Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses de l'enquête des administrateurs Workspace sur la sensibilisation à la sécurité, en utilisant l'IA pour approfondir à la fois les données quantitatives et qualitatives.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses de l'enquête des administrateurs Workspace
Votre approche de l'analyse des enquêtes dépend de la forme et de la structure de vos données. Décomposons cela afin que vous puissiez tirer parti à la fois des chiffres et des mots—car dans la sensibilisation à la sécurité, ce sont les histoires et le contexte qui alimentent un vrai changement.
Données quantitatives :
Si vous comptez combien d'administrateurs Workspace ont sélectionné certaines options (par exemple, « Avez-vous suivi une formation en sécurité au cours de l'année écoulée ? »), utilisez des outils comme Excel ou Google Sheets. Ceux-ci permettent de calculer des pourcentages et de visualiser les tendances de base de manière rapide et simple.
Données qualitatives :
Pour les réponses ouvertes (comme « Quels défis en matière de sécurité rencontrez-vous ? »), ou même des suivis qui demandent « Pouvez-vous m'en dire plus ? », vous avez besoin d'outils d'IA. Lire des dizaines ou des centaines de réponses n'est pas réaliste. L'IA peut détecter des motifs, extraire des insights et résumer les retours conversationnels à grande échelle.
Il existe deux approches pour l'outillage lorsqu'il s'agit de réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier-coller manuel : Vous pouvez exporter vos données d'enquête et coller les réponses dans ChatGPT ou un outil d'IA similaire. Ensuite, discutez simplement avec le modèle de vos données, demandez-lui des thèmes clés ou des résumés, ou même des sujets spécifiques comme « De quoi les administrateurs Workspace s'inquiètent-ils le plus en matière de phishing ? »
Désavantages : Ce n'est pas le chemin le plus pratique. Vous atteindrez les limites de caractères ou de jetons, perdrez la trace de l'historique des discussions, et la gestion manuelle du contexte peut rapidement devenir un casse-tête pour l'analyse continue de l'équipe.
Outil tout-en-un comme Specific
Analyse IA conçue à cet effet : Avec une solution comme Specific, vous pouvez à la fois collecter et analyser vos réponses à l'enquête de sensibilisation à la sécurité des administrateurs Workspace en un seul endroit.
Meilleure qualité de données : L'IA de Specific pose des questions de suivi intelligentes en temps réel, capturant un contexte plus profond—ainsi, votre analyse commence à partir de données sources plus riches. Plus de profondeur signifie de meilleurs insights, ce qui est crucial puisque 85 % des violations de données impliquent un élément humain. Il ne suffit pas de compter les réponses ; il faut comprendre la réflexion qui les sous-tend. [1]
Pas de tri manuel : L'IA résume instantanément toutes les réponses, met en évidence les principaux thèmes et facilite la conversation—comme ChatGPT, mais avec des filtres intégrés, un historique des conversations, et une gestion contextuelle affinée. Cela accélère radicalement l'analyse de la sensibilisation à la sécurité et garantit qu'aucune insight ne se perde dans l'herbe.
Si vous êtes curieux de savoir comment créer l'enquête elle-même, vous pouvez découvrir les meilleures questions pour ce sujet dans cet article.
Des invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les réponses de l'enquête sur la sensibilisation à la sécurité des administrateurs Workspace
L'IA fonctionne mieux lorsque vous lui donnez des invites spécifiques à fort impact. Couvrons des invites éprouvées que vous pouvez utiliser dans ChatGPT, Specific, ou tout outil similaire :
Invite pour des idées principales — Fonctionne très bien pour résumer les principaux sujets à travers de larges ensembles de réponses qualitatives :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Indiquer combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser 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 d'explication
2. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
3. **Texte de l'idée principale :** texte d'explication
L'IA livre toujours de meilleurs résultats si vous fournissez davantage de contexte sur votre enquête. Par exemple :
Ces données proviennent d'administrateurs Workspace interrogés sur la sensibilisation à la sécurité. L'objectif est de repérer les risques habituels, les angles morts, et les réactions à la formation récente. Je suis particulièrement intéressé par la prévention du phishing et les habitudes de mise à jour logicielle.
Approfondir les sujets brûlants : Essayez « Dites-m'en plus sur [idée principale] » pour vous concentrer sur les plus grands thèmes mis en avant dans le résumé.
Invite pour un sujet spécifique : Utilisez « Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet] ? »—Par exemple, « Quelqu'un a-t-il parlé de la gestion des mots de passe ? » Ajoutez « Inclure des citations » si vous souhaitez voir comment les répondants s'expriment.
Invite pour les personas : Obtenez un aperçu de votre base d'administrateurs en demandant :
À partir 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 leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et défis : Abordez les casse-têtes les plus persistants :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun d'eux et notez les motifs ou la fréquence d'occurrence.
