Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des participants à un événement concernant la pertinence d'un lieu. Si vous gérez des enquêtes et souhaitez des informations claires et exploitables, il existe désormais des moyens plus rapides et plus intelligents pour le faire, notamment en utilisant des outils d'IA.
Choisir des outils pour l'analyse des enquêtes d'événement : ce qui compte
Votre approche—et les outils que vous utiliserez—dépend du type de données que votre enquête auprès des participants collecte.
Données quantitatives : Si vous comptez des réponses simples comme le nombre de participants ou les échelles de notation (« À quel point le lieu était-il adapté ? »), des outils classiques comme Excel ou Google Sheets sont parfaits. Il vous suffit de compter, de créer des graphiques et de filtrer.
Données qualitatives : Lorsque vous posez des questions ouvertes (« Qu'auriez-vous souhaité voir différemment au niveau du lieu ? » ou des suivis aux évaluations), vous obtenez généralement une montagne de données textuelles. Lire chaque réponse devient peu pratique—surtout à mesure que votre événement grandit—donc vous avez besoin d'outils basés sur l'IA qui peuvent résumer, regrouper et extraire des informations du bruit.
Il existe deux approches pour utiliser des outils en ce qui concerne les réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil de type GPT pour l'analyse IA
Vous pouvez exporter vos réponses d'enquête et les coller dans ChatGPT (ou un modèle de langage large similaire) pour l'analyse. Cela vous permet de poser des questions de manière interactive, d'obtenir des thèmes principaux, ou même de demander un résumé. Cependant, ce flux de travail n'est pas idéal lorsque vous gérez de grands ensembles de données ou jonglez avec de nombreuses questions de suivi.
Si votre enquête a beaucoup de réponses, gérer les limites de contexte, nettoyer les données et extraire des thèmes granulaires (par exemple, par type d'événement ou persona de participant) peut devenir compliqué et chronophage. Le copier-coller direct facilite également l'introduction d'erreurs de formatage ou l'omission de contexte nécessaire, ce qui brouille vos résultats.
Outil tout-en-un comme Specific
Des plateformes comme Specific sont conçues pour ce flux de travail précis. Vous pouvez lancer des enquêtes (en utilisant une interface conversationnelle alimentée par l'IA qui ressemble à un chat) et analyser les réponses avec l'IA. Lorsque vous collectez des données, Specific pose automatiquement des questions de suivi intelligentes, ce qui signifie que vous obtenez des réponses plus riches et plus contextuellement pertinentes—sans planifier chaque sonde à l'avance.
L'analyse est instantanée. Les réponses sont résumées, les sujets clés sont mis en avant, et les idées principales sont regroupées—fini la manipulation manuelle de feuilles de calcul. Vous pouvez discuter directement avec l'IA des résultats (comme ChatGPT), mais vous disposez également d'outils pour appliquer des filtres, gérer le contexte et tout organiser pour le workflow de votre équipe. Cela peut vous faire gagner des dizaines d'heures par rapport au codage manuel avec des outils de recherche classiques ou des LLMs.
Il existe un large écosystème d'outils de recherche visant à analyser des enquêtes qualitatives. Par exemple, NVivo et MAXQDA offrent une analyse des sentiments et un regroupement thématique alimentés par l'IA, tandis que ATLAS.ti et Delve aident avec l'analyse mixte des méthodes.[1] Mais si la rapidité et l'actionnabilité sont vos priorités, et si vous voulez un espace de travail intégré, une solution d'enquête AI comme Specific est difficile à battre.
Les incitations utiles pour analyser les réponses d'une enquête sur la pertinence d'un lieu
L'IA est aussi bonne que les instructions que vous lui donnez. Lors de l'analyse de votre enquête auprès des participants à un événement sur la pertinence d'un lieu, utilisez ces incitations testées pour obtenir les meilleurs résultats.
