Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des participants d'un événement concernant la qualité AV en utilisant des approches basées sur l'IA et des suggestions pratiques.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche et les outils que vous choisissez dépendent de la forme et de la structure de vos données. Si vous avez :
Données quantitatives : Les chiffres, évaluations, ou décomptes (comme « combien de personnes ont choisi cette option ») sont simples à manipuler. Il suffit de déposer vos données dans Excel ou Google Sheets, et vous découvrirez des motifs, décomptes et moyennes sans beaucoup de tracas.
Données qualitatives : Pensez aux réponses ouvertes ou aux réponses de suivi. Lire cela manuellement devient rapidement accablant, et un feedback nuancé passe souvent inaperçu. C'est là que les outils d'IA brillent : ils analysent de grands volumes de texte, dégagent des thèmes, résument les points clés, et détectent même les sentiments et émotions sous-jacents. Les outils modernes d'analyse des enquêtes par IA révèlent de manière fiable ce que les participants ont vraiment ressenti à propos de la qualité AV, y compris des subtilités facilement manquées par l'œil humain. [1]
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un autre outil de type GPT pour l'analyse par IA
Si vous avez exporté vos données d'enquête, vous pouvez copier et coller ces réponses dans ChatGPT ou un autre outil GPT généraliste, et en discuter comme vous le feriez avec un assistant de recherche.
Ce n'est pas toujours pratique. Pour des ensembles de feedbacks plus petits, cela fonctionne. Mais une fois que les données augmentent, vous passez plus de temps à jongler avec les exportations, à découper par conversation, et à remettre l'IA sur la bonne voie. Il n'y a pas de manière intelligente de gérer ce qui est envoyé au contexte de l'IA, donc des nuances importantes peuvent se perdre ou être coupées.
Ces outils ne sont pas conçus spécifiquement pour les données d'enquête. Vous devrez concevoir vos invites et structurer vos données vous-même. Le processus peut devenir fastidieux, et il est facile de négliger des motifs ou d'interpréter mal le feedback.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific a été conçu pour cela—vous pouvez à la fois collecter les données d'enquête conversationnelles, y compris le feedback de qualité AV, et les analyser instantanément avec l'IA. En savoir plus sur l'analyse des réponses d'enquête par IA dans Specific.
De meilleures données, dès le début. En posant automatiquement des questions de suivi, Specific obtient des réponses plus riches qu'un simple formulaire. Cela améliore la qualité des conversations—ainsi lorsque vient le temps d'analyser, vous obtenez des insights plus profonds et exploitables. En savoir plus sur le fonctionnement des questions de suivi par IA automatique.
Analyse instantanée et exploitable. L'IA résume les feedbacks, identifie des motifs, et distille tout en des insights clairs et exploitables—sans copier ou coller manuellement. L'expérience d'analyse basée sur le chat ressemble à une interaction avec ChatGPT, sauf qu'elle est conçue spécifiquement pour les données d'enquête. Vous pouvez poser des questions de suivi, segmenter vos données, et affiner le contexte de l'IA pour vous concentrer sur ce qui compte.
Flux de travail tout-en-un. La plateforme unifiée de Specific gère la création, les suivis, l'analyse, et la discussion avec votre équipe—finies les jongleries entre exportations, emails, ou feuilles de calcul. Si vous voulez créer votre propre enquête à partir de zéro, essayez le générateur d'enquête par IA.
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les feedbacks de qualité AV des participants à l'événement
Des invites bien conçues vous aident à tirer plus de valeur de votre analyse par IA—que vous utilisiez Specific ou un outil comme ChatGPT.
Invite pour les idées principales : Utilisez ceci pour extraire les principaux thèmes de vos réponses d'enquête sur la qualité AV. Ceci est l'invite principale qui alimente les insights de Specific, mais elle fonctionne bien partout :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + explicatif de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées 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
Ajoutez du contexte, obtenez de meilleurs résultats. Plus vous informez l'IA sur votre enquête, l'événement, et vos préoccupations, plus ses réponses deviennent ciblées. Par exemple :
Mon enquête a été envoyée aux participants d'un événement hybride technologique pour comprendre quels aspects de la qualité AV ont le plus impacté leur expérience globale. Veuillez prioriser les problèmes techniques, la clarté générale, et les suggestions des participants pour l'amélioration.
