée par l'IA, sur le sentiment d'appartenance aujourd'hui pour débloquer de réels insights et favoriser l'engagement. Le moyen le plus rapide d’agir de manière significative est de commencer par des retours de qualité que votre équipe peut réellement utiliser.