Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des locataires sur les niveaux de bruit en utilisant le bon mélange d'IA et d'approches pratiques pour découvrir des informations précieuses.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses d'enquête
Les outils que vous utilisez pour analyser les données d'enquête dépendent principalement du type et de la structure de vos réponses. Décomposons cela :
Données quantitatives : Pour les retours structurés tels que « combien de locataires ont sélectionné ‘bruit fréquent’ ? », des outils conventionnels comme Excel ou Google Sheets conviennent parfaitement. Ils sont parfaits pour des comptages rapides, des statistiques de base et des tendances simples.
Données qualitatives : Si vous avez collecté des commentaires sous forme de texte libre (« Décrivez les problèmes de bruit que vous avez rencontrés »), ou des réponses en complément de questions à choix, il est impossible de digérer tous ces détails à la main. Vous voudrez utiliser des outils d'IA pour extraire rapidement des thèmes et une signification plus profonde du texte.
Il existe deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Approche de copier-coller manuel : Vous pouvez copier les données d'enquête des locataires exportées et les coller dans ChatGPT ou une autre IA basée sur GPT pour une analyse conversationnelle. Cela vous permet de poser des questions générales ou spécifiques sur vos données de réponse aux niveaux de bruit.
Inconvénients : Cette méthode n'est pas très pratique ou évolutive, surtout avec de grands ensembles de données ou des retours sensibles de locataires. Cela peut devenir confus, et vous passerez beaucoup de temps à déplacer des données dans les deux sens, risquant de perdre le contexte.
Outil tout-en-un comme Specific
Adapté à l'analyse des enquêtes : Specific est conçu pour ce cas d’utilisation : il collecte les réponses des locataires, procède à des questions de suivi avec une IA sonde en temps réel, puis analyse instantanément toutes vos données de niveau sonore avec des outils propulsés par GPT.
Informations plus approfondies : Au fur et à mesure que les réponses arrivent, Specific résume tout, trouve les thèmes clés et distille des informations exploitables automatiquement, sans export de feuilles de calcul ou travail manuel.
Analyse conversationnelle : Vous pouvez discuter directement avec l'IA au sujet des réponses de vos locataires, essayer des filtres avancés et gérer précisément quelles données sont analysées à tout moment. Obtenez plus de détails ici : analyse des réponses aux enquêtes par IA chez Specific.
Réponses de qualité : La fonctionnalité automatique de suivi de Specific (Questions de suivi propulsées par IA) signifie que les locataires clarifient leurs réponses en temps réel, rehaussant la qualité et la profondeur des données dès le départ.
Requêtes utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses des enquêtes sur le bruit des locataires
Si vous voulez tirer une réelle valeur de l'analyse IA, utilisez des requêtes qui correspondent à ce que vous recherchez dans les commentaires de vos locataires sur le bruit. Voici des requêtes éprouvées pour faire émerger des thèmes, des points douloureux et des informations plus approfondies provenant des données d'enquêtes liées au bruit.
Requête pour les idées principales : Utilisez ceci pour extraire les sujets de haut niveau et les explications de toute réponse ou champ de texte ouvert. Cela fonctionne parfaitement avec Specific, mais vous pouvez aussi le copier dans ChatGPT :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4 à 5 mots par idée principale) + explication jusqu’à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en haut
- 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
Ajouter du contexte pour de meilleurs résultats IA : Les modèles d'IA aiment les spécificités. Si votre enquête se concentre sur des appartements dans des zones avec beaucoup de vie nocturne, ou si votre objectif est de réduire le turnover des locataires en raison du bruit, mentionnez-le lorsque vous interrogez l'IA.
Ces réponses d’enquête proviennent de locataires vivant dans des immeubles urbains avec des perturbations fréquentes la nuit. Mon objectif est d'identifier des interventions exploitables pour réduire les plaintes des locataires et améliorer la rétention. Analysez pour des thèmes centraux et des problèmes prioritaires.
Requête pour un détail sur un sujet central : après avoir présenté les thèmes principaux, approfondissez en demandant :
Dites-moi en plus sur [idée principale]
Requête pour des sujets spécifiques : Pour voir si les locataires ont soulevé un problème concret, utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé d'un bruit excessif lors de fêtes ? Inclure des citations.
Requête pour les points de douleur et les défis : Pour résumer les frustrations et défis que les locataires signalent autour des niveaux de bruit, essayez :
Analysez les réponses à l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun et notez tous les schémas ou la fréquence d'apparition.
Requête pour l'analyse des sentiments : Pour comprendre le sentiment prévalent, utilisez :
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 sentiment.
