Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des patients sur le conseil en nutrition. Si vous souhaitez transformer les données d'enquête en informations exploitables, vous êtes au bon endroit.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux enquêtes
La bonne approche dépend toujours du type de données que vous possédez. La structure des réponses de votre enquête auprès des patients déterminera le meilleur outil pour le travail.
Données quantitatives : Si votre enquête de conseil en nutrition inclut des questions telles que "Avez-vous rencontré un diététicien ?" ou des évaluations simples ("À quel point le conseil a-t-il été utile ?"), vous pouvez facilement compter les réponses dans Excel, Google Sheets, ou les statistiques intégrées de la plateforme d'enquête. Il suffit de filtrer, compter et créer des graphiques.
Données qualitatives : Si vous avez demandé des retours ouverts ("Qu'avez-vous trouvé le plus utile lors de votre séance de conseil en nutrition ?"), les choses deviennent plus complexes. Lire des dizaines (ou des centaines) de réponses longues est épuisant, et les thèmes clés peuvent facilement se perdre. C'est là qu'intervient l'analyse par IA — vous avez besoin de quelque chose qui puisse lire et comprendre du texte libre désorganisé.
Lorsqu'il s'agit de travailler avec des réponses qualitatives, il existe essentiellement deux approches principales pour les outils :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Rapide et accessible : Vous pouvez copier les données de votre enquête exportées directement dans ChatGPT ou un modèle de langage large similaire (LLM) et lui demander de résumer les thèmes ou de répondre à des questions spécifiques.
Compromis : Cette approche fonctionne, mais devient rapidement désordonnée. Formater les réponses pour les coller (surtout si vous avez beaucoup de lignes et de réponses ouvertes) n'est pas pratique, et les limites de taille du contexte peuvent vous gêner. Vous perdez la trace des données démographiques des patients, du contexte des questions, et vous pourriez devoir inciter et réinciter l'IA de manière répétée. Cependant, c'est une option si vous n'avez que quelques réponses ou si vous souhaitez essayer une analyse de base assistée par IA.
Outil tout-en-un comme Specific
Sur mesure pour l'analyse des enquêtes : Specific est conçu pour collecter, nettoyer et analyser les retours qualitatifs des patients. Vous pouvez lancer une enquête conversationnelle qui ressemble à un vrai chat — les patients répondent aux questions et l'IA suit de manière naturelle pour obtenir des informations plus approfondies (voir comment créer une enquête de conseil en nutrition pour les patients).
Qualité des données : Lorsque votre outil de sondage pose des questions de suivi, vous obtenez des réponses plus riches de la part des patients et les données sont structurées dès le départ. Cela signifie que l'analyse est bien plus facile et fournit des résultats significatifs. Dans une étude, les enquêtes conversationnelles assistées par IA avec suivi ont généré des réponses significativement plus informatives et spécifiques que les enquêtes traditionnelles [4].
Fonctionnalités d'analyse : Avec Specific, vous n'avez pas besoin de copier/coller ou de manipuler des données : l'IA résume automatiquement chaque question, regroupe les thèmes communs et vous permet de discuter directement avec les données de l'enquête, le tout en un seul endroit (en savoir plus sur l'analyse des réponses aux enquêtes par IA). Vous pouvez filtrer par profil de patient, question ou comportement, et explorer facilement les réponses — par exemple, en segmentant ceux qui ont suivi un plan nutritionnel par rapport à ceux qui ne l'ont pas fait.
Suggestions utiles pour analyser les réponses aux enquêtes sur le conseil en nutrition
Les suggestions vous aident à guider les outils IA (comme Specific ou ChatGPT) à extraire des résultats précieux. Voici quelques favoris qui permettent de tirer le meilleur parti des données d'enquête sur le conseil en nutrition.
Suggestion pour les idées clés : Utilisez cela pour extraire les principaux thèmes d'un grand volume de retours de patients. C'est la même suggestion que Specific utilise pour la découverte initiale de thème, mais cela fonctionne bien dans toute IA sophistiquée :
Votre tâche est d'extraire les idées clés en gras (4-5 mots par idée clé) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné l'idée clé spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée clé :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée clé :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée clé :** texte explicatif
Donner un contexte pour de meilleurs résultats : L'IA fonctionne toujours mieux lorsque vous fournissez un contexte sur le but de votre enquête, le public et vos objectifs. Essayez ceci :
Vous analysez les réponses aux enquêtes des patients qui ont récemment suivi une séance de conseil en nutrition dans notre clinique. Notre objectif est de comprendre ce qui a fonctionné, ce qui n'a pas fonctionné et d'identifier les obstacles à l'adhésion.
Suggestion pour une exploration plus approfondie : Une fois que vous avez identifié une idée clé (par exemple, "difficulté à suivre les plans de repas"), approfondissez avec : "Parlez-moi davantage de la difficulté à suivre les plans de repas." L'IA fera ressortir les détails et les citations pertinents.
Suggestion pour la validation de sujets spécifiques : "Quelqu'un a-t-il parlé de problèmes de planification ?" Vous pouvez ajouter "Inclure des citations" pour obtenir des exemples concrets et vivants.
