Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des employés sur la confiance dans le leadership en utilisant des outils motorisés par l'IA et des approches éprouvées pour les données quantitatives et qualitatives.
Choisir les meilleurs outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
Lorsque vous examinez les résultats d'une enquête, l'approche et les outils dépendent de la structure de vos données et des types de questions. Certaines données sont faciles à quantifier; d'autres nécessitent des outils avancés pour une analyse plus approfondie :
Données quantitatives : Les chiffres, les notes et les sélections à choix multiples (comme « Quel pourcentage d'employés font confiance à la direction ? ») sont faciles à compter et à visualiser avec des outils tels que Excel ou Google Sheets. Les graphiques standard et les tableaux croisés dynamiques montreront rapidement les tendances, par exemple si seulement 21% des employés américains font totalement confiance à la direction de l'organisation—un chiffre en déclin ces dernières années. [1]
Données qualitatives : Les réponses ouvertes et les suivis—où les participants expliquent pourquoi ils ressentent ce qu'ils ressentent ou suggèrent des améliorations—sont beaucoup plus difficiles à analyser manuellement. Il est simplement impossible de lire des centaines de commentaires nuancés et de trouver des schémas sans aide. C'est là que l'analyse par IA devient essentielle.
Il existe deux approches pour outiller lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire de GPT pour l'analyse par IA
Flexible et accessible : Vous pouvez exporter des données d'enquête—telles que des récits d'employés sur la confiance dans le leadership—et les coller dans ChatGPT (ou un autre modèle de langage à grande échelle basé sur GPT) pour commencer une conversation sur vos résultats.
Inconvénients : Ce flux de travail n'est pas particulièrement pratique. Il nécessite une préparation et un nettoyage manuels des données, et il se peut que vous rencontriez des limitations autour de la taille des instructions ou un manque de structure. Vous devrez souvent guider l'IA étape par étape, et il peut être délicat de faire référence à des questions individuelles de l'enquête ou de filtrer les réponses en fonction de la démographie ou des segments d'utilisateurs.
Un outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour ce travail : Une plateforme comme Specific combine la collecte d'enquêtes et l'analyse motorisée par l'IA en une seule solution. Lorsqu'un employé répond, le système peut automatiquement poser des questions de suivi pertinentes, augmentant la profondeur et la qualité des perspectives. En savoir plus sur comment cela fonctionne ici.
Des informations instantanées et pilotées par l'IA : Après l'arrivée des données, Specific résume instantanément les réponses ouvertes, trie les principaux thèmes, transforme les réponses en points clés digestes et crée des recommandations exploitables—sans feuilles de calcul interminables ni tri manuel.
Analytique conversationnelle : Tout comme dans ChatGPT, vous discutez directement avec l'IA de vos résultats, mais avec un filtrage intégré plus riche, des fonctionnalités de segmentation et d'organisation. Gérez quelles données l'IA voit dans chaque conversation, maintenez les discussions focalisées et segmentez par NPS, département ou toute logique d'enquête pour une compréhension plus approfondie.
Pour en savoir plus sur l'analyse par IA en action, consultez l'aperçu des fonctionnalités d'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
Incitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses d'enquêtes sur la confiance des employés dans le leadership
Les outils d'IA ne sont puissants que grâce à vos instructions. Pour tirer parti de la puissance de GPT pour comprendre les retours des employés sur la confiance dans le leadership, voici quelques incitations éprouvées que j'ai utilisées et que je recommande. Adaptez-les à l'outil de votre choix :
Instruction pour les idées principales : Si vous souhaitez un résumé global des principaux thèmes—idéal pour identifier les facteurs derrière une faible confiance ou les succès du leadership—utilisez ceci :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + explication en deux phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des nombres, pas des mots), celles mentionnées le plus souvent 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
Instruction pour de meilleurs résultats—donner du contexte : L'IA fonctionne toujours mieux avec plus de contexte. Par exemple, informez l'IA que vous analysez une enquête sur la confiance dans le leadership au sein d'une entreprise américaine de taille moyenne, et exposez vos principales préoccupations (par exemple, la transparence, la communication). Voici comment le faire :
Vous analysez les réponses de notre enquête auprès des employés sur la confiance dans la direction de l'entreprise. L'entreprise compte 500 personnes dans le secteur des technologies financières, travail hybride, et nous avons remarqué que les scores de confiance diminuent trimestre après trimestre. Nous voulons comprendre les moteurs principaux de cette tendance et les problèmes actionnables soulevés par les employés.
Instruction pour approfondir une idée clé : Après avoir identifiés les principaux thèmes, explorez plus en détail :
Dites-moi en plus sur XYZ (idée principale)
Instruction pour des sujets spécifiques : Pour valider ou explorer si les employés mentionnent un sujet brûlant (comme « travail à distance » ou « transparence de la direction »), essayez :
Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? Inclure des citations.
Instruction pour les points de douleur et défis : Celle-ci est essentielle pour les sujets de confiance dans le leadership—ce qui frustre vraiment le personnel ?
Analysez les réponses au sondage et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout schéma ou fréquence d'occurrence.
