Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des policiers sur la satisfaction concernant le salaire et les avantages en utilisant des méthodes assistées par l'IA et des approches pratiques pour les deux types de données.
Choisir les bons outils pour l'analyse
La meilleure approche, et les outils, pour analyser les réponses d'enquête dépendent de la forme et de la structure de vos données. Voici comment je décompose cela :
Données quantitatives : Lorsque vous faites du comptage, comme le nombre de policiers satisfaits de leur salaire, c'est simple. Excel ou Google Sheets suffiront pour traiter les chiffres ou visualiser les tendances.
Données qualitatives : Mais quand vous avez des centaines de réponses ouvertes, vous n'allez pas les lire une par une. Il est temps de faire appel à l'IA. L'analyse manuelle n'est pas pratique pour les données de commentaires à grande échelle ou les conversations nuancées ; à la place, utilisez des outils d'IA conçus pour résumer et identifier les thèmes dans les réponses en texte libre. Selon Officer Survey, près de 63 % des agences de police trouvent difficile d'interpréter les réponses qualitatives, un obstacle majeur pour améliorer les programmes de satisfaction au travail. [1]
Lorsque vous traitez des réponses qualitatives, il existe deux approches principales pour les outils :
ChatGPT ou un outil similaire basé sur GPT pour l'analyse IA
Importer vos données d'enquête exportées dans ChatGPT ou un autre outil basé sur GPT vous aide à exploiter des modèles de langage puissants pour identifier les thèmes récurrents et les sentiments.
Vous exportez vos données sous forme de CSV ou de feuille de calcul, copiez-collez les réponses ouvertes dans l’IA, et demandez son analyse. C’est faisable pour des ensembles de données de petite taille, mais honnêtement, c’est un peu laborieux :
Le formatage est manuel - vous devez nettoyer les colonnes et le texte avant de commencer.
Pour chaque nouvelle série ou filtre, vous devez préparer et recoller les données.
Pas de connexion directe à votre outil d'enquête, donc le contexte (comme les suivis pour chaque réponse) peut devenir confus.
Utile en cas de besoin, mais pas vraiment une expérience sans intervention, fluide si vous réalisez régulièrement des enquêtes sur le salaire et les avantages des policiers.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour gérer les enquêtes de bout en bout : collecte de données, suivis automatisés, et analyse pilotée par l'IA.
Lors de la collecte des réponses, Specific va plus loin en posant des questions de suivi générées par l’IA à la volée, vous permettant d'obtenir des données plus profondes et pertinentes pour chaque situation unique de policier. Cela aboutit à des réponses de meilleure qualité et des perspectives plus riches (découvrez comment fonctionnent les questions de suivi automatiques par l'IA).
Du côté de l'analyse, Specific utilise l'IA pour résumer instantanément toutes les réponses, trouver les thèmes clés, et générer des insights—sans feuilles de calcul ni formatage manuel. La plateforme vous permet également de discuter des résultats avec l’IA, similaire à ChatGPT, mais conçu pour l'analyse d'enquête. Avec des contrôles pour gérer les données que l'IA analyse, vous obtenez des réponses plus ciblées et réalisables. Pour en savoir plus, consultez la page analyse des réponses d'enquête par l'IA dans Specific.
Cela rend beaucoup plus facile l'analyse de données complexes et conversationnelles provenant des enquêtes sur la satisfaction salariale des policiers, et vous libère de la corvée ennuyeuse du copier-coller.
Prompts utiles pour analyser les enquêtes de satisfaction salariale et bénéfices des agents de police
Lorsque vous avez toutes ces données qualitatives—grâce à des questions ouvertes ou de suivi—poser les bonnes questions est essentiel. Les bonnes questions libèrent des insights bien meilleurs de l'analyse IA. Voici les principaux prompts que j’utilise (et que je recommande à d’autres analyseurs de satisfaction salariale policière) :
Demande pour idées principales : Je commence toujours par quelque chose de large pour avoir une idée d'ensemble, surtout sur les ensembles de données plus importants. C'est le prompt utilisé par Specific, et il fonctionnera tout aussi bien dans ChatGPT ou d'autres LLMs :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), celles les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte d'idée principale :** texte explicatif
Donner du contexte est important. L'IA fait toujours un meilleur travail si vous expliquez le public de l'enquête (policiers), la situation (satisfaction des salaires/avantages), et votre objectif (identifier les zones d'amélioration). Vous pourriez dire :
Ces réponses proviennent d'une enquête parmi les policiers municipaux des États-Unis, axée sur leur satisfaction concernant leur salaire et leurs avantages actuels. Le but est de cerner les points de douleur, les domaines d'amélioration concrets, et le sentiment général afin que la direction des départements puisse prioriser les changements et mieux soutenir les agents.
Approfondir une idée principale : Si vous voyez un point de résumé comme "Fatigue due aux heures supplémentaires", demandez à l'IA : « Parlez-moi plus de la fatigue due aux heures supplémentaires—quels points de douleur spécifiques les répondants ont-ils mentionnés ? »
Prompt pour sujet spécifique : Chaque fois que vous voulez vérifier si un sujet brûlant (comme « préoccupations de retraite », « problèmes d'assurance », ou « primes de rétention ») est effectivement apparu dans les réponses, posez simplement :
Quelqu'un a-t-il parlé des primes de rétention ? Inclure des citations.
