Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des participants à un atelier en ligne concernant leurs attentes en utilisant des techniques d'analyse d'enquête basées sur l'IA.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses à une enquête
La meilleure approche pour analyser les données d'enquête des participants à un atelier en ligne dépend de la forme et de la structure de vos réponses. Décomposons ce qui fonctionne le mieux pour chacun :
Données quantitatives : Pour les questions où vous comptez combien de personnes ont choisi une certaine option, des outils comme Excel ou Google Sheets sont généralement tout ce dont vous avez besoin. Ils sont excellents pour additionner des scores, visualiser des distributions ou effectuer des calculs basiques.
Données qualitatives : Pour les questions ouvertes ou de suivi, où les gens décrivent leurs attentes en détail, vous avez vraiment besoin de l'IA pour en tirer le plus de valeur. Lire chaque réponse à la main n'est pas pratique—l'IA accélère le processus et dévoile des schémas que vous pourriez manquer.
Il existe deux approches pour l'outillage quand il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire basé sur GPT pour l'analyse IA
Vous pouvez copier vos données d'enquête exportées directement dans ChatGPT ou quelque chose de similaire, et avoir une conversation sur les réponses. Cela vous permet de poser des questions flexibles et d'explorer des thèmes au fur et à mesure.
L'inconvénient : Ce n'est pas très pratique. Formater les réponses pour le chatbot peut devenir compliqué, et vous devez souvent ajuster vos requêtes. Il y a aussi un risque de rater un contexte utile.
Cela fonctionne pour des ensembles de réponses réduits, mais devient compliqué lorsque votre enquête comporte de nombreuses réponses ouvertes ou une logique de branchement.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour l'analyse d'enquête. C'est un outil IA construit pour collecter et analyser les réponses—le tout en un seul endroit. Lorsque vous créez une enquête conversationnelle dans Specific, il peut poser des questions de suivi alimentées par l'IA automatiquement, ce qui améliore la qualité des données car les gens partagent des réponses plus riches et plus détaillées dès le départ.
L'analyse par l'IA dans Specific résume toutes les réponses instantanément. Il trie les idées clés et regroupe les thèmes, vous offrant un véritable aperçu (et pas seulement un mur de texte). Vous n'avez pas besoin d'ouvrir un seul tableur ou de faire du copier-coller manuel.
Vous pouvez également discuter avec l'IA de vos résultats—comme avec ChatGPT, mais conçu pour les données d'enquête. Vous avez un contrôle précis sur ce qui est envoyé à l'IA, ce qui vous permet de gérer le contexte et de vous concentrer sur exactement ce dont vous avez besoin.
Si vous souhaitez commencer à construire, consultez le générateur d'enquête IA de Specific pour les attentes d'ateliers en ligne.
Les plateformes traditionnelles comme SurveyMonkey comptent plus de 40 millions d'utilisateurs et disposent de fantastiques fonctionnalités pour les données quantitatives[1], mais les outils axés sur l'IA comme NVivo ou MAXQDA se concentrent sur l'analyse des réponses ouvertes avec des fonctionnalités avancées telles que l'analyse de texte automatisée et la visualisation, rendant les retours qualitatifs beaucoup plus faciles à interpréter[1].
Incitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les attentes des participants à un atelier en ligne
Savoir comment obtenir des réponses de vos données est crucial. Voici des incitations que j'utilise pour analyser les réponses aux enquêtes. Celles-ci fonctionnent à la fois dans ChatGPT et dans Specific, notamment pour les attentes ou les retours des participants aux ateliers :
Incitation pour les idées principales : Utilisez cela pour extraire des sujets même des ensembles de données d'enquête les plus vastes et les plus désordonnés. C'est mon incontournable pour toute enquête d'atelier :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des nombres, pas des mots), les plus mentionnées en tête
- 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
L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui donnez plus de contexte sur votre atelier, le profil des participants ou ce que vous espérez découvrir. Essayez ceci :
Notre enquête a demandé aux participants à un atelier en ligne ce qu'ils espèrent apprendre ou atteindre. Le groupe inclut des éducateurs et des professionnels des RH, et l'atelier est axé sur les compétences de facilitation numérique. Veuillez extraire et résumer les principaux thèmes de leurs attentes.
Une fois que vous avez repéré d'intéressantes idées principales, incitez l'IA à aller plus en profondeur :
Incitation pour plus de détails sur un thème spécifique : Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)
Incitation pour rechercher un sujet spécifique : Si vous souhaitez savoir si quelqu'un a mentionné un sujet clé, demandez :
Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ? Inclure des citations.
