Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses des enquêtes auprès des participants à des événements concernant la qualité des aliments en utilisant des techniques d'analyse de réponses d'enquêtes alimentées par l'IA. Si vous souhaitez tirer le meilleur parti des données d'enquête, continuez à lire.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses d'enquête
La meilleure approche—et quels outils utiliser—dépend du type de données d'enquête que vous avez. Pour les résultats d'enquêtes qui sont principalement des chiffres ou des choix simples, vous pouvez facilement utiliser les outils que vous connaissez déjà :
Données quantitatives : Si votre enquête auprès des participants à un événement se concentre sur des éléments tels que noter la qualité des aliments de 1 à 5 ou choisir des plats préférés, vous pouvez rapidement calculer des totaux ou des moyennes dans Excel ou Google Sheets. Ces outils classiques gèrent les comptes et les pourcentages sans tracas.
Données qualitatives : Pour les questions ouvertes (« Comment avez-vous trouvé les desserts ? »), les choses se compliquent. Quand vous avez collecté des dizaines ou des centaines de réponses conversationnelles, il y a juste trop à lire et à synthétiser à la main. C'est là que les outils d'IA brillent—ils peuvent repérer les modèles, résumer les retours et découvrir des thèmes cachés que vous pourriez autrement manquer.
Il existe deux approches principales pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez copier-coller vos réponses exportées dans ChatGPT (ou dans un outil de chat similaire alimenté par GPT) et poser des questions sur vos données. Si vous débutez, cette méthode est simple—vous copiez vos résultats d'enquête, les déposez, et discutez dessus.
Cependant, ce n’est pas pratique pour des ensembles de données plus volumineux. Le formatage, le copier-coller et les limites de contexte peuvent rendre le processus encombrant et sujet à des erreurs, surtout si vous devez segmenter ou filtrer les résultats sur plusieurs questions.
Si vous voulez comprendre les questions de suivi ou relier les commentaires qualitatifs à des choix spécifiques (comme les scores NPS ou les évaluations), vous finirez par faire beaucoup de traitement manuel.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour la création d'enquêtes de bout en bout et l'analyse IA. Vous pouvez à la fois créer des enquêtes sur la qualité des aliments pour les participants à des événements et analyser les réponses en un seul endroit. Lors de la collecte de données, les enquêtes conversationnelles de Specific posent automatiquement des questions de suivi pertinentes, capturant des informations plus détaillées et exploitables de vos participants. En savoir plus dans notre guide de l'invite d'enquête et voyez pourquoi les suivis automatiques sont importants dans notre explication des suivis AI.
L'analyse se fait instantanément : L'IA résume les retours qualitatifs, découvre des tendances et fait émerger des insights clés—sans que vous ayez besoin de toucher une feuille de calcul. Vous pouvez discuter directement avec l'IA pour approfondir, filtrer les résultats, ou générer des résumés adaptés à différents intervenants.
Plus d'informations sur le fonctionnement ici : Comment Specific résume les réponses aux enquêtes avec l'IA.
Comparé aux outils de recherche IA spécialisés comme NVivo et MAXQDA (qui utilisent tous deux le codage automatisé et la visualisation pour gérer les thèmes dans les données d'enquête textuelles), Specific met également l'accent sur l'utilisabilité et la rapidité pour les non-chercheurs. Si vous êtes curieux à propos des logiciels avancés de codage IA, ce résumé d'Enquery et le blog de Jean Twizeyimana couvrent les meilleures options pour l'analyse des données qualitatives.
NVivo et MAXQDA possèdent tous deux un apprentissage automatique intégré pour identifier les thèmes dans les retours, ce qui est inestimable dans les enquêtes d'événements de qualité alimentaire lorsque vous voulez des insights rapides et précis. [1][2][3]
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des enquêtes sur la qualité des aliments auprès des participants à des événements
L'analyse des enquêtes alimentée par l'IA fonctionne mieux lorsque vous donnez à la machine des instructions claires. Pour vous aider à démarrer, voici quelques invites éprouvées pour analyser les enquêtes de qualité alimentaire auprès des participants à des événements :
Invite pour les idées principales : Utilisez cette invite incontournable (c’est ce que Specific utilise, mais ça fonctionne aussi très bien avec ChatGPT) pour faire émerger les thèmes de haut niveau à partir de grands ensembles de réponses ouvertes :
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4 à 5 mots par idée principale) + jusqu'à deux phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Indiquer combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
Le contexte améliore la sortie IA : Partagez toujours le contexte de votre enquête pour de meilleurs résultats. Par exemple :
Ce sont les réponses des participants à une enquête post-conférence : "Comment évalueriez-vous la qualité des aliments et des boissons fournis lors de notre événement, et pourquoi ?" Je suis intéressé par les thèmes communs et les domaines d'amélioration.
Invite pour approfondir un thème : Une fois que vous avez repéré un thème principal (« variété de desserts manquante »), utilisez ceci :
Parlez-moi plus de la variété de desserts manquante.
Invite pour des précisions sur un sujet : Si vous voulez vérifier si quelqu'un a mentionné un problème particulier (comme des allergies), essayez :
Quelqu'un a-t-il parlé d'allergies alimentaires ? Inclure des citations.
