Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une Enquête de patients sur l'expérience du processus de recommandation en utilisant les derniers outils et techniques d'analyse d'enquêtes par IA.
Choisir les bons outils pour l'analyse
Votre approche—et votre boîte à outils—dépend de la manière dont vos Réponses à l'enquête des patients sont structurées. Vous aurez besoin de stratégies totalement différentes pour les chiffres par rapport au texte.
Données quantitatives : Si vous travaillez avec des éléments que vous pouvez compter—comme combien de patients ont sélectionné certaines options de processus de recommandation—vous avez de la chance. Des outils comme Excel ou Google Sheets sont faits pour cela et accompliront rapidement le travail.
Données qualitatives : Si vous avez collecté beaucoup de retours ouverts, ou si votre enquête incluait des questions de suivi, vous faites face à un amas de textes. Lire chaque réponse est impossible si vous avez un véritable échantillon (et ce n'est pas très fiable de toute façon). Pour comprendre ces réponses, vous voudrez des outils IA qui peuvent résumer et repérer des modèles.
Quand il s'agit de réponses qualitatives, il y a deux approches principales pour les outils :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier-coller et discuter : Vous pouvez exporter les données de l'enquête et les coller dans ChatGPT ou un autre outil GPT pour analyse. Cela vous permet de poser des questions sur les données, d'obtenir des résumés et d'identifier les principaux thèmes simplement en discutant.
Compromis d'usage : L'inconvénient ? Ce n'est pas très pratique—surtout avec de grands ensembles de données. Gérer le contexte, suivre les instructions et découper/filtrer les réponses peut nécessiter beaucoup d'étapes manuelles. Pour de grandes données ou des données complexes, cette approche peut être un goulot d'étranglement.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu spécialement pour l'analyse d'enquêtes : Des outils comme Specific sont conçus pour ce travail. Ils non seulement collectent les données avec des enquêtes intelligentes mais gèrent également toute l'analyse.
Données de qualité supérieure : Lorsque vous utilisez Specific pour mener votre Enquête de patients sur l'expérience du processus de recommandation, l'IA posera automatiquement des questions de suivi, menant à des réponses plus riches et moins ambiguës. Apprenez-en davantage sur les questions de suivi automatiques de l'IA et pourquoi elles sont précieuses.
Analyse instantanée et approfondie : L'analyse IA sur Specific résume instantanément les réponses, identifie les thèmes clés et transforme vos retours de patients en idées exploitables—sans tableurs, sans copier-coller, et surtout sans lecture manuelle.
Interrogation conversationnelle : Vous pouvez discuter directement avec l'IA de vos résultats, un peu comme ChatGPT—excepté que vous n'avez pas à gérer le contexte ou à vous soucier de ce qu'il faut inclure dans chaque analyse. Des fonctionnalités supplémentaires permettent également de cibler plus facilement les données envoyées à l'IA, de configurer des filtres personnalisés et de gérer l'accès pour votre équipe.
Vous pouvez en apprendre plus sur ce fonctionnement en détail à partir de la vue d'ensemble de la fonctionnalité d'analyse des réponses aux enquêtes par IA.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données d'enquête des patients sur l'expérience du processus de recommandation
Que vous utilisiez le chat de ChatGPT ou de Specific, vos invites font toute la différence. Voici quelques options pratiques pour comprendre les réponses qualitatives des patients sur les expériences de processus de recommandation.
Invite pour idées principales : Utilisez cela pour extraire des sujets de haut niveau d'un grand nombre de réponses ouvertes. C'est ce que Specific utilise en coulisses, et vous trouverez que cela fonctionne bien partout :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicateur de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en haut
- aucune suggestion
- aucune indication
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
Le contexte compte : L'analyse IA fonctionne toujours mieux si vous donnez plus de détails sur votre enquête, la situation, et ce que vous voulez apprendre (par exemple, sur les modèles de fidélisation des patients ou les expériences avec les fuites de référence).
"Cette enquête porte sur les expériences des patients avec le processus de recommandation. Nous sommes particulièrement intéressés par les lacunes de communication et les raisons pour lesquelles les patients suivent ou non les recommandations de spécialistes. Mon objectif est de comprendre les points de douleur et ce qui fonctionne, afin que notre hôpital puisse améliorer notre réseau de recommandations."
Invite pour suivi : Vous pouvez approfondir n'importe quel thème avec : "Dites-moi en plus sur XYZ (idée principale)." L'IA développera avec des détails supplémentaires et des exemples.
Invite pour sujet spécifique : Si vous soupçonnez qu'il y a une tendance ou que vous souhaitez vérifier un thème qui vous intéresse, essayez : "Quelqu'un a-t-il parlé des défis de planification des rendez-vous ? Ajoutez des citations."
Invite pour points de douleur et défis : Vous souhaitez identifier les obstacles ? Essayez :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus fréquents mentionnés. Résumez chaque point et notez les éventuels modèles ou fréquences d'occurrence.
