Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des patients concernant leur expérience de couverture d'assurance. L'IA facilite la découverte de véritables schémas, défis et idées à partir des retours qualitatifs et quantitatifs.
Choisir les bons outils pour analyser les données d'enquête
La meilleure approche et les outils dépendent de la structure des données. Pour les enquêtes, nous avons généralement affaire à deux principaux types :
Données quantitatives : Si vous examinez des éléments comme les scores NPS ou combien de patients ont choisi « Oui » ou « Non », les outils de tableur standard comme Excel ou Google Sheets suffisent généralement. Vous pouvez rapidement compter, grouper et visualiser les chiffres.
Données qualitatives : Mais, si votre enquête pose des questions ouvertes—comme « Racontez-nous votre expérience avec l'assurance » ou « Quelle a été votre plus grande frustration ? »—la lecture ou le codage manuel ne sont pas pratiques, surtout avec des dizaines ou des centaines de réponses. C'est là que brillent les outils d'IA : ils peuvent résumer, extraire des thèmes et même faire émerger des citations verbatims pour que vous puissiez voir le véritable sentiment caché dans les longues réponses.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier, coller, analyser. Vous pouvez exporter vos données d'enquête ouvertes et les insérer directement dans ChatGPT ou un outil similaire alimenté par GPT. Dès lors, vous pouvez commencer à lui demander des choses comme, « Quels sont les principaux thèmes ici ? »
Cela fonctionne—mais peut être peu pratique. Les outils GPT ne sont pas conçus spécifiquement pour l'analyse d'enquêtes, vous jonglerez donc avec des tableaux, risquerez de divulguer des informations sensibles, et luttiez avec des fenêtres contextuelles limitées. Poursuivre des questions ou réponses spécifiques devient également désordonné à mesure que vos données grandissent.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu spécifiquement pour l'analyse d'enquête IA. Specific collecte des réponses de haute qualité grâce à des questions de suivi alimentées par l'IA, puis analyse tout pour vous. Il est conçu juste pour ce cas d'utilisation, ce qui facilite la recherche, les retours et les insights clients.
Qu'est-ce qui est différent ? Vous pouvez lancer instantanément une enquête, collecter des réponses ouvertes et quantitatives, et obtenir des résumés IA ou des discussions en temps réel sur vos résultats. Tout est en contexte ; vous n’aurez jamais à vous battre avec des exportations ou des tableaux de bord. L'IA met en évidence les principaux thèmes, sentiments et exceptions, vous obtenez donc des insights exploitables rapidement. Voyez comment fonctionne l'analyse des réponses d'enquête alimentée par l'IA dans Specific.
Qualité de données améliorée. En suivant automatiquement pour clarifier ce que vos répondants signifient, Specific améliore à la fois la quantité et la spécificité des données collectées. Vous comprenez toujours ce qui se cache derrière un chiffre ou une case à cocher, et cela fait gagner du temps (et évite des maux de tête) dans votre analyse. En savoir plus sur les questions de suivi automatiques ici.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les enquêtes d'expérience de couverture d'assurance des patients
L'IA fonctionne mieux lorsque vous lui donnez des incitations de haute qualité. En voici quelques-unes qui aident à distiller des schémas significatifs à partir des retours des patients sur l'assurance. Elles fonctionnent dans Specific, ChatGPT ou tout autre outil basé sur GPT.
Prompt pour les idées principales : Utilisez ceci pour extraire les principaux thèmes de vos données.
Votre tâche est d’extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez 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 de l'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
L'IA performe toujours mieux si vous donnez un contexte spécifique. Par exemple, ajoutez un résumé rapide de l'enquête avant votre incitation :
J'analyse une enquête patient sur l'expérience de couverture d'assurance santé aux États-Unis. L'enquête se concentre sur des domaines comme le coût, l'accessibilité des prestataires, la facilité de compréhension des termes de la police, et la capacité des patients à accéder aux médicaments prescrits. Veuillez extraire les principaux schémas.
Approfondir un thème : Une fois que vous avez les idées principales, poursuivez par : « Dites-m’en plus sur les coûts élevés des primes. » Cela vous fournit tous les commentaires ou schémas spécifiques à un problème.
Prompt pour des sujets spécifiques : Pour vérifier si quelqu'un a mentionné un certain thème, essayez : « Quelqu'un a-t-il parlé de la couverture de médicaments refusée ? Inclure des citations. »
Prompt pour les personas : Demandez, « En fonction des réponses à l’enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — comme les 'personas' sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs et toute citation ou schéma pertinent observé dans les conversations. » C'est idéal pour comprendre les données du point de vue de différents types de patients (par exemple, patients atteints de maladies chroniques vs ceux qui utilisent rarement l'assurance).
