Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête sur l'expérience des soins pédiatriques à l'aide de l'analyse des réponses de l'enquête alimentée par l'IA, afin que vous puissiez obtenir des informations exploitables plus rapidement, sans vous noyer dans les feuilles de calcul.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche et les outils les plus adaptés pour l'analyse des enquêtes par IA dépendent de la structure de vos données d'enquête. Que vos réponses soient quantitatives ou qualitatives fait une grande différence.
Données quantitatives : Les chiffres sont vos amis ici. Si votre enquête est principalement constituée de questions fermées - pensez aux questions à choix multiples ou aux échelles de notation - compter les réponses dans Excel ou Google Sheets fait l'affaire. Vous identifiez les tendances et filtrez les résultats avec des formules de base.
Données qualitatives : Les choses se compliquent lorsque vous traitez des réponses ouvertes ou des retours détaillés. Avec des dizaines ou des centaines de réponses de patients, il est impossible de lire chaque réponse textuellement et de trouver des schémas à la main. C'est là que l'IA intervient - vous avez besoin de la puissance des outils IA pour donner du sens aux données.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Copier-coller les réponses et discuter : C'est la méthode "rapide et simple". Exportez vos données d'enquête sous forme de texte, puis collez-les dans ChatGPT ou un outil similaire. Vous pouvez poser des questions telles que, « Quels sont les principaux points de douleur que les parents mentionnent concernant les soins pédiatriques ? » et obtenir des résumés instantanés.
Pas toujours efficace : Gérer de grands fichiers d'enquête de cette manière est rarement pratique. Vous atteindrez rapidement les limites de contexte, perdrez de vue qui a dit quoi, et passerez trop de temps à mettre à jour les données au fur et à mesure que les réponses arrivent. De plus, vous n'aurez pas de filtres ou d'organisation personnalisés pour différents types de questions - le processus semble dispersé.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse d'enquête : Specific a été conçu pour ce problème - collecter et analyser les retours des patients sur l'expérience des soins pédiatriques en un seul endroit. Vous lancez une enquête conversationnelle (qui ressemble à un chat, avec des questions de suivi pour des données plus riches) et laissez l'IA résumer les résultats.
Informations instantanées, sans feuilles de calcul : L'analyse par IA dans Specific offre des résumés instantanés, fait ressortir les thèmes clés et met en évidence des opportunités exploitables. Vous pouvez discuter directement avec l'IA au sujet de votre enquête - en posant n'importe quelle question que vous taperiez dans ChatGPT, avec des réponses basées sur vos données d'enquête.
Collecte de données plus intelligente : Parce qu'elle pose en temps réel des questions de suivi générées par l'IA, vous capturez des informations de meilleure qualité. Vous n'avez pas à deviner ce que quelqu'un voulait dire - l'enquête clarifie sur le moment. Pour plus de détails à ce sujet, consultez la fonctionnalité de questions de suivi automatiques.
Aucun travail manuel requis : Tout le tri, le regroupement et le filtrage des contextes est géré automatiquement. Vous pouvez gérer et segmenter vos données avant d'envoyer quoi que ce soit à l'IA, rendant les analyses approfondies beaucoup plus faciles. Si vous souhaitez vous concentrer sur des questions ou des groupes particuliers, vous pouvez le faire instantanément.
Sujets utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d'enquête sur l'expérience des soins pédiatriques des patients
Vous tirerez le meilleur parti de l'IA si vous utilisez les bons sujets pour les données sur l'expérience des soins pédiatriques. Voici des exemples qui fonctionnent à la fois avec ChatGPT et sur des plateformes comme Specific (ils sont pratiques même si vous utilisez un outil générique d'IA) :
Sujet pour les idées principales : C'est le pass-partout pour faire émerger les sujets et les schémas principaux dans les grands ensembles de données qualitatives :
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en haut
- sans suggestions
- sans 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
Ajoutez un contexte supplémentaire pour de meilleurs résultats. Plus vous expliquez l'objectif de votre enquête ou votre objectif clé, plus l'analyse de l'IA sera intelligente.
Sujet avec contexte supplémentaire :
Cette enquête porte sur les expériences des patients dans les soins pédiatriques hospitaliers. Je veux comprendre ce qu'ils apprécient le plus lors du séjour de leur enfant à l'hôpital, et où la communication s'est rompue entre les familles et le personnel. Résumez les cinq principaux thèmes mentionnés dans les réponses de l'enquête et mettez en évidence les lacunes en matière de sécurité à l'hôpital et de communication du personnel.
Approfondir les idées clés : Si un thème se démarque, par exemple, « communication avec les médecins », demandez simplement :
Parlez-moi davantage de la communication avec le médecin
Sujet pour un thème spécifique : Pour vérifier directement si des personnes ont mentionné un problème (comme la sécurité) :
Quelqu'un a-t-il parlé de sécurité ? Incluez des citations.
Sujet pour les personas : Utile pour segmenter les parents ou les patients selon leurs besoins ou expériences :
Basé sur les réponses de 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 principales, motivations, objectifs, et toute citation ou schéma pertinent observé dans les conversations.
