Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses et les données d'une enquête auprès des participants à une table ronde sur les attentes en utilisant l'IA et des techniques éprouvées pour l'analyse des réponses d'enquête.
Choisir les bons outils pour l'analyse
Votre approche et votre choix d'outils dépendent de la structure des données que vous collectez dans vos réponses d'enquête. Voici sur quoi je me concentrerais pour chaque type principal :
Données quantitatives : Si vous examinez des chiffres—comme combien ont choisi chaque option—des outils comme Excel ou Google Sheets suffisent. Ils sont parfaits pour compter, réaliser des graphiques et repérer rapidement des modèles.
Données qualitatives : Lorsque vous traitez des réponses ouvertes ou de longues suivies texte, les choses deviennent plus complexes. Lire manuellement et donner un sens à beaucoup de réponses ouvertes est accablant. Ici, les outils alimentés par l'IA brillent. Ils vous aident à extraire des thèmes, à résumer les retours et à éviter de vous noyer dans le texte.
Il existe deux approches principales pour analyser les réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Vous pouvez copier-coller les données exportées de votre enquête dans ChatGPT ou une interface de type GPT similaire et discuter de vos réponses. L'avantage est que vous pouvez poser des questions très personnalisées et obtenir des résultats rapides.
Cependant, manipuler vos données de cette manière n'est pas vraiment convivial, surtout avec de nombreuses réponses. Vous passerez du temps à préparer les données, à les diviser pour respecter les limites de contexte, et à copier des questions de part et d'autre. À mesure que votre ensemble de données croît, cette méthode devient assez peu pratique.
Outil tout-en-un comme Specific
Avec une plateforme d'enquête pilotée par l'IA telle que Specific, tout le processus est simplifié. Vous collectez vos données (l'enquête) et analysez les réponses en un seul endroit.
La magie réside dans les suivis : Lors de la collecte des réponses, l’outil pose des questions de suivi intelligentes, ce qui signifie que les retours que vous obtenez sont beaucoup plus riches et exploitables que les enquêtes statiques typiques (voir comment fonctionnent les questions de suivi automatiques).
Analyse instantanée par IA : Au lieu de passer au crible de longues transcriptions, Specific résume instantanément les réponses, met en évidence les principaux thèmes et identifie les tendances. Vous pouvez également discuter directement avec l'IA de vos résultats—posez simplement des questions comme vous le feriez dans ChatGPT. Pour les utilisateurs expérimentés, il existe des fonctionnalités pour gérer la quantité de contexte envoyée à l'IA, afin de rester pertinent et ciblé.
Si jamais vous souhaitez repartir de zéro, essayez leur générateur d'enquêtes par IA pour les enquêtes sur les attentes des participants à la table ronde.
Outils qualitatifs spécialisés : De nombreux chercheurs utilisent encore des outils comme NVivo, MAXQDA, QDA Miner et KH Coder pour le codage de texte assisté par l'IA, la catégorisation et la visualisation. Ceux-ci automatisent l'extraction des thèmes et réduisent le travail manuel, mais ne sont pas conçus spécifiquement pour les données d'enquêtes conversationnelles, donc la courbe d'apprentissage est plus raide si vous avez juste besoin d'informations rapidement. [1]
Incitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses à l'enquête des participants à la table ronde sur les attentes
Lorsque vous analysez les retours des participants à la table ronde, donner à l'IA les bonnes questions est essentiel. Voici quelques points de départ éprouvés (vous pouvez les utiliser dans le chat AI de Specific, ChatGPT ou tout autre outil basé sur GPT):
Incitation pour les idées de base : Cela fonctionne très bien pour réduire les réponses longues aux principaux sujets.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné chaque idée principale spécifique (utilisez 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
Améliorer les résultats avec le contexte de l'enquête : Donnez toujours plus de contexte à l'IA—quel est votre événement, ce que vous espérez accomplir, qui a répondu, vos objectifs pour l'analyse. Cela affiner vraiment le résultat.
J'analyse les réponses d'une enquête pré-événement pour les participants à une table ronde d'utilisateurs. L'événement se concentre sur la stratégie de produit et les participants ont été interrogés sur leurs attentes, leurs points faibles et leurs objectifs. Mon objectif est d'extraire des thèmes clairs qui peuvent nous aider à adapter la session aux besoins de l'audience.
“En savoir plus sur X” : Une fois que vous avez trouvé une idée principale, demandez simplement, “En savoir plus sur les préoccupations de l'adoption générale (ou tout autre thème que vous avez repéré).”
Incitation pour un sujet spécifique : Si vous souhaitez voir si quelqu'un a mentionné un sujet, demandez :
Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? Inclure des citations.
