Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des policiers sur le processus d'évaluation des performances en utilisant des outils alimentés par l'IA et des invites pratiques.
Choisir les bons outils pour l'analyse
La manière dont j’analyse toute enquête dépend entièrement de la forme et de la structure des réponses. Décortiquons cela :
Données quantitatives : Ce sont des éléments comme les questions de notation ou combien de personnes ont choisi une réponse donnée. Je peux rapidement faire des calculs avec Excel ou Google Sheets—classiques, familiers, et fiables pour calculer les moyennes, les pourcentages, et réaliser des graphiques.
Données qualitatives : Lorsque les policiers rédigent des commentaires détaillés ou répondent à des questions ouvertes ou de suivi, les feuilles de calcul à l'ancienne ne suffisent tout simplement pas. Il est impossible de parcourir chaque commentaire, surtout à grande échelle, donc utiliser l'IA est le seul moyen d’obtenir des informations concrètes ici. L'IA passe au crible le texte ouvert, trouve des thèmes cachés, et vérifie ponctuellement des problèmes spécifiques beaucoup plus rapidement (et plus précisément) qu'un examen manuel.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire GPT pour l'analyse IA
Si vous utilisez déjà ChatGPT ou un autre outil de modèle de langage géant, vous pouvez copier les données exportées de votre enquête auprès des policiers et en discuter. C’est simple et privé pour des analyses rapides et ponctuelles.
L'inconvénient : Manipuler de gros tas de texte de cette manière devient rapidement chaotique. Copier-coller de grands exports n’est pas pratique. De plus, vous devez formater et segmenter les données vous-même, et il manque le contexte sur la structure de votre enquête—ce qui signifie que vous ferez plus d'invitations manuelles et de recherches que vous ne le souhaitez probablement.
Outil tout-en-un comme Specific
Si vous souhaitez une solution complète, c’est là qu’un outil IA conçu pour le travail se démarque. Specific est spécialement conçu pour les enquêtes, il peut donc à la fois collecter les réponses des policiers et les analyser instantanément à l’aide de l’IA. Il pose des questions de suivi intelligentes en temps réel, ce qui signifie que vos données seront plus complètes et moins ambiguës dès le départ. (En savoir plus sur les questions de suivi automatiques par IA.
L'analyse alimentée par l'IA dans Specific distille les réponses de l'enquête en idées principales, découvre des thèmes clés, et transforme une montagne de retours en prochaines étapes concrètes—pas besoin de manipuler des feuilles de calcul ou de résumer manuellement de manière répétée. Vous pouvez discuter avec l'IA de vos données (comme ChatGPT, mais avec des outils supplémentaires pour filtrer, segmenter, et révéler des schémas). Plus d'informations sur l'analyse des réponses d'enquête par IA.
Vous contrôlez le focus de l'IA: Vous pouvez gérer les données que l'IA « voit » en sélectionnant quelles réponses ou questions sont en contexte. Cela vous permet de poser des questions de suivi ciblées et de zoomer rapidement sur des problèmes spécifiques aux enquêtes d'évaluation des performances.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des réponses à l'enquête auprès des policiers
Si vous souhaitez une analyse de qualité, de grands prompts sont la moitié de la bataille. J'ai testé ces prompts avec des enquêtes auprès des policiers axées sur le processus d'évaluation des performances—elles rendent les réponses de l'IA plus pertinentes, profondes, et utilisables pour toute personne responsable de l'analyse.
Prompt pour les idées principales: Utilisez cela pour obtenir les « meilleures idées » de votre ensemble de réponses, distillées par fréquence et importance. Specific utilise exactement ce prompt, et vous obtiendrez des résultats fiables avec ChatGPT ou la plupart des LLMs également.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie:
- Éviter les détails inutiles
- Préciser combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- 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
Le contexte améliore la sortie de l'IA: Ajoutez toujours des informations brèves sur votre enquête ou vos objectifs. Par exemple (« Voici une enquête pour les policiers de base sur leur expérience des révisions annuelles des performances. Veuillez trouver les problèmes d'équité et les besoins de formation exploitables. ») Cela fait une différence visible dans la précision visée du résumé.
Cette enquête a été menée auprès des policiers concernant le processus d’évaluation des performances du département. Notre objectif est de repérer les obstacles récurrents, les améliorations suggérées, et les domaines où les agents se sentent perdus ou non reconnus. Veuillez regrouper les principaux thèmes et me dire quels points proviennent des superviseurs par rapport aux agents de patrouille.
Prompt pour les explorations approfondies: Après avoir vu les idées principales, demandez : « Parlez-moi plus de XYZ (idée principale) » pour approfondir un thème ou une préoccupation spécifique soulevée par les agents. L'IA élargira avec des commentaires et des citations à l'appui si disponibles.
Prompt pour les sujets spécifiques: Si vous souhaitez vérifier les enjeux sensibles, exécutez : « Quelqu'un a-t-il parlé de l'équité dans les promotions ? » ou « Quelqu'un a-t-il mentionné les nouveaux critères d'évaluation ou le style de supervision ? » Pour encore plus de clarté, ajoutez « Inclure des citations. »
Prompt pour la persona: Ceci est utile pour identifier différents types de policiers représentés dans vos réponses (jeunes/nouveaux vs expérimentés, patrouille vs commandement, etc.) :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la manière dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou schéma pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et les défis: Faites remonter les principales frustrations en demandant :
Analyser les réponses de l'enquête et lister les points de douleur, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumer chacun, et noter tout schéma ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour les motivations & amp; incitations: Découvrir ce qui compte vraiment pour les agents :
À partir des conversations de l'enquête, extraire les principales motivations, désirs, ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regrouper des motivations similaires et fournir des preuves à l'appui à partir des données.
