Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses à une enquête auprès des participants à l'événement concernant la qualité des intervenants. Si vous souhaitez transformer des retours désordonnés en analyses exploitables, vous trouverez ici des réponses concrètes.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses d'enquête
L'approche la plus intelligente (et les outils) pour l'analyse des enquêtes dépend de la structure des données. Si vous avez des sondages simples «choisissez une seule option», c'est une chose. Les réponses ouvertes (et les suivis) nécessitent un traitement différent.
Données quantitatives: Les chiffres et les choix - comme évaluer un intervenant de 1 à 10, ou compter les participants qui ont répondu «excellent» - sont faciles à traiter avec Excel ou Google Sheets. Avec ceux-ci, vous obtenez des résumés instantanés (graphiques, moyennes, fréquences), vous voyez donc rapidement les modèles.
Données qualitatives: Mais avec les réponses qualitatives - comme «Qu'avez-vous aimé/détesté chez l'intervenant?» - c'est une autre histoire. Vous ne pouvez pas simplement les compter. Lire tout manuellement est lent, et vous manquerez les modèles dès que les réponses atteignent les doubles ou triples chiffres. Pour des insights sérieux, vous avez besoin d'outils IA conçus pour mettre en évidence les idées récurrentes, extraire les thèmes et gagner du temps.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives:
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copiez-collez vos données d'enquête exportées dans ChatGPT—c'est un mouvement populaire. Vous pouvez discuter avec l'IA et lui demander de trouver des modèles, de résumer les points forts ou d'approfondir pourquoi un intervenant s'est démarqué. Cela fonctionne pour un petit ensemble de données.
Inconvénients: Traiter les données d'enquête de cette manière est maladroit. Vous collez du texte, vous incitez, vous défilez, vous répétez. Pour chaque nouveau lot, vous recommencez, et garder les réponses organisées demande un travail supplémentaire. Filtrer et approfondir sont fastidieux—surtout si vous voulez des discussions d'équipe, ou si vous mettez constamment à jour votre ensemble de données.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific a été conçu pour ce cas d'utilisation. Vous pouvez à la fois collecter les données des participants à l'événement (avec des enquêtes adaptées à la qualité des intervenants), et analyser des réponses complexes avec l'IA. Lorsque l'enquête est lancée, elle pose des questions de suivi personnalisées, améliorant ainsi ce que vous pouvez apprendre de chaque participant. La qualité des données est simplement meilleure - des insights plus riches, pas des cases à cocher fades.
Avec l'analyse alimentée par l'IA dans Specific, vous obtenez instantanément des résumés de toutes les réponses ouvertes et suivis. L'IA trouve les principaux thèmes, additionne les critiques ou éloges récurrents, et met en lumière les points exploitables. Pas de reformatage manuel. Vous pouvez discuter directement avec l'IA des résultats (tout comme ChatGPT)—mais vous disposez également de contrôles supplémentaires pour filtrer ou gérer le contexte.
Envie de voir comment cela fonctionne en action? Consultez la fonctionnalité d'analyse des réponses d'enquête IA.
Invites utiles pour analyser les retours sur la qualité des intervenants à partir des données d'enquête des participants
Formuler une invite IA claire vous mène bien plus loin. Pour quiconque analysant la qualité des intervenants dans les enquêtes d'événement, voici les invites exactes que j'utilise pour obtenir de meilleures réponses (et oui—elles fonctionnent à la fois dans Specific et dans ChatGPT):
Invite pour idées principales: Vous voulez un aperçu rapide des thèmes les plus mentionnés concernant les intervenants? Utilisez ceci :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + explicatif allant jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie:
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, non des mots), les plus mentionnés 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
L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui donnez plus de contexte. Dites à l'IA de quoi parle votre enquête, votre public et votre objectif. Par exemple:
Vous analysez les réponses d'enquête des participants à l'événement sur la qualité des conférenciers. Mon objectif est d'améliorer la liste des intervenants de l'année prochaine et d'accroître la satisfaction des participants. Concentrez-vous sur ce qui compte le plus pour les participants.
Approfondissez les principaux thèmes: Après avoir identifié les idées principales, il suffit de demander:
Parlez-moi plus de [idée principale].
Invite pour sujet spécifique: Vous voulez voir si un certain intervenant a été mentionné? Utilisez:
Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet spécifique]? Incluez des citations.
