Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses à une enquête auprès des employés sur la collaboration d'équipe. Je vais vous montrer des moyens simples d'obtenir des insights puissants en utilisant les bons outils et invites IA.
Choisir les bons outils pour analyser votre enquête
Votre méthode d'analyse des données d'enquête dépend de la forme et de la structure des réponses que vous avez collectées. Voici comment cela se décompose :
Données quantitatives : Si vos résultats sont numériques ou facilement catégorisés (comme « Combien d'employés préfèrent le mode hybride par rapport au bureau ? »), vous pouvez rapidement les résumer et les représenter en graphiques dans Excel ou Google Sheets. Ces outils sont parfaits pour les décomptes, les moyennes et la visualisation des tendances.
Données qualitatives : Les réponses en texte libre—comme celles aux questions ouvertes ou de suivi—contiennent la véritable profondeur, mais elles sont impossibles à lire à grande échelle. Vous avez besoin d'outils IA pour interpréter des dizaines ou des centaines de réponses.
Lors de l'analyse des réponses qualitatives, il existe deux approches principales à considérer :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l’analyse IA
Vous pouvez exporter les réponses du sondage et les coller dans ChatGPT (ou tout autre outil de chat basé sur GPT) pour les analyser.
Cette approche fonctionne, mais elle n'est pas très pratique. Le formatage des réponses pour l'IA peut rapidement devenir complexe. Il y a une limite à la quantité de données que vous pouvez intégrer avant d'atteindre les limites de contexte ou de jetons. De plus, vous perdez la structure du sondage, ce qui rend difficile la liaison entre les questions, les suivis ou les métadonnées des participants. Bien que vous puissiez poser de bonnes questions pour extraire des insights, la gestion des données prend du temps.
Outil tout-en-un comme Specific
Un outil IA tout-en-un comme Specific est conçu spécifiquement pour les enquêtes conversationnelles, recueillant des données riches et les analysant d'un coup.
Collecte de données de meilleure qualité : L'IA de Specific poursuit en temps réel, approfondissant et clarifiant les réponses. Cela signifie que les répondants fournissent des informations plus réfléchies et exploitables—voyez comment fonctionne la fonction de questions de suivi IA.
Analyse alimentée par IA : Dès que les résultats sont disponibles, vous obtenez des résumés instantanés, des thèmes et des éléments exploitables—pas besoin de feuille de calcul. Vous pouvez discuter directement avec l'IA de vos résultats (comme ChatGPT), ainsi que gérer les parties de vos données utilisées dans chaque analyse ou discussion.
Cela est particulièrement utile dans le cadre des enquêtes auprès des employés sur la collaboration d'équipe, où les insights qualitatifs sont souvent ceux qui amènent des changements positifs. Specific simplifie le processus pour les débutants comme pour les experts. Si vous souhaitez essayer de créer un sondage comme celui-ci, consultez le modèle de sondage sur la collaboration des employés alimenté par l'IA.
Les employés s'accordent à dire que la collaboration est importante : 75 % croient qu'une meilleure collaboration améliore la productivité, et les équipes collaboratives sont 50 % plus productives—ainsi faire ressortir ces insights peut impacter directement les résultats de votre lieu de travail. [1]
Invites utiles pour analyser les résultats des enquêtes sur la collaboration d'équipe
Analyser les retours des employés est tellement plus facile—et offre plus d'insights—quand vous utilisez des prompts ciblés. Voici des idées de prompts que vous pouvez utiliser pour vos propres réponses, que vous utilisiez ChatGPT ou un outil comme Specific qui vous permet de discuter avec vos données.
Invite pour idées principales : Cette invite vous aide à extraire les principaux sujets de toutes les réponses. Je recommande de l'utiliser comme point de départ, surtout pour les enquêtes sur la collaboration d'équipe.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication de deux phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser 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
L'IA est toujours plus performante lorsque vous lui donnez du contexte sur votre enquête, vos objectifs, ou la situation derrière vos questions. Voici comment vous ajouteriez du contexte supplémentaire pour une enquête sur la collaboration d'équipe :
J'ai mené cette enquête pour comprendre les véritables défis auxquels notre équipe de support client est confrontée lorsqu'ils collaborent à distance. Le but est d'identifier les obstacles à la productivité et des idées pour un travail d'équipe plus fluide. Analyser les réponses en conséquence.
Explorer en profondeur les sujets clés : Une fois que vous repérez une tendance (disons, "Retards de communication entre les équipes"), posez des questions de suivi :
Dites-m'en plus sur les retards de communication mentionnés dans les réponses.
