Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête de patients sur les temps d'attente en utilisant l'analyse des enquêtes par IA. Que vous ayez recueilli quelques réponses ou des centaines, je vous aiderai à découvrir les informations les plus significatives rapidement.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses aux enquêtes
La manière dont vous abordez l'analyse des enquêtes - et les outils que vous devriez utiliser - dépend vraiment des types de questions posées et de la structure des données reçues. Après tout, toutes les réponses ne se valent pas :
Données quantitatives : Si vous posez des questions comme "Combien de temps avez-vous attendu aujourd'hui ?" ou "Évaluez votre satisfaction de 1 à 10", vous avez des données faciles à compter, à représenter graphiquement ou à croiser. Vous pouvez rapidement traiter ces chiffres dans des outils comme Excel ou Google Sheets pour obtenir des gains rapides ou des moyennes simples.
Données qualitatives : Mais qu'en est-il de ces réponses ouvertes ? Lorsque vous demandez des histoires sur l'attente ou explorez ce qui était frustrant, le texte brut s'accumule rapidement. Lire toutes ces réponses à la main n'est pas réaliste—surtout si vous voulez repérer les thèmes clés, les nuances subtiles ou les tendances émergentes. C'est là que l'analyse par IA brille—débloquant des informations que vous manqueriez autrement.
Lorsque vous traitez des données qualitatives, vous avez essentiellement deux approches en matière d'outillage :
ChatGPT ou un outil similaire de type GPT pour l'analyse IA
Vous pouvez copier toutes vos données d'enquête exportées dans ChatGPT et en discuter. Cela peut fonctionner pour une exploration rapide ou lorsque vous n'avez pas une logique approfondie de suivi. Mais ce n'est pas toujours pratique. Traiter de gros blocs de texte, des problèmes de formatage ou le besoin de réécrire vos invites à chaque fois peut devenir fastidieux. Et, si vous vous souciez de la confidentialité des données des patients, l'exportation et le copier-coller peuvent causer des maux de tête supplémentaires.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu spécifiquement pour ce type de travail. Vous concevez l'enquête, la déployez auprès des patients, puis plongez instantanément dans l'analyse par IA—le tout au même endroit. Étant donné qu'il est conçu pour les enquêtes conversationnelles, il pose des questions de suivi à la volée (voyez comment cela fonctionne pour les suivis automatiques par IA). Cela signifie que vous obtenez des données beaucoup plus riches que les enquêtes basées sur des formulaires standard.
Vous n'avez pas besoin d'exporter, de copier ou de reformater quoi que ce soit. L'analyse des réponses d'enquête par IA de Specific résume les réponses, trouve des thèmes récurrents et met en évidence les principales différences—pour les questions structurées et ouvertes. Vous pouvez discuter avec l'IA comme vous le feriez avec ChatGPT, mais l'ensemble de votre jeu de données est déjà en contexte (avec des fonctionnalités supplémentaires pour gérer ce que l'IA voit).
C'est instantané : Plus de feuilles de calcul maladroites ou de courses après des données dans différents onglets—tout se passe directement dans votre espace de travail d'enquête.
Suggestions d'invites que vous pouvez utiliser pour l'analyse des réponses aux enquêtes de patients sur les temps d'attente
Une fois que vos données sont prêtes, les invites sont là où la magie opère. Rédiger de bonnes invites à utiliser avec l'IA peut faire la différence entre des résultats génériques et des perspectives vraiment exploitables. Voici mes types préférés pour les enquêtes sur les temps d'attente des patients :
Invite pour les idées principales : Si vous voulez que l'IA dégage les sujets les plus importants que mentionnent les patients lorsqu'ils discutent des temps d'attente, utilisez ceci. (C'est essentiellement par défaut Specific pour l'extraction de thèmes.)
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de deux phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas de mots), la plus mentionnée d'abord
- 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
Conseil : L'IA réussira toujours mieux si vous lui donnez un contexte - parlez-lui de vos objectifs d'enquête, de qui est votre groupe de patients, ou pourquoi vous vous souciez des temps d'attente. Cela met en place le bon contexte :
Analysez mon enquête sur les temps d'attente des patients dans les cliniques externes. Mon objectif est de trouver des informations exploitables qui nous aident à améliorer les expériences et à réduire les rendez-vous manqués.
Lorsque vous repérez un sujet récurrent (par exemple, "Attentes plus longues à l'enregistrement"), demandez à l'IA des détails avec une invite de suivi : Dites-moi plus sur XYZ (idée principale).
Invite pour un sujet spécifique : Si vous soupçonnez que quelque chose de spécifique, comme des plaintes au sujet du confort de la salle d'attente, est apparu, exécutez : "Quelqu'un a-t-il parlé de l'environnement de la salle d'attente ? Inclure des citations."
