Qualitative data, especially open-ended responses, can provide deep insights into consumer behavior, preferences, emotions, and desires. However, extracting actionable insights from qualitative data is more difficult than briefly skimming through survey responses or counting frequency, instead, it requires quantitative analysis of the open-ended responses in your data set and then effective visualization of the results. 

The Power of Visualizations

Visualizations play a crucial role in transforming raw, unstructured data into meaningful insights to help drive business decisions. When it comes to open-ended responses, visualizing the data with infographics, charts, and other visual options helps with identifying patterns, trends, and sentiments that may not be immediately apparent from reading the text alone. 

Visual tools have the ability to take vast, complex amounts of qualitative data like consumer comments and transform it into easily digestible, visually appealing formats. By presenting data in this way, these tools enable you to quickly identify key themes and ideas that might otherwise be buried in lengthy text responses. This streamlined approach not only saves time but also enhances your ability to make informed, data-driven decisions with confidence, ensuring that critical insights from your respondents are not overlooked.

Understanding Your Open-End Data

Before creating your data visualizations, it’s essential to understand the nature of your open-end data. Open-ended responses often vary in length and complexity, ranging from short, single-word answers to detailed narratives. This variability makes it necessary to prepare your data carefully to ensure accurate and insightful visualizations.

Preparing Data for Visualization

Preparation is a critical first step in the data visualization process. This phase involves not only the collection of data but also a thorough review and organization of that data to ensure it’s ready for effective visualization.

Initially, it’s essential to gather all relevant data from your surveys, interviews, or other qualitative research sources. Once collected, the data needs to be carefully reviewed, which includes cleaning and organizing the responses. This might involve filtering out irrelevant, duplicate, or "spam" responses that could skew your results, ensuring that only accurate and meaningful data is included in your analysis.

Next, responses should be classified into themes, which is the process of categorizing similar pieces of information under unified topics or concepts. This helps to distill large amounts of qualitative data into more manageable and understandable segments. Additionally, tagging specific segments of responses that are particularly relevant to your analysis can help highlight key insights and trends that align with your research objectives.

It’s also important to consider the context of your data, especially in relation to the research questions your organization has posed. The framing of these questions can significantly influence the way responses are interpreted. By keeping these questions in mind, you can ensure that your visualizations will address the core issues you set out to explore.

Proper preparation lays the groundwork for creating visualizations that accurately reflect the underlying sentiments and themes within your data. This meticulous approach not only enhances the clarity and effectiveness of your visualizations but also provides a robust foundation for deeper data analysis, enabling you to draw more reliable and actionable insights from your quantitative and qualitative research questions.

CX Inspector: A Leading Data Visualization Tool

When it comes to visualizing open-end data results, CX Inspector stands out as a top tool for researchers and analysts. CX Inspector is designed to simplify the complex process of quantitative and qualitative data analysis. Offering advanced features like generative AI and theme extraction, combined with its intuitive interface and powerful analytical capabilities, CX Inspector allows you to import, analyze, and visualize the results with minimal effort, making it an indispensable tool for any research project with qualitative data like open end responses.

Theme and Sentiment Analysis for Qualitative Data Visualization

One of the most effective ways to visualize open-end data is through theme and sentiment analysis. These techniques help you identify the underlying patterns and emotions in your data, which can then be represented visually. Here are some popular methods:

Word Clouds

Word clouds are a simple yet powerful way to visualize the most common words or phrases in your open-end responses. They provide a quick overview of the key themes by displaying words in varying sizes based on their frequency. While word clouds are great for initial exploration, they may oversimplify the data, so it's important to use them in conjunction with more detailed analyses.

Thematic Clustering

Thematic clustering involves grouping similar responses into clusters based on shared themes. This method is particularly useful for identifying patterns and trends in large datasets. By visualizing these clusters, you can easily see which themes are most prominent and how they relate to one another.

Network Diagrams

Network diagrams are another advanced visualization technique that shows the connections between different themes or keywords in your data. These diagrams are especially useful for understanding the relationships and interdependencies between various concepts, providing a more nuanced view of your data.

Frequency Distribution Graphs

Frequency distribution graphs, such as bar charts or histograms, are ideal for visualizing the prevalence of specific themes or sentiments in your open-end data. These graphs provide a clear, quantitative representation of how often certain responses or themes occur, making it easier to compare and contrast different aspects of your data.

Best Practices for Creating Effective Visualizations

Creating effective visualizations requires more than just choosing the right tool or method. It also involves adhering to certain best practices to ensure your visualizations are clear, accurate, and actionable.

Choosing the Right Visualization Method

The first step in creating effective visualizations is selecting the appropriate method based on your research goals and the nature of your data. For example, use word clouds for a high-level overview, network diagrams for exploring relationships, and frequency graphs for detailed quantitative analysis.

Ensuring Clarity and Accuracy in Qualitative Research

Clarity and accuracy are paramount in qualitative research. Ensure that your visualizations accurately represent the data by avoiding common pitfalls like overgeneralization or misinterpretation. Always double-check your data preparation and coding processes to maintain the integrity of your insights.

Making Visualizations Actionable

Finally, your visualizations should be actionable. This means they should not only provide insights but also guide decision-making. Consider how your audience will use the research findings presented and tailor your visualizations to highlight the most critical findings.

Begin Visualizing Qualitative Data with CX Inspector

Ready to transform your open-end data into powerful visualizations? CX Inspector makes it easy to analyze, visualize, and extract meaningful insights from your surveys with qualitative data. Whether you're looking to create word clouds, thematic clusters, or frequency graphs, CX Inspector provides the tools and support you need to succeed.

Don’t let valuable insights remain hidden in your data. Start visualizing with CX Inspector today and unlock the full potential of your open-end responses.

Introduction

Les sondages, pierre angulaire de l’étude de marché politique et sociale, ne se limitent pas à poser quelques questions et à compiler les résultats. Il s’agit d’un processus complexe, façonné par de nombreuses variables qui peuvent avoir un impact sur la précision et la fiabilité des données. Au cœur de cette complexité se trouve le défi de comprendre les intentions des électeurs dans l’environnement changeant du comportement humain et des influences externes.

Pour faire la lumière sur ces défis, nous nous sommes récemment entretenus avec le Dr Don Levy, directeur du Siena College Research Institute et personnalité respectée du monde des sondages, qui possède une vaste expérience dans ce domaine. Dr Levy a partagé avec nous des informations précieuses sur le monde des sondages, offrant un aperçu détaillé des pratiques et des facteurs qui influencent les intentions des électeurs. Ses connaissances approfondies, tirées de notre discussion avec lui, ainsi que de ses podcasts avec l’AAPOR et WXXI News, permettent de mieux comprendre les méthodologies qui sous-tendent les sondages efficaces.

Dans ce blog, nous allons explorer les idées du Dr Levy sur les défis que représentent la compréhension du comportement des électeurs, la garantie de réponses exactes et l’obtention d’une représentation complète.

Comprendre le comportement des électeurs

A. Le défi de cerner les intentions des électeurs

Prédire le comportement des électeurs est un défi complexe qui va au-delà du simple comptage des préférences. Les intentions des électeurs sont influencées par de nombreux facteurs, notamment:

1. Les croyances personnelles: Les facteurs personnels tels que les valeurs individuelles, les expériences et les priorités peuvent influencer les décisions des électeurs de manière significative.
2. La dynamique sociale: Les influences sociales, y compris les opinions des pairs et les normes communautaires, influencent aussi généralement les décisions des électeurs.
3. Contexte politique: Le climat politique, marqué par des changements dans les politiques, les profils des candidats et les stratégies de campagne, complique encore la tâche de prédire comment les électeurs voteront.

Ces éléments sont non seulement divers, mais ils interagissent également de manière imprévisible, ce qui rend la prévision des résultats électoraux à la fois difficile et complexe.

B. Le rôle de la « probabilité de voter » dans les modèles de sondage

Pour faire face à ces complexités, les sondeurs s’appuient souvent sur la probabilité que les électeurs participent à l’élection en tant que variable critique. Cette approche consiste à évaluer non seulement les électeurs qui ont l’intention de voter, mais aussi la probabilité qu’ils donnent suite à leurs intentions. Les électeurs assidus, c’est-à-dire ceux qui participent régulièrement aux élections, se voient accorder plus de poids dans les calculs des modèles de sondage, ce qui témoigne de leur plus grande fiabilité à influencer les résultats des élections.

En revanche, les électeurs intermittents ou moins engagés sont pondérés dans les modèles. Cette différenciation permet d’ajuster les données afin de mieux représenter la population des électeurs probables, offrant ainsi un aperçu plus précis des résultats potentiels des élections. En se concentrant sur ces variables, les sondeurs cherchent à affiner leurs prédictions et à améliorer la précision de leurs résultats.

C. Réflexions de Dr Don Levy

Selon le Dr Levy, la compréhension et l’application adéquate de la probabilité de voter sont essentielles pour gérer les incertitudes inhérentes aux sondages. Le Dr Levy souligne qu’en évaluant soigneusement les électeurs constants et en ajustant ceux qui sont moins susceptibles de voter, les sondeurs peuvent plus efficacement capturer les véritables intentions de l’électorat.

« Nous utilisons la probabilité de vote d’un électeur comme variable de pondération. Par exemple, si une personne a voté à toutes les élections et qu’elle nous dit qu’elle votera absolument, on peut considérer qu’elle a une probabilité proche de 100 %. En revanche, pour les électeurs intermittents, s’ils se montrent moins attentifs à l’élection au cours de notre conversation, nous pondérons leur réponse.

L’évaluation de la fiabilité de leur probabilité est cruciale. Après l’élection, nous effectuons un suivi pour vérifier si ceux que nous avons classés comme ayant une forte probabilité de voter l’ont effectivement fait, évaluant ainsi notre précision prédictive au fil du temps ».

L’expertise de Dr Levy souligne l’importance de ces méthodologies pour affiner les pratiques de sondage et améliorer la fiabilité des prévisions électorales. Son point de vue souligne la nécessité d’adapter et de préciser en permanence les techniques de sondage afin de tenir compte de l’évolution du comportement des électeurs.