Invite pour des sujets spécifiques : Pour valider rapidement si un sujet a été abordé, utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé du partage de connaissances ? Inclure des citations.
Invite pour points de douleur et défis : Utilisez ceci pour faire ressortir les frustrations réelles des employés concernant la collaboration :
Analysez les réponses à l'enquête et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun et notez les éventuels schémas ou fréquences d'occurrence.
Invite pour suggestions et idées : Résumez rapidement les idées exploitables de l'équipe :
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 là où c'est pertinent.
Invite pour analyse de sentiment : Ayez une idée de l'ambiance et de l'attitude de l'équipe autour de la collaboration :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Pour d'autres idées, consultez notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes auprès des employés sur la collaboration d'équipe.
Comment Specific analyse les réponses par type de question
Specific simplifie l'analyse en utilisant une IA consciente des questions :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé IA pour chaque question, ainsi que des décompositions pour les suivis associés. L'outil regroupe naturellement les réponses, vous permettant de voir à la fois la vue d'ensemble et des exemples détaillés.
Choix multiples avec suivis : Vous voyez non seulement quels choix étaient les plus courants, mais aussi des résumés des réponses de suivi pour chacun. C'est parfait pour voir le contexte derrière le choix d'une personne dans une enquête sur la collaboration d'équipe.
NPS : Specific vous offre des résumés pour chaque catégorie (promoteurs, passifs, détracteurs), ce qui facilite l'identification de ce qui fonctionne et de ce qui ne va pas dans l'organisation. Si vous voulez un bon départ, essayez notre modèle d'enquête NPS pour les employés sur la collaboration d'équipe.
Vous pourriez utiliser ces méthodes d'analyse dans ChatGPT, mais cela nécessite généralement plus de copier-coller et d'adaptation des prompts. Specific automatise cela, mais vous montre toujours les données sources granulaires également.
Comment contourner les limites du contexte IA
Chaque outil IA—including ChatGPT et Specific—a une limite sur la quantité de données que vous pouvez analyser en une seule fois. Si vous avez des centaines de réponses d'enquête de la part des employés, elles peuvent atteindre cette limite. Voici comment vous pouvez obtenir des résultats complets de toute façon :
Filtrage : Analysez uniquement les réponses où les employés ont répondu à des questions spécifiques ou ont fait certains choix. Par exemple, ne regardez que les personnes ayant mentionné "réunions à distance" ou sélectionné "pas satisfait des outils actuels". Cela garde l'analyse concentrée et dans les capacités de l'IA.
Découpage des questions pour l'IA : Au lieu d'envoyer chaque paire Q&R à l'IA, choisissez un sous-ensemble—comme "toutes les questions ouvertes sur les réunions d'équipe". Cela vous permet d'analyser plus en profondeur, un sujet à la fois.
Specific propose ces deux options nativement, vous permettant d'itérer rapidement et de ne jamais vous sentir bloqué par des limites techniques. Si vous utilisez un processus manuel (comme l'exportation vers ChatGPT), envisagez de diviser vos données en segments et de vous concentrer sur des sujets ou des segments clés un à la fois pour de meilleurs résultats.
Pour en savoir plus sur la création de sondages plus intelligents qui évitent ces surcharges, consultez notre article sur comment créer facilement un sondage sur la collaboration d'équipe auprès des employés.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses à une enquête auprès des employés
Le passage des insights à l'action se bloque souvent car le partage des résultats ou la discussion sur les récits d'une enquête sur la collaboration d'équipe est désordonné. Les méthodes traditionnelles impliquent des tableaux sans fin et des fils de commentaires, rendant l'alignement d'équipe difficile.
Specific facilite l'analyse collaborative. Vous pouvez discuter avec l'IA des résultats de l'enquête comme vous le feriez dans une réunion d'équipe. Chaque discussion est partageable, et vous pouvez configurer plusieurs discussions—chacune avec différents filtres, zones de focus, ou objectifs analytiques. La propriété de chaque discussion est visible, vous savez toujours qui creuse quoi.
Collaboration en temps réel : Dans le chat IA, tous les commentaires sont attribués avec des avatars pour plus de transparence. Cela renforce la clarté de l'équipe et vous aide à développer vos interprétations chacun ou à explorer de nouvelles idées.
Si vous avez besoin de modifier ou mettre à jour votre enquête de manière collaborative avant de l'envoyer, essayez l' éditeur d'enquête alimenté par l'IA—il vous suffit de discuter de vos demandes et laissez l'IA apporter les modifications en temps réel.
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