Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête sur la Formation et l'Utilisation de Narcan par les officiers de police, en utilisant des outils basés sur l'IA pour une analyse efficace des réponses à l'enquête.
Choisir les bons outils pour analyser vos données d'enquête
Lorsqu'il s'agit de l'analyse de l'enquête sur la Formation et l'Utilisation de Narcan par les officiers de police, l'approche (et les outils que vous choisissez) dépend de la forme et de la structure des données que vous collectez.
Données quantitatives : Pour des réponses comme « Combien d'officiers ont été formés ? » ou « Quel pourcentage porte du naloxone ? », vous pouvez simplement compter, filtrer et résumer les réponses dans Excel ou Google Sheets. C’est simple : résumez juste les chiffres, faites vos tableaux, et c’est terminé.
Données qualitatives : Les retours ouverts, les commentaires ou tout texte plus long demandent plus d'effort. Lire des dizaines ou centaines de réponses détaillées n'est pas faisable manuellement. C'est là que des outils d'IA sont nécessaires, sinon vous risquez de manquer des thèmes importants ou de ne pas repérer des motifs.
Il existe deux approches pour l'outillage quand il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Si vous exportez vos données d'enquête, vous pouvez copier-coller les réponses dans ChatGPT et discuter de vos données. C'est direct et ne nécessite pas d'intégrations spéciales. Mais soyons honnêtes : c'est maladroit : formater les données pour que ça fonctionne, se soucier de ce à inclure ou exclure, et le risque constant d'omettre accidentellement le contexte. Quand vous avez des dizaines ou des centaines de réponses, c’est plus de tracas que nécessaire.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu spécialement pour l'analyse des enquêtes avec l'IA. Vous collectez et analysez les réponses sur une même plateforme. Pendant que les enquêtes se déroulent, l'IA pose des questions de suivi ciblées à la volée, garantissant que vous captez des points de données meilleurs et plus approfondis—surtout pour des sujets nuancés comme la formation des officiers de police et les attitudes. La fonction de questions de suivi automatique par IA est bien adaptée pour extraire les contextes critiques que les formes traditionnelles manquent.
L'analyse alimentée par l'IA de Specific résume instantanément les réponses, identifie les thèmes récurrents et transforme les retours qualitatifs en insights exploitables. Il n'y a pas de copie-collage manuel, pas besoin de jongler avec des fichiers texte bruts ou des feuilles de calculs. Vous pouvez aussi discuter directement avec l'IA de vos résultats, comme vous le feriez dans ChatGPT—sauf que vous bénéficiez de fonctionnalités avancées adaptées au travail d'enquête, y compris la gestion du contexte de ce qui est envoyé à l'IA. En savoir plus sur la façon dont fonctionne l'analyse des réponses d'enquête par l'IA dans Specific.
Invites utiles pour analyser les réponses à l'enquête sur la Formation et l'Utilisation de Narcan par les officiers de police
Vous obtenez de meilleurs résultats de l'IA (que ce soit dans ChatGPT ou directement dans Specific) lorsque vous utilisez des prompts adaptés à votre public et à votre sujet. Voici quelques-uns des plus efficaces :
Invite pour idées centrales : Fonctionne à merveille pour extraire rapidement les préoccupations ou thèmes principaux de nombreuses réponses d'officiers de police sur la Formation et l'Utilisation de Narcan. C'est la même invite qui alimente l'extraction des idées centrales de Specific :
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4-5 mots par idée centrale) + un explicatif de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné l'idée centrale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnés en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
L'IA fonctionne toujours mieux si vous lui fournissez plus de contexte sur votre enquête, la situation et les objectifs. Par exemple, vous pouvez utiliser :
Ces données proviennent d'une enquête auprès des officiers de police suite à une récente formation Narcan. Mon but est de comprendre leurs expériences, obstacles et tout changement perçu dans l'attitude depuis le début du programme. Concentrez-vous sur les insights exploitables et les motifs qui informent les améliorations futures de la formation.
Une fois que vous connaissez les principales idées, vous pouvez utiliser :
Invite pour approfondir une découverte : "Dites-moi en plus sur XYZ (idée centrale)"
Invite pour sujets spécifiques : "Quelqu'un a-t-il parlé de [réticence à administrer Narcan] ?" Ajoutez "Inclure des citations" pour des voix réelles — très utile si vous avez besoin de justifications dans un rapport ou pour convaincre les parties prenantes.
Invite pour personas :
Si vous souhaitez segmenter les retours, essayez :
"Basé sur les réponses d'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la façon dont les 'personas' sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs principales caractéristiques, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations."
Invite pour points de douleur et défis :
Ciblez les problèmes ardus :
"Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence."
Invite pour motivation & moteurs :
Extrait ce qui motive l'action :
"Des conversations d'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données."