Prompt pour les points de douleur et défis : Utilisez, « Analysez les réponses de l’enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout schéma ou fréquence d'occurrence. » Cela fera ressortir ce qui trouble vraiment votre audience, par exemple, plus de 70 % des adultes américains estiment que le système de santé ne répond pas à leurs besoins, souvent citant l'accessibilité économique et la complexité des procédures. [1]
Prompt pour l'analyse de sentiment : Essayez, « Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment. » Cela vous aide à comprendre rapidement si votre expérience de couverture d'assurance évoque plus d'émotions négatives ou positives, ce qui est lié aux 41 % d'adultes assurés qui ont retardé ou renoncé aux soins en raison du coût. [2]
Prompt pour les besoins non satisfaits et opportunités : Utilisez, « Examinez les réponses de l’enquête pour découvrir tous les besoins non satisfaits, lacunes ou opportunités d'amélioration comme souligné par les répondants. » Cela est particulièrement utile lorsque vous souhaitez aller au-delà des commentaires de base et découvrir de véritables domaines propices à l'amélioration des produits ou services.
Si vous souhaitez plus de conseils, consultez notre article étape par étape sur la création d’enquêtes d’expérience de couverture d’assurance patients ou découvrez les meilleures questions pour les enquêtes de couverture d'assurance patient.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Specific adapte ses résumés alimentés par l'IA à la structure de votre enquête. Voici comment :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé pour toutes les réponses, avec des thèmes et des statistiques montrant quelles idées ont été le plus mentionnées. Si vous avez utilisé des suivis, ces réponses sont intégrées, vous donnant plus de contexte sur chaque thème.
Choix avec suivis : Pour chaque choix (comme « Abordable » vs. « Trop cher »), vous voyez un résumé séparé de toutes les réponses de suivi. Cela vous permet de voir pourquoi les gens ont fait leurs choix—pas seulement quel choix a gagné.
Enquêtes NPS : Chaque catégorie—détracteurs, passifs, promoteurs—obtient son propre résumé et les principaux thèmes, basés sur leurs réponses spécifiques aux questions de suivi. C'est crucial, car les raisons de l'insatisfaction sont souvent très différentes de celles des scores de haute satisfaction.
Vous pouvez faire le même processus dans les outils GPT comme ChatGPT, mais cela nécessite plus de découpage manuel et de copie des données de l’enquête dans de nouveaux prompts pour chaque question ou cohorte.
Résoudre les défis de limite de contexte dans l'analyse basée sur l'IA
La plupart des outils IA ont une « fenêtre de contexte »—en gros, une limite sur la quantité de texte que vous pouvez analyser à la fois. Si votre enquête auprès des patients reçoit des centaines de réponses riches, elle peut rapidement dépasser ce que ChatGPT ou des outils similaires peuvent traiter en une seule session. Specific vous propose deux façons de relever ce défi :
Filtrage : Filtrez les conversations par réponses. Par exemple, vous pouvez dire à Specific (ou d'autres outils) d'analyser uniquement les enquêtes où les gens ont répondu à une question particulière ou donné une certaine réponse (« patients qui ont sauté des médicaments en raison du coût »). Cela vous permet de rester dans la taille du contexte de l'IA et rend l'analyse ciblée très simple.
Coupe de questions : Sélectionnez les questions qui sont envoyées à l'IA. Vous analysez uniquement les réponses des questions sélectionnées—donc au lieu de « toutes les réponses de l’enquête jamais », vous pouvez zoomer sur « les réponses à la section des avantages de couverture uniquement ». Specific vous permet de choisir et d'envoyer uniquement ce qui compte, donc les grands volumes de données ne sont pas un problème.
Ces stratégies vous aident à utiliser l'IA à grande échelle—even when your data set includes longer patient conversations or large group results. For more on managing context and advanced filtering, see our deep dive into AI-powered survey analysis.
Collaborative features for analyzing patient survey responses
Collaborating on survey analysis can be tricky. Pour de nombreuses équipes—pensez aux prestataires de soins de santé, aux organisations de défense des patients ou aux administrateurs—l'analyse des commentaires est un effort d'équipe, souvent réparti sur différents départements et expertises.
Dans Specific, l'analyse est collaborative par conception. Vous pouvez discuter directement avec l'IA des réponses, et chaque conversation peut avoir ses propres filtres, tels que « seulement les promoteurs NPS » ou « patients citant des problèmes de coût de prescription ». Chaque discussion montre qui l'a lancée, vous savez donc qui mène chaque ligne d'enquête—utile pour la recherche, la conformité, ou simplement pour partager les tâches.
Plusieurs points de vue, naturellement. Vous verrez qui a dit quoi, avec des avatars pour chaque participant à l'analyse de chat. Avec un historique persistant et en filigrane, vos insights sont facilement partagés à nouveau et revisités par n'importe qui dans votre équipe, ce qui simplifie le fait d'approfondir ou de déléguer les prochaines étapes.
Vous voulez voir à quel point il est facile de commencer ? Essayez le générateur d'enquête sur l'expérience de couverture d'assurance patient ou démarrez de zéro avec notre constructeur d'enquête IA.
Créez votre enquête sur l'expérience de couverture d'assurance dès maintenant
Lancez une enquête à forte réponse et riche en insights en quelques minutes—obtenez des résumés IA, des suivis instantanés et une analyse collaborative adaptée aux retours d'assurance.