Incitation pour les idées principales : Vous voulez une version condensée des principaux sujets de discussion de vos participants ? Utilisez ceci pour des thèmes de haute qualité (fonctionne dans ChatGPT ou Specific) :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif pouvant aller jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en haut
- 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 fournissez du contexte. Ajoutez des détails sur l'événement, vos objectifs, ou les aspects importants qui vous intéressent. Par exemple :
Voici les réponses d'une enquête auprès des participants à un événement sur la pertinence d'un lieu pour notre conférence tech annuelle. Notre principal intérêt porte sur l'accessibilité, la localisation et le confort. Mettez en avant les problèmes les plus importants que les participants ont rencontrés, et notez si les réponses diffèrent entre les participants présents pour la première fois et ceux de retour.
Incitation pour approfondir : Après avoir vu les idées principales, demandez à l'IA : « Dites-moi en plus sur les préoccupations concernant l'accessibilité (idée principale). » Cela peut aider à explorer ce qui motive les thèmes les plus cités.
Incitation pour un sujet spécifique : Si vous voulez vérifier si quelqu'un a parlé, par exemple, de l'emplacement ou du parking, il suffit de demander : « Quelqu'un a-t-il parlé du parking ? » Vous obtiendrez un résumé ciblé. Ajoutez « Inclure des citations » pour obtenir des exemples réels de participants.
Incitation pour les personas : Si vous souhaitez segmenter votre audience, essayez : « Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—semblable à la façon dont les 'personas' sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, leurs motivations, leurs objectifs, ainsi que les citations ou modèles pertinents observés. »
Incitation pour les points de douleur et les défis : « Analysez les réponses de l'enquête et dressez la liste des points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez les modèles ou la fréquence d'apparition. »
Incitation pour les motivations et moteurs : « À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs, ou raisons exprimés par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui issues des données. »
Incitation pour l'analyse des sentiments : « Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en lumière les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. »
Incitation pour les suggestions et idées : « 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 si pertinent. »
Incitation pour les besoins non satisfaits et opportunités : « Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir les besoins non satisfaits, les lacunes, ou les opportunités d'amélioration mises en évidence par les répondants. »
Pour plus d'inspiration, consultez notrequestions recommandées pour une enquête auprès des participants à un événement sur la pertinence d'un lieu ou expérimentez avec notre préréglage de générateur d'enquêtes AI pour les participants à un événement.
Comment Specific analyse les données qualitatives selon le type de question
Specific a été conçu avec une rigueur de recherche à l'esprit, donc l'analyse n'est pas universelle—elle s'adapte à la conception de votre enquête :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé complet de la réponse principale plus des résumés pour toutes les réponses de suivi liées à cette question.
Choix avec suivis : Chaque choix de réponse (par exemple, « emplacement » ou « confort ») obtient son propre résumé des réponses de suivi associées. Cela rend simple de repérer où certaines frustrations ou suggestions se regroupent, en fonction de ce que les participants ont sélectionné.
Questions NPS : Les participants sont regroupés en détracteurs, passifs ou promoteurs. Chaque groupe a un résumé séparé basé sur leurs réponses de suivi en texte libre, ce qui facilite la compréhension de ce qui motive la fidélité ou la déception dans chaque segment.
Vous pouvez reproduire tout cela à l'aide de ChatGPT—il suffit de davantage d'efforts pour copier, filtrer et résumer manuellement. Specific intègre le tout dans un flux de travail unique pour les créateurs d'enquêtes, afin que vous ne manquiez rien d'important. Pour un guide étape par étape sur la création d'enquêtes sur mesure pour les événements, consultez notre article sur la création d'enquêtes pour cet cas d'utilisation.
Gérer les limites de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes
Chaque modèle d'IA a une limite de fenêtre de contexte—une taille maximale pour le texte d'entrée. De grandes enquêtes ou des entretiens approfondis peuvent facilement la dépasser, rendant l'analyse de tout en une fois difficile. Voici comment y faire face :
Filtrage : Appliquez des filtres avant l'analyse par l'IA. N'incluez que les conversations des participants qui abordent les questions ou réponses qui vous intéressent. Cela maintient les données compactes, de sorte que plus de réponses uniques s'insèrent dans la fenêtre de contexte de l'IA.
Recadrage : Limitez l'analyse à des questions spécifiques (par exemple, uniquement les retours sur le lieu, pas les commentaires sur l'inscription ou la démographie). Cette technique vous permet de focaliser la puissance de traitement de l'IA sur les seules réponses essentielles, afin que vous puissiez explorer plus{