Invite pour analyse de sentiment :
Si vous vous souciez des attitudes :
"Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou les retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment."
Invite pour besoins non satisfaits & opportunités :
Trouvez des opportunités exploitables :
"Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tous besoins non satisfaits, lacunes ou opportunités d'amélioration mises en avant par les répondants."
Comment Specific analyse par type de question
La structure de vos questions façonne la manière dont vos données qualitatives sont analysées. Voici ce que Specific fait par défaut—et oui, vous pouvez imiter cela manuellement dans ChatGPT, mais cela demande plus de travail :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Obtenez un résumé de toutes les réponses, décomposé par réponse initiale et par toute échange de suivi exploratoire.
Choix avec suivis : Chaque choix obtient un résumé séparé—ainsi vous pouvez explorer comment les gens qui ont choisi « Je porte toujours Narcan » diffèrent dans leurs retours de suivi de ceux qui « ne portent jamais Narcan ».
NPS : Pour les questions de Net Promoter Score, les détracteurs, passifs et promoteurs obtiennent chacun un résumé distinct basé sur leurs réponses écrites en texte libre. Cette analyse segmentée est inestimable si vous effectuez des vérifications de satisfaction après la formation Narcan. Vous pouvez même générer une enquête NPS pour la Formation et l'Utilisation de Narcan par les officiers de police ici.
Si vous souhaitez mettre en place une décomposition similaire dans ChatGPT, vous passerez plus de temps à préparer et à filtrer vos exports avant l'analyse—surtout à mesure que votre enquête s'étend.
Travailler dans les limites du contexte de l'IA : filtrage et recadrage
Les modèles d'IA ne peuvent traiter qu'une certaine quantité de texte à la fois, connue sous le nom de « fenêtre de contexte ». Obtenez suffisamment de réponses d'enquête et vous atteindrez ce mur. Specific résout cela de deux manières puissantes (que vous pouvez également essayer de reproduire manuellement avec un certain effort) :
Filtrage : Vous pouvez filtrer les conversations pour que seules celles où les utilisateurs ont répondu à certaines questions ou choisi des réponses spécifiques soient analysées. Cela rend pratique à l'IA de se concentrer sur l'ensemble de données le plus pertinent.
Recadrage : Limitez ce qui est envoyé à l'IA en sélectionnant uniquement les questions (et les réponses) qui comptent le plus pour votre analyse. Cela permet de garder l'analyse pertinente et dans la capacité du modèle—critique lorsque le nombre de réponses augmente.
Ces approches vous permettent d'analyser continuellement de grandes enquêtes sur la Formation et l'Utilisation de Narcan par les officiers de police à mesure qu'elles se développent, vous permettant de creuser dans des sous-ensembles de votre audience au besoin.
Fonctionnalités de collaboration pour analyser les réponses d'enquêtes d'officiers de police
L'un des aspects les plus difficiles du travail avec les résultats des enquêtes sur la Formation et l'Utilisation de Narcan par les officiers de police est le partage des résultats—et la collaboration—entre les équipes, surtout si vous traitez des retours sensibles ou à fort volume.
Dans Specific, l'analyse est collaborative et sans heurts. Au lieu de partager des feuilles de calcul ou des exports statiques, toute votre équipe peut analyser les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA—pas de surcharge supplémentaire. Vous créez plusieurs conversations, chacune avec ses propres filtres axés sur un angle différent : attitudes, barrières, impact de la formation, ou suggestions opérationnelles.
Chaque discussion montre qui l'a commencée. Cela importe lorsque les équipes veulent suivre les questions, les résultats ou les tranches de données—c'est rendre les pistes d'audit et les révisions inter-équipes simples. Si vous faites de la recherche ensemble, il est clair qui mène chaque fil.
Les avatars des expéditeurs et la propriété des messages signifient que vous savez toujours qui a posé quelle question ou invite d'analyse. C'est un petit mais grand avantage pour la responsabilité et la clarté, surtout lorsque les parties prenantes veulent poser des questions de suivi ou contester des hypothèses.
Pour en savoir plus sur la création d'enquêtes conçues spécifiquement pour les officiers de police sur la Formation et l'Utilisation de Narcan, consultez ce guide approfondi ou passez en revue les meilleures pratiques et exemples de questions ici. Si vous souhaitez rapidement rédiger un sondage, ce générateur utilise le préréglage parfait pour votre scénario, et la modification est à portée de discussion.
Créez votre enquête pour les officiers de police sur la Formation et l'Utilisation de Narcan maintenant
Commencez à collecter des insights plus approfondis et exploitables à partir des enquêtes sur la Formation et l'Utilisation de Narcan par les officiers de police avec l'IA—profitez de l'analyse instantanée, de l'examen collaboratif, et de questions plus intelligentes avec un suivi rapide.