Suggestion pour les personas : Si vous souhaitez comprendre différents types de patients impliqués dans le conseil en nutrition, vous trouverez :
Sur la base des réponses aux enquêtes, 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 toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Suggestion pour les points sensibles et les défis : Si votre objectif est de découvrir ce avec quoi les patients ont des difficultés :
Analysez les réponses aux enquêtes et listez les points sensibles, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chaque point et notez les modèles ou la fréquence d'occurrence.
Suggestion pour les motivations & facteurs incitatifs : Pour apprendre pourquoi les patients continuent (ou abandonnent) le conseil en nutrition :
À partir des conversations d'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les patients expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Pour plus d'exemples de suggestions adaptées, consultez cette liste des meilleures questions pour les enquêtes sur le conseil en nutrition des patients.
Comment Specific analyse les données qualitatives pour différents types de questions
Specific a été conçu pour correspondre à la façon dont les chercheurs réels analysent différents types de questions de sondage. Voici comment cela fonctionne :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : L'IA résume toutes les réponses des patients et, si des questions de suivi ont été posées, regroupe les retours pour fournir un résumé cohérent par sujet (par exemple, "Principaux obstacles à suivre un régime alimentaire sain" et sous-thèmes granulaires des questions de suivi). Cette approche reflète une recherche récente : plus de 65% des utilisateurs valorisent les insights personnalisés fournis par l'IA plutôt que des résumés génériques [3].
Questions à choix multiples avec suivi : Pour chaque choix de réponse (comme "plan alimentaire A" ou "plan B"), l'IA regroupe les patients similaires et résume les retours des questions de suivi connexes séparément. Cette méthode vous permet de comparer les insights entre les options et de voir ce qui fonctionne le mieux pour des groupes de patients spécifiques.
NPS (Net Promoter Score) : L'IA divise les retours en trois rapports de synthèse — un pour les détracteurs, les passifs et les promoteurs. Chaque catégorie inclut les principaux points sensibles et les points positifs des questions de suivi pertinentes.
Vous pouvez faire quelque chose de similaire avec ChatGPT, mais c'est plus laborieux : marquer et entrer manuellement les données, copier/coller les catégories, et solliciter des questions de synthèse par sous-groupe. Specific rationalise tout cela et garde votre flux de travail entièrement organisé.
Gérer les limites de taille de contexte de l'IA lors de l'analyse de nombreuses réponses
Si vous travaillez avec un grand volume de données d'enquête auprès des patients, vous atteindrez une limite naturelle : les modèles d'IA ne peuvent traiter qu'une certaine quantité d'informations à la fois. Specific résout ce problème en offrant deux approches pratiques :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations avant de les envoyer à l'IA — ainsi, par exemple, seules les réponses des patients qui ont répondu "oui" à "Avez-vous respecté votre plan nutritionnel ?" sont incluses dans votre prochaine analyse. Cela garde votre demande ciblée et pertinente.
Recadrage : Vous pouvez recadrer par question, en envoyant juste les questions ouvertes ou de suivi sélectionnées pour une analyse plus approfondie. De cette façon, vous ne dépassez jamais la limite de contexte du modèle, et vos insights IA restent gérables.
Les deux fonctionnalités sont disponibles d'emblée dans Specific et cruciales pour les grandes cliniques ou lors de la réalisation d'enquêtes répétées sur le conseil en nutrition auprès des populations de patients.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des patients
Collaborer sur l'analyse des enquêtes pour le conseil en nutrition signifie souvent échanger des feuilles de calcul ou perdre la trace des questions posées par les collègues. Il est facile pour les équipes de devenir cloisonnées et de manquer des thèmes cruciaux.
Analyser les données des enquêtes ensemble dans un chat : Dans Specific, vous pouvez analyser les retours collectés simplement en discutant avec l'IA, avec chaque session de chat liée à la personne qui l'a créée. Des filtres peuvent être appliqués de manière unique à chaque chat.
Chats multiples, responsabilité partagée : Vous pouvez ouvrir différents chats pour explorer des angles spécifiques (par exemple, "adhérence au régime chez les patients de plus de 50 ans" ou "retour sur les outils de support à la planification des repas"). Chaque chat est visible par les collègues et étiqueté par son créateur, ainsi tout le monde sait qui explore quoi.
Contexte d'équipe, d'un coup d'œil : Les avatars et badges de message vous permettent de voir les retours et les décisions au fur et à mesure, vous êtes donc toujours en phase. Cela rend l'analyse plus rapide, plus transparente et véritablement collaborative — parfait pour les équipes de santé multidisciplinaires ou les cliniques très occupées traitant de nombreux retours sur le conseil en nutrition.
En savoir plus sur la modification, la personnalisation et le lancement de la structure d'enquête appropriée avec l'éditeur de sondage IA, ou voir les effets des suivis conversationnels dans questions de suivi automatiques par IA.
Créez votre enquête sur le conseil en nutrition maintenant
Déverrouillez des informations plus approfondies et obtenez des réponses exploitables grâce à votre prochaine enquête auprès des patients avec une analyse assistée par IA — collectez, analysez et collaborez plus rapidement que jamais.