Requête pour des besoins non satisfaits et des opportunités : Pour repérer les lacunes dans la gestion du bruit de votre propriété, utilisez :
Examinez les réponses à l’enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune ou opportunité d'amélioration tel que souligné par les répondants.
Vous constaterez que combiner des requêtes et ajouter vos propres détails de contexte rend chaque information plus nette. Pour en savoir plus sur les meilleures questions à poser aux locataires, consultez ce guide sur les questions d'enquêtes auprès des locataires concernant le bruit.
Comment Specific analyse les données d'enquêtes qualitatives par type de question
Specific adapte ses résumés propulsés par l'IA pour correspondre au type de question que vous avez posée :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific fournit un résumé clair et instantané pour chaque réponse, ainsi qu’un récapitulatif des résultats des questions de suivi liées à cette question ouverte principale.
Questions à choix basé avec suivis : Chaque choix de réponse obtient son propre résumé. Les réponses de suivi découlant d'un locataire sélectionnant « bruyant la nuit », par exemple, sont regroupées, analysées et synthétisées pour révéler un contexte plus profond pour chaque scénario.
Questions NPS (Net Promoter Score) : Les réponses sont regroupées par détracteurs, passifs, promoteurs. Chaque groupe voit tous les réponses de suivi pertinentes résumées pour un diagnostic rapide des points de douleur ou des facteurs de satisfaction.
Vous pouvez faire la même chose avec ChatGPT, mais attendez-vous à plus de travail de copier-coller, et vous devrez structurer votre analyse par question vous-même. Pour un guide pratique sur la création de votre propre enquête sur le bruit, consultez le comment créer une enquête auprès des locataires sur les niveaux de bruit.
Comment gérer les limites de taille de contexte lors du travail avec l'analyse d'enquêtes IA
Même les meilleures IA ont des limites de contexte (taille d'entrée). Si vous avez un grand nombre de réponses, surtout sur un sujet aussi sensible que le bruit, vos données peuvent ne pas tenir dans le contexte du modèle tout d’un coup. Il existe deux façons éprouvées de traiter cela (et Specific vous offre ces choix par défaut) :
Filtrage : Réduisez l'ensemble de données en filtrant les conversations pour ne conserver que celles des locataires ayant répondu à certaines questions ou choisi des réponses spécifiques (« uniquement les locataires ayant choisi ‘très insatisfait’ ou ‘déposé une plainte’ »). Cela limite le focus pour vous et l’IA.
Questions de recadrage : Sélectionnez simplement les questions que vous souhaitez analyser (« concentrez-vous uniquement sur les réponses à ‘Quels défis avez-vous rencontrés avec le bruit ?’ »). Cette approche réduit les données de chaque conversation données à l'IA, vous permettant de rester dans les limites et d'approfondir les détails importants.
Les outils de filtrage et de recadrage de Specific sont conçus spécifiquement pour cela, économisant un travail manuel interminable et rendant votre analyse plus ciblée. Pour une autre perspective sur le démarrage, essayez le générateur d'enquête conversationnelle sur les niveaux de bruit.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des locataires
Si vous avez déjà essayé de collaborer sur une feuille de calcul pleine de plaintes ouvertes sur le bruit, vous savez à quelle vitesse les choses se compliquent. Analyser les retours des locataires sur les niveaux de bruit en équipe signifie que tout le monde doit être sur la même longueur d'onde, rapidement.
Analyse basée sur le chat : Dans Specific, vous ne vous contentez pas de regarder un tableau de bord - vous discutez avec l'IA à propos de vos résultats d’enquête. Les discussions sont entièrement transparentes, rendant clair ce qui a été demandé et découvert jusqu'à présent.
Plusieurs discussions, chacune avec son contexte : Votre équipe peut lancer différents fils d'analyse sur vos données de locataire - un chat pour les plaintes concernant le bruit tard dans la nuit, un autre pour les suggestions sur les mesures préventives, etc. Chaque fil peut avoir ses propres filtres et suit qui a démarré quel chat.
Voir qui est qui : Lors de collaborations, les membres de l’équipe voient qui a fait chaque demande d'IA ou contribué des retours dans le chat. Les avatars et les étiquettes facilitent le suivi de la conversation et l’alignement sur les plans d’action – finies les tâches en double accidentelles ou les fils perdus.
En savoir plus sur ces fonctionnalités pratiques sur notre page d'analyse des réponses propulsée par l'IA et essayez d'éditer votre prochaine enquête en discutant avec l'IA aussi (détails de l'éditeur de sondage AI).
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