Invite pour les motivations et incitations :
Des conversations d'enquête, extrayez les motivations principales, désirs, ou raisons exprimées par les participants pour leur comportement ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Invite pour l'analyse de sentiment :
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.
Invite pour les suggestions et idées :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants de l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes lorsque pertinent.
Invite pour les besoins non satisfaits et opportunités :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune, ou opportunité d'amélioration soulignée par les répondants.
Vous souhaitez voir comment créer une excellente enquête en quelques minutes ? Consultez le générateur d'enquêtes IA pour les enquêtes de sensibilisation à la sécurité des administrateurs Workspace—vous pouvez utiliser vos propres invites pour les questions également.
Comment Specific analyse les données qualitatives en fonction des types de questions
Le moteur d'analyse de Specific est adapté au type de question—ainsi, vous obtenez de la clarté peu importe la structure. Voici ce qui se passe en coulisses :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Vous verrez un résumé couvrant toutes les réponses et leurs suivis associés. Cela signifie que l'IA capte les petites nuances et le contexte de suivi, pas seulement la réponse principale.
Questions à choix avec suivis : Chaque choix sélectionné génère son propre résumé ciblé des réponses de suivi associées. Par exemple, si « Manque de formation » est une réponse préférée, l'IA regroupera et synthétisera toutes les élucidations liées à ce choix.
Questions NPS : L'IA résume les réponses pour chaque segment NPS (détracteur, passif, promoteur), vous permettant de repérer rapidement les différents moteurs et obstacles dans le sentiment lié à la sensibilisation à la sécurité parmi vos administrateurs.
Vous pouvez reproduire cela dans ChatGPT en gérant vos résumés pour chaque catégorie—cela demande simplement plus d'effort manuel et de couper-coller pour rester organisé, surtout à mesure que le nombre de réponses augmente.
Si vous retravaillez le libellé ou la logique des questions, envisagez d'utiliser l'éditeur d'enquête IA de Specific afin que vous puissiez itérer avec un langage naturel au lieu de formulaires ou de code.
Surmonter les limites de taille de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes
La taille du contexte est importante : Même la meilleure IA a une mémoire courte. Si votre enquête sur la sensibilisation à la sécurité des administrateurs Workspace renvoie beaucoup de réponses, toutes vos données peuvent ne pas tenir dans la « fenêtre de contexte » de l'IA—cette tranche de données en direct qu'elle peut analyser en une seule fois.
Deux moyens courants de résoudre cela—tous deux pris en charge nativement dans Specific—sont :
Filtrage : Choisissez d'analyser uniquement les conversations où les utilisateurs ont répondu à des questions sélectionnées ou donné des réponses spécifiques. Cela concentre l'attention de l'IA sur les problèmes les plus importants, rendant les réponses gérables et précises.
Culturage des questions : Limitez ce qui est envoyé à l'IA en sélectionnant simplement les questions qui vous intéressent. Pas besoin de trier manuellement dans une feuille de calcul—l'outil gère la réduction des données, vous permettant de passer en revue plus de conversations avec une analyse détaillée avant de toucher la limite du contexte.
Pour en savoir plus sur le filtrage et la réduction de contexte, voir ce guide sur l'analyse des réponses aux enquêtes IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses de l'enquête des administrateurs Workspace
Les enquêtes de sensibilisation à la sécurité des administrateurs Workspace nécessitent souvent l'apport de plusieurs parties prenantes—comme l'IT, la conformité, les RH, voir même des consultants externes. Garder tout le monde aligné sur le pourquoi derrière les résultats et les actions à entreprendre peut devenir complexe.
Analyse par discussion : Avec Specific, vous analysez les données de manière interactive en discutant avec l'IA—simple, familier, rapide. Cela facilite pour les différents membres de l'équipe de poser leurs propres questions, qu'il s'agisse de valider une tendance d'incident ou de creuser dans les lacunes de formation.
Analyses par discussions multiples : Chaque analyse peut être divisée en sa propre discussion, avec des filtres et des focalisations séparés. Cela signifie que votre responsable IT peut se concentrer sur les incidents de phishing tandis que votre responsable conformité explore les processus de rapport—côte à côte, avec une responsabilité claire de chaque fil.
Voir qui dit quoi : Dans les discussions, les avatars révèlent qui dirige chaque discussion et qui dit quoi. Pour les administrateurs Workspace, c'est une révolution—cela apporte de la transparence aux discussions sur la sensibilisation à la sécurité et garde tout le monde responsable des prochaines étapes.
Si vous êtes prêt pour des conseils pratiques sur la création d'enquêtes, consultez ce guide pratique sur la construction d'enquêtes pour la sensibilisation à la sécurité pour les administrateurs Workspace.
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