Traiter la question de l'honnêteté et des non-réponses

Garantir que les personnes interrogées fournissent des réponses véridiques est un défi fondamental dans le domaine des sondages. L’exactitude des données dépend fortement de l’honnêteté des participants, cependant plusieurs facteurs peuvent compromettre cette intégrité. Les personnes interrogées peuvent être influencées par un biais de désirabilité sociale, c’est-à-dire qu’elles donnent des réponses qu’elles croient plus acceptables ou plus favorables plutôt que leurs véritables opinions. En outre, la brièveté des entretiens peut parfois conduire à des réponses moins réfléchies ou plus réservées, ce qui complique encore l’exactitude des données collectées.

Parmi les scénarios typiques où l’honnêteté peut être compromise, on peut citer les sujets sensibles ou les questions susceptibles de provoquer de fortes réactions émotionnelles. Dans ce cas, les personnes interrogées peuvent être réticentes à partager leurs véritables sentiments, ce qui fausse les résultats.

B. Le problème des non-réponses

Les non-réponses, en particulier celles des ardents défenseurs d’un candidat ou d’une cause spécifique, constituent un autre défi de taille. Ces personnes peuvent s’abstenir de participer en raison de leur méfiance à l’égard des médias ou des instituts de sondage, ou parce qu’elles pensent que leurs réponses ne seront pas prises au sérieux. Cette réticence peut créer une lacune dans les données, laissant certains groupes sous-représentés.

La méfiance à l’égard des médias et des instituts de sondage aggrave ce problème, entraînant des taux de réponse plus faibles de la part de certains groupes démographiques. Cette situation est problématique car elle peut fausser la représentation globale des intentions et des opinions des électeurs, ce qui a un impact sur la fiabilité des résultats des sondages.

C. Les techniques pour une représentation précise

Pour relever ces défis, les sondeurs emploient diverses techniques afin de garantir une représentation exacte.

• Exploration des attitudes: Les sondeurs évaluent les attitudes des personnes interrogées à l’égard des questions sociales et sur les médias afin d’identifier et d’éliminer les préjugés potentiels. Cette approche permet d’anticiper et d’ajuster les non-réponses et la malhonnêteté.
• Appliquer des pondérations: Les ajustements statistiques sont utilisés pour corriger les déséquilibres dans les données. En appliquant des pondérations, les sondeurs améliorent la précision de la représentation des groupes qui ne répondent pas et la fiabilité générale des données.

D. Réflexions du Dr Don Levy

Le Dr Levy aborde la question des non-réponses et de la malhonnêteté par une approche à multiples facettes. Il souligne l’importance de comprendre le point de vue des répondants et de procéder à des ajustements pour tenir compte des biais et des données manquantes. Son approche associe une analyse rigoureuse des données, la transparence et des efforts continus pour s’engager auprès de divers groupes de répondants.

« Lors d’entretiens d’une durée de 7 à 12 minutes, les participants ont généralement tendance à dire la vérité. Cependant, notre principal défi concerne les non-réponses. Pour y remédier, nous posons des questions sur diverses attitudes, y compris leur point de vue sur les médias et les questions sociales actuelles. Parfois, nous appliquons des pondérations basées sur ces attitudes afin de mieux représenter le groupe des non-répondants.

Contrairement à certains qui se concentrent uniquement sur des régions spécifiques, comme l’ouest de la Pennsylvanie, nous adoptons une approche plus détaillée, reconnaissant la diversité au sein des régions, en faisant par exemple la distinction entre Pittsburgh et le reste de l’ouest de la Pennsylvanie. Cette approche nécessite un travail supplémentaire, en incitant le personnel de notre centre d’appel à rechercher des échantillons représentatifs, même parmi les groupes démographiques les moins susceptibles de répondre ».

L’expertise de Dr Levy souligne la nécessité d’affiner les méthodes de sondage afin de surmonter ces obstacles et de produire des résultats plus fiables et plus représentatifs. Son approche met en évidence l’engagement continu à améliorer les pratiques de sondage et à traiter les complexités du comportement de l’électeur et de la précision des réponses.

Assurer une représentation complète

A. La nécessité d'échantillons représentatifs

Il est essentiel pour les instituts de sondage de disposer d’un échantillon qui reflète fidèlement l’ensemble de la population. Les échantillons représentatifs garantissent que les données collectées reflètent la diversité et la complexité de l’ensemble de l’électorat. Cette représentation est essentielle pour obtenir des informations précises sur les intentions et les comportements des électeurs.

L’un des principaux défis à relever pour obtenir des échantillons représentatifs est de composer avec des régions à la démographie variée. Dans ces régions, capturer l’ensemble des opinions nécessite une attention particulière et une compréhension nuancée des différents sous-groupes. Si l’on ne tient pas compte de ces complexités démographiques, les résultats des sondages risquent d’être faussés et de conduire à des conclusions trompeuses.

B. Approche approfondie de l'échantillonnage

Pour surmonter ces difficultés, les instituts de sondage adoptent une approche détaillée de l’échantillonnage. Au lieu de s’appuyer uniquement sur de vastes zones géographiques, les sondeurs se concentrent sur la compréhension et la prise en compte des nuances régionales. Cela implique de segmenter les régions en zones plus petites et plus spécifiques afin de saisir avec précision la diversité qui les caractérise.

Une approche d’échantillonnage géographique large peut fournir une vue d’ensemble, mais manque de la finesse nécessaire pour comprendre les variations locales. En revanche, une stratégie d’échantillonnage détaillée et nuancée consiste à diviser les régions en unités plus petites et à appliquer des méthodologies ciblées pour s’assurer que tous les groupes démographiques sont représentés. Cette approche méticuleuse permet d’obtenir une image plus précise et plus complète des intentions des électeurs.

C. Réflexions du Dr Don Levy

Le Dr Levy souligne l’importance d’un échantillonnage détaillé pour améliorer la précision des sondages. Selon lui, la compréhension et la prise en compte des nuances régionales ont un impact significatif sur la fiabilité des résultats des enquêtes. Il préconise une approche détaillée de l’échantillonnage qui va au-delà des classifications géographiques générales pour saisir les complexités des diverses populations.

« Un recensement rigoureux, un échantillonnage stratifié, une recherche agressive pour conserver les décrochages – voilà toutes les mesures que nous prenons pour nous protéger contre la menace de résultats de sondages inexacts ».

Le Dr Levy souligne l’importance d’employer des techniques d’échantillonnage perfectionnées pour garantir que les données des sondages sont représentatives et reflètent la composition réelle de l’électorat. En se concentrant sur des méthodes d’échantillonnage minutieuses, les sondeurs peuvent améliorer la précision de leurs résultats et fournir des informations plus significatives sur le comportement des électeurs.

Conclusion

Il est essentiel de comprendre les particularités des sondages pour comprendre comment les intentions des électeurs sont mesurées et interprétées. Nous avons exploré les défis liés à la prédiction du comportement des électeurs, l’importance de l’honnêteté et de la gestion des non-réponses, ainsi que la nécessité de disposer d’échantillons complets et représentatifs.

Les sondeurs sont confrontés à un paysage complexe, mais grâce à des méthodes telles que la pondération de la probabilité de voter et des approches d’échantillonnage détaillées, ils s’efforcent de fournir des informations précises. Le point de vue de Dr Levy met en lumière les efforts déployés pour améliorer la précision des sondages et le rôle important qu’ils jouent dans l’information de la démocratie.

Alors que nous nous tournons vers l’avenir, l’optimisme de Dr Levy quant à l’évolution continue des sondages et à leur impact sur notre compréhension du sentiment public renforce la valeur des processus en coulisses dans l’élaboration du discours démocratique.

Institut de recherche du Siena College : Une force de premier plan dans le domaine des sondages d’opinion

Fondé en 1980 au Siena College, dans le Capital District de New York, le Siena College Research Institute (SCRI) mène un large éventail d’enquêtes régionales, nationales et d’État sur des questions politiques, économiques et sociales. Sous la direction de Dr Levy, le SCRI est devenu l’institut de sondage exclusif du New York Times. Le SCRI est un partenaire de confiance du New York Times, jouant un rôle essentiel dans l’élaboration des principaux sondages préélectoraux et des enquêtes sur des questions clés. Les résultats de SCRI sont régulièrement présentés dans des publications prestigieuses telles que le Wall Street Journal et le New York Times, et SCRI a été reconnu comme l’institut de sondage le plus précis d’Amérique par FiveThirtyEight.com. En tant que client privilégié de Voxco, le SCRI utilise la plateforme de Voxco pour alimenter ces efforts critiques, garantissant des informations précises et basées sur des données qui façonnent le discours public.

Prêt pour une nouvelle approche sur l’engagement des participants ? C’est ce que nous pensons ! C’est pourquoi nous avons invité Annie Pettit, experte du secteur en matière de qualité des données et d’engagement des participants, à nous faire part de ses réflexions. Que vous soyez à la recherche de conseils pratiques ou d’idées stimulantes, ce billet vous fera réfléchir. Bonne lecture !

Créer une expérience attrayante pour les clients est si important que presque tous les groupes de vente au détail ont élaboré des lignes directrices détaillées sur la façon de le faire. Parmi des milliers d’autres guides, manuels et recueils, l’AMA propose un Customer Engagement Playbook et Workbook, Hubspot son « Ultimate Guide to Customer Engagement in 2024 » et Forbes son « Customer Engagement in 2024 : The Ultimate Guide ».

Les détaillants, les spécialistes du marketing et les parties prenantes consacrent beaucoup d’efforts à la création d’expériences attrayantes pour leurs consommateurs, leurs clients et leurs employés, et ce pour de bonnes raisons. Selon Gallup, l’augmentation de l’engagement des clients peut entraîner une hausse de 10 % des bénéfices, de 66 % des ventes et de 25 % de la fidélité des clients.

