Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des locataires concernant l'abordabilité des loyers en utilisant des approches simplifiées d'IA et d'analyse d'enquête.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses d'une enquête sur l'abordabilité des loyers
La façon dont vous analysez les données de votre enquête auprès des locataires sur l'abordabilité du loyer dépend vraiment du type et de la structure des réponses que vous avez collectées.
Données quantitatives : Si vous avez posé des questions comme « Quel pourcentage de vos revenus est consacré au loyer ? » ou fourni des options à choix fixe, elles sont simples à résumer. Vous pouvez compter les réponses et afficher les résultats sous forme de graphique dans Excel, Google Sheets ou des outils similaires.
Données qualitatives : Cependant, si votre enquête comprend des questions ouvertes ou des questions de suivi dynamiques — comme « Décrivez vos plus grands défis pour payer le loyer » — passer manuellement au crible les réponses n’est tout simplement pas pratique. Examiner des centaines d'histoires à la main ralentit la productivité et introduit des biais. C'est là que les outils d'IA, comme les solutions basées sur GPT, font toute la différence, en mettant en évidence des motifs et des thèmes à travers les retours qualitatifs avec une rapidité et une profondeur difficiles à égaler à la main.
Il y a deux approches principales pour les outils lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire GPT pour l'analyse IA
Vous pouvez exporter vos données d'enquête qualitatives, puis les copier et coller dans ChatGPT, Claude, ou un autre modèle linguistique et commencer une conversation pour rechercher des insights.
Inconvénients ? Traiter les données de cette manière n'est pas très pratique pour des échantillons de grande taille. Formater les données pour l'IA, les découper en morceaux gérables, et suivre les questions précédentes peut rapidement devenir une corvée si votre ensemble de données est important ou si vous souhaitez collaborer avec d'autres.
La confidentialité et la conformité nécessitent souvent une attention particulière lors de l'utilisation d'une IA publique standard pour traiter les données des répondants, surtout si les réponses sont sensibles ou personnellement identifiables.
Outil tout-en-un comme Specific
Des outils d'enquête IA spécialisés comme Specific combinent la collecte et l'analyse alimentée par l'IA dès le départ. Lorsque vous collectez des réponses, le système peut approfondir l'analyse en posant dynamiquement des questions de suivi, ce qui conduit presque toujours à des données plus riches et exploitables. Voir comment fonctionnent en détail les questions de suivi IA dans le contexte des enquêtes sur les loyers.
Durant l'analyse, Specific résume les réponses ouvertes, met en évidence les thèmes récurrents clés, et vous permet de discuter avec les données de l'enquête en utilisant le langage naturel. Pas besoin de triturer des feuilles de calcul, de codage manuel, ou d'exporter des données. Vous pouvez même définir le contexte que l'IA utilise — vous donnant ainsi plus de contrôle et de meilleurs résultats.
Si vous êtes intéressé à voir comment cette approche peut fonctionner pour votre enquête sur l'abordabilité des loyers, vous pouvez consulter l'analyse d'enquête alimentée par IA pour les enquêtes de locataires et la comparer avec un flux de travail plus générique. La rapidité de l'extraction des retours bruts à l'insight stratégique change la donne, surtout lorsque les enjeux sont élevés : par exemple, les locataires en Angleterre dépensent maintenant en moyenne 36,3 % de leur revenu brut pour le loyer (bien au-dessus du seuil d'abordabilité de 30 %) et tous les signes indiquent que cette tendance va continuer[1].
Invites utiles pour analyser les enquêtes sur l'abordabilité des loyers des locataires
Que vous utilisiez ChatGPT, Specific ou tout autre outil IA, vous pouvez tirer plus de votre analyse d'enquête auprès des locataires en utilisant les bonnes invites. Voici quelques-unes qui ont fait leurs preuves pour les enquêtes sur l'abordabilité des loyers :
Invite pour les idées principales : Si vous souhaitez obtenir les sujets récurrents principaux de toutes vos réponses, utilisez celle-ci. C'est le paramètre par défaut de Specific et il est robuste pour les grands ensembles de données qualitatives :
Votre tâche est d’extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu’à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Indiquez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas de mots), la plus mentionnée 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
Donnez plus de contexte à l'IA : Indiquez toujours à l'IA de quoi parle l'enquête, vos objectifs, ou tout contexte important. Cela conduit à des résultats nettement meilleurs. Voici comment vous pourriez le faire :
Ceci est une enquête de locataires au Royaume-Uni sur l'abordabilité du loyer. Notre objectif est de comprendre pourquoi tant de personnes peinent à payer le loyer, quels sacrifices elles font, et ce qu'elles pensent que les propriétaires ou les décideurs devraient savoir. Veuillez extraire les idées principales comme ci-dessus.
Demandez des détails sur un sujet : Une fois que vous avez votre liste initiale d'idées/thèmes principaux, approfondissez en posant des questions comme :
Parlez-moi de « difficulté à économiser pour un dépôt ».
Invite pour un sujet spécifique : Testez rapidement si quelque chose d'important est mentionné dans vos réponses :
Quelqu’un a-t-il parlé des prestations logement ? Inclure des citations.
Invite pour les personas : Si vous voulez des informations sur les segments au sein de votre échantillon :
En fonction des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et les défis : Pour découvrir les frustrations et luttes les plus pressantes :
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 motifs ou fréquences d'apparition.
Invite pour les motivations et les moteurs : Utile pour comprendre « le pourquoi » derrière les réponses :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs, ou raisons principales exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Groupe les motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui tirées des données.
