Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête des locataires sur la communication des propriétaires en utilisant des outils d'enquête IA et des stratégies d'analyse des réponses de l'enquête.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses aux enquêtes
La meilleure approche pour analyser votre enquête dépend vraiment du type de données collectées et de leur structure. Décomposons cela :
Données quantitatives : Si votre enquête comprend des questions du type « À quel point êtes-vous satisfait de la communication de votre propriétaire ? » avec des réponses à choix fixe, vous travaillez avec des données structurées. Il vous suffit de les mettre dans Google Sheets, Excel, ou votre tableur préféré. Calculer les pourcentages et créer rapidement des graphiques est simple.
Données qualitatives : Si votre enquête comprend des réponses ouvertes – du type « dites-nous avec vos propres mots… » – ou des suivis approfondis, vous serez vite dépassé en lisant tout vous-même. À grande échelle, les outils d'IA sont la voie à suivre, car il est impossible de traiter des dizaines ou centaines de réponses longues manuellement.
Lorsque vous traitez un grand nombre de réponses qualitatives, vous avez deux principales options à considérer pour les outils d'analyse :
ChatGPT ou des outils similaires GPT pour l'analyse IA
C'est une approche DIY. Exportez simplement les réponses qualitatives de votre enquête sous forme de fichier CSV ou de bloc de texte, puis copiez-les et collez-les dans ChatGPT (ou une IA comparable alimentée par GPT). Maintenant, vous pouvez dialoguer avec l'IA et lancer des invites telles que « Quelles sont les principaux thèmes ? » ou « Réumez les plaintes. »
Mais voici le hic : Gérer les données de cette manière n'est généralement pas très pratique. Coller de grandes quantités de données atteint rapidement des limites de taille d'entrée. Le formatage peut se casser. Vous n'avez pas de structure d'enquête spécifique (par exemple, quelles réponses se rapportent aux questions de suivi), et gérer le contexte ou filtrer pour des cohortes spécifiques prend beaucoup de temps. C'est la contrepartie - vous avez une IA avancée, mais le flux de travail est maladroit.
Outil tout-en-un comme Specific
C'est la solution conçue pour les chercheurs. Des outils comme Specific combinent la collecte d'enquêtes alimentée par l'IA et l'analyse des réponses en un seul endroit.
Lorsque vous utilisez Specific, l'enquête pose automatiquement des questions de suivi en temps réel. Cela offre des réponses de plus haute qualité - vous obtenez des détails beaucoup plus riches et des clarifications qu'avec un formulaire standard, ce qui facilite l'interprétation des réponses. (Si vous souhaitez approfondir le fonctionnement de cela, je vous recommande de consulter les questions de suivi automatiques par IA.)
L'analyse alimentée par l'IA se produit instantanément après la collecte des données. Specific résume les réponses, regroupe les principaux thèmes et met en évidence les idées exploitables. Au lieu de feuilles de calcul ou d'un codage manuel fastidieux, vous discutez simplement avec les données – comme si vous aviez un assistant de recherche disponible 24/7. Vous pouvez même mieux gérer ce qui est envoyé à l'IA en contexte, filtrer par réponses utilisateur et analyser uniquement les questions spécifiques pour gérer de longs sondages ou de grands ensembles de données.
De plus, discuter avec l'IA de vos résultats fonctionne exactement comme ChatGPT - mais sans vous soucier du formatage ou de la perte de structure importante de l'enquête. Si vous souhaitez un examen approfondi de cela, la page analyse des réponses de l'enquête par IA propose un guide détaillé.
Les propriétaires et les gestionnaires immobiliers devraient prêter une grande attention à ces méthodes, notamment compte tenu du fossé considérable dans la perception des locataires sur la communication des propriétaires : les sondages montrent que seulement 50% des locataires sont satisfaits d'être tenus informés, bien que 64% disent être traités équitablement [1]. De bons outils d'analyse peuvent aider à faire remonter ces écarts et à informer de meilleures stratégies de communication.
Instructions utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les enquêtes des locataires sur la communication avec les propriétaires
Obtenir des insights exploitables à partir de données d'enquête qualitatives dépend des instructions que vous utilisez lorsque vous interrogez votre IA, que ce soit dans Specific, ChatGPT ou un autre outil d'analyse. Voici quelques scripts essentiels adaptés aux enquêtes des locataires sur la communication avec les propriétaires :
Script pour les idées principales : Utilisez-le pour permettre à l'IA d'extraire les grands thèmes à partir de dizaines (ou de centaines) de réponses ouvertes. Ce script est ce que Specific utilise en coulisses, mais il fonctionne tout aussi bien dans ChatGPT ou des outils similaires.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale particulière (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnés en premier
- pas de suggestions
- pas d'indices
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
L'IA fonctionne toujours mieux lorsqu'elle dispose du contexte de l'objectif de votre enquête ou de la situation. Voici un exemple de la façon dont vous pouvez ajouter des antécédents supplémentaires à toute instruction pour des résultats plus précis :
Contexte : Nous avons sondé 145 locataires à Londres sur la communication des propriétaires. L'objectif était de découvrir les domaines où les propriétaires pourraient améliorer le partage d'informations et la réactivité. Veuillez extraire les principaux défis et thèmes récurrents exprimés par les locataires, en soulignant la fréquence et en fournissant des exemples.
