Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête locataire sur la disponibilité du stationnement en utilisant des outils d'IA, afin que vous puissiez transformer les retours en idées exploitables rapidement.
Choisir les bons outils pour analyser votre enquête
La meilleure approche dépend du type de données que vous avez recueillies auprès de vos locataires. Voici les deux types principaux :
Données quantitatives : Si vous avez posé des questions telles que "Combien de véhicules possédez-vous ?" ou "Avez-vous une place réservée ?", elles sont simples à comptabiliser et à visualiser. Des outils comme Excel ou Google Sheets sont parfaits pour compter les réponses et créer des graphiques de base.
Données qualitatives : Lorsque vous recevez des réponses plus longues, sous forme d'histoires, comme des locataires expliquant leurs frustrations avec le stationnement ou partageant leurs souhaits, vous entrez dans une catégorie différente. Lire chaque commentaire un par un devient rapidement écrasant, surtout lorsque le volume augmente. C'est là que l'utilisation d'outils basés sur l'IA devient non seulement utile, mais nécessaire.
Lorsque vous avez affaire à de nombreux retours ouverts de la part de locataires, vous avez deux options solides pour analyser les réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire pour l'analyse par IA
Copier, coller et discuter : Vous pouvez prendre les données exportables de votre enquête (comme un fichier CSV), les coller dans ChatGPT et commencer une conversation pour extraire des informations.
Ça fonctionne, mais c’est maladroit : Traiter de grands ensembles de réponses non structurées de cette manière n’est pas pratique. Vous rencontrerez des limites sur la quantité de texte que vous pouvez coller, perdrez le contexte en changeant de sujet, et risquez de manquer des nuances à moins de savoir exactement ce que vous souhaitez demander.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu spécialement pour ce travail : Specific est conçu pour collecter et analyser les réponses d'enquêtes locataires, en utilisant l'IA à chaque étape.
Des enquêtes plus intelligentes obtiennent de meilleurs résultats : Lorsqu'un locataire complète une enquête, l'IA de Specific pose des questions de suivi automatiques de manière naturelle et conversationnelle, basées sur ce que chaque locataire dit. Cela signifie que vous obtenez des retours plus approfondis et plus riches par rapport aux formulaires traditionnels. Découvrez comment fonctionnent les suivis IA dans les enquêtes conversationnelles.
Une analyse IA instantanée et exploitable : Avec les fonctionnalités d'analyse d'enquêtes de Specific, vous pouvez instantanément résumer toutes les réponses, identifier les thèmes clés et comprendre ce qui importe réellement aux locataires—aucun besoin de lutter avec des feuilles de calcul. De plus, vous pouvez poser des questions ouvertes à l'IA, comme vous le feriez dans ChatGPT, mais avec un contexte complet, organisé et des fonctionnalités faciles à utiliser pour gérer différents sujets ou groupes de répondants.
Des incitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les enquêtes sur la disponibilité du stationnement des locataires
Inciter correctement l'IA débloque des informations bien meilleures issues des retours de vos locataires. Voici quelques incitations incontournables pour l'analyse d'enquêtes—copiez, collez, et adaptez-les à vos données.
Incitation pour les idées principales : Utilisez celle-ci pour rapidement obtenir les thèmes principaux. Parfait pour comprendre quels problèmes surviennent le plus. C'est ainsi que Specific analyse les réponses aux enquêtes par défaut :
Votre tâche est d'extraire des idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en tête.
- aucune suggestion
- aucune indication
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
Donnez du contexte à votre IA pour de meilleurs résultats : Si vous ajoutez quelques phrases sur l'objectif de votre enquête, votre bâtiment, ou vos préoccupations actuelles, vous obtiendrez des réponses plus précises. Par exemple, essayez de coller l'incitation avec vos propres instructions :
Les réponses suivantes proviennent de locataires d'un immeuble de taille moyenne. L'enquête vise à comprendre les principaux points de douleur liés à la disponibilité du stationnement et les suggestions d'améliorations des locataires. Veuillez résumer les principaux problèmes signalés par les locataires, et mettre en évidence tout ce qui est inattendu.
Approfondir un thème : Si quelque chose ressort (comme "places attribuées" ou "demandes de recharge pour véhicules électriques"), demandez un suivi rapide : Dites-m'en plus sur les préoccupations concernant le stationnement attribué.
Incitation pour sujet spécifique : Utilisez ceci pour vérifier si quelqu'un a soulevé un certain problème—utile lorsque vous souhaitez valider si un problème suspecté existe vraiment :
Quelqu'un a-t-il parlé du stationnement pour visiteurs ? Incluez des citations.