Prompt pour l'analyse des sentiments: Pour un rapide état d'esprit:
Évaluer le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettre en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour les suggestions & amp; idées: Rassembler des idées d'amélioration en demandant :
Identifier et répertorier toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Les organiser par sujet ou fréquence, et inclure des citations directes le cas échéant.
Des invites comme celles-ci sont essentielles, d'autant plus que 67% des leaders RH rapportent que l'utilisation de l'IA pour analyser les données des enquêtes a considérablement amélioré leur capacité à identifier des idées exploitables par rapport à l'analyse manuelle [1]. Pour encore plus d'idées, consultez comment créer une enquête auprès des policiers sur le processus d'évaluation des performances et les meilleures questions pour une enquête auprès des policiers sur le processus d'évaluation des performances
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
Si vous utilisez un outil adapté aux enquêtes conversationnelles, vous gagnerez du temps et obtiendrez un résultat d'analyse plus organisé. Dans Specific, l'analyse est structurée automatiquement par type de question, ce qui élimine les tracas du croisement de données ou de l'exportation et du reformatage des données :
Questions ouvertes avec ou sans suivi : Vous obtenez un résumé principal de toutes les réponses initiales plus des résumés pour chaque suivi—vous voyez donc à la fois la "vue d'ensemble" et où la conversation est allée plus en profondeur sur la formation, les retours, ou le moral.
Choix avec suivi: Chaque option (par exemple, "Satisfait" ou "À améliorer") a son propre mini-rapport dédié, résumant tous les retours de suivi liés à chaque choix. Ceci est essentiel pour comprendre pourquoi les agents ont répondu comme ils l'ont fait.
NPS: Les promoteurs, passifs, et détracteurs reçoivent chacun des résumés séparés, avec des suivis regroupés par type. Cela rend instantanément clair si les détracteurs sont mécontents de la qualité des retours, ou si les passifs sont tout simplement indifférents.
Vous pouvez faire de même avec ChatGPT, mais vous devrez trier et regrouper chaque sous-ensemble de réponses vous-même avant de demander—fastidieux, mais possible si vous êtes motivé ou si vous travaillez avec un ensemble de données plus petit.
Comment relever les défis avec la limite de contexte de l'IA
Les outils IA comme ChatGPT ont des limites de contexte strictes: seules certaines données peuvent "s'adapter" à la fois pour l'analyse. Les enquêtes auprès des policiers sur les processus d'évaluation des performances peuvent rapidement s'allonger, surtout si vous utilisez plusieurs cycles de retour ou de boucles de suivi (une bonne pratique courante pour comprendre des préoccupations nuancées [2]).
Filtrage : Si votre jeu de données est grand, filtrer par réponses à des questions spécifiques ou choix de réponses—ainsi, seules les conversations correspondant à votre thème cible sont envoyées à l'IA pour l'analyse. C'est rapide et garde le contexte ciblé.
Cropping : Envoyer uniquement des questions spécifiques ou des parties de conversations dans le prompt ("Découper les questions pour l'analyse de l'IA"). Cela maximise le nombre de voix uniques représentées et vous aide à éviter la surcharge ou la troncation des données.
Specific offre ces deux options nativement, afin que vous puissiez contrôler l'échelle et le focus. Ces stratégies gardent votre analyse rapide et pertinente, même lorsque les volumes de réponses augmentent à travers les départements, les arrondissements, ou les périodes.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses à l'enquête auprès des policiers
L'analyse en équipe sur les enquêtes concernant le processus d'évaluation des performances des policiers est souvent ralentie parce que les gens travaillent de manière isolée ou se passent des feuilles de calcul sans fin. Mauvaise interprétation, travail dupliqué, et manque de partage des idées sont des maux de tête courants.
Flux de travail basé sur le chat: Dans Specific, mon équipe et moi analysons les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA. Il est facile de lancer des discussions ciblées, revoir les sorties, et vérifier les hypothèses—comme si nous avions un assistant de recherche interne disponible.
Multiples flux d'analyse: Je peux démarrer plusieurs discussions, chacune avec ses propres filtres (une sur la rémunération et l'avancement, une autre sur les retours des superviseurs). Chaque discussion montre qui l’a créée, donc les collègues peuvent faire des revues croisées ou mener des discussions parallèles sur des problèmes différents.
Auteur clair et collaboration : En collaborant, chaque message dans une conversation est étiqueté avec l'avatar de l'expéditeur—pas de mystère sur l'origine de l’idée. C'est explicite, clair, et aide tout le monde à s'aligner entre les RH, le personnel de commandement, et même les représentants syndicaux, accélérant l’alignement et le reporting.
Si vous souhaitez personnaliser une enquête pour un groupe ou un besoin spécifique, l'éditeur d'enquête IA vous permet d’éditer ou de concevoir des enquêtes en discutant avec l'IA, simplifiant encore la collaboration. Ou bien, générez une enquête personnalisée sur le processus d'évaluation des performances des policiers en quelques secondes, puis analysez les résultats de l'équipe, le tout sur une seule plateforme.
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