Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des participants à un Fireside Chat concernant les sujets de discussion. Que vous ayez recueilli des dizaines ou des centaines de réponses, la bonne approche vous fera gagner des heures et vous permettra de tirer davantage parti de vos données.
Choisissez les bons outils pour analyser les réponses
La manière dont vous analysez votre enquête des participants à un Fireside Chat dépend du type de données que vous avez. La plupart des enquêtes comportent un mélange de données quantitatives structurées (par exemple, combien de personnes ont dit « oui » ou « non ») et de réponses qualitatives plus nuancées (comme les réflexions ou idées ouvertes sur les sujets de discussion).
Données quantitatives : Les chiffres, les décomptes de choix et les évaluations sont faciles à analyser. Les feuilles de calcul comme Excel ou Google Sheets sont parfaites pour compter et repérer les tendances.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes, en particulier lorsqu'elles sont accompagnées de questions de suivi, deviennent rapidement accablantes. Lire chaque commentaire devient impossible une fois que vous avez recueilli un échantillon suffisant. C'est pourquoi les outils d'IA sont essentiels pour trier ces réponses et extraire les meilleures idées.
Il existe deux approches pour l'outillage lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives. Voici comment chacune fonctionne en pratique et où elles excellent.
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Vous pouvez copier et coller les données d'enquête exportées dans ChatGPT ou un outil basé sur GPT comparable, puis lui demander un résumé ou une analyse. Si vous êtes à l'aise avec le flux de travail, c'est une option à faible barrière pour les petits ensembles de données.
Cependant, ce n'est pas la méthode la plus pratique. Vous jonglerez avec des feuilles de calcul, vous vous souciez du formatage et atteindrez des limites de contexte avec des ensembles de réponses plus longs. Vous manquerez également des fonctionnalités adaptées à l'analyse des feedbacks, comme les résumés de suivi, le segmentage par question ou le filtrage intuitif.
Outil tout-en-un comme Specific
Un outil d'IA tel que Specific est conçu de A à Z pour la collecte d'enquêtes et l'analyse des réponses. Avec Specific, vous créez des enquêtes conversationnelles qui posent des questions personnalisées et naturelles de suivi, ce qui entraîne des réponses plus riches et de meilleure qualité dès le départ.
L'analyse alimentée par l'IA résume instantanément les réponses, identifie les tendances et met en évidence les thèmes exploitables. Cela signifie pas de feuilles de calcul, pas de défilement sans fin, juste des idées que vous pouvez utiliser immédiatement.
Chat dédié avec IA vous permet d'explorer les résultats de manière conversationnelle, comme vous le feriez dans ChatGPT, mais avec un contexte de données et des outils de focalisation non disponibles dans les modèles génériques. Vous pouvez filtrer les parties de l'enquête ou les réponses que l'IA « voit » pour une analyse plus précise et moins de bruit.
En plus de ces avantages, des recherches montrent que les plateformes d'enquêtes alimentées par l'IA comme Specific peuvent réduire le temps d'analyse jusqu'à 90 % par rapport aux flux de travail manuels, avec des augmentations notables de la qualité des données et des taux de réponse. [1]
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des réponses de l'enquête des participants au Fireside Chat
Pour tirer le meilleur parti de l'analyse des enquêtes par IA, il est utile de savoir quelles invite fonctionnent le mieux, en particulier pour les sujets de discussion. Voici plusieurs qui débloquent systématiquement de meilleures idées, que vous utilisiez Specific ou tout autre outil basé sur GPT.
Inviter pour les idées principales : Utilisez ceci pour extraire automatiquement les sujets ou thèmes récurrents des réponses des participants. Collez toutes les réponses et utilisez l'invite suivante :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4 à 5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
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 mentionnées en haut
- 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
Donner plus de contexte à l'IA : L'IA offre toujours une analyse plus forte si vous partagez des contextes supplémentaires sur l'enquête, votre public cible, et vos objectifs. Par exemple :
Ces réponses à l'enquête proviennent des participants au Fireside Chat. L'objectif principal est d'identifier les sujets de discussion les plus demandés et de comprendre les modèles ou tendances émergentes auxquels les participants s'intéressent.
Approfondir : Pour obtenir des nuances autour d'une idée principale ou d'un modèle spécifique, demandez :
« Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale) »
Inviter pour un sujet spécifique : Pour voir si quelqu'un a mentionné un sujet particulier, essayez :
« Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? »
Incluez « Inclure des citations » dans votre invite pour obtenir des commentaires mot pour mot.