Parce qu’elles consacrent beaucoup de temps à la recherche, les études de marché ont une connaissance approfondie de ce qu’est réellement une expérience client exceptionnelle et de l’importance qu’elle représente. Ils savent également que la participation à des études sociales et marketing peut être une expérience extrêmement intéressante et satisfaisante sur le plan personnel.

Pourquoi, alors, l’expérience d’étude de marché semble-t-elle être un échange si transactionnel ? Les professionnels des études rédigent des enquêtes. Les participants donnent des réponses. L’expérience des participants diminue. Les taux de réponse diminuent. Et ainsi de suite.

Il est temps pour les responsables de l’étude de marché et du marketing d’appliquer ce qu’ils ont appris sur l’expérience client à l’expérience de l’enquête. Examinons quelques moyens de créer des expériences d’enquête intensément engageantes pour les participants, qui profiteront en fin de compte aux parties prenantes et augmenteront le retour sur investissement de l’enquête.

Des incitants intéressants et des questions ludiques sont des éléments essentiels

Lorsque nous pensons à créer une expérience de recherche engageante, la plupart d’entre nous se tournent vers la création d’une expérience plus amusante et divertissante. Outre la création de questions de meilleure qualité, nous y parvenons en :

• Offrant des récompenses telles que de l’argent, des points de fidélité et des prix alléchants. Les participants aux études sont des êtres humains, après tout, et quelque chose vaut souvent mieux que rien pour convaincre quelqu’un de « cliquer pour commencer » une enquête. C’est un pas en avant pour les taux de réussite et la représentation.  

• Incorporer des types de questions ludiques qui contribuent à maintenir la motivation des personnes. Par exemple, plutôt que de demander aux gens ce qu’ils préfèrent dans dix compagnies d’assurance différentes, on peut leur demander quel est le super pouvoir de chaque compagnie. Ou encore, quel est l’animal, le personnage de bande dessinée ou la célébrité qui reflète le mieux chaque compagnie.

Toutefois, les incitants et les questions ludiques sont des éléments essentiels. Les participants les recherchent et s’attendent à les trouver dans toutes les études. Si vos études n’intègrent pas déjà ces caractéristiques, il est temps d’exiger mieux.

Passez à l'étape suivante pour susciter la curiosité et encourager le développement personnel

Les expériences intrinsèquement engageantes sont peut-être plus importantes encore. De nombreuses personnes aiment participer à l’expérience de la recherche parce qu’elles apprécient d’être entendues et d’être informées sur les nouveaux produits et services. Il existe cependant des opportunités de développement personnel bien plus importantes. En voici un exemple :

• Les questionnaires qui intègrent des énoncés de personnalité, de description ou de préférence peuvent encourager l’auto-réflexion et mettre en évidence de nouveaux domaines de croissance et de développement personnel.  

• Les études sur la santé, la forme physique, l’alimentation, les boissons, les finances et l’environnement peuvent amener les gens à réfléchir à leurs comportements personnels et à se demander s’ils souhaitent modifier certains aspects de leur mode de vie.  

• De nombreuses études sont simplement un bon moyen de stimuler la réflexion, d’améliorer la concentration et de découvrir de nouvelles façons de penser, en particulier pour les personnes qui ont moins d’occasions de le faire dans leur vie quotidienne.

Revenons un instant sur l’expérience client. Lorsque les spécialistes du marketing présentent de nouveaux produits ou services aux clients, ils en expliquent clairement les avantages. Les gens s’attendent à découvrir ce qu’il y a de nouveau, d’amusant ou d’intrigant dans un produit qu’ils envisagent d’acheter.

L’expérience d’étude de marché ne devrait pas être différente. Les professionnels des études doivent aider les participants à comprendre les avantages qu’ils tireront de leur participation. Voici quelques moyens d’y parvenir, parmi tant d’autres.

• Au début d’un questionnaire, invitez les gens à considérer leur participation comme un petit voyage à la découverte de soi. Invitez-les à exploiter au maximum leur curiosité et à essayer de nouvelles façons de penser.  

• À la fin de l’étude, ajoutez une question invitant les participants à partager avec les autres ce qu’ils ont appris sur eux-mêmes grâce à leur participation. La plupart des participants sont curieux de connaître les résultats des études de marché auxquels ils participent et, avec leur consentement, cette question est parfaite pour partager avec les autres ce qu’ils ont appris sur eux-mêmes.  

• À la fin d’un questionnaire, proposez aux participants de partager des liens vers des sites Internet tiers dignes de confiance afin qu’ils puissent en savoir plus sur le sujet. Si quelqu’un sélectionne la case « Oui, veuillez partager », proposez des liens vers des cours universitaires gratuits ou des sites web neutres et fiables contenant des informations sur les finances, l’environnement, les soins de santé ou le développement de l’enfant.

N’oubliez pas que ces avantages doivent toujours être offerts avec le consentement des participants.

Aider les gens à être le changement qu'ils désirent voir

C’est drôle de plaisanter sur les algorithmes en ligne qui nous présentent pendant des semaines des publicités pour des aspirateurs alors que nous venons d’en acheter un qui devrait durer vingt ans. En revanche, dans le domaine de l’étude de marché, c’est une autre histoire.

Après avoir acheté cet aspirateur (ou ce savon ou cette bière), nous voulons en parler pendant des semaines. Nous voulons nous assurer que d’autres personnes bénéficient de notre expérience. Nous voulons partager nos opinions, offrir des conseils et contribuer à l’élaboration de nouvelles innovations. Il est agréable d’aider d’autres personnes à prendre des décisions qui leur conviennent.

En participant à des études de marché, les gens ne se contentent pas d’aider les autres à acheter un meilleur aspirateur. Le partage d’expériences avec de nouveaux produits et services aide les marques à concevoir des produits qui permettent aux gens de manger plus sainement, de s’amuser davantage, de devenir plus autonomes, d’accéder à des services sociaux essentiels et d’améliorer la vie elle-même. La recherche améliore la vie et peut même sauver des vies.

Comme auparavant, nous ne pouvons pas simplement supposer que les gens connaissent les avantages de la participation à la recherche. Tout comme les spécialistes du marketing disent aux gens que cet aspirateur a la meilleure puissance d’aspiration, les chercheurs devraient dire aux gens comment la recherche aide la communauté au sens large. Comment agir ?

• Au début d’une étude, rappelez aux gens les avantages qui en découleront. Vous connaissez déjà les objectifs de l’entreprise et les objectifs de l’étude de marché. Il vous suffit de les traduire en langage accessible aux consommateurs. Dites-leur que leur participation aidera de nombreuses personnes à l’avenir en créant des produits et des services plus avantageux.
• À la fin d’une étude, proposez des résultats plus spécifiques. Expliquez que leurs contributions aideront les personnes souffrant de problèmes de peau à trouver des produits cosmétiques moins irritants. Ou encore, que tout le monde mérite un peu de joie dans sa vie, même si cela signifie qu’il faut déterminer la prochaine saveur de chips qu’on va préparer. Dites aux gens que leurs contributions leur permettent de rester en bonne santé, de prendre des repas en famille ou de disposer de plus de temps libre.

Naturellement, il est important de ne pas compromettre les objectifs de la recherche et de veiller à ce que les détails soient laissés à la fin de la campagne.

Sommaire

Il est si facile de sortir un modèle d’enquête, de changer les noms de marque, d’ajouter quelques nouvelles questions et de le lancer. Nous avons des dizaines d’années d’expérience dans ce domaine. Cependant, il est temps de dire non aux modèles sur lesquels nous nous appuyons depuis des années et d’en créer un nouveau, et meilleur. Un modèle qui donne la priorité à l’expérience de l’enquête, tout comme les spécialistes du marketing, les entreprises et les organisations ont donné la priorité à l’expérience des clients et des employés.

Avec une enquête plus attrayante et plus satisfaisante sur le plan personnel, les participants à l’étude auront beaucoup plus de facilité à s’engager réellement dans le contenu, à réfléchir profondément à leurs réponses et à fournir des données plus riches et plus précises. En fin de compte, investir dans l’expérience de l’enquête se traduit par des informations de meilleure qualité, des décisions plus éclairées et des clients plus heureux.

Si vous tenez à avoir des clients satisfaits, n’hésitez pas à contacter nos experts en enquêtes. Ils seront ravis de vous aider à collecter des données plus valides et plus fiables. Parlez à un expert en enquêtes.

Linguistic Analysis Explained

Editor’s note: This post was originally published on Ascribe and has been updated to reflect the latest data

Figuring out what humans are saying in written language is a difficult task.  There is a huge amount of literature, and many great software attempts to achieve this goal.  The bottom line is that we are a long way off from having computers truly understand real-world human language.  Still, computers can do a pretty good job at what we are after. Gathering concepts and sentiment from text.

The term linguistic analysis covers a lot of territory.  Branches of linguistic analysis correspond to phenomena found in human linguistic systems, such as discourse analysis, syntax, semantics, stylistics, semiotics, morphology, phonetics, phonology, and pragmatics. We will use it in the narrow sense of a computer’s attempt to extract meaning from text – or computational linguistics.

Linguistic analysis is the theory behind what the computer is doing.  We say that the computer is performing Natural Language Processing (NLP) when it is doing an analysis based on the theory.  Linguistic analysis is the basis for Text Analytics.

There are steps in linguistic analysis that are used in nearly all attempts for computers to understand text.  It’s good to know some of these terms.

Here are some common steps, often performed in this order:

1. Sentence detection

Here, the computer tries to find the sentences in the text. Many linguistic analysis tools confine themselves to an analysis of one sentence at a time, independent of the other sentences in the text.  This makes the problem more tractable for the computer but introduces problems.

“John was my service technician.  He did a super job.“

Considering the second sentence on its own, the computer may determine that there is a strong, positive sentiment around the job.  But if the computer considers only one sentence and individual word at a time, it will not figure out that it was John who did the super job.

2. Tokenization

Here the computer breaks the sentence into words. Again, there are many ways to do this, each with its strengths and weaknesses.  The quality of the text matters a lot here.