Incitation pour les points de douleur et les défis : Comprendre les préoccupations des participants peut vous aider à personnaliser de futurs ateliers :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun d'eux et notez les schémas ou la fréquence d'apparition.
Incitation pour les motivations et moteurs : Si vous voulez savoir ce qui motive réellement l'engagement des participants :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs ou raisons primaires que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à partir des données.
Incitation pour l'analyse du sentiment : Vérifiez l'ambiance générale vis-à-vis de votre atelier à venir :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Incitation pour les suggestions et idées : Utilisez ceci pour capturer des propositions d'amélioration concrètes :
Identifiez et répertoriez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence et incluez des citations directes lorsque cela est pertinent.
Incitation pour les besoins non satisfaits et opportunités : Découvrez les opportunités manquées :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir les besoins non satisfaits, les lacunes ou les opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
Si vous souhaitez plus d'inspiration pour concevoir votre enquête elle-même, essayez ces exemples de grandes questions pour les enquêtes de participants à des ateliers en ligne sur les attentes.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction du type de question
Lorsque j'utilise Specific pour analyser les données qualitatives des enquêtes, il adapte ses analyses en fonction du type de question :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Specific résume chaque réponse et tout suivi sur cette question, rassemblant ce qui compte le plus à travers les conversations.
Questions à choix avec suivi : Pour chaque option de réponse, vous obtenez un résumé distinct des réponses des participants aux suivis liés.
Questions NPS : Chaque segment—détracteurs, passifs, promoteurs—reçoit son propre résumé distillé, montrant non seulement les scores mais aussi ce qui sous-tend ces attitudes.
Vous pouvez faire de même en utilisant ChatGPT, guidé par les incitations de la section précédente. C'est juste plus chronophage, surtout à mesure que les enquêtes grandissent.
Curieux de savoir comment Specific rend cela si fluide? Consultez le plongée en profondeur sur l'analyse des réponses aux enquêtes IA.
Dépassement des limites de taille de contexte de l'IA
Considération majeure : les outils IA fonctionnent dans une fenêtre de contexte. Si vous avez trop de réponses, vous pouvez atteindre cette limite de contexte et toutes les données ne seront pas analysées en même temps. Voici comment vous pouvez gérer cela (et comment Specific facilite le processus) :
Filtrage : Concentrez-vous uniquement sur les conversations les plus pertinentes en filtrant pour les réponses où les participants ont répondu à des questions spécifiques ou ont choisi des options particulières. Seules celles-ci vont dans la mémoire de travail de l'IA pour l'analyse.
Recadrage : Vous pouvez choisir quelles questions envoyer pour analyse. Cela vous permet de couvrir davantage de conversations dans la fenêtre de contexte de l'IA et garantit que l'analyse est ciblée et précise.
Ces fonctionnalités sont intégrées dans Specific, vous n'êtes donc jamais coincé à découper manuellement des données. Si vous créez votre propre flux de travail avec ChatGPT ou des outils similaires, vous devrez effectuer davantage de prétraitement manuel, fractionnant vos réponses et les envoyant par morceaux gérables.
Pour plus d'informations sur la gestion de grands ensembles de données conversationnelles, la dernière comparaison des outils IA répertorie les plateformes qui gèrent le mieux les grands volumes[1].
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses d'enquête des participants à un atelier en ligne
La collaboration est un point où beaucoup d'analyses d'enquête échouent, surtout si votre équipe essaie d'analyser ensemble les attentes des participants. Il est facile de perdre de vue qui a demandé quoi ou comment les idées ont été générées.
Analyse dirigée par chat : Avec Specific, je peux simplement discuter avec l'IA des résultats de l'enquête—pas besoin de tableurs ou doc interminables. Chaque conversation est persistante et peut être revisitée ou reprise par un autre collègue plus tard.
Chats multiples filtrables : Nous pouvons créer autant de conversations que nécessaire, chacune avec des filtres uniques ou un focus spécifique (« juste les promoteurs NPS », « seulement les gens attendant des sessions pratiques », etc.). Chaque chat note qui a démarré la conversation, nous savons donc toujours le point de vue et le contexte.
Identité et transparence : Lorsque une équipe collabore, il est clair qui a envoyé chaque message grâce aux avatars et noms d'envoyeur dans le chat. C'est un atout majeur pour le brainstorming et le partage des découvertes au sein des équipes de recherche ou de planification d'ateliers.
Si vous souhaitez créer de nouvelles enquêtes de manière collaborative, l'éditeur d'enquête alimenté par l'IA est un excellent point de départ : il suffit de décrire ce que vous voulez demander, et l'IA crée ou met à jour votre enquête en langage clair.
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