Prompt pour personas : Explorer les personas peut être révélateur. Je demande :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire à l'utilisation des "personas" en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou tendance observée dans les conversations.
Prompt pour points de douleur et défis :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus fréquents mentionnés. Résumez chaque point, et notez tout schéma ou fréquence d'apparition.
Prompt pour analyse de sentiment :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour suggestions et idées :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes là où pertinent.
Prompt pour besoins non satisfaits et opportunités :
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir des besoins non satisfaits, des lacunes, ou des opportunités d'amélioration soulignées par les répondants.
Personnalisez, combinez, ou itérez ces prompts pour correspondre à ce que vous souhaitez apprendre—et vous obtiendrez toujours des insights plus précieux de votre analyse d'enquête IA. Pour plus d'idées sur la conception de questions ou pour vous lancer, consultez les meilleures questions pour les enquêtes de satisfaction salariale des policiers.
Comment Specific analyse les réponses qualitatives par type de question
Le type de question dans votre enquête—ouverte, choix multiple avec suivis, ou NPS—détermine comment vous voudrez analyser (et comment Specific le fait automatiquement) :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi): Specific crée automatiquement un résumé pour toutes les réponses à chaque question ouverte et inclut toute interaction de suivi générée par l'IA liée à ce sujet. Cela signifie que vous obtenez une vue d'ensemble concise et perspicace sans lire chaque réponse de manière individuelle.
Choix avec suivis: Pour chaque choix de réponse, Specific produit un résumé distinct des suivis donnés par ceux qui l'ont choisi. Ainsi, vous pouvez comparer les agents qui ont choisi « insatisfait des avantages » directement à ceux qui ont choisi « plutôt satisfait ».
Questions NPS: Ce type de question est courant pour mesurer le soutien parmi les agents. Specific segmente l'analyse par groupe—promoteurs, passifs, et détracteurs—et résume toutes les réponses de suivi liées par groupe. Répliquer cela manuellement dans ChatGPT est possible, mais vous manipulerez plus de données pour que cela fonctionne.
Pour voir comment différentes enquêtes et questions peuvent être configurées, essayez le générateur d'enquête pour les enquêtes de satisfaction salariale des policiers ou commencez de zéro sur le générateur d'enquêtes IA.
Aborder les limitations du contexte IA dans l'analyse des enquêtes qualitatives
Si votre département réalise de grandes enquêtes — ou que vous analysez plusieurs unités policières — la quantité totale de retours qualitatifs dépasse souvent ce que l'IA peut "voir" en une fois. Chaque modèle IA, y compris Specific et ChatGPT, possède une taille de contexte maximale (nombre de mots ou de points de données) qu'il peut traiter en une seule conversation ou étape d'analyse.
Specific résout ceci avec deux techniques intégrées pratiques :
Filtrage : Concentrez-vous sur l'analyse uniquement de segments spécifiques—par exemple, seulement les agents qui ont répondu aux questions spécifiques aux avantages—pour maximiser la valeur à chaque exécution et ne pas gaspiller le contexte dans des discussions non pertinentes.
Recadrage : Choisissez les questions à envoyer à l'IA pour chaque lot. Peut-être que vous souhaitez seulement envoyer des questions spécifiques concernant la satisfaction salariale des agents pour chaque lot. Cela offre un gain de temps énorme par rapport aux outils génériques d'IA vu l'augmentation des données de retour, notamment dans des domaines riches en retour comme la police. Pour en savoir plus, consultez notre guide de l'analyse des réponses aux enquêtes IA.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes des agents de police
Traiter l'analyse des réponses d'enquête des agents de police de manière collaborative est plus facile avec Specific, car il vous permet d'analyser et discuter des données d'enquête directement en discutant avec l'IA. Ce n'est pas seulement par nouveauté — vous pouvez ouvrir des discussions séparées pour chaque ligne d'analyse (une pour le sentiment général, une autre pour le suivi sur les plaintes d'heures supplémentaires, etc.). Chaque discussion peut avoir des filtres uniques appliqués.
Visibilité et responsabilité multi-utilisateurs: Dans Specific, plusieurs utilisateurs peuvent voir et travailler sur les mêmes données d'enquête, rendant la collaboration inter-département ou gestion du travail plus fluide.
Avatars en temps réel et contexte: Chaque message dans une discussion IA collaborative affiche l’avatar de l’expéditeur, indiquant clairement en un coup d’œil qui a fait quelle observation ou résumé. C’est particulièrement utile quand représentants syndicaux, RH, et dirigeants collaborent pour interpréter les données de satisfaction salariale policière.
Cet axe de travail en équipe reflète la flexibilité des équipes de recherche réelles, sans complications supplémentaires d'allers-retours ou de problèmes de permission. Pour voir plus sur ce sujet, consultez les conseils de flux de travail dans notre guide de l'analyse des réponses aux enquêtes par l'IA.
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