“I really gotmad when the tech told me *your tires are flat*heck I knew that."

Lots of problems arise here for the computer. Humans see “gotmad" and know instantly that there should have been a space. Computers are not very good at this.  Simple tokenizers simply take successive “word" characters and throw away everything else.  Here that would do an OK job with flat*heck → flat heck, but it would remove the information that your tires are flat is a quote and not really part of the surrounding sentence.  When the quality of text, syntax, or sentence structure is poor, the computer can get very confused.

This can also pose a problem when new words are introduced, or there are multiple meanings of words in one response or group of responses.

3. Lemmatization and cleaning

Most languages allow for multiple forms of the same word, particularly with verbs. The lemma is the base form of a word. So, in English, was, is, are, and were are all forms of the verb to be. The lemma for all these words is be.

There is a related technique called stemming, which tries to find the base part of a word, for example, ponies → poni.  Lemmatization normally uses lookup tables, whereas stemming normally uses some algorithm to do things like discard possessives and plurals.  Lemmatization is usually preferred over stemming.

Some linguistic analysis attempt to “clean up" the tokens.  The computer might try to correct common misspellings or convert emoticons to their corresponding words.

4. Part of speech tagging

Once we have the tokens (words) we can try to figure out the part of speech for each of them, such as noun, verb, or adjective. Simple lookup tables let the computer get a start at this, but it is really a much more difficult job than that.  Many words in the English language can be both nouns and verbs (and other parts of speech).  To get this right, the words cannot simply be considered one at a time.  The use of language can vary, and mistakes in part of speech tagging often lead to embarrassing mistakes by the computer.

Common Linguistic Analysis Techniques Explained

Most linguistic analysis tools perform the above steps before tackling the job of figuring out what the tokenized sentences mean.  At this point, the various approaches to linguistic analysis diverge.  We will describe in brief the three most common techniques.

Approach #1: Sentence parsing

Noam Chomsky is a key figure in linguistic theory.  He conceived the idea of “universal grammar", a way of constructing speech that is somehow understood by all humans and used in all cultures.  This leads to the idea that if you can figure out the rules, a computer could do it, and thereby can understand human speech and text.  The sentence parsing approach to linguistic analysis has its roots in this idea.

A parser takes a sentence and turns it into something akin to the sentence diagrams you probably did in elementary school:

At the bottom, we have the tokens, and above them classifications that group the tokens.  V = verb, PP = prepositional phrase, S = sentence, and so on.

Once the sentence is parsed the computer can do things like give us all the noun phrases.  Sentence parsing does a good job of finding concepts in this way.  But parsers expect well-formed sentences to work on.  They do a poor job when the quality of the text is low.  They are also poor at sentiment analysis.

Bitext is an example of a commercial tool that uses sentence parsing.  More low-level tools include Apache OpenNLP, Stanford CoreNLP, and GATE.

Approach #2: Rules-Based Analysis

Rules-based linguistic analysis takes a more pragmatic approach.  In a rule-based approach, the focus is simply on getting the desired results without attempting to really understand the semantics of the human language.  Rules-based analysis always focuses on a single objective, say concept extraction.  We write a set of rules that perform concept extraction and nothing else.  Contrast this with a parsing approach, where the parsed sentence may yield concepts (nouns and noun phrases) or entities (proper nouns) equally well.

Rules-based linguistic analysis usually has an accompanying computer language used to write the rules.  This may be augmented with the ability to use a general-purpose programming language for certain parts of the analysis.  The GATE platform provides the ability to use custom rules using a tool it calls ANNIE, along with the Java programming language.

Rules-based analysis also uses lists of words called gazetteers.  These are lists of nouns, verbs, pronouns, and so on.  A gazetteer also provides something akin to lemmatization.  Hence the verbs gazetteer may group all forms of the verb to be under the verb be.  But the gazetteer can take a more direct approach.  For sentiment analysis the gazetteer may have an entry for awful, with sub-entries horrible, terrible, nasty.  Therefore, the gazetteer can do both lemmatization and synonym grouping.

The text analytics engines offered by SAP are rules-based.  They make use of a rule language called CGUL (Custom Grouper User Language).  Working with CGUL can be very challenging.

Here is an example of what a rule in the CGUL language looks like:

#subgroup VerbClause: {

 (

   [CC]

   ( %(Nouns)*%(NonBeVerbs)+)

   |([OD VB]%(NonBeVerbs)+|%(BeVerbs) [/OD])

   |([OD VB]%(BeVerbs)+|%(NonBeVerbs)+ [/OD])

   [/CC]

 )

 | ( [OD VB]%(NonBeVerbs)[/OD]   )

}

At its heart, CGUL uses regular expressions and gazetteers to form increasingly complex groupings of words.  The final output of the rules is the finished groups, for example, concepts.

Many rules-based tools expect the user to become fluent in the rule language.  Giving the user access to the rule language empowers the user to create highly customized analyses, at the expense of training and rule authoring.

Approach #3: Deep learning and neural networks

The third approach we will discuss is machine learning.  The basic idea of machine learning is to give the computer a bunch of examples of what you want it to do, and let it figure out the rules for how to do it.  This basic idea has been around for a long time and has gone through several evolutions.  The current hot topic is neural networks.  This approach to natural language machine learning is based loosely on the way our brains work.  IBM has been giving this a lot of publicity with its Watson technology.  You will recall that Watson beat the best human players of the game of Jeopardy.  We can get insight into machine learning techniques from this example.

The idea of deep learning is to build neural networks in layers, each working on progressively broader sections of the problem.  Deep learning is another buzzword that is often applied outside of the area intended by linguistic researchers.

We won’t try to dig into the details of these techniques, but instead, focus on the fundamental requirement they have.  To work, machine learning and artificial intelligence need examples.  Lots of examples.  One area in which machine learning has excelled is image recognition.  You may have used a camera that can find the faces in the picture you are taking.  It’s not hard to see how machine learning could do this.  Give the computer many thousands of pictures and tell it where the faces are.  It can then figure out the rules to find faces.  This works really well.

Back to Watson.  It did a great job at Jeopardy.  Can you see why?  The game is set up perfectly for machine learning.  First, the computer is given an answer.  The computer’s job is to give back the correct question (in Jeopardy you are given the answer and must respond with the correct question).  Since Jeopardy has been played for many years, the computer has just what it needs to work with: a ton of examples, all set up just the way needed by the computer.

Now, what if we want to use deep learning to perform sentiment and language analysis?  Where are we going to get the examples?  It’s not so easy.  People have tried to build data sets to help machines learn things like sentiment, but the results to date have been disappointing.  The Stanford CoreNLP project has a sentiment analysis tool that uses machine learning, but it is not well regarded.  Machine learning today can deliver great results for concept extraction, but less impressive results for sentiment analysis.

BERT

Recent advances in machine learning language models have added exciting new tools for text analysis.  At the forefront of these is BERT, which can be used to determine whether two phrases have similar meanings.

BERT stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers.  This technique has been used to create language models from several very large data sets, including the text from all of Wikipedia.  To train a BERT model a percentage of the words in the training data set are masked, and BERT is trained to predict the masked words from the surrounding text.  Once the BERT model has been trained we can present two phrases to it and ask how similar in meaning they are.  Given the phrases, BERT gives us a decimal number between 0 and 1, where 0 means very dissimilar and 1 means very similar.

Given the phrase “I love cats", BERT will tell us the phrase “felines make great pets" is similar, but “it is raining today" is very dissimilar.  This is very useful when the computer is trying to tell us the main themes in a body of text.  We can use tools such as sentence parsing to partition the text into phrases, determine the similarity between phrases using BERT, and then construct clusters of phrases with similar meanings.  The largest clusters give us hints as to what the main themes are in the text.  Word frequencies in the clusters and the parse trees for the phrases in the clusters allow us to extract meaningful names for each cluster.  We can then categorize the sentences in the text by tagging them with the names of the clusters to which they belong.

Summary

Linguistic analysis is a complex and rapidly developing science.  Several approaches to linguistic analysis have been developed, each with its own strengths and weaknesses.  To obtain the best results you should choose the approach that gives superior performance for the type of analysis you need.  For example, you may choose a machine learning approach to identify topics, a rules-based approach for sentiment analysis, and a sentence parsing approach to identify parts of speech and their interrelationships.

If you’re not sure where to start on your linguistic and semantic analysis endeavors, the Ascribe team is here to help. With CXI, you can analyze open-ended responses quickly with the visualization tool – helping to uncover key topics, sentiments, and insights to assist you in making more informed business decisions. By utilizing textual comments to analyze customer experience measurement, CXI brings unparalleled sentiment analysis to your customer experience feedback database.

By Rick Kieser, Ascribe CEO

The customer satisfaction survey has become an epidemic. Whether you are buying a product, eating at a restaurant, or enjoying some other experience, it won't be long before you receive an email asking you to complete a survey about the experience. As sociologist Anne Karpf writes in The Guardian, "So many organizations now want our feedback that if we acceded to them all, it would turn into a full-time job – unpaid, of course. … The result is that I'm suffering from feedback fatigue and have decided to go on a feedback strike." She is certainly not the only consumer who feels this way!

Quality of Feedback: A Tale of Two Surveys

With consumers having such negative perceptions and experiences with customer satisfaction surveys, you have to wonder about the quality of the feedback going back to the business. I recently took my family to Disneyland. As usual for Disney, most of the experience was stellar. After our visit, I had two ideas I wanted to share. 1) The staff was outstanding, knowledgeable, and helpful, and 2) They should not upcharge Genie+ customers for lightning lanes on select rides. As I expected, less than 24 hours after leaving, I received the usual invitation to give my feedback about our experience at Disneyland. Given my profession, I was looking forward to this! I clicked on the link and started the survey.

Ten minutes later, I had completed less than 20% of the questionnaire, it was a compilation of closed and open end questions with no end in sight. I was done. I aborted the survey. Even worse, in my ten minutes invested, I did not find an opportunity to provide the two pieces of feedback I wanted to share!