Script pour une exploration plus approfondie : Une fois que vous avez un thème principal, essayez : "Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)". Cela amène l'IA à explorer les sous-thèmes ou les nuances au sein de ce thème.
Script pour un sujet spécifique : Si vous voulez vérifier une préoccupation particulière, insérez : "Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ?" (Par exemple : "Quelqu'un a-t-il parlé de retards de réparation ?" Vous pouvez ajouter : "Incluez des citations.")
Script pour les points de douleur et les défis : Vous voulez vous concentrer sur les expériences négatives ou les obstacles ? Utilisez : "Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez tout schéma ou fréquence d'occurrence."
Script pour l'analyse des sentiments : Pour voir l'humeur générale, essayez : "Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou les commentaires clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment."
Script pour les suggestions et idées : Vous cherchez les solutions des locataires eux-mêmes ? Demandez : "Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par thème ou fréquence, et incluez des citations directes lorsque pertinent."
Pour plus d'inspiration de script, consultez les ressources sur meilleures questions pour les enquêtes des locataires sur la communication des propriétaires ou explorez notre générateur d'enquêtes pour les enquêtes sur la communication des propriétaires.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction des types de questions
Specific se distingue en structurant l'analyse en fonction des types de questions de l'enquête—vous offrant des informations mieux adaptées pour chaque scénario :
Questions ouvertes avec ou sans suivis : Specific résume automatiquement toutes les réponses. S'il y a des suivis, vous obtenez des résumés qui mettent en avant à la fois les principaux points et les détails nuancés. Par exemple, il peut clairement distinguer entre frustrations générales de communication avec les propriétaires et exemples spécifiques partagés par les locataires lorsqu'on les incite à développer.
Choix avec suivis : Les réponses aux suivis sont groupées par chaque choix. Si les locataires choisissent « Le propriétaire communique rarement », vous obtenez un résumé des thèmes uniquement pour ces commentaires, séparé des autres groupes de réponse.
Questions NPS : Ici, chaque groupe NPS (détracteurs, passifs, promoteurs) a son propre résumé pour les commentaires de suivi associés. Les éloges des promoteurs, les plaintes des détracteurs et les suggestions sont tous organisés de manière distincte.
Vous pouvez reproduire ce type de structure avec ChatGPT, mais c'est un processus manuel : vous devrez découper vos données exportées et séparer les réponses question par question avant de solliciter l'IA.
Ce niveau d'analyse de groupe nuancée est important car les taux de satisfaction peuvent varier considérablement—80% des locataires dans une région peuvent se sentir « tenus informés » par leur propriétaire, mais la satisfaction de la gestion des plaintes peut être en retard à seulement 34% [2][3]. Des résumés clairs par sous-groupe facilitent la détection de ces schémas—et leur traitement.
Comment surmonter les défis avec les limites de taille de contexte IA
Un problème majeur avec l'utilisation des outils IA est leur limite de taille de contexte (entrée). Si vous avez des amas de réponses d'enquête, vous finirez par atteindre une limite – trop de texte pour que l'IA puisse gérer en une seule fois. Specific résout cela avec deux mécanismes astucieux :
Filtrage : Au lieu d'analyser chaque conversation, vous pouvez filtrer uniquement celles où les locataires ont répondu à une certaine question ou choisi une réponse précise (« montrez uniquement les réponses sur les retards de réparation »). Cela vous permet de vous concentrer sur des tranches des données et de garder l'analyse cohérente et pertinente.
Coupage des questions : Vous pouvez envoyer uniquement des questions sélectionnées à l'IA. Supposons que vous ayez une enquête de 15 questions – supprimez tout sauf les trois questions sur la réactivité des propriétaires. Cela permet de garder votre analyse IA dans les limites de contexte et de se concentrer sur les sujets qui vous intéressent vraiment.
Ces approches rendent l'analyse qualitative de grande envergure des enquêtes possible – même avec des réponses ouvertes et de nombreux suivis.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des locataires
La collaboration peut être désordonnée. Si vous avez déjà essayé d'analyser une enquête de communication de propriétaires avec un comité - jongler avec des feuilles de calcul, des fils de discussion par e-mail et des notes incohérentes - vous connaissez la frustration.
Specific simplifie le travail d'équipe. Vous analysez les conversations d'enquête simplement en dialoguant avec l'IA directement sur la plateforme. Pas de fichiers à envoyer ; tout le monde peut exécuter ses propres requêtes ou poser des questions de suivi à l'IA à la volée.
Chats parallèles, organisés par créateur. Vous pouvez lancer plusieurs chats dans Specific, chacun avec ses propres filtres (par exemple, par type de bien, par problème, par groupe de locataires). Chaque chat affiche qui l'a créé, il est donc toujours clair de savoir sous quel angle ou quelle hypothèse on travaille.
Historique des conversations transparent et axé sur les personnes. Dans les chats collaboratifs avec l'IA, vous verrez des avatars à côté de chaque message – donc, si un gestionnaire immobilier, un analyste et un responsable communautaire cherchent tous des informations différentes, vous ne perdrez jamais de vue qui a demandé quoi.
Ensemble, ces fonctionnalités apportent de l'ordre et de la clarté à l'analyse collaborative d'enquêtes, débloquant des insights plus profondes sur la façon dont les locataires se sentent et ce qui nécessite le plus d'attention.
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