Invite pour les points de douleur et les défis: Pour vous concentrer sur ce qui a frustré les gens, utilisez:
Analysez les réponses d'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Invite pour suggestions & idées: Les participants offrent souvent des solutions—ne les manquez pas:
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 lorsqu'elles sont pertinentes.
Invite pour analyse de sentiment: Vous voulez évaluer l'humeur? Essayez:
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases clés ou retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour des besoins non satisfaits & opportunités: Pour repérer les lacunes pour la prochaine fois:
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir les besoins non satisfaits, les lacunes, ou les opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
Et si vous souhaitez concevoir de meilleures questions pour votre prochaine enquête, consultez ce guide sur les meilleures questions pour les enquêtes des participants concernant la qualité des intervenants.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Décomposons la manière dont Specific gère différents types de questions pour les retours sur la qualité des intervenants:
Questions ouvertes (avec ou sans suivis): Vous obtenez un résumé pour toutes les réponses, et un résumé séparé pour chaque fil de suivis (ainsi vous voyez les thèmes globaux et les explorations approfondies).
Choix avec suivis: Chaque choix—par exemple, "Adoré" vs. "Pourrait être mieux"—obtient son propre résumé, décomposant le retour des participants par sentiment/thème.
NPS: La plateforme résume les raisons par groupe (détracteurs, passifs, promoteurs). Cela sépare les critiques élogieuses des retours critiques, vous savez donc quel groupe a dit quoi et pourquoi.
Vous pouvez absolument faire la même chose dans ChatGPT, mais c'est un peu plus laborieux—attendez-vous à beaucoup de copier-coller et de tri manuel.
Relever les défis liés à la limite de contexte de l'IA dans l'analyse d'enquête
Il y a une limite à la quantité de données que vous pouvez transmettre dans une seule invite IA (c'est ce qu'on appelle la «fenêtre de contexte»). Si votre enquête a généré un flot de réponses détaillées, vous pourriez rencontrer cette limite. Voici comment les outils modernes—including Specific—vous aident à contourner cela:
Filtrage: Vous pouvez filtrer les conversations pour que l'IA n'analyse que les réponses où les utilisateurs ont répondu à des questions particulières, ou choisi certaines réponses. Cela réduit votre ensemble de données et rend tout pertinent.
Recadrage: Sélectionnez uniquement les questions les plus pertinentes à envoyer dans l'IA—ainsi, les enquêtes plus larges ne surchargeront pas le contexte de l'IA, et vous obtiendrez toujours des insights ciblés.
Specific fait les deux dès le départ, donc vous n'êtes pas limité par la mémoire de l'IA. Ceci est particulièrement utile pour les événements avec des centaines de participants et des retours sous forme longue.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses des participants à l'enquête
La collaboration s'effondre souvent lors de l'analyse des retours des participants—il y a une prolifération des versions, des chaînes de courriels interminables, et beaucoup de «avez-vous vu ce que Sarah a dit à propos de l'Intervenant 3?»
Dans Specific, analyser les réponses d'enquête est une expérience de chat collaborative. Vous discutez simplement avec l'IA de votre ensemble de données de retour, et n'importe qui dans votre équipe peut se joindre. Chaque fil de chat est comme un «espace de travail» pour une hypothèse spécifique, un groupe de découvertes, ou un objectif.
Multiples chats, chacun avec des filtres: Vous pouvez exécuter autant de chats que vous le souhaitez—l'un pour les thèmes positifs, un autre pour les retours critiques, un autre pour les suggestions. Les filtres facilitent la focalisation de chaque conversation sur les segments pertinents (comme uniquement les participants qui ont mal évalué le discours principal).
Voir qui a dit quoi: Chaque message de chat IA affiche qui l'a lancé, avec des avatars pour plus de clarté. C'est simple de suivre quel membre de l'équipe explore quel angle, réduisant la confusion lorsque vous collaborez entre rôles ou départements.
Créez votre enquête pour les participants sur la qualité des intervenants dès maintenant
Commencez à collecter et à analyser les retours des participants en quelques minutes—obtenez des insights plus riches, des suivis personnalisés, et des résumés IA instantanés avec Specific. Faites en sorte que chaque session et chaque intervenant soit meilleur, immédiatement.