Now, compare that to the survey sent by a hotel I visited. It was only two questions long. The first question asked me to rate my experience on a 10-point scale. The second was an open-ended question: "Please tell us about your experience." Again, I wanted to share two thoughts: 1) The hotel restaurant was spectacular, with a beach view and great food. 2) We had to wait over 20 minutes before a server came to help us. As you can imagine, I was happy to complete that survey! Three minutes, DONE.

Which survey do you think gave better information about my thoughts and feelings? The hotel survey, of course, because it let guests tell them what they wanted to share about their visit in their own words.

Customer Satisfaction Surveys that Customers Like

Now, there may be internal or political reasons that make it difficult to change from a rating scale-based survey to one that is primarily open-ended. However, if we want more insightful feedback and customers who are happy to give it, we need to respect the customer’s time and move beyond lengthy surveys with many frustrating questions. We need short and sweet surveys that allow the respondent to express their thoughts clearly and quickly their way.

One of the traditional complaints about using open-ended responses over scaled responses is that open-ended responses are too wordy, too complicated, and too expensive to code and analyze quickly. That is no longer true, as we have the technology today to interpret these results efficiently and cost-effectively. Because of this, we need to get our surveys aligned with what is possible in data analysis solutions now, or we risk alienating our survey respondents to the point where they will no longer volunteer to answer questionnaires and we risk eroding their view of the brand or service.

The best solution is to create questionnaires with a few closed-end questions and one open-ended question: "Tell us about your experience." Yes, just one open-ended question. The technology can separate and analyze the responses. A few closed-end questions are needed to filter for data analysis, such as satisfaction rating, demographics, and so forth. But you can replace all the open-ended questions (e.g., What did you like? What did you dislike? Why did you give that rating?) with just one question.

Open-End Analysis in Just Minutes

The latest and best technologies can take even the most wordy, rambling, and detailed responses and analyze them in minutes. When you are thinking about collected customer opinions, social reviews are the epitome of vehicles through which customers express how they are really feeling in their own words. Here's an example of over 1,500 reviews scraped from the internet from recent London Eye visitors, all unstructured, open-ended comments. As you may know, the London Eye or Millennium Wheel, on the South bank of the Thames, is the most popular paid tourist attraction in the U.K., with over 3 million visitors annually. Here is an example of one person's review.

In spite of some rather lengthy reviews, within a matter of minutes we were able to identify and quantify the dominant themes from these 1,500 reviews using Ascribe's CX Inspector with Theme Extractor. We also created a cross tab identifying differences in responses based on who else was along for the experience: family, couples, friends, or solo. If coded manually, this data set would have taken a market research firm two days to analyze, at significant cost. With CX Inspector the results were ready within 30 minutes.

Here is another example of what is possible with today's technology. We analyzed 1,500 customer reviews with 145,000 words on a local ice cream shop in just over 20 minutes using Ascribe's CX Inspector. Again, the key themes were immediately identified, and using sentiment analysis, we could quickly understand customer likes and dislikes. It looks like the ice cream is delicious, and some staff are friendly and provide a positive experience, but some people indicate the experience is marred by poor service and expensive prices! This store owner would be able to quickly understand what they need to address to improve customer satisfaction.

As a final example, here are results of 2,500 customer surveys for a sports arena. In addition to a seven-point rating question, the survey included a follow-up open-ended question: "Why did you rate your experience 1 to 7?" The responses, which included a total of 58,000 words, were analyzed in 20 minutes with CX Inspector to reveal that while the arena delivers a great experience with terrific staff, concession lines and parking are key drivers of dissatisfaction. Again, the arena management can quickly understand what they need to work on to improve the visitor experience.

Find Out What Customers Really Think

Customer satisfaction surveys are ubiquitous, but the traditional approach of lengthy questionnaires may not be the best way to understand what customers are truly thinking if they get impatient answering the questions or are not willing to finish the survey. With new technology capable of coding and analyzing open-ends so easily, quickly, and cost-effectively, there is no need to have burdensome customer satisfaction surveys with a battery of close-ended and open-ended questions. By allowing customers to express themselves in their own words quickly, brands can better understand the customer experience and what matters most to them, while building customer loyalty through an improved survey experience. You will get better and richer customer feedback. And the best and only open-end question you need to ask is, "Tell us about your experience."

Embracing open-ended questions in your customer satisfaction surveys lets you alleviate feedback fatigue and invite genuine insights. The advent of generative AI-driven text analytics tools like Ascribe's CX Inspector with Theme Extractor allows brands to delve deeper into open-ended feedback quickly and easily. Customers will reward brands willing to ditch the traditional satisfaction survey in favor of an open-ended approach with more meaningful and actionable customer feedback. 

Increase your customers' satisfaction by simplifying your surveys! Contact Ascribe today to discuss your needs, and we will find the best solution for you!  

By Rick Kieser, Ascribe CEO

Market Research has been around for about 100 years. Some might say we are set in our ways, but in reality the industry has been rapidly innovating in response to marketing changes, technology, and other challenges. We've come far from door-to-door interviewers and Mad Men-esque focus groups! And we are now experiencing one of the most fundamental shifts in our industry and specifically in text analysis in decades.

An Erupting Volcano

In the market research landscape, our traditional data analysis approach resembles a long-dormant volcano getting ready to erupt. For years, many have focused on the top of the volcano, the visible summit—the structured data that is easy to access and straightforward to analyze from surveys. However, a repository of unstructured data remains largely untouched beneath the surface. These text comments hold valuable insights that have been challenging to access and analyze. While difficult to explore, this unstructured data contains incredible potential if it could be unleased.

As we all know, the landscape is changing rapidly. Loaded with open-end responses and unstructured data from surveys, social media, and the internet, the volcano is exploding. According to Gartner, unstructured data constitutes 80% to 90% of all new enterprise data and is growing rapidly. Just as molten lava transforms the surrounding landscape, this eruption of unstructured data, which is now overwhelming for many, will similarly reshape our approach to understanding consumers. Harnessing the insights from this eruption has been one of the most significant disruptions in the evolution of market research since we began.

Many businesses are unprepared for this shift. Only about 10% of unstructured data is currently stored, and even less is analyzed, according to the International Data Corporation. Historically, analyzing unstructured data was a time-consuming process, akin to decoding hieroglyphs. Few marketing people had the time, resources, or motivation for such an effort.

Is your company experiencing this volcanic eruption of open-end comments coming from customers, partners, and employees? Are you ready to dig below the easy-to-analyze closed-end data to get beneath the surface to find true insights, thoughts, desires, and intentions? A fast, cost-effective, and proven analysis approach is the key to unlocking the potential of unstructured data.

Enter Generative AI, heralding the next evolution of Market Research. Leveraging Gen AI with text analytics to analyze this massive amount of unstructured data provides access to the insights hiding underneath the volcano. It's a transformation from the elementary knowledge of the known structured data landscape to a new universe of depth and clarity of consumer understanding. While much of the uncovered insights will be used to answer everyday business questions, if analyzed properly, the data has the reliability and strength to guide even the most critical strategic decisions for your business.  

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Gen AI's Rapid Evolution Creates Challenges

Gen AI is advancing at warp speed, generating constant evolution across the MR industry. And with that evolution comes challenges. Remember that less than a year ago, the Market Research industry was vilifying Gen AI as the industry's demise! The MR Industry is now embracing Gen AI to unleash the value of the huge mass of previously-neglected verbatims and unstructured feedback. Many new, young firms are jumping in to sell their Gen AI solutions to marketers, and to the less experienced, their solutions appear magical at first glance. As new versions of Gen AI are being rapidly released, those platform developers are having difficulties keeping up with providing human-like theme-based insights that are quantifiable and verifiable to the unstructured data analysis. Some of the challenges created by the more recent Gen AI releases include:

• Gen AI analysis creates a plethora of results – too many ideas and codes, making it challenging for brand marketers to sort out the most important ideas.
• Gen AI is now creating complex codes, combining two ideas into one. For example, "too salty and spicy," combines two ideas about how a food tastes. However, this result makes it difficult to determine how big an issue "salty" is and how big an issue "spicy" is. For ideas to be actionable, we need concise, singular ideas, each of which is quantified.
• Summaries created by Gen-AI are not precise enough for use in decision-making. Now, of course, marketers are enamored with the summarizing capabilities of Gen AI. If you have purchased anything online lately, you can quickly find a consumer ratings summary created by Gen AI. However, these summaries are often too broad to be meaningful, and it is always challenging to identify the underlying data the summary was sourced from. The summaries miss important insights and may not represent information in the right proportions. Finally, it is well recognized that Gen AI may also make things up (now referred to as hallucinations or mirages) depending on how the tool was trained.

Ascribe Leverages Gen AI to Develop Innovative Solutions

Ascribe has been innovating to solve these Gen-AI-created issues with the latest release of one of our most impactful techonology developments – Theme Extractor. Helping Ascribe stay one step ahead of the industry, Theme Extractor is included in all of Ascribe's solutions, including CX Inspector for text analytics and Coder, a verbatim analysis platform for market research companies,. Ascribe has a 25-year history as the original verbatim analytics platform for the MR Industry, building state-of-the-art open-end analysis solutions. We have processed more than 4 billion unstructured comments, exponentially more than all other providers' experience in processing customer feedback combined. Our developers have deep experience with Gen AI and are uniquely equipped to build solutions that meet the needs of our partners.

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Theme Extractor Extracts Superior Well-Developed Ideas from Open-End Comments

The initial version of Theme Extractor leveraged Generative AI to transform the results of open-end analysis from single-word codes to descriptive, meaningful codes that articulate the essence of the idea, a huge advancement for the market research industry. Note the example below from customer satisfaction results for a retailer; whereas before an idea might be a single-word topic such as "items", with Theme Extractor, the idea becomes "have popular items in stock." Similarly, a code of "employees" becomes "more employees would be helpful." As you can see, Theme Extractor extracts much more detailed information from the customer responses, giving you a deeper understanding of the consumers' thoughts and feelings.  

