Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses/données de l'enquête des administrateurs de l'espace de travail sur la recherche et la trouvabilité du contenu. Si vous cherchez des conseils pratiques sur l'analyse des réponses des enquêtes, y compris l'utilisation de l'IA, vous êtes au bon endroit.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses de l'enquête des administrateurs de l'espace de travail
Lorsque vous commencez à analyser les données de l'enquête des administrateurs de l'espace de travail sur la recherche et la trouvabilité du contenu, la meilleure approche dépend du type de réponses que vous recueillez. Voici ce qui fonctionne pour chacun :
Données quantitatives : Si vous examinez des comptes—par exemple, combien d'administrateurs ont choisi une option plutôt qu'une autre—des outils de tableurs classiques comme Excel ou Google Sheets font l'affaire avec des graphiques rapides et des chiffres.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes ou les réponses détaillées nécessitent une approche différente. Avec des dizaines ou même des centaines de réponses, les lire toutes manuellement n'est pas réaliste. Les outils basés sur l'IA font ici une énorme différence, en extrayant le sens et en faisant ressortir les thèmes de tout ce texte.
Il existe deux approches pour les outils lorsqu'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Exporter vos données d'enquête et discuter avec l'IA : Une option consiste à exporter vos réponses d'enquête ouvertes, puis à les coller directement dans ChatGPT ou un modèle de langage similaire. Cela peut fonctionner pour des ensembles de données plus petits, surtout si vous concevez des incitations utiles (que je partagerai dans une minute).
La commodité est un défi : Cependant, cela devient vite compliqué. Le formatage, la séparation des fichiers, et les limites de taille de contexte posent des problèmes à mesure que vous augmentez l'échelle. Vous passerez du temps à manipuler, pas à apprendre.
Outil tout-en-un comme Specific
IA conçue pour l'analyse des réponses aux enquêtes : Des outils comme Specific collectent les données de l'enquête de manière conversationnelle et les analysent à l'aide d'un moteur IA conçu pour les retours structurés et non structurés. Cela signifie que vous bénéficiez à la fois de questions de suivi pour des insights plus profonds et de résumés automatisés alimentés par l'IA.
Les questions de suivi augmentent la qualité des données : Lorsque Specific collecte les données d'enquête, il demande automatiquement des suivis, clarifiant les idées en temps réel. Voyez comment cela fonctionne dans le guide de la fonctionnalité des questions de suivi par IA.
Analyse instantanée par IA, fonctionnalités de chat puissantes : Lorsqu'il est temps d'analyser, Specific résume les réponses, trouve les thèmes les plus communs, et vous permet de discuter avec l'IA sur n'importe quel aspect—sans préparation manuelle ou problèmes de contexte. Vous contrôlez ce qui est envoyé à l'IA, concentrez-vous sur les données sensibles et ciblez rapidement les principales insights.
D'autres outils robustes d'analyse IA pour les données d'enquête qualitatives incluent NVivo, MAXQDA, Delve, Canvs AI, Quirkos, Reveal, Atlas.ti, et Voxpopme. Tous se concentrent sur le codage alimenté par l'IA, la détection des thèmes, et l'analyse des sentiments pour les données ouvertes, rendant plus facile que jamais d'obtenir des insights précieux rapidement pour les équipes. [1]
Incitations utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse de l'enquête des administrateurs de l'espace de travail
Vous pouvez rendre n'importe quel outil d'analyse IA—ChatGPT, Specific, ou autres—beaucoup plus efficace en lui donnant les bonnes incitations. Voici les essentielles que j'utilise (et recommande à quiconque souhaite obtenir des résultats d'enquête plus utiles et exploitables) :
Incitation pour les idées principales : Celle-ci dévoile les principaux thèmes dans un grand ensemble de réponses des administrateurs de l'espace de travail sur la recherche et la trouvabilité du contenu. Collez toutes vos réponses et utilisez :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicateur en jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas des mots), le plus mentionné 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
C'est en fait l'incitation par défaut utilisée par Specific, et cela fonctionne aussi parfaitement dans ChatGPT.