Sujet pour les points de douleur et les défis : Idéal pour faire émerger les obstacles dans l'expérience patient :
Analysez les réponses de l'enquête et dressez une liste des points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez les schémas ou la fréquence d'occurrence.
Sujet pour l'analyse de sentiment : Pour comprendre l'humeur derrière les retours :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Lorsque vous combinez des suggestions comme celles-ci avec un outil qui gère le contexte, vous passez de résumés généraux à des recommandations détaillées et exploitables — rapidement. Il y a plus sur l'ingénierie des sujets et le traitement des données dans cet article sur la création de sondages pour les soins pédiatriques, et vous pouvez consulter les questions d'enquête recommandées ici.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Specific adapte automatiquement son analyse alimentée par l'IA en fonction de la structure du sondage et de la logique des questions :
Questions ouvertes avec ou sans suivis : Il vous offre un résumé pour toutes les réponses, ainsi que les réponses à chaque suivi lié à cette question principale. Cela est essentiel pour détecter les préoccupations nuancées des parents ou des patients.
Choix avec suivis : Pour chaque option de choix multiple, vous obtenez un résumé ciblé de toutes les réponses de suivi pertinentes à ce choix, vous permettant d'approfondir pourquoi les gens ont choisi une certaine option - comme "tranquillité de la chambre d'hôpital", qui s'est avéré présenter de grandes variations dans les résultats des enquêtes patient [1].
NPS (Net Promoter Score) : Chaque catégorie NPS (détracteurs, passifs, promoteurs) obtient son propre résumé des réponses de suivi associées, afin que vous puissiez voir ce qui rend les fans heureux et ce qui préoccupe les autres.
Si vous faites cela manuellement avec ChatGPT, vous devrez séparer les données pour chaque groupe vous-même et répéter l'analyse pour chaque segment — cela nécessite beaucoup plus de ressources et de patience.
Comment gérer les limites de contexte de l'IA lors de l'analyse de grands ensembles d'enquêtes
Les outils d'IA comme ChatGPT et même les solutions intégrées puissantes ont une limite de taille de contexte — il y a seulement autant de contenu d'enquête que vous pouvez envoyer à la fois. Lorsque votre enquête sur l'expérience des soins pédiatriques compte des centaines de réponses de patients, vous atteignez rapidement ce mur.
Il y a deux approches éprouvées pour tirer le meilleur parti de l'IA, toutes deux incluses comme options dans Specific :
Filtrage : Vous pouvez choisir les conversations à analyser — disons, en n'incluant que les parents qui ont répondu à un suivi spécifique (« Que pensez-vous de la sécurité de l'hôpital ? »). Cela garde vos questions très ciblées, surtout lorsque les volumes d'enquêtes sont élevés. C'est aussi très utile lorsque vous souhaitez zoomer sur les retours concernant la communication, où, par exemple, seulement 65 % des enfants ont estimé que les médecins communiquaient toujours bien [1].
Élagage : Envoyez uniquement des questions ciblées à l'IA, comme des suivis qualitatifs plutôt que chaque réponse ou champ démographique. Cela signifie que l'IA ne reçoit que ce dont elle a besoin pour votre analyse actuelle, et vous évitez le débordement de contexte.
En utilisant ces approches, vous pouvez effectuer des analyses approfondies et spécifiques de grands projets d'enquêtes sans tracas techniques.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes patients
Travailler en équipe sur les enquêtes sur l'expérience des soins pédiatriques peut devenir désordonné — différentes personnes poursuivent différentes lignes de recherche, et l'analyse devient un enchevêtrement de feuilles de calcul et de fichiers.
Analysez les données d'enquête ensemble, en direct : Dans Specific, tout le monde dans votre équipe peut discuter avec l'IA sur les réponses de l'enquête patients, voir les réponses et affiner les questions en temps réel.
Chats multiples, perspectives multiples : Vous pouvez configurer plusieurs discussions, chacune avec des filtres IA uniques (comme par type de répondant ou par focus de question). Vous savez toujours qui a commencé chaque discussion et quel angle ils poursuivent, ce qui facilite grandement la coordination et le partage des découvertes.
Visages réels, responsabilité réelle : Chaque message dans l'IA Chat est lié au membre de l'équipe qui l'a envoyé, affichant des avatars. C'est une petite touche qui compte — plus de confusion sur qui a demandé quoi ou quelle question a mené à cet aperçu particulier.
S'adapte à votre flux de travail : Que ce soit une personne qui gère les rapports ou que vous ayez un groupe de chercheurs, la plateforme s'adapte à l'analyse solo et collaborative. Et contrairement à la plupart des outils d'IA en libre-service, chaque bit de contexte, de filtrage et de collaboration est transparent.
Pour plus d'informations sur l'adéquation des outils de sondage et des processus d'équipe, consultez l'éditeur d'enquête IA et le générateur d'enquête pour l'expérience patient.
Créez votre enquête patient sur l'expérience des soins pédiatriques maintenant
Obtenez des informations exploitables des enquêtes patients sur l'expérience des soins pédiatriques plus rapidement — combinez des enquêtes conversationnelles structurées avec une analyse IA instantanée, et débloquez toute l'histoire derrière vos retours avec le flux de travail de Specific.