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The most recent release of Theme Extractor has improved the accuracy of the results and addresses the issues of too many codes and complex codes being created by the latest versions of Gen AI. Theme Extractor creates concise ideas focused on one theme, correcting the tendency of Gen AI to combine ideas into complex topics. As such, in a mascara product study, the complex code "Lengthens and separates lashes" Theme Extractor separates into two themes, "Lengthens lashes" and "Separates lashes." Separating ideas is important in the analysis to make the results useful for decision-making. This is a vital detail that can easily be overlooked in a sales demonstration but is critical to the experienced brand marketer or market researcher in real life.

Also, Theme Extractor reduces the overlap between codes, thereby reducing the number of themes. In the same mascara study, the "High price" and "Too expensive" codes are more likely to be one combined idea, resulting in less overlap and more effective analysis. Finally, it is important to note that during analysis with Theme Extractor, the user can suggest the number of codes to classify the results into, which further puts the power of AI under the user's control.

Another important Ascribe innovation is the ability to quantify the emotions and empathy Gen AI identifies around a topic. Emotion and empathy can be insightful, but if they are unquantified, they are insufficient to be helpful to brand marketers. The magnitude of those emotions (or topics) and how they link to satisfaction, dissatisfaction, loyalty, and other customer states must be quantified to use the insights identified. For example, an unquantified analysis of emotion might yield two ideas, "Love the service" and "Wish the front desk staff were friendlier", from which you would conclude that "Love the Service" is more important as it is a stronger emotion. However, if the results indicated that only one person said, "I love the service," and 100 people said, "I wish the front desk staff were friendlier," the latter becomes more important. The ability to understand the emotion must be combined with frequency and quantification to get a useful insight, giving brand marketers the understanding they need for actionability and decision-making.

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Enabling Human Guidance of Gen AI Produces Powerful Customized Results

Other innovations in the most recent Theme Extractor upgrade enable human control to guide and oversee the analysis and output of the results. Many users, especially experienced market researchers, want a deliverable similar to what they have produced in the past, for example, to enable tracking against previous studies or to use language relevant to the business. Ascribe's platforms enable manual input, giving you control over the automation in real-time and letting you adjust the results to meet your business needs. Some of the manual changes available in the latest Theme Extractor:

• Turn Gen AI on or off.
• Provide context for the data for more accurate results.
• Easily edit your results by renaming, combining, drag and drop manipulation, etc.
• Train a codebook and save it for future use; great for trackers.
• Set the number of codes and levels of nets appropriate for your needs.
• Connect the theme to the original responses (drill down.)
  

Ascribe's innovative Theme Extractor enables market researchers to analyze a dataset with open-end comments in minutes or hours, adjusting the amount of manual editing to control costs, timing, and end results.

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Ascribe Innovations for 2024

Being the original verbatim analytics platform, we at Ascribe are continually exploring ways to harness advanced technologies, including Gen AI, to develop superior open-end analysis solutions that are easy to manage and maximize efficiencies in meeting your business insight needs. We are building APIs to enable direct access to our system for real-time integration with other platforms. We are developing a Gen AI tool to summarize results from the analysis accurately and will also provide updated charting and visualization capabilities to meet your analysis and reporting needs.  

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Choosing the Right Gen AI Approach

Using Gen AI will be critical to tap into the value delivered through successful analysis of unstructured data. It is essential that you choose the right Gen AI approach for you. If you seek a partner to help you get value from your text analysis, choose that partner carefully. Look for a trusted partner with years of experience in MR, extensive experience with Gen AI, and live training and support services to help you when needed. When evaluating the platform, request a live demo using your data to see firsthand if the results meet your business needs. Finally, ensure the interface is user-friendly and integrates easily with your current operating processes and management tools.

Recently, we have had discussions with companies attempting to build their own analysis platforms. While their initial solution might work for one specific use case, it becomes difficult and expensive when they need to scale it and make it repeatable, and even more so as they will need to continually absorb and respond to the rapid advancements in Gen AI. AI expertise is scarce and expensive, so building your own platform quickly becomes a costly and time-consuming strategic commitment for your company. We welcome the opportunity to discuss your business needs and share how Ascribe can meet those needs with speed and cost efficiencies.

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Gen AI Is No Longer A Question - It's a Necessity

As you work to harness the explosive insight power of open-ends flooding your company from disparate sources, you must decide how to implement Gen AI in text analysis so that it becomes more effective, faster, and less costly. Your decision about the partner you choose to help you with this could pay huge dividends in the future. After all, it's no longer a question of if you should implement Gen AI; it's only a question of how.

Remember to look beyond the demo to your partner's expertise in Gen AI, text analysis, and the MR industry. Their experience in the insights industry will ensure that they are not only keeping up with the rapidly evolving status of Gen AI but also how to translate that evolution into products and innovations that can best serve you and your business. Curious to see it in action? Request a demo today.

Faire en sorte que les gens répondent à vos sondages peut être un véritable défi — même si vos questions sont bien conçues. L'un des moyens les plus efficaces d'augmenter le taux de participation, c'est d'offrir des incitatifs pour les sondages.

Dans cet article, nous abordons :

• Ce que sont les incitatifs pour les sondages
• Pourquoi et quand les utiliser
• Les types d'incitatifs les plus courants
• Leurs avantages et inconvénients
• Des conseils pour les utiliser sans nuire à la qualité des données

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Qu'est-ce qu'un incitatif pour sondage ?

Un incitatif est une récompense offerte aux répondants en échange de leur participation à un sondage. L'objectif est d'augmenter le taux de réponse en reconnaissant la valeur du temps des participants.

Les incitatifs peuvent être :

• Directs (ex. : cartes-cadeaux, codes promo, échantillons gratuits)
• Indirects (ex. : dons faits à une cause au nom du répondant)
• Garantis (chaque répondant reçoit une récompense)
• Conditionnels (ex. : tirage au sort parmi les participants)

Choisis et remis stratégiquement, les incitatifs peuvent aider à recueillir plus de réponses de la bonne audience, tout en renforçant la relation avec les participants.

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Est-ce que les incitatifs fonctionnent vraiment ?

Oui — ils augmentent de façon significative le taux de réponse.

Les données le prouvent :

• Même de petites récompenses prépayées (ex. : 5 $) peuvent doubler les taux de complétion.
• Un coupon de 2 $ pour un film a déjà permis d’augmenter les réponses de plus de 300 %.

Cela dit, les incitatifs ne se contentent pas de motiver la participation : ils peuvent aussi influencer qui répond, et comment. D'où l’importance d'une mise en place rigoureuse.

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Quand utiliser un incitatif ?

Tous les sondages n'en ont pas besoin. Par exemple :

• Les formulaires de retour rapide ou les sondages NPS obtiennent souvent un bon taux de réponse sans récompense.
• Les bases clients engagées sont souvent déjà motivées à répondre.

Les incitatifs sont utiles quand :

• Vous ciblez un public peu engagé
• Le sondage est long ou exigeant
• Vous demandez une présence physique (ex. : entrevue en personne)
• Vous ciblez un groupe difficile à recruter

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Comment bien utiliser un incitatif pour un sondage

1. Déterminez si c'est nécessaire Si vos taux de réponse sont déjà bons, il est inutile d'ajouter des incitatifs. Réservez-les pour les sondages longs ou plus exigeants.
2. Choisissez le bon type Tenez compte de votre audience, de votre budget, et de la valeur des données que vous cherchez à recueillir.
3. Réfléchissez au bon moment Remettre l'incitatif avant ou après la participation ? Le moment peut influencer la motivation et les coûts.
4. Assurez une livraison fluide Les récompenses numériques (ex. : cartes-cadeaux électroniques) sont simples à distribuer. Prévoyez un processus clair et professionnel.
5. Offrez une valeur cohérente Des récompenses trop faibles n’attirent pas, et trop généreuses peuvent biaiser les réponses. Trouvez un équilibre entre motivation et intégrité des données.

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8 types d'incitatifs populaires pour les sondages

1. Incitatifs monétaires Cartes-cadeaux, transferts, chèques. Simple, efficace, très motivant. Idéal pour : panels B2C, sondages longs
2. Tirages ou concours Moins coûteux mais biais possible. Nécessite des mentions légales. Idéal pour : campagnes de notoriété, publics larges
3. Produits gratuits ou essais Échantillons, accès temporaire à un service. Crée un lien avec la marque. Idéal pour : tests produits B2B/B2C
4. Dons caritatifs Une récompense altruiste qui attire des profils motivés par la cause. Idéal pour : études sociales ou liées au secteur non lucratif
5. Récompenses par points Points cumulables à chaque sondage. Favorise la fidélité. Idéal pour : panels communautaires sur le long terme
6. Contenu exclusif Accès à des livres blancs, rapports, webinaires. Idéal pour : publics professionnels (B2B)
7. Codes promo ou rabais Pour vos propres produits ou ceux d’un partenaire. Peut stimuler l’achat. Idéal pour : e-commerce, marques DTC
8. Incitatifs en partenariat Co-branding avec une autre entreprise. Moins coûteux, audience partagée. Idéal pour : études communes

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Avantages des incitatifs

• Augmente la participation, surtout pour les sondages longs
• Améliore l’engagement et le taux de suivi
• Montre du respect pour le temps des répondants

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Risques à surveiller

• Risque de réponses biaisées ou peu sincères
• Représentation faussée si l’incitatif attire un certain profil
• Coûts logistiques ou financiers élevés
• Surutilisation = perte de valeur perçue

Pour limiter les risques : validez votre échantillon, utilisez des questions de contrôle, et ne laissez pas l’incitatif prendre le dessus sur l’objectif de l’étude.

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En conclusion

Utilisés stratégiquement, les incitatifs peuvent vraiment faire la différence. Il faut simplement que leur valeur soit proportionnelle à l’effort demandé et aux insights recherchés.

Bien pensés, ils augmentent la participation tout en montrant du respect pour le temps et l’opinion de vos répondants — la base de toute étude de qualité.

