Exemple d'enquête : Enquête auprès des participants à la conversation au coin du feu sur les sujets de discussion

Créez un exemple d'enquête conversationnelle en discutant avec l'IA.

Ceci est un exemple de enquête IA pour les participants à un Fireside Chat à propos des sujets de discussion—regardez et essayez l'exemple vous-même.

Beaucoup de gens ont du mal à créer des enquêtes engageantes et efficaces sur les sujets de discussion des participants à un Fireside Chat qui capturent réellement des retours utiles et suscitent des conversations plus profondes.

Ce sont tous des outils et des démos de Specific, qui se spécialise dans les expériences d'enquêtes conversationnelles IA qui ressemblent à une vraie conversation—pas un formulaire ennuyeux.

Qu'est-ce qu'une enquête conversationnelle et pourquoi l'IA l'améliore pour les participants à un Fireside Chat

La création d'une enquête sur les sujets de discussion des participants à un Fireside Chat rencontre souvent les mêmes obstacles : participants occupés, faible motivation et formulaires accablants. Les enquêtes traditionnelles sont ignorées ou à moitié complétées, entraînant de faibles idées et une faible capacité d'action.

Avec un générateur d'enquêtes IA, construire une enquête conversationnelle est un jeu fondamentalement différent—et meilleur. Au lieu de remplir passivement des champs de formulaire, les participants interagissent dans une conversation fluide avec l'IA, répondant aux questions et clarifiant les détails comme s'ils parlaient à une véritable personne. Cela semble naturel, adapté aux mobiles, et fonctionne tout simplement.

Création manuelle d'enquête

Enquête conversationnelle générée par IA

Long et compliqué à construire et modifier

Configuration instantanée via chat avec IA

Questions statiques, souvent ignorées ou mal comprises

Dynamique, s'adapte aux réponses, pose des questions complémentaires

Taux de complétion et d'engagement plus faibles

Taux de complétion plus élevé (jusqu'à 70–90%[2]), réponses plus profondes

Analyse manuelle, fastidieuse et lente

Résumés et thèmes automatisés pilotés par IA

Pourquoi utiliser l'IA pour les enquêtes des participants à un Fireside Chat ?

  • Les enquêtes traditionnelles post-événement obtiennent souvent un taux de réponse de 10 à 20 %—les enquêtes conversationnelles IA atteignent régulièrement 70 à 90 % grâce à des interactions personnalisées qui augmentent les taux d'engagement et de complétion. [1][2]

  • Les exemples d'enquêtes IA, comme celui que vous voyez ici, s'adaptent rapidement à ce que chaque participant dit, donc vous obtenez toujours des feedbacks contextuels et pertinents au lieu de réponses en un mot.

  • Avec Specific, vous bénéficiez de la meilleure expérience d'enquête conversationnelle en classe—rapide à créer, facile à répondre, et vraiment informative.

Vous souhaitez découvrir les meilleures questions à utiliser ? Consultez notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes sur les sujets de discussion des participants à un Fireside Chat pour plus d'inspiration.

Si vous cherchez à créer la vôtre à partir de zéro, notre constructeur d'enquêtes IA rend le processus simple.

Questions de suivi automatiques basées sur la réponse précédente

Un des plus grands changements apportés par les enquêtes conversationnelles IA est la capacité de poser des questions de suivi automatiques en temps réel. L'IA de Specific écoute attentivement, puis pose des questions de suivi intelligentes et contextuelles comme un modérateur expert—exposant des histoires riches, des clarifications et des idées que les enquêtes fixes manquent complètement.

Pourquoi est-ce important ? Parce que sans ces suivis, les réponses des participants à un Fireside Chat peuvent être vagues ou faciles à mal interpréter. Voici comment cela se passe en pratique :

  • Participant : “J’aimerais quelque chose de plus interactif.”

  • Suivi IA : “Super à entendre ! Pouvez-vous partager un exemple précis du type de session interactive que vous préférez le plus lors des fireside chats ?”