Donner plus de contexte à l'IA pour de meilleurs résultats : Ajoutez toujours un message introductif indiquant à l'IA de quoi il s'agit dans l'enquête, qui sont les répondants, et ce qui vous intéresse. Par exemple :
Cet ensemble de données provient d'une enquête auprès des administrateurs de l'espace de travail sur les problèmes de recherche et de trouvabilité du contenu dans la principale plateforme de collaboration de leur entreprise. Je veux comprendre les principaux points douloureux et les améliorations les plus demandées. Veuillez extraire les thèmes en conséquence.
Approfondir un thème spécifique : Une fois qu'une idée principale apparaît, utilisez simplement :
Racontez-moi en plus sur XYZ (idée principale)
Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ? Ceci explore un point douloureux ou une suggestion particulier (comme la recherche fédérée ou l'indexation lente) :
Quelqu'un a-t-il parlé de la recherche fédérée ? Incluez des citations.
Incitation pour les personas : Lorsque vous souhaitez segmenter les réponses selon différents types d'administrateurs de l'espace de travail—ceux qui sont très techniques contre ceux axés sur les opérations, par exemple :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la façon dont on utilise "personas" en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Incitation pour les points douloureux et les défis : Cela fait ressortir les véritables blocages et frustrations auxquels font face les administrateurs :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points douloureux, frustrations, ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez les modèles ou la fréquence de leur apparition.
Incitation pour les suggestions et idées : Extraire des idées pratiques d'améliorations, priorisées par fréquence :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes lorsque c'est pertinent.
Vous pouvez trouver encore plus d'inspiration pour les incitations ou les idées de questions dans cet article d'expert : meilleures questions pour les enquêtes des administrateurs de l'espace de travail sur la recherche et la trouvabilité du contenu.
Comment Specific analyse les données qualitatives selon le type de question
Specific facilite le traitement de piles de réponses qualitatives en résumant et en regroupant automatiquement les insights en fonction de la structure des questions. Voici comment il gère chaque type :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous obtenez un résumé concis de toutes les réponses à la question principale et à n'importe quelles questions de suivi connexes—vous donnant une vue d'ensemble, pas seulement des fragments.
Choix multiples avec suivis : Choisissez une option, et Specific vous donne un résumé des thèmes pour chaque suivi attaché à cette option. Vous pouvez rapidement voir non seulement ce que les administrateurs ont choisi, mais pourquoi ils ont fait ce choix.
NPS (Net Promoter Score) : Specific divise automatiquement les retours par promoteurs, passifs, et détracteurs, avec un résumé séparé du « pourquoi » pour chaque groupe. Cela vous aide à connecter les scores de satisfaction directement aux histoires et problèmes sous-jacents.
Vous pouvez faire la même chose avec ChatGPT, mais vous devrez organiser les réponses et copier manuellement les données pertinentes pour chaque section—un peu plus de travail, mais gérable si vous traitez un petit ensemble de données ou souhaitez expérimenter avant d'investir dans des outils dédiés.
Vous pouvez découvrir comment tout fonctionne de bout en bout dans le guide détaillé d'analyse de réponses par IA aux enquêtes.
Comment gérer les limites de contexte de l'IA lors de l'analyse de grandes enquêtes des administrateurs de l'espace de travail
Un grand défi avec l'analyse des enquêtes basée sur l'IA est que les grands ensembles de données ne tiennent parfois pas dans une seule incitation en raison des limites de contexte. Vous ne voulez pas perdre des données clés ou simplifier à l'excès à cause de contraintes techniques. Il existe deux méthodes éprouvées pour gérer cela (et Specific les intègre toutes deux) :
Filtrage : N'analyser que les conversations où les utilisateurs ont répondu à des questions sélectionnées ou ont choisi certaines options. Cela maintient les choses gérables et ciblées—pour ne pas surcharger l'IA ou se noyer dans les réponses non pertinentes.
Élaguer : Sélectionner juste les questions pertinentes pour votre analyse avant d'envoyer les données à l'IA. C'est un excellent moyen d'obtenir une analyse plus riche sur des problèmes ou sous-sujets spécifiques, même avec de très grandes enquêtes.
Pour en savoir plus sur la façon de vous préparer au succès avec la conception et la structure des enquêtes, essayez ce guide étape par étape :