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Les entreprises les plus performantes aujourd’hui ne se contentent pas de vendre un produit — elles construisent une relation. Et au cœur de cette relation se trouve une stratégie « customer-first » : un état d’esprit où chaque équipe, chaque processus et chaque décision produit est conçu pour améliorer l’expérience client.

Cela peut sembler évident… mais en pratique, cela demande un vrai changement de culture. Plutôt que de se concentrer uniquement sur les objectifs internes ou les feuilles de route produit, les entreprises orientées client commencent par comprendre ce que veulent réellement leurs clients — et construisent ensuite leur offre en conséquence.

Voyons ce que signifie concrètement une stratégie centrée sur le client et comment cette approche peut devenir un véritable avantage concurrentiel.

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Qu’est-ce qu’une stratégie « customer-first » ?

Une stratégie « customer-first » consiste à placer les besoins, préférences et retours des clients au cœur de toutes les décisions — du développement produit au marketing, en passant par le support et les opérations. Ce n’est pas qu’une philosophie : c’est un cadre stratégique qui guide la création de valeur dans toute l’organisation.

Contrairement aux modèles traditionnels axés sur le produit, cette approche commence par les attentes du client… et s’appuie sur ces attentes pour développer la bonne solution.

L’exemple du PDG de UNIQLO, Tadashi Yanai, illustre bien cette vision :
« Répondez aux besoins des clients, et créez de nouveaux clients. »

Dans ce modèle, la réussite du client devient la vôtre. C’est une stratégie de long terme, basée sur la fidélisation, la rétention et la croissance organique — portée par la confiance.

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Les bénéfices d’une approche centrée client

1. Une fidélité renforcée
Les clients restent plus longtemps lorsqu’ils sentent que leur avis compte et que l’expérience s’améliore en continu. Les entreprises qui misent sur l’expérience client enregistrent une valeur client à vie jusqu’à 1,6x supérieure.

2. Plus de recommandations et de bouche-à-oreille
Un client satisfait devient naturellement un ambassadeur. Le bouche-à-oreille reste l’un des leviers de croissance les plus puissants — et les plus rentables.

3. Un meilleur alignement produit/marché
Intégrer les retours clients dès la phase de conception produit permet de réduire les échecs de lancement, de mieux répondre aux attentes réelles… et de prendre une longueur d’avance sur la concurrence.

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Comment mettre en place une stratégie « customer-first » ?

Adoptez le point de vue du client
Que pensent-ils réellement de votre marque ? Quels problèmes veulent-ils résoudre ? Des outils comme le parcours client ou les enquêtes Voix du Client permettent d’identifier les attentes et les points de friction.

Allez au-delà des données transactionnelles
Comprenez leurs motivations, leurs émotions, leurs objectifs. Croisez données CRM, comportements et enquêtes pour construire des profils clients riches et utiles à toutes les équipes.

Offrez une expérience proactive
N’attendez pas les réclamations — anticipez les besoins. Qu’il s’agisse d’un message automatique dans une app ou d’une assistance instantanée à l’étape de paiement, l’expérience proactive fait la différence.

Faites-en un objectif transversal
Mettre le client au centre n’est pas uniquement le rôle du support ou du produit. Chaque service — même la finance ou l’ingénierie — doit comprendre son impact sur l’expérience client. Intégrez des indicateurs CX dans les KPIs d’équipe et créez des boucles de rétroaction régulières.

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Construire une culture centrée sur le client : des gains à long terme

Mettre le client au centre ne se limite pas à refaire une charte ou à envoyer une enquête ponctuelle. C’est un vrai changement de paradigme qui demande l’implication de toute l’organisation.

• Les dirigeants doivent montrer l’exemple. Si le comité de direction n’y croit pas, personne n’y croira.
• Les équipes doivent être autonomes. Offrez aux équipes terrain les outils et la marge de manœuvre nécessaires pour résoudre les problèmes efficacement.
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En résumé : un premier pas suffit

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Survey coding is an invaluable tool for researchers aiming to analyze the open-ended responses in surveys. This method involves categorizing and labeling textual data from responses to questions that allow participants to express themselves freely, beyond the constraints of predefined choices.

In this post, we'll explore what survey coding is, why it's essential, and how it can transform unstructured open-ended responses into actionable, quantitative data. We'll walk you through the process of creating a comprehensive codebook, discuss the best practices for ensuring consistency and accuracy, and highlight some of the common challenges you might encounter along the way.

What Is Survey Coding?

Survey coding of open-ended responses involves organizing and categorizing textual data gathered from survey questions to make it easier to analyze. Here's a detailed breakdown of the process:

• Collection of Responses: In surveys, alongside multiple-choice questions, there are often open-ended questions where respondents can provide their answers in their own words.
• Initial Review: The responses are first reviewed to understand the range of answers provided and the different ways respondents interpret the question.
• Development of Codebook: A codebook is created which defines categories or themes that the responses can be sorted into. This involves identifying common themes, patterns, or recurring phrases within the responses.
• Coding the Responses: Each response is read and assigned one or more codes based on its content. This coding process can be done manually by researchers or with the aid of text analysis software which can help to automate some parts of the process.
• Refinement of Codes: As coding progresses, some codes might be split, combined, or refined to better capture the nuances of the responses. This is an iterative process that may require going back to previously coded responses and reassigning them under the new scheme.
• Analysis: Once coding is completed, the coded data can be analyzed quantitatively (e.g., calculating the frequency of each code) or qualitatively (e.g., examining the context around certain codes to understand deeper meanings).
• Reporting: The results are then compiled into a report, providing insights such as common themes, unusual opinions, or general sentiment about the surveyed topics.

Survey coding is essential for effectively using open-ended responses, as it transforms qualitative text into quantifiable data, allowing for a more structured analysis that can complement the statistical findings from closed-ended questions.

Benefits Of Quality Survey Coding

Survey coding, especially of open-ended responses, offers several important benefits that enhance the value of survey data for research, decision-making, and strategy development. Here are some key advantages:

1. Rich Insights: Open-ended responses can provide depth and context that closed-ended questions might miss. Coding these responses helps in extracting these nuanced insights systematically, allowing for a more comprehensive understanding of participants' opinions and experiences.
2. Quantifiable Data from Qualitative Responses: By categorizing qualitative responses into predefined codes, researchers can quantify this data. This quantification makes it easier to perform statistical analysis, such as identifying trends or comparing subgroups within the data.
3. Identification of Themes and Patterns: Coding helps in identifying common themes and patterns that may not be immediately apparent. This can be especially useful in exploratory research where the range of possible responses is not well known beforehand.
4. Enhanced Data Management: Coded data are easier to manage, store, and retrieve. Researchers can quickly access and analyze large volumes of data without needing to sift through each individual response repeatedly.
5. Improved Reliability and Consistency: A well-defined coding scheme ensures that data is processed consistently, reducing the variability introduced by different researchers’ interpretations. This enhances the reliability of the data, making the findings more robust.
6. Facilitates Comparison and Tracking Over Time: Coded data can be compared across different groups or tracked over time more easily than raw textual data. This is particularly useful for longitudinal studies or when comparing responses across different demographics.
7. Supports Mixed-Methods Research: Coding allows for the integration of qualitative data into predominantly quantitative studies, supporting mixed-methods approaches that can provide both breadth and depth in research findings.
8. Feedback for Future Surveys: Insights derived from coded responses can inform the development of future surveys, such as by helping to refine questions, adjust response options, or identify new areas of interest that require exploration.

Overall, survey coding is a powerful tool that transforms text data into highly-precise structured, actionable information, providing a deeper understanding of the research subject and enhancing the impact of the findings.

When Do You Use Survey Coding?

Survey coding is used in several specific situations during research and data analysis, particularly when dealing with qualitative data from surveys. Here are some common scenarios where survey coding is especially useful:

1. Analyzing Open-Ended Survey Responses: Whenever surveys include open-ended questions where respondents can write their answers freely, coding is used to organize these textual responses into quantifiable categories. This allows for systematic analysis alongside the quantitative data from closed-ended questions.
2. Exploratory Research: In early stages of research, where the aim is to understand broad themes and sentiments about a topic, coding helps identify and categorize these themes from survey responses. This is useful for shaping further research or developing hypotheses.
3. Market Research: Companies often use survey coding to analyze customer feedback on products, services, or experiences. Coding helps identify common complaints, suggestions, or praises, guiding business improvements and product development.
4. Academic Studies: Researchers in fields like sociology, psychology, and health often use survey coding to analyze data collected through questionnaires. It helps them understand patterns, relationships, and influences among variables based on participants’ textual responses.
5. Customer Satisfaction and Feedback Analysis: To gauge customer satisfaction and gather actionable feedback, businesses code responses from satisfaction surveys. This can inform customer service policies, product improvements, and overall business strategies.
6. Policy and Public Opinion Research: In policy-making and public opinion surveys, coding is used to categorize responses to open-ended questions about laws, regulations, or political issues. This helps in understanding public sentiment and informing policy decisions.
7. Longitudinal Studies: In studies that track changes over time, coding allows researchers to consistently categorize responses across different time points. This is crucial for accurately measuring how opinions, behaviors, or experiences change.
8. Content Analysis: Coding is used in content analysis where the content of text data—such as responses to an open question about media usage or preferences—is categorized into defined codes to analyze trends and patterns.
9. Qualitative Data Integration: In research, where both quantitative and qualitative data are collected, coding qualitative responses allows for integration with quantitative data, providing a richer, more comprehensive analysis.

In all these scenarios, survey coding is an effective solution for transforming unstructured comments into structured data that can be analyzed statistically.