Incitation pour les personas : Vous souhaitez segmenter vos participants en types ? Utilisez :
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 dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez ses caractéristiques clés, ses motivations, ses objectifs et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Incitation pour les points de douleur et les défis : Appelle les frustrations principales.
Analysez les réponses de l'enquête et dressez la liste des points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun, et notez les modèles ou la fréquence d'occurrence.
Incitation pour les motivations & les moteurs : Cela débloque ce qui est vraiment derrière leurs attentes :
À partir des conversations dans l'enquête, extrayez les motivations principales, les désirs ou les raisons exprimées par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à partir des données.
Incitation pour l'analyse des sentiments : Repère l'humeur dans la salle :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Pour plus d'idées de suggestions et d'analyses approfondies, consultez notre article sur comment créer une enquête sur les attentes des participants à la table ronde utilisateur.
Comment Specific analyse les données d'enquête par type de question
Specific est conçu spécialement pour comprendre une gamme de types de questions. Voici comment :
Questions ouvertes avec ou sans suivis : Vous obtenez un résumé couvrant chaque réponse ainsi qu'un résumé focalisé pour chaque suivi. Parfait pour capturer les attentes subtiles ou les idées inhabituelles.
Choix avec suivis : Pour chaque option de réponse, vous verrez un résumé distinct—un moyen rapide de repérer pourquoi certains participants ont choisi l'option A par rapport à B.
NPS : Si vous utilisez une question de Net Promoter Score, vous obtenez non seulement le calcul standard du score, mais aussi des résumés générés par l'IA pour chaque segment : détracteurs, passifs et promoteurs, en fonction de ce que chaque groupe a dit dans leurs réponses de suivi.
Vous pouvez reproduire cela dans ChatGPT, mais c'est plus pratique; vous devrez découper les données et garder une trace des réponses relatives à chaque question.
Si vous cherchez des conseils pour concevoir ces questions au départ, consultez notre article sur les meilleures questions pour les enquêtes des participants à la table ronde utilisateur sur les attentes.
Surmonter les limites de taille du contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes
Quiconque traite beaucoup de données d'enquête se heurte aux "limites de contexte" de l'IA—la plupart des grands modèles de langage ne peuvent examiner qu'une certaine quantité de texte à la fois. Si vous avez un grand nombre de réponses de participants, voici deux solutions pratiques (offertes de manière standard dans Specific) :
Filtrage : Réduire l'analyse juste à ces conversations où les utilisateurs ont répondu aux questions qui vous intéressent ou ont choisi des options spécifiques. Ainsi, l'IA ne mâche que ce qui compte.
Rognage : Au lieu d'envoyer à l'IA toutes les questions, choisissez simplement les principales que vous souhaitez analyser. Cela vous permet d'aller plus loin sur les points de grande valeur tout en respectant la taille du contexte.
Si vous voulez plus de contrôle sur la conception de l'enquête—quelles questions inclure, combien de questions approfondir—il vaut la peine de consulter l' éditeur d’enquêtes par IA de Specific, où vous pouvez facilement mettre à jour les enquêtes en langage clair.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des participants à la table ronde utilisateur
Collaborer peut être compliqué lorsque vous avez une équipe examinant les attentes d'une enquête auprès des participants à une table ronde utilisateur. Si vous passez des feuilles de calcul ou partagez des transcriptions ChatGPT, il est difficile de garder une trace des informations qui viennent de qui ou de ce qui a déjà été discuté.
Specific rend la collaboration fluide. Avec le chat IA intégré dans la vue des résultats, vous pouvez inviter des coéquipiers à poser leurs propres questions—chaque conversation obtient son propre fil, et il est clair qui mène quelle ligne d'enquête. Plus de chevauchement de travail ou de duplication.
Visibilité du chat, avec contexte : Chaque chat d'analyse montre qui a commencé la discussion et permet aux collaborateurs de voir chaque suivi ou filtre appliqué. Lorsque vous co-analysez, il n'y a pas de confusion sur qui a dit quoi, ou sur ce qui a déjà été couvert.
Gérer plusieurs points de vue : Votre chercheur UX peut creuser dans les points de douleur, votre responsable d'événement peut se concentrer sur la logistique, et votre personne CX peut analyser le sentiment—chacun dans des fils séparés, tous dans le même espace de travail. Cela affine les conclusions de chacun tout en gardant la conversation unifiée.
Prêt à sortir l'analyse de votre prochaine enquête de la chaîne d'emails ? Les outils de révision collaborative de Specific aident les équipes à découvrir des insights ensemble, et non en silos.
Créez votre enquête pour les participants à la table ronde utilisateur dès maintenant
Commencez à recueillir des informations exploitables sur les participants en quelques minutes, utilisez les suivis alimentés par l'IA pour des données plus riches, et profitez d'une analyse instantanée et collaborative pour améliorer votre prochaine table ronde.