Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants diplômés d'université concernant les allocations et le soutien financier en utilisant des techniques assistées par l'IA et des flux de travail pratiques.
Choisir les bons outils pour l'analyse
L'approche et les outils que vous choisissez pour l'analyse des enquêtes dépendent directement de la forme et de la structure de vos données.
Données quantitatives : Des chiffres comme « combien d'étudiants reçoivent des allocations ? » ou les montants moyens des allocations sont faciles. Utilisez simplement Excel ou Google Sheets—ces outils fonctionnent bien pour compter et résumer les indicateurs simples.
Données qualitatives : Lorsqu'il s'agit de réponses ouvertes ou de questions de suivi, la lecture manuelle devient rapidement ingérable. Si vous souhaitez réellement comprendre chaque voix dans votre ensemble de données, soyons honnêtes—vous devez utiliser des outils d'IA. Ceux-ci peuvent digérer et résumer de grands volumes de retours non structurés, mettant en avant les thèmes et perspectives clés que vous risqueriez de manquer autrement.
En ce qui concerne l’analyse de réponses qualitatives étendues, il existe deux principales approches d’outillage que vous devez connaître :
ChatGPT ou un outil similaire de type GPT pour l'analyse par IA
Vous pouvez exporter vos données d'enquête, les copier dans ChatGPT (ou un autre outil basé sur GPT), et avoir une conversation bidirectionnelle pour en extraire des insights.
C'est flexible : Cette méthode vous donne le contrôle et vous permet d'interroger les données de manière créative. Mais à mesure que l'ensemble de données grossit, le gérer de cette manière peut vite devenir un casse-tête—vous atteindrez une fatigue de copier-coller, et vous risquerez de peiner à organiser les invites et réponses à travers les versions.
Pas si pratique pour les données volumineuses/complexes : Si vous tentez d'analyser une douzaine ou plus de réponses ouvertes, cela devient fastidieux. Vous aurez probablement besoin de fractionner manuellement les données et de tenir vos propres notes sur les idées principales.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu pour ce cas d'utilisation exact : collecter des données d'enquête qualitatives et les analyser instantanément avec l'IA pour des insights exploitables.
Collecte de données plus riches : Lorsque vous réalisez une enquête auprès des étudiants diplômés d'université sur les allocations et le soutien financier dans Specific, l'IA pose automatiquement des questions de suivi intelligentes sur le moment—vous obtenez donc des réponses beaucoup plus approfondies, pas seulement des retours superficiels. (En savoir plus sur la page des fonctionnalités de questions de suivi par IA.)
Analyse par IA : Après avoir collecté les réponses, l'IA de Specific résume instantanément les retours, trouve les points de douleur récurrents, les motivations et les thèmes—plus besoin de tableurs ou de codage manuel. Vous obtenez l'image d'ensemble, ainsi que les nuances, en un coup d'œil.
Vous pouvez discuter avec l'IA de vos résultats : Cela fonctionne comme ChatGPT, mais est spécifiquement axé sur vos données—et vous pouvez choisir exactement quelles informations sont envoyées à l'IA lors de la discussion (idéal pour la confidentialité et la concentration). Retrouvez plus de détails sur la page d'analyse des réponses d'enquête par IA.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les enquêtes sur les allocations et le soutien financier des étudiants diplômés universitaires
De bonnes invites sont la sauce secrète pour extraire de véritables enseignements de vos données d'enquête. Voici des moyens intelligents pour tirer le meilleur parti de l'analyse par IA—que vous utilisiez ChatGPT ou un outil comme Specific :
Invite pour les idées principales : C'est mon incontournable. Il distille de manière fiable les thèmes ou préoccupations les plus mentionnés à partir de grands ensembles de réponses ouvertes.
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicateur de jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné l'idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale :** texte explicatif
Astuce bonus : l'IA donne de meilleures réponses lorsque vous clarifiez ce que vous recherchez. Toujours donner du contexte sur votre audience (par exemple, étudiants diplômés universitaires), la situation des allocations et du soutien financier, et vos objectifs de recherche. Par exemple :
Analyser les réponses ouvertes des enquêtes d'étudiants diplômés d'universités américaines à propos de leurs expériences avec les allocations et le soutien financier. Mes principaux objectifs sont de comprendre les plus grandes sources d'insatisfaction et d'identifier des opportunités d'amélioration pour la politique universitaire.
Approfondir des sujets spécifiques : Lorsque vous voyez émerger une idée intéressante, suivez avec quelque chose comme :
Parlez-moi plus de l'anxiété financière causée par les allocations retardées.
Valider des problèmes spécifiques : Pour vérifier si quelqu'un a mentionné un certain point de douleur, il suffit de demander :
Quelqu'un a-t-il parlé de difficultés à payer le loyer ? Inclure des citations.