Invite pour une analyse de sentiment : Comprenez si l'humeur générale est pleine d'espoir, craintive, en colère, ou autre chose :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses à l'enquête (p. ex. positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou annotations clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Pour plus d'inspiration — surtout lors de la création de l'enquête — consultez notre analyse approfondie sur les meilleures questions à poser aux locataires concernant l'abordabilité des loyers.
Comment Specific résume et analyse les données d'enquêtes qualitatives
Questions ouvertes avec (ou sans) suivi : Specific génère instantanément un résumé clair pour chaque question ouverte, en plus d'un résumé séparé pour chaque réponse de suivi issue de cette même question.
Choix avec suivi : Lorsque les locataires choisissent une option et déclenchent une question de suivi (comme « Pourquoi avez-vous dit cela ? »), vous verrez une répartition par choix, avec un résumé de toutes les réponses de suivi pertinentes pour chaque option. Cela rend la comparaison entre groupes (par exemple, les personnes qui dépensent moins de 30 % de leur revenu en loyer contre plus de 50 %) directe et exploitable.
NPS questions : Si vous incluez une question de Net Promoter Score (p. ex. « Quelle est la probabilité que vous recommandiez de louer dans votre ville ? »), Specific crée une collection de tous les suivis pour les détracteurs, passifs, et promoteurs, de sorte que vous voyez toujours les points de souffrance et les points positifs segmentés par groupe.
Vous pouvez absolument faire la même chose dans ChatGPT, mais garder tout organisé à travers plusieurs types de questions est plus lent et implique plus de copier-coller, de filtrage manuel, et de sollicitation en conversation. Si créer des enquêtes personnalisées pour les locataires concernant l'abordabilité est nouveau pour vous, le guide étape par étape pour construire une enquête sur l'abordabilité des loyers des locataires vous aidera à démarrer rapidement.
Travailler avec les limites de taille de contexte IA sur les données d'enquêtes de locataires
L'un des principaux défis techniques de l'analyse d'enquête alimentée par l'IA est la taille du contexte : les modèles GPT ne peuvent « voir » qu'une quantité limitée de données à la fois. Si vous avez collecté des centaines (ou des milliers) de réponses d'enquête de locataires, tout ne tiendra pas dans une seule conversation ou appel API.
Filtrage : Vous pouvez concentrer votre analyse sur un sous-ensemble de vos données. Peut-être voulez-vous uniquement les enquêtes des parents seuls à Londres ou des locataires allouant plus de 50 % de leurs revenus au logement (comme près d’un tiers des locataires dans la baie de Tampa[5]). Dans Specific, vous choisissez simplement ces conversations avant de les envoyer à l'IA pour rester dans les limites du contexte.
Recadrage : Au lieu d'analyser chaque question, envoyez uniquement vos questions prioritaires (p. ex. les questions ouvertes ou les suivis NPS) à l'IA pour un résumé. Cela augmente le nombre d'enquêtes que vous pouvez analyser et garantit que vous distillez des insights à partir des parties qui comptent le plus.
Le filtrage et le recadrage font partie du flux de travail standard de l'analyse des réponses IA de Specific, vous permettant de résoudre le problème de la taille du contexte de front. Pour un exemple de filtrage et de recadrage en action, consultez le guide d'analyse des réponses d'enquête IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquêtes de locataires
Analyser les réponses d’enquête sur l’abordabilité des loyers en équipe est difficile — les commentaires se perdent dans d'énormes feuilles de calcul, et il est difficile de suivre qui pose quelle question (et pourquoi). C'est pourquoi les fonctionnalités collaboratives changent vraiment la donne pour travailler avec les données d’enquêtes, en particulier avec des sujets sensibles ou complexes comme l’abordabilité des loyers pour les locataires.
Chat alimenté par l'IA qui s’adapte au travail d’équipe : Dans Specific, vous pouvez discuter avec l'IA concernant les réponses des locataires — tout comme vous le feriez dans ChatGPT. Mais vous pouvez lancer plusieurs fils de discussion, chacun avec ses propres filtres et son propre focus (comme « réponses des locataires londoniens » ou « points de douleur pour les locataires de plus de 50 ans »). Chaque fil montre clairement qui l'a lancé, ce qui aide les équipes à diviser l'analyse et à voir quel collègue a trouvé quoi.
Historique des messages vraiment collaboratif : Lorsque vous et vos collègues commentez ou explorez les fils, les avatars montrent qui a dit quoi, créant ainsi une responsabilité visible et vous permettant de reprendre le fil où quelqu'un d'autre l'a laissé.
Filtres pour permettre aux équipes de revoir leur segment : Si une personne souhaite examiner les mères célibataires sous pression locative et qu'une autre veut étudier les jeunes professionnels en hausse des prix, chacune peut créer une conversation d'analyse dédiée. Les filtres sont enregistrés automatiquement, de sorte que les insights basés sur les segments soient visibles et reproductibles par l'équipe.
La collaboration se ressent naturellement (pas une bataille avec des feuilles ou des docs), vous permettant de vous concentrer davantage sur le soutien à vos locataires et moins sur la mécanique ou la gestion de projet. Si vous visez à créer ou analyser une enquête personnalisée pour locataires, le générateur d'enquête IA pour l'abordabilité des loyers peut accélérer votre flux de travail.
Créez votre enquête sur l'abordabilité des loyers des locataires maintenant
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