Instruction pour les sentiments : Utilisez ceci pour rapidement évaluer les sentiments positifs/négatifs/neutres vers le leadership :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases clés ou retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Instruction pour suggestions et idées : Cela est souvent négligé mais extrêmement concret :
Identifiez et énumérez toutes les suggestions, idées ou requêtes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes là où c'est pertinent.
Instruction pour les besoins non satisfaits et opportunités : Si vous souhaitez découvrir des lacunes, angles morts ou opportunités faciles autour de la confiance dans le leadership :
Examinez les réponses au sondage pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune, ou opportunité d'amélioration mise en évidence par les répondants.
Vous souhaitez voir plus de conseils pour créer et analyser ce type d'enquêtes ? Découvrez notre guide pratique sur comment créer des enquêtes pour employés sur la confiance dans le leadership ou consultez les recommandations de questions pour votre enquête ici.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
La manière dont les outils d'IA comme Specific abordent les réponses qualitatives des enquêtes auprès des employés dépend de la configuration de chaque question :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous verrez un résumé de toutes les réponses principales à la question initiale, ainsi que de tout suivi associé (comme des clarifications ou des explorations plus profondes pourquoi les employés font ou non confiance au leadership). Vous obtenez à la fois un résumé thématique et des commentaires individuels notables.
Choix avec suivis : Si vous proposez des questions à choix multiples avec une option « autre—veuillez expliquer » ou des suivis personnalisés, l'analyse est regroupée par réponse. Par exemple, chaque option de moteur de confiance obtient son propre résumé des retours explicatifs, ce qui rend facile de visualiser ce qui pousse les scores vers le haut ou vers le bas.
NPS (Net Promoter Score) : Si vous utilisez le NPS (par exemple, « Quelle est la probabilité que vous recommandiez l'équipe de direction ?») avec des suivis à texte libre, les résumés sont automatiquement regroupés : détracteurs, passifs, et promoteurs obtiennent chacun des résumés thématiques distincts sur leur confiance (ou manque de confiance) dans vos dirigeants.
Vous pouvez répliquer cela avec ChatGPT, mais cela nécessite plus de configuration—diviser les données par réponse/segment, copier dans différentes instructions, et suivre manuellement quels commentaires appartiennent à quelle catégorie. Specific automatise cela pour vous, vous faisant gagner des heures et garantissant des informations propres et structurées pour chaque partie de votre enquête.
Résoudre les problèmes de limite de contexte dans l'analyse par IA
Un problème avec l'analyse des enquêtes motorisée par IA est la limite de taille du contexte—ce que vous envoyez à l'IA doit tenir dans la mémoire de travail du modèle. Pour les grandes enquêtes auprès des employés sur la confiance dans le leadership, où vous pouvez avoir des centaines ou des milliers de réponses détaillées, c'est un vrai casse-tête—mais c'est gérable avec la bonne approche.
Voici comment nous abordons le défi dans Specific (et vous pouvez faire des choses similaires manuellement) :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations de l'enquête, n'envoyant à l'IA que les réponses où les utilisateurs ont répondu à une question particulière ou choisi une option spécifique. Par exemple, segmentez uniquement les détracteurs ou ceux citant « manque de transparence ». Cela concentre l'analyse, reste dans les limites, et affûte vos résultats.
Recadrage : Au lieu d'envoyer l'ensemble de votre enquête, vous sélectionnez certaines questions (disons, toutes concernant l'intégrité des dirigeants) et analysez celles-ci en profondeur. La coupe simplifie les données et évite de submerger l'IA—et vous aide à approfondir les micro-thèmes, pas seulement le sentiment général.
Ces deux approches sont intégrées directement dans Specific, mais vous pouvez exporter-filtrer et segmenter manuellement pour une utilisation dans d'autres outils, comme ChatGPT — simplement avec un peu plus de travail.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes auprès des employés
L'analyse interéquipes est un casse-tête : Les enquêtes auprès des employés sur la confiance dans le leadership sont hautement sensibles, et tout le monde—RH, direction, managers, et parfois même les consultants externes—veut y contribuer. Trop souvent, la collaboration signifie des chaînes de courriels, des feuilles de calcul désordonnées, ou des réunions interminables pour interpréter ce que les employés ont réellement dit.
Analyse basée sur les discussions dans Specific : Dans Specific, vous collaborez avec vos collègues simplement en discutant avec l'IA des données. Chaque session de discussion peut être filtrée par question, département, score NPS, ou attribut de répondant. Cela signifie que chaque membre de l'équipe peut créer ses propres fils de discussion—axés sur les questions qui leur tiennent le plus à cœur.
Propriété claire et transparence : Si vous lancez trois discussions séparées—une sur la communication, une sur la prise de décisions exécutives, une pour filtrer les détracteurs—chacune montre qui l'a initiée et quels filtres sont actifs. Cela facilite le partage des résultats et l'accord sur les prochaines étapes.
Conscience multi-utilisateurs : Lorsque vous et un coéquipier travaillez ensemble dans le chat de l'IA, vous voyez des avatars qui indiquent qui a fait chaque demande ou note. Cela garde le processus d'analyse organisé, traçable et vraiment collaboratif—pas de confusion sur « qui a demandé quoi » ou pourquoi l'IA se concentre sur une perspective spécifique.
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