Inviter pour des personas : Obtenez une idée des types de participants récurrents et segmentez les idées :
« En vous basant sur les réponses à l'enquête, identifiez et décrivez 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 toutes les citations ou modèles pertinents observés dans les conversations. »
Inviter pour les points de douleur et défis : Si vous souhaitez révéler les principales frustrations des participants :
« Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez tous les modèles ou fréquences d'occurrence. »
Inviter pour les motivations et moteurs : Pour débloquer ce qui attire les gens vers différents sujets de discussion :
« À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui tirées des données. »
Inviter pour l'analyse des sentiments : Pour un aperçu de l'humeur derrière les commentaires :
« Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. »
Inviter pour les suggestions et idées : Lorsque les retours incluent des demandes ou conseils :
« 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. »
Inviter pour les besoins non satisfaits et opportunités : Pour identifier des domaines pour de nouveaux sujets de discussion ou des améliorations :
« Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tous les besoins non satisfaits, lacunes ou opportunités d'amélioration soulignées par les répondants. »
Pour plus de conseils sur les bonnes questions à poser dans les enquêtes auprès des participants au Fireside Chat ou comment configurer votre propre enquête sur les sujets de discussion, consultez ces guides.
Comment Specific analyse les données qualitatives de chaque type de question
Le type de question change la façon dont l'IA traite et résume les résultats :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Specific vous donne un résumé instantané de chaque réponse ainsi que tous les détails supplémentaires capturés par le biais d'invites de suivi. L'IA regroupe les phrases similaires de sorte que les thèmes principaux montent au sommet.
Choix avec suivis : Pour chaque choix, vous obtenez un résumé juste des réponses de suivi qui lui sont relatives—super pratique pour mapper les préférences des sujets de discussion aux raisons sous-jacentes.
Questions de type NPS : Les réponses sont automatiquement regroupées en promoteurs, passifs, ou détracteurs, et vous obtenez des résumés pour chaque segment avec leurs détails de suivi.
Vous pouvez faire tout cela manuellement avec ChatGPT ou des outils similaires, mais cela demande beaucoup plus d'efforts — nécessite de copier, de formater, et de garder des notes à la main. Specific gère cela de manière fluide du début à la fin.
Si vous êtes intéressé par la façon dont les questions de suivi de l'IA améliorent la profondeur et la clarté des retours des participants, il y a plus d'informations sur la fonction de questions de suivi automatique.
Comment résoudre les problèmes de limites de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes
Lorsque vous analysez les réponses d'une vaste enquête auprès des participants à un Fireside Chat, vous rencontrerez rapidement ce qu'on appelle la « limite de contexte ». Les outils basés sur GPT ne peuvent traiter qu'une quantité limitée de texte à la fois avant que la qualité de l'analyse ne soit affectée ou qu'il ne cesse de fonctionner complètement.
Il existe deux façons éprouvées de contourner ce problème, toutes deux proposées nativement par Specific :
Filtrage : Analysez uniquement un sous-ensemble de conversations—par exemple, uniquement celles où les répondants ont répondu à une certaine question ou choisi une option spécifique. Cela permet de maintenir l'ensemble de données gérable et ultra-ciblé.
Rogner : Plutôt que d'envoyer toute l'enquête pour chaque répondant, sélectionnez juste les questions qui vous intéressent le plus. De cette manière, vous maximisez le nombre de réponses complètes envoyées à l'IA tout en restant dans ses limites de mémoire.
Adopter ces stratégies peut également réduire le temps total du passage des données aux idées de 60 à 70 %, surtout à mesure que votre nombre de réponses augmente. [2]
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses de l'enquête des participants au Fireside Chat
Collaborer sur les idées d'enquête devient souvent compliqué avec les sujets de discussion—par exemple, qui a posé une question, qui a fait une observation particulière, ou comment suivre les fils d'analyse de tout le monde.
Avec Specific, l'analyse des enquêtes alimentée par l'IA est collaborative par conception. Vous et vos collègues pouvez analyser les données ensemble simplement en discutant avec l'IA. Chaque chat vous permet d'appliquer différents filtres, d'explorer des perspectives uniques, ou de poser des questions à l'IA sur tous les aspects qui intéressent votre équipe.
Visibilité et propriété du chat sont intégrées : Il est toujours clair qui a commencé chaque chat, quels filtres ils ont définis, et quelles conclusions ils ont tirées. Lorsque plusieurs personnes sont impliquées, des avatars à côté de chaque message IA ou humain indiquent d'un coup d'œil qui a dirigé la ligne de recherche.
Analyse plus rapide et plus approfondie ensemble signifie également moins d'efforts dupliqués. Un membre de l'équipe pourrait se concentrer sur le segmentage des feedbacks par catégorie de discussion, tandis qu'un autre explore les motivations des participants. Plus besoin de fouiller dans des feuilles de calcul sans fin ou de basculer entre différents fichiers.
Pour des idées plus concrètes ou pour démarrer votre propre enquête, consultez le générateur d'enquêtes pour les sujets de discussion pour les participants au Fireside Chat ou les modèles prédéfinis de générateur d'enquêtes d'IA.
Créez dès maintenant votre enquête sur les participants au Fireside Chat à propos des sujets de discussion
Commencez votre parcours avec des idées puissantes alimentées par l'IA en quelques minutes—capturez des feedbacks significatifs, analysez-les instantanément, et débloquez des sujets de discussion qui résonnent vraiment avec votre public.