Voici quelques autres invites utiles pour ce public et ce sujet :
Invite pour les personas : Demandez à l'IA de segmenter des types de personas distincts dans votre enquête :
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la façon dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou tendance pertinente observée dans les conversations.
Invite pour les points de douleur et défis : Obtenez une vue d'ensemble de ce qui pose vraiment problème :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun d'eux, et notez les modèles ou la fréquence d'apparition.
Invite pour les motivations : Comprenez pourquoi les étudiants font les choix qu’ils font :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs ou raisons principales que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires ensemble et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Invite pour l'analyse de sentiment : Obtenez une lecture globale du ton émotionnel :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en avant les phrases ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Besoin de plus d'idées ? Consultez ce guide sur comment créer une enquête pour les étudiants diplômés sur les allocations et le soutien financier et découvrez les meilleures questions pour ce type d'enquête.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
La structure de votre enquête détermine la façon dont fonctionne l'analyse—que vous utilisiez Specific ou une approche manuelle comme ChatGPT.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific fournit un résumé pour toutes les réponses, et, s'il y avait des suivis, vous obtenez des résumés supplémentaires montrant ce qui est ressorti dans ces réponses secondaires.
Choix avec suivis : Pour chaque option (par exemple, « vivre hors campus » contre « sur le campus »), vous obtiendrez un résumé dédié des réponses de suivi liées à chaque choix spécifique.
Questions NPS : Chaque catégorie NPS—détracteurs, passifs, promoteurs—reçoit son propre résumé basé sur pourquoi ces étudiants vous ont évalué comme ils l'ont fait. Vous verrez ce qui rend les promoteurs heureux et ce qui rebute les détracteurs.
Vous pouvez obtenir des résultats similaires dans ChatGPT, mais cela implique plus de copier-coller, d'organisation et de patience. Pour voir comment fonctionne l'analyse de chat par IA de Specific en pratique, jetez un œil à la fonctionnalité d'analyse de sondage alimentée par IA.
Surmonter les défis des limites de contexte de l'IA
Tous les outils d'IA (y compris ChatGPT et Specific) ne peuvent traiter qu'une certaine quantité de données à la fois—c'est ce qu'on appelle la « limite de contexte ». Avec une grande enquête, vous atteindrez ce mur. Il existe deux moyens intelligents de gérer cela (et Specific simplifie les deux) :
Filtrage : Concentrez-vous uniquement sur les conversations où les étudiants ont répondu à certaines questions clés ou ont donné des réponses particulières. Vous pouvez ensuite envoyer ce lot à l'IA pour une analyse simplifiée.
Recadrage : Sélectionnez les questions d'enquête qui doivent être incluses dans l'analyse par IA. Omettez les questions qui ne sont pas aussi pertinentes pour le moment, afin de pouvoir intégrer plus de voix d'étudiants dans chaque session d'analyse.
Avec ces outils, vous pouvez gérer en toute confiance les enquêtes même si vous avez collecté des centaines de réponses riches et nuancées d'étudiants diplômés.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes d'étudiants diplômés d'université
Lorsque vous analysez les données d'enquête sur les allocations et le soutien financier, la collaboration est critique—mais c'est difficile lorsque les retours sont non structurés et répartis sur plusieurs fichiers ou versions.
Analyser en discutant : Specific vous permet d'analyser les réponses des enquêtes directement en discutant avec l'IA—ainsi les membres de l'équipe peuvent littéralement « parler aux données ».
Multiples discussions avec différentes perspectives : Vous n'êtes pas limité à un seul fil. Vous pouvez lancer différentes discussions IA, chacune axée sur leur propre question (par exemple, une sur les difficultés avec le loyer, une autre suivant comment les étudiants internationaux vivent les lacunes du soutien financier). Chaque discussion a des filtres visibles et montre quel collègue l'a créée, donc vous ne marchez jamais sur les plates-bandes de quelqu'un d'autre.
Collaboration transparente en équipe : Lorsque vous et votre équipe explorez les données ensemble, vous verrez des avatars montrant qui a posé chaque question analytique. C'est comme un fil Slack transparent pour l'analyse de recherche—chaque conversation est documentée et facile à suivre.
Cela facilite le partage des découvertes avec les administrateurs ou partenaires de recherche et apporte une transparence nécessaire à la recherche ouverte. Vous voulez voir de plus près le côté création ? Essayez le générateur d'enquête IA pour expérimenter la configuration et l'analyse des enquêtes.
Créez dès maintenant votre enquête pour les étudiants diplômés sur les allocations et le soutien financier
Commencez à capturer des insights profonds et exploitables de vrais étudiants—utilisez des outils avancés d'IA, des enquêtes basées sur le chat, et une analyse qualitative instantanée pour rendre les voix authentiques impossibles à ignorer. Créez votre propre enquête et découvrez à quel point il est facile de transformer le feedback des étudiants en un meilleur soutien et de meilleures politiques.