Invite pour des personas : Comprenez qui a répondu et pourquoi avec :
Basez-vous sur les réponses à l'enquête pour identifier et décrire une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Invite pour les points douloureux et les défis : Faites émerger les frustrations des participants :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun d’eux, et notez les modèles ou la fréquence d'occurrence.
Invite pour suggestions et idées : Rassemblez directement les propositions d'amélioration des répondants :
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 l'analyse des sentiments : Tranchez les retours en fonction de leur positivité ou négativité :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses aux enquêtes (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Avec ces invites (et un peu de contexte ajouté), vous obtiendrez des insights plus substantiels et actionnables—que vous utilisiez des outils GPT ou le chat AI intégré de Specific. Si vous avez besoin de questions d'enquête personnalisées pour les participants à des événements, consultez notre article sur les meilleures questions pour les enquêtes de qualité alimentaire auprès des participants à des événements.
Comment Specific résume les données qualitatives en fonction du type de question
Pour les questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific vous fournit un résumé qui intègre toutes les réponses, y compris les détails tirés des questions de suivi liées à cette première question.
Pour les choix multiples avec suivis : Chaque choix de réponse est associé à son propre résumé des réponses de suivi pertinentes, de sorte que vous voyez exactement ce que les gens voulaient dire en choisissant, par exemple, « Excellent » vs. « Médiocre ».
Pour les questions NPS (Net Promoter Score) : Vous obtenez une ventilation—des résumés séparés pour les détracteurs, les passifs et les promoteurs—couvrant ce qui a motivé les scores des gens et toute suggestion d'amélioration.
Vous pouvez réaliser ce type de segmentation vous-même dans ChatGPT, mais cela demande plus d'efforts manuels : copier-coller, filtrage par score ou choix, et ingénierie de l'invite. Si vous voulez un processus plus rapide et plus robuste, Specific automatise le tout.
Comment relever les défis liés aux limites du contexte IA
Les limites de taille de contexte sont réelles : Les modèles de langage de grande taille (LLMs) comme ChatGPT ont une « fenêtre de contexte »—un plafond strict sur la quantité de texte qu'ils peuvent traiter à la fois. Avec des réponses d'enquêtes d'événements, surtout après de grands événements ou des conférences sur plusieurs jours, vous atteindrez souvent cette limite.
Il y a deux façons de contourner cela, toutes deux intégrées dans Specific :
Filtrage : Concentrez-vous sur un sous-ensemble de conversations en filtrant pour les répondants qui ont répondu à certaines questions clés ou fait des choix spécifiques (par exemple, seulement les personnes qui ont évalué la qualité alimentaire comme « médiocre » ou qui ont assisté à la session de déjeuner vegan). Vous analysez uniquement les réponses les plus pertinentes, en restant dans les limites de l'IA.
Couper les questions pour l'analyse IA : Au lieu d'envoyer le journal d'enquête complet, vous sélectionnez une poignée de questions critiques à inclure. Cela permet à l'IA de traiter plus de répondants, en concentrant son attention sur les parties à forte valeur ajoutée de votre enquête.
Ces deux méthodes vous aident à gérer de grands ensembles de données et à extraire des insights sans être bloqué par les murs de mémoire des LLM. Si vous construisez votre propre workflow, vous devrez filtrer et recadrer les données à la main avant de les charger dans un outil comme ChatGPT.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses des enquêtes auprès des participants à des événements
Collaborer sur l'analyse des enquêtes peut devenir rapidement désordonné. Partager des feuilles de calcul ou copier et coller des invites AI dans des fils de discussion laisse place à l'erreur, et il est difficile de suivre qui travaille sur quel insight. Surtout lorsqu'il s'agit d'avis qualitatifs détaillés de dizaines de participants à des événements sur la qualité alimentaire, ces tracas se multiplient.
Specific résout cela en vous permettant d'analyser vos réponses d'enquête de manière collaborative—directement sur la plateforme. Vous (et votre équipe) pouvez discuter avec l'IA comme vous le feriez avec ChatGPT, explorant les retours sur la qualité alimentaire pour différents segments ou questions de suivi. Chaque chat peut avoir ses propres filtres appliqués et conserve un journal de qui l'a créé.
Voyez qui a dit quoi. Lorsque vous travaillez sur l'analyse—en comparant les impressions des apéritifs vs. desserts, ou en traquant des suggestions précises de participants—l'avatar de l'expéditeur apparaît à côté de leurs commentaires. Cela rend le travail d'équipe fluide et maintient tout le monde aligné, que vous soyez un responsable de restauration, un planificateur d'événements, ou membre d'un comité de révision des retours.
Chats multiples simultanés. Vous pouvez ouvrir des chats avec différents angles d'analyse (par exemple, un sur les « retours sur les repas végan » et un autre sur le « service à table »), et vos coéquipiers peuvent faire de même, le tout en parallèle.
Si vous souhaitez commencer, l'éditeur alimenté par IA rend les ajustements de l'enquête aussi simples qu'une discussion, et vous pouvez créer votre enquête à partir de zéro ou avec des modèles—tout en gardant la collaboration à l'esprit.
Créez votre enquête sur la qualité alimentaire auprès des participants à des événements dès maintenant
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