Sans ce suivi, nous serions laissés à deviner ce que signifie “interactif”—ateliers, panels, Q&A ouverts ? L'IA nous amène à la clarté, donc chaque réponse contient plus de détails exploitables. La recherche soutient cela : dans des études, les conversations alimentées par IA produisent un engagement plus élevé et des feedbacks plus spécifiques et précieux sur des mesures telles que l'informativité, la pertinence et la clarté. [3]

Vous souhaitez comprendre comment cela fonctionne en détail ? Voyez comment les questions de suivi automatiques IA entraînent des conversations plus riches.

Les suivis rendent l'enquête comme une vraie conversation, pas un formulaire froid—c'est ce qui définit une enquête conversationnelle.

Modification facile, comme par magie

Ajuster ou personnaliser votre enquête des participants à un Fireside Chat est tout aussi simple. Avec l'éditeur d'enquêtes IA de Specific, vous tapez simplement ce que vous voulez changer en anglais courant (“Ajouter une question sur les préférences horaires des sessions,” ou “Rendre cela plus décontracté”). L'IA réécrit, restructure ou étend votre enquête en secondes—appliquant son savoir-faire pour s'assurer que vos révisions sonnent naturellement et efficacement.

Pas de casse-tête de formatage, de menus compliqués, ou d'attente pour les révisions—l'IA s'occupe des tâches fastidieuses pour que vous restez concentré sur l'obtention de meilleurs feedbacks.

Distribution flexible : page de destination et enquêtes intégrées

Comment faire parvenir votre enquête conversationnelle aux participants à un Fireside Chat au bon moment ? Specific couvre plusieurs options de distribution, adaptées à différents besoins :

  • Enquêtes de page de destination partageables — Parfait si vous souhaitez envoyer une enquête sur les sujets de discussion par e-mail, poster dans un groupe Slack/Discord, ou collecter des commentaires après un événement. Il suffit de partager le lien—aucune connexion d'application requise.

  • Enquêtes intégrées dans le produit — Idéales pour des événements virtuels ou des plateformes de webinaires ; intégrez l'enquête directement sur la page post-événement ou le tableau de bord du participant pour que les participants puissent répondre immédiatement dans le contexte.

Si vous avez habituellement du mal à obtenir des retours après un chat en direct, combiner les deux vous permet de capter les gens quand ils sont le plus engagés.

Pour plus de détails sur la configuration, lisez notre guide sur comment créer une enquête sur les sujets de discussion des participants à un Fireside Chat.

Analyse avancée par IA : des insights instantanés à partir des résultats des enquêtes

Après que les participants aient partagé leurs pensées, vous ne voulez pas creuser à travers des réponses textuelles infinies ou copier-coller dans des tableurs. L'analyse des enquêtes IA de Specific résume instantanément chaque point de discussion, regroupe les réponses en sujets et extrait les insights clés. Des insights d'enquête automatisés signifient pas de traitement manuel—il suffit de cliquer sur “analyser” et de passer en revue des résumés clairs, des thèmes principaux et des suggestions exploitables. Vous pouvez même discuter directement avec l'IA sur les résultats pour tirer un sens plus profond des données, rationalisant le processus d'analyse des réponses d'enquête avec l'IA.

Curieux de connaître des astuces pratiques ? Apprenez-en plus dans notre article sur comment analyser les réponses des enquêtes sur les sujets de discussion des participants à un Fireside Chat avec l'IA ou plonger dans la fonctionnalité d'analyse des réponses.

Voyez cet exemple d'enquête sur les sujets de discussion maintenant

Essayez cet exemple pour voir comment une enquête conversationnelle IA sur les sujets de discussion peut instantanément améliorer l'engagement des participants et la qualité des données—fini les enquêtes vagues et peu de réponses. Découvrez par vous-même comment l'approche de Specific change la donne pour les retours des participants à un Fireside Chat.

Essayez-le. C'est amusant !

Sources

  1. Explori. Quel est un bon taux de réponse pour une enquête post-événement ?

  2. SuperAGI. IA contre enquêtes traditionnelles : une analyse comparative de l'automatisation, de l'exactitude et de l'engagement des utilisateurs en 2025

  3. arXiv. Améliorer l'expérience utilisateur et la qualité des données dans les enquêtes conversationnelles avec des chatbots IA

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Adam Sabla

Adam Sabla est un entrepreneur ayant une expérience dans la création de startups qui servent plus de 1 million de clients, y compris Disney, Netflix et BBC, avec une forte passion pour l'automatisation.