Invite pour les points de douleur et les défis : Si vous voulez résumer les frustrations, utilisez : "Analysez les réponses à l'enquête et dressez la liste des points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun d'eux et notez les modèles ou la fréquence d'occurrence."
Invite pour l'analyse des sentiments : Si vous voulez avoir une idée de l'état émotionnel : "Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiments."
Invite pour les personas : "Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la façon dont 'les personas' sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs principales caractéristiques, motivations, objectifs et toute citation appropriée ou modèle observé dans les conversations."
Invite pour les suggestions et idées : "Identifiez et dressez la liste de toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence et incluez des citations directes le cas échéant."
Invite pour les besoins non satisfaits et les opportunités : "Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, des lacunes ou des opportunités d'amélioration telles que mises en avant par les répondants."
Si vous voulez plus d'inspiration pour formuler les meilleures questions, consultez ces questions recommandées par des experts pour les enquêtes sur les temps d'attente des patients.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
L'analyse IA de Specific est construite autour de la structure des questions que vous avez choisie :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé pour chaque réponse libre, et si vous avez recueilli des suivis, ceux-ci sont pris en compte dans l'analyse. L'IA regroupe les réponses similaires et met en évidence les commentaires surprenants.
Choix multiples avec suivis : Pour chaque choix, Specific fournit non seulement une répartition de "combien ont choisi X", mais également un résumé séparé de tout ce que ceux qui ont choisi X ont dit dans leurs réponses de suivi. Cela approfondit le raisonnement des patients.
NPS (Net Promoter Score) : L'IA résume les retours écrits pour chaque catégorie de NPS (détracteurs, passifs, promoteurs) afin que vous voyiez exactement ce qui a provoqué l'amour ou la frustration dans chaque groupe.
Vous pouvez appliquer la même méthode dans ChatGPT, mais vous devrez manuellement segmenter vos données par question et type de réponse, ce qui prend plus de temps et de soins.
Comment aborder les limites de contexte IA avec de grands ensembles de données d'enquête
Lorsque vous avez un grand nombre de réponses à l'enquête sur les temps d'attente des patients, vous atteindrez rapidement les limites de taille de contexte de l'IA. Même les meilleurs modèles GPT ont une limite sur la quantité de données qu'ils peuvent "voir" à la fois.
Pour contourner cela, ces deux approches fonctionnent mieux (et Specific propose les deux d'emblée) :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations par réponses des utilisateurs—donc si vous ne souhaitez analyser que ceux qui ont mentionné une frustration spécifique (par exemple, "temps d'enregistrement longs"), seules ces réponses sont envoyées à l’IA pour un aperçu ciblé.
Coupe des questions : Vous pouvez sélectionner uniquement les questions les plus pertinentes (ou les parties de conversations) pour être envoyées à l'IA, ignorant les sections moins importantes. Cela vous laisse plus d'espace pour des réponses plus approfondies sur les questions qui comptent vraiment - idéal lorsque vous avez des centaines de réponses détaillées.
Si vous devez créer votre propre enquête personnalisée pour ce cas d'utilisation, le générateur d'enquêtes sur les temps d'attente des patients vous permet d'en créer une instantanément en quelques clics.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes de patients
Lorsqu'il s'agit d'analyser les enquêtes sur les temps d'attente des patients, la collaboration peut rapidement devenir désordonnée si vous exportez des réponses, jonglez avec des chaînes d'e-mails et perdez la trace de qui a posé quelle question dans votre jeu de données.
Analysez ensemble en discutant : Dans Specific, plusieurs membres de l'équipe peuvent analyser les données en discutant avec la même interface d'analyse d'enquête IA. Vous pouvez créer plusieurs conversations pour différentes questions ou hypothèses, et chaque conversation se souvient de qui l'a commencée.
Voir exactement qui a dit quoi : Lorsque vous collaborez, vous verrez des avatars à côté de chaque message dans le Chat IA, de sorte qu'il est évident quel collègue pose une question ou clarifie une invite.
Chaque chat est filtrable : Vous voulez un fil qui se concentre uniquement sur "les patients qui ont attendu plus de 20 minutes" ? Il suffit de filtrer, et cet espace de chat n'analysera que ces conversations spécifiques—facilitant la division et la conquête pour une équipe ou la concentration sur des priorités particulières.
Ces fonctionnalités rendent l'analyse des enquêtes sur les temps d'attente des patients organisée et transparente, garantissant que vos informations sont crédibles et exploitables à travers vos équipes de qualité, d'opérations et d'expérience des patients. Pour en savoir plus, consultez le guide étape par étape pour créer des enquêtes auprès des patients.
Créez maintenant votre enquête de patients sur les temps d'attente
Dégagez des retours plus riches et des informations exploitables de vos patients—créez une enquête sur les temps d'attente avec une IA conversationnelle et obtenez des résultats sur lesquels vous pouvez agir immédiatement.