Invite pour personas : Pour segmenter votre audience de patients selon différents modèles comportementaux et besoins :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à l'utilisation de "personas" en gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes les citations ou modèles pertinents observés dans les conversations.
Invite pour analyse de sentiment : Pour obtenir un aperçu rapide des impressions globales :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou les retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Besoin de plus d'idées pour la conception d'enquêtes ? Consultez notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes sur l'expérience du processus de recommandation des patients.
Comment Specific analyse les données qualitatives des enquêtes par type de question
Le système d'analyse de Specific est flexible, structuré et sans effort. Voici ce à quoi vous pouvez vous attendre avec différents types de questions d'enquête :
Questions ouvertes avec ou sans suivi : Specific vous donne un résumé de toutes les réponses à la question principale, plus des résumés pour chaque suivi, séparés pour que vous puissiez repérer des insights spécifiques et des tendances.
Choix avec suivis : Pour chaque choix de réponse (par exemple, "problème de planification" ou "confusion d'assurance"), vous obtenez un résumé séparé pour toutes les réponses de suivi liées. Cela vous permet de comparer instantanément les raisons et explications derrière chaque tendance.
NPS (Net Promoter Score) : Le système sépare les promoteurs, les passifs et les détracteurs, offrant un résumé rapide de tous les retours de suivi pour chaque groupe. Vous pouvez voir ce qui motive les scores élevés/bas et ce que vous pourriez avoir besoin de corriger.
Vous pouvez accomplir la même chose avec ChatGPT, mais cela nécessite un filtrage soigneux et plus d'installation manuelle—Specific rend cela clé en main.
Besoin de créer une enquête NPS pour les patients sur l'expérience du processus de recommandation ? Plongez dans le créateur d'enquête NPS.
Gérer les limites de taille de contexte de l'IA dans les grandes enquêtes de patients
Les outils d'IA—y compris ceux basés sur GPT—ont des limites de taille de contexte. Si votre Enquête de patients sur l'expérience du processus de recommandation est grande ou exceptionnellement détaillée, toutes les réponses ne tiendront peut-être pas dans une seule conversation d'IA.
Filtrage : N'analysez que les conversations où les répondants ont répondu à certaines questions clés ou sélectionné des réponses spécifiques. Cela réduit la taille des données et aiguise la concentration.
Recadrage : Seules les questions sélectionnées (par exemple, les plus importantes ouvertes) sont envoyées à l'IA pour analyse. Ainsi, plus de conversations tiennent dans la limite de contexte—et votre analyse IA reste ciblée.
Specific dispose de ces fonctionnalités de flux de travail prêtes à l'emploi, vous permettant de toujours travailler dans les limites de l'IA sans sacrifier la profondeur ni manquer des segments importants.
Lisez plus sur le fonctionnement de la gestion du contexte à la page des fonctionnalités d'analyse des réponses d'enquête par IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquête des patients
Un défi dans l'analyse des données d'enquête des patients sur l'expérience du processus de recommandation est qu'elle implique généralement plus d'un acteur—les équipes de qualité, les coordinateurs de recommandations, et parfois même des partenaires externes. Mettre tout le monde sur la même longueur d'onde peut devenir un casse-tête, surtout si les retours et les analyses vivent dans des feuilles de calcul ou des e-mails éparpillés.
Analyser en équipe en discutant avec l'IA : Dans Specific, tout le processus d'analyse se produit en chat. Cela signifie que vous pouvez rapidement partager des insights clés, clarifier des questions, et découvrir des modèles en équipe—pas d'envois infinis ou de fusion de feuilles de calcul.
Voir qui travaille sur quoi : Vous pouvez créer plusieurs discussions (fils d'analyse), chacune avec son propre ensemble de filtres ou domaine de concentration. Chaque chat montre qui l'a créé, donc les rôles et responsabilités restent clairs.
Collaboration efficace et transparente : À mesure que vous et vos collègues ajoutez des questions, des commentaires ou des demandes dans le chat IA, chaque message affiche l'avatar de l'expéditeur. C'est plus facile de suivre les discussions, d'attribuer des insights et de accélérer la prise de décision—que vous soyez co-localisé ou à distance.
Cette approche collaborative permet de gagner du temps et d'augmenter la fiabilité de vos conclusions. Curieux de voir comment fonctionne le créateur d'enquête ? Consultez comment utiliser l'IA pour éditer et créer une enquête ou les instructions étape par étape pour créer une enquête sur le processus de recommandation patient.
Créez votre Enquête de patients sur l'expérience du processus de recommandation maintenant
Débloquez des insights plus riches et passez à l'action sur ce qui compte réellement dans votre expérience de recommandation des patients—Specific simplifie l'analyse et favorise la collaboration, le tout alimenté par l'IA.