Survey Coding Best Practices

Adhering to best practices in survey coding ensures that the data derived from open-ended responses is reliable, consistent, and useful for analysis. Here are some key best practices to follow when coding survey responses:

1. Develop a Comprehensive Codebook: Start by creating a detailed codebook that clearly defines each code, including descriptions and examples. This serves as a guideline for coders to apply the codes consistently. It should also include rules on how to handle ambiguous or unclear responses.
2. Train Coders Thoroughly: Ensure that all coders are thoroughly trained on the codebook and understand the objectives of the coding process. Regular training sessions can help maintain consistency, especially as the codebook might evolve over the course of a project.
3. Ensure Inter-Coder Reliability: Use multiple coders for the same set of responses initially to check for inter-coder reliability, which is the level of agreement among different coders. This helps identify any ambiguities in the codebook and ensures that the coding is reliable and consistent.
4. Use Pilot Testing: Before full-scale coding, conduct a pilot test with a sample of responses. This helps in refining the codebook by identifying new themes or issues that weren’t initially apparent. Adjust the codebook based on the findings.
5. Iterative Process: Be prepared to revisit and revise the codes as you process the responses. As you dive deeper into the data, new themes might emerge or existing codes might need refinement.
6. Maintain Coding Consistency: Regularly review the coding work to ensure consistency over time, especially for large projects or long-term studies. This might involve periodic retraining sessions or recalibrations of the coding rules.
7. Automate When Appropriate: Consider using software tools for coding if the volume of data is large. Many tools offer features like text parsing, pattern recognition, and preliminary coding suggestions, which can increase efficiency. However, human oversight is crucial to handle nuances and context that the software might miss.
8. Document All Processes: Keep detailed records of all coding decisions, changes to the codebook, and any issues encountered during the coding process. This documentation is vital for the credibility and replicability of the research.
9. Analyze Coded Data Critically: When analyzing the coded data, be critical of the codes themselves and the potential for bias or error. Analysis should consider not just the frequency of codes but also their context and the interrelations between different themes.
10. Ensure Ethical Standards: Respect the confidentiality and anonymity of survey respondents, especially when handling sensitive information. Ensure that all data handling and coding practices comply with ethical guidelines and legal requirements.

By following these best practices, you can maximize the accuracy and utility of the coding process, thereby enhancing the quality of data derived from open-ended survey responses.

Differences in Using Survey Coding vs Text Analysis To Analyze Open-End Survey Responses

Survey coding and text analytics are both methods used to process and analyze text data, but they have different focuses and methodologies. Understanding their distinctions can help in choosing the right approach for a given research need.

Survey Coding

Survey coding primarily deals with categorizing and tagging open-ended responses collected from surveys. It involves interpreting responses based on a predefined set of categories or themes that researchers develop to capture the essence of the text data.

Methodology:

• Manual or Semi-Automated: Coding can be done manually by researchers or semi-automatically using software that assists in categorizing responses.
• Developing a Codebook: Researchers create a codebook that defines each category or code. This includes descriptions of what type of response fits each category.
• Application: Codes are applied to each response to summarize and categorize the data, making it easier to analyze statistically.

Survey Coding Use Cases

It is commonly used in market research, social science research, customer feedback analysis, and anywhere qualitative data needs to be quantitatively analyzed.

Text Analytics

Text analytics involves a broader set of techniques designed to extract information and insights from text data. It uses algorithms and natural language processing (NLP) techniques to uncover patterns and insights within large volumes of text.

Methodology:

• Automated Tools: Text analytics is typically performed using software and algorithms that can process large datasets more efficiently.
• Techniques: This includes sentiment analysis, keyword extraction, topic modeling, and more. These techniques automatically identify and quantify various elements within the text without needing a predefined codebook.
• Natural Language Processing (NLP): Text analytics heavily relies on NLP to understand the grammar, structure, and even the sentiment of the text.

Text Analytics Use Cases

Text analytics is used in a wide array of applications like business intelligence, market analysis, customer service improvements, and sentiment analysis across various types of text sources like social media, customer reviews, and news articles.

Key Differences Between Survey Coding and Text Analytics

• Scope: Survey coding is more specific in scope, focusing on categorizing survey responses into predefined themes. Text analytics is broader, applying various computational techniques to extract insights from text responses.
• Automation: Survey coding can be manual or semi-automated, while text analytics is highly automated, leveraging complex algorithms and machine learning.
• Purpose: Coding is primarily about simplifying and structuring text for analysis, often in academic or formal research contexts. Text analytics is about discovering patterns and insights in text data, used across many industries for various business and research purposes.

In essence, while both methods aim to derive meaningful information from text, they do so in different ways and are suited to different types of analysis and data volumes.

FAQs

What is survey coding?

Survey coding is the process of categorizing and labeling open-ended responses collected from surveys. This process involves defining a set of codes, which are thematic or categorical labels, and applying them to the responses to organize the data into meaningful groups. This makes it easier to analyze qualitative data quantitatively.

Why is coding important in survey research?

Coding is essential in survey research because it transforms raw, open end comments into structured, analyzable form. This allows researchers to perform statistical analysis, identify trends, and draw significant conclusions from the data. Coding also ensures that data interpretation is systematic and consistent, improving the reliability of the research findings.

What are the differences between manual and automated coding?

Manual coding involves researchers applying codes to survey responses by hand, which can be time-consuming but allows for nuanced understanding. Automated coding uses software to apply predefined codes to text data. While faster and more consistent, it may not handle nuances as effectively as a human coder. The choice between manual and automated coding depends on the project's scale, complexity, and available resources.

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L’engagement des employé·es est bien plus qu’un simple mot à la mode : c’est un levier clé de rétention, de productivité et de performance. Pourtant, de nombreuses organisations ont du mal à comprendre réellement ce que ressentent leurs équipes.

Un sondage sur l’engagement vous fournit les données nécessaires pour combler ce manque. Avec les bonnes questions et une stratégie adaptée, vous pouvez identifier ce qui motive vos employé·es, repérer les points de friction et bâtir une culture d’entreprise plus forte et plus connectée.

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Pourquoi mener un sondage sur l’engagement ?

Dans les organisations avec des équipes nombreuses ou réparties sur plusieurs sites, il n’est pas toujours possible de recueillir du feedback en tête-à-tête. C’est là que les sondages sur l’engagement entrent en jeu.

Ils permettent notamment de :

• Recueillir des avis sur les politiques internes, la culture d’entreprise, le management et le quotidien au travail.
• Mettre en lumière des angles morts et anticiper les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent.
• Suivre l’évolution dans le temps grâce à des comparaisons avec des résultats antérieurs.
• Encourager des réponses honnêtes et anonymes, plus difficiles à obtenir en face-à-face.
• Valoriser l’expérience collaborateur à tous les niveaux de l’organisation.

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Qu’est-ce qu’une bonne question d’engagement ?

Un bon sondage va au-delà des questions superficielles. Il vise à révéler des insights utiles en se concentrant sur :

• Le ressenti émotionnel et psychologique des employé·es vis-à-vis de leur travail.
• Leur motivation et leur sentiment d’avoir un but.
• Le soutien qu’ils reçoivent pour progresser et réussir.
• Les actions concrètes que l’organisation peut entreprendre.

Les meilleures questions sont :

• Claires et concises
• Neutres dans leur formulation
• Orientées vers l’action
• Conçues pour faire évoluer les choses

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Exemples de questions pour un sondage sur l’engagement

Organisez votre sondage en grandes thématiques pour obtenir des données équilibrées.

Satisfaction au travail

• Comment évaluez-vous votre satisfaction globale au travail ?
• Êtes-vous satisfait·e de votre rémunération et de vos avantages ?
• Recommanderiez-vous notre entreprise à un·e ami·e ?
• Appréciez-vous le type de tâches que vous effectuez ?
• Ressentez-vous un sentiment d’appartenance dans votre équipe ?

Objectifs professionnels

• L’entreprise soutient-elle votre développement professionnel ?
• Vos objectifs personnels sont-ils alignés avec ceux de votre équipe ?
• Disposez-vous des outils et ressources nécessaires pour réussir ?
• Votre responsable vous accompagne-t-il dans votre évolution de carrière ?

Culture d’équipe

• Votre équipe favorise-t-elle la collaboration et le partage d’idées ?
• Vos contributions sont-elles reconnues ?
• Vos préoccupations sont-elles entendues par votre manager ?
• Vous sentez-vous en capacité de proposer des améliorations ?

Bien-être et sécurité psychologique

• Vous sentez-vous à l’aise pour prendre la parole en réunion ?
• Savez-vous vers qui vous tourner en cas de difficulté personnelle ou professionnelle ?
• L’entreprise soutient-elle l’équilibre entre vie pro et vie perso ?
• Parvenez-vous à dégager du temps pour votre vie personnelle ?

Communication

• Les actualités et changements sont-ils bien communiqués ?
• Pensez-vous que la direction fait preuve de transparence ?
• La communication avec votre manager est-elle claire et régulière ?

Questions ouvertes

• Quelle est la chose principale que vous aimeriez changer dans notre culture d’entreprise ?
• Comment pourrions-nous améliorer la communication entre les équipes ?
• Qu’est-ce qui vous motive à rester dans ou à quitter une entreprise ?
• De quel soutien auriez-vous besoin pour mieux réussir ?
• Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager ?

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Comment tirer pleinement parti d’un sondage sur l’engagement ?

Pour que votre sondage ait un réel impact, il faut aller au-delà de la collecte de réponses. Voici quelques conseils :

• Définissez vos objectifs en amont : voulez-vous mesurer une évolution ? Établir un point de départ ? Réagir à une situation spécifique ?
• Complétez les sondages annuels avec des sondages « pulse » plus fréquents pour suivre les évolutions de près.
• Variez les types de questions : associez des questions fermées et ouvertes pour croiser la profondeur des réponses avec une direction claire.
• Agissez sur les résultats : partagez les conclusions clés, reconnaissez les retours, et mettez en œuvre des actions concrètes. Cela renforce la confiance et encourage la participation future.

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En résumé

L’engagement des employé·es est influencé par la culture, le leadership, les opportunités de développement et la qualité de la communication. Un sondage bien conçu vous aide à rester à l’écoute de vos équipes et à prendre des décisions éclairées pour améliorer leur expérience.

Envie de professionnaliser votre programme de feedback employé ? Réservez une démo gratuite pour découvrir comment Voxco peut vous aider à concevoir, déployer et analyser des sondages d’engagement efficaces.

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