Invite pour plus de détails : Pour approfondir votre compréhension d'un sujet central (par exemple, les problèmes audio), suivez avec :
Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)
Invite pour des sujets spécifiques : Pour vérifier si quelqu'un a mentionné un élément AV particulier—par exemple, le retour du microphone :
Quelqu'un a-t-il parlé du retour du microphone ? Incluez des citations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Excellent pour découvrir des frustrations ou plaintes fréquentes concernant la qualité AV :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus communs mentionnés concernant la qualité AV. Résumez chacun et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Invite pour des suggestions et idées : Utilisez ceci pour faire émerger les suggestions des participants pour améliorer l'AV lors de futurs événements :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête pour améliorer la qualité AV. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes là où c'est pertinent.
Invite pour l'analyse des sentiments : Ceci est pratique pour voir en un coup d'œil comment les gens se sont sentis globalement :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases clés ou feedbacks qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Pour encore plus de conseils sur la conception des questions et des invites, consultez notre analyse des meilleures questions pour les enquêtes auprès des participants d'événements sur la qualité AV.
Comment l'IA (et Specific) gère différentes types de questions d'enquête
Ce que vous obtenez de l'analyse d'enquête dépend fortement de la façon dont vos questions étaient structurées. Voici comment l'analyse se découpe par type :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : L'IA résumera toutes les réponses, ainsi que des insights plus profonds capturés à partir des questions de suivi. Dans Specific, vous voyez un résumé concis des thèmes pour chaque invite de texte ouvert—plus des analyses côte à côte de toutes les réponses de suivi.
Choix avec suivis : Chaque option (par exemple : « La qualité audio était médiocre », « La qualité vidéo était acceptable ») reçoit son propre résumé des réponses de suivi. Cela vous permet de voir, d'un seul coup d'œil, non seulement ce que les gens ont choisi, mais pourquoi.
NPS : L'IA sépare les feedbacks des détracteurs, passifs, et promoteurs afin que vous puissiez voir ce qui distingue vos supporters de vos critiques.
Vous pouvez réaliser le même type d'analyse thématique dans des outils d'IA généralistes en copiant des portions de données filtrées à partir de vos exportations (par exemple, juste les réponses liées à un choix particulier), mais vous devrez investir plus de tri manuel et de configuration.
Pour un guide étape par étape de la création d'enquête, consultez comment créer une enquête auprès des participants sur la qualité AV.
Comment relever les défis avec la limite de contexte de l'IA
Les modèles d'IA—que vous utilisiez ChatGPT ou une solution intégrée telle que Specific—ont des limites sur la quantité de données que vous pouvez « envoyer » en une fois pour l'analyse. Si votre enquête sur la qualité AV a de nombreuses réponses, voici comment éviter de vous heurter à un mur :
Filtrage : Sélectionnez uniquement les conversations où les utilisateurs ont répondu à certaines questions clés (par exemple, uniquement ceux qui ont signalé des problèmes audio), afin que seules les données pertinentes soient analysées.
Recadrage : Choisissez quelles questions envoyer à l'IA pour examen. Vous voudrez peut-être n'analyser que les réponses à « Quel était le plus grand défi AV que vous avez rencontré ? » et ignorer le reste, afin d'intégrer plus de conversations dans un lot d'analyse.
Specific propose ces fonctionnalités clé en main, ce qui rend le processus transparent—vous n'avez donc pas besoin de segmenter manuellement vos données pour les ajuster aux limites de contexte.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des participants à l'enquête
La collaboration est souvent un casse-tête lorsqu'il s'agit d'analyser le feedback d'une enquête sur la qualité AV des participants à un événement. Les fichiers se multiplient, le contexte est perdu, et les résultats importants se retrouvent enfouis dans les fils de courriels ou les onglets de feuilles de calcul.
Dans Specific, n'importe qui peut analyser des données d'enquête simplement en dialoguant avec l'IA. Mais il y a plus—si vous avez une équipe, vous pouvez travailler ensemble en temps réel. Chaque discussion possède son propre jeu de filtres (peut-être que vous vous concentrez sur les participants aux sessions hybrides, un collègue creuse les problèmes des participants en présentiel), et vous voyez toujours qui a créé une discussion particulière, ce qui simplifie la collaboration entre le personnel de l'événement ou les partenaires AV.
La transparence est intégrée. Chaque message de chat montre l'avatar de l'expéditeur, rendant clair qui a demandé quoi. Cela aide lors de l'examen des insights en équipe, car il est facile de reprendre là où les collègues se sont arrêtés—et aucun feedback ou interprétation ne se perd en traduction.
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