Découvrez les principaux défis et points de douleur : Identifiez où les choses se dérèglent pour les locataires :
Analysez les réponses de l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus couramment mentionnés concernant la disponibilité du stationnement. Résumez chacun d'eux, et notez tout motif ou fréquence d'occurrence.
Cartographiez les motivations et les moteurs : Voyez pourquoi le stationnement importe à vos locataires :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations ou besoins principaux des locataires concernant le stationnement. Regroupez les motivations similaires et fournissez des citations à l'appui.
Personas : comprenez vos locataires : Voyez s'il existe différents types de locataires avec des besoins de stationnement distincts :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes les citations ou motifs pertinents observés dans les conversations.
Envie d'un guide pratique pour rédiger de meilleures questions d'enquête ? Consultez notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes de locataires sur la disponibilité du stationnement.
Comment fonctionne l'analyse selon le type de question dans Specific
L'analyse de Specific adapte le style de résumé de l'IA selon le type de question que vous avez posée aux locataires :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé de toutes les réponses, avec des points saillants extraits de toute question de suivi automatique. Cela vous donne un instantané riche et condensé de ce que disent les locataires et pourquoi.
Choix avec suivis : Chaque réponse sélectionnée (comme « Place réservée » ou « Stationnement sur rue ») a un résumé séparé de tous les suivis connexes. Vous obtenez des raisons claires et structurées derrière chaque choix.
NPS (Net Promoter Score) : Pour les questions NPS, chaque catégorie (détracteurs, passifs, promoteurs) obtient son propre résumé détaillé. Vous pouvez rapidement voir ce qui conduit à la satisfaction ou l'insatisfaction, soutenu par les propres mots des locataires.
Vous pouvez accomplir la même chose avec ChatGPT ou un outil similaire, mais cela nécessite généralement beaucoup plus d'effort manuel pour copier du texte, segmenter les données et vous assurer de ne pas manquer le contexte.
Curieux de la conception d'enquêtes conversationnelles ? Lisez nos conseils pour comment créer une enquête de locataires sur la disponibilité du stationnement de manière simple.
Comment gérer les limites de contexte de l'IA lors de l'analyse de données d'enquête volumineuses
Un défi auquel vous serez confronté lors de l'analyse d'enquêtes longues avec l'IA est les limites de taille de contexte. ChatGPT et des outils spécialisés comme Specific ne peuvent gérer qu'une certaine quantité de texte au cours d'une seule session d'analyse (c'est généralement suffisant pour la plupart des enquêtes, mais les bâtiments animés peuvent vite les remplir).
Chez Specific, nous abordons cela avec deux outils simples :
Filtrage : Avant d'envoyer quoi que ce soit à l'IA, vous pouvez limiter les conversations en filtrant les réponses—comme n'inclure que les locataires qui ont répondu à certaines questions ou qui ont mentionné des problèmes spécifiques. Cela garde votre focus précis et vos données pertinentes.
Recadrage : Vous pouvez sélectionner quelles questions ou sections envoyer, vous donnant un contrôle total sur quelle partie de l'enquête passe dans l'« esprit » de l'IA pour l'analyse. De cette manière, vous évitez la surcharge et restez toujours dans les limites de contexte, peu importe la taille de l'enquête.
En savoir plus sur le choix des meilleures options de filtrage et d'analyse sur la page du fonctionnalité d'analyse des réponses d'enquête AI de Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes de locataires
Le travail d'équipe et les retours des locataires ne font pas toujours bon ménage. Pour les gestionnaires immobiliers, les membres du conseil, ou les équipes opérationnelles, l'analyse des enquêtes se transforme trop souvent en un jeu de téléphone — différentes versions, notes dispersées, et longues chaînes d'email avec des rapports "final_v6".
Analysez en équipe dans Specific : Tout le monde peut intervenir et discuter avec l'IA à propos des retours sur la disponibilité du stationnement des locataires en temps réel. Pas de partage ou d'exportation encombrants—ouvrez simplement une "conversation" et plongez ensemble.
Multiples discussions, vues infinies : Voulez-vous une conversation sur le stationnement des visiteurs ? Une autre sur la recharge des VE ? Dans Specific, chaque discussion peut avoir ses propres filtres et focus, et montre clairement qui pose quoi—ainsi vous ne marchez pas sur les plates-bandes des uns et des autres.
Voyez qui pose et partage : Chaque discussion et résumé IA montre le créateur—en plus vous voyez les avatars pour les questions et commentaires de tout le monde. Cela rend la collaboration avec les collègues fluide, transparente, et réellement utile, surtout lorsque vous gérez des dizaines de réponses détaillées d'enquête sur des délais serrés.
Voulez-vous l'essayer avec votre propre enquête ? Commencez avec notre générateur d'enquêtes locataires AI pour la disponibilité du stationnement.
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