Cet article vous donnera des conseils sur comment analyser les réponses d'une enquête auprès des étudiants de premier cycle universitaire sur les services de restauration en utilisant des méthodes d'analyse d'enquête basées sur l'IA et des invites pratiques qui fonctionnent.
Choisir les bons outils pour analyser les réponses d'enquête
L'approche et les outils que vous utilisez dépendent vraiment du type et de la structure de vos données d'une enquête auprès des étudiants de premier cycle universitaire sur les services de restauration.
Données quantitatives : Ce sont vos décomptes et cases à cocher—comme demander combien d'étudiants préfèrent les options à base de plantes ou utilisent la livraison de repas. Vous pouvez facilement calculer les statistiques dans Excel ou Google Sheets, comme le pourcentage d'étudiants qui disent que leur forfait repas offre suffisamment de variété. Les données structurées rendent ces modèles faciles à repérer et à partager.
Données qualitatives : Les questions ouvertes (« Que souhaitez-vous que les services de restauration proposent ? ») ou les suivis générés par l'IA sont une mine d'informations mais impossibles à passer au crible une par une à grande échelle. Les outils d'IA brillent ici—ils captent les thèmes récurrents et les points de douleur même lorsque les réponses sont longues ou nuancées. Avec 70% des étudiants déclarant que la qualité des aliments du restaurant universitaire affecte la satisfaction générale du forfait repas [1], comprendre leurs véritables mots est crucial.
Il existe deux approches pour l'outillage lorsqu'on travaille avec des réponses qualitatives :
ChatGPT ou outil GPT similaire pour l'analyse IA
Si votre plateforme d'enquête vous permet d'exporter les réponses, vous pouvez les coller dans ChatGPT (ou tout autre LLM) et commencer à discuter. Ça marche, mais honnêtement, c'est lourd – reformater, nettoyer et diviser les conversations est parfois une corvée. De plus, une fois que vous êtes dedans, vous êtes essentiellement verrouillé dans cette session : pas de filtre par question, aucune possibilité de suivre qui a dit quoi, et le contexte de l'IA est toujours limité par le cap maximum de tokens.
Pour rester organisé, vous devrez souvent mettre en place votre propre système manuel : peut-être diviser les conversations dans un tableur et envoyer par lots à l'IA. Rapide et sale pour des cas isolés, mais frustrant pour tout ce qui est plus conséquent.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est un outil d'IA conçu pour ce cas d'utilisation précis : vous collectez les réponses de l'enquête (y compris les suivis pour des données plus riches — voici comment ça fonctionne), et tout analyser en utilisant l'IA.
Les suivis automatiques conduisent à des réponses plus riches : L'IA sait creuser plus profondément, clarifier, et obtenir le « pourquoi » derrière chaque réponse, donc vous ne manquez pas de contexte qui compte. C'est puissant — surtout puisque 70% des étudiants rapportent avoir des préoccupations sur la durabilité de leur nourriture [1] — comprendre ce que signifient ces préoccupations dans leurs mots est inestimable.
L'analyse des réponses aux enquêtes propulsée par l'IA dans Specific est conçue pour l'échelle : elle résume instantanément tous les retours textuels libres, regroupe les thèmes clés, et vous permet de discuter directement avec l'IA — tout comme ChatGPT, mais conçu pour les données des enquêtes.
Vous pouvez gérer et filtrer les données que vous envoyez à l'IA, rendant les explorations approfondies sans effort. Voyez à quoi cela ressemble dans cette présentation des fonctionnalités ou générez une enquête ici avec l'analyse intégrée.
Invites utiles pour analyser les réponses aux enquêtes sur les services de restauration des étudiants de premier cycle
Lorsque vous réalisez une enquête IA ou analysez des données qualitatives à partir des enquêtes de services alimentaires des collèges, les bonnes invites débloquent une vraie valeur.
Invite pour idées centrales : Mon go-to pour révéler ce que les étudiants disent à grande échelle. Collez vos réponses et utilisez :
Votre tâche est d'extraire les idées centrales en gras (4-5 mots par idée centrale) + jusqu'à 2 phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée centrale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée centrale :** texte explicatif
Plus de contexte, meilleure sortie : Dites toujours à l'IA le but de votre enquête, le public cible ou les besoins spécifiques. Comparez ces deux scénarios :
Ces réponses proviennent d'une enquête pour les étudiants sur la restauration du campus. Nous voulons savoir si les étudiants estiment qu'il y a suffisamment d'options saines et durables.
Invite pour explorations plus profondes : Après avoir la liste des idées centrales, essayez : “Dites-moi en plus sur l'insatisfaction concernant les options saines”—l'IA peut détailler ce qui motive chaque plainte ou thème.
Invite pour mentions spécifiques : Pour vérifier rapidement si quelqu'un parle de livraison, demandez : “Quelqu'un parle-t-il de livraison ? Inclure des citations.”
Invite pour points de douleur et défis : Disons que vous voulez sonder les points de douleur (puisque 55% des étudiants estiment que les portions sont insuffisantes [1]). Essayez :
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 tout motif ou fréquence d'apparition.
Invite pour l'analyse des sentiments : Pour obtenir une lecture émotionnelle de votre corps étudiant — comment les sentiments positifs ou négatifs évoluent autour des choix alimentaires, des coûts ou des horaires — utilisez ceci :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les retours qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Invite pour suggestions & idées : Trouvez chaque amélioration actionnable en un clin d'œil :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes lorsque pertinent.
Pour en savoir plus sur la rédaction de bonnes questions pour les enquêtes sur les services de restauration des étudiants, consultez cet article sur la conception de questions.
Comment Specific analyse les données d'enquête qualitatives par type de question
Différents types de questions exigent des analyses différentes pour une véritable clarté.
Questions ouvertes (avec ou sans suivis) : Specific résume l'essence de chaque réponse plus tous les suivis détaillés. Vous obtenez des thèmes et des aperçus pour chaque entrée unique, mettant en avant ce qui distingue ce groupe — qu'il s'agisse de préoccupations concernant la variété des repas ou de demandes d'horaires plus flexibles.
Choix avec suivis : Chaque choix de réponse obtient son propre résumé, et l'IA examine tous les suivis par choix. Par exemple, si les étudiants choisissent « Veulent plus de protéines végétales », chaque suivi y relatif est regroupé et interprété. Avec 75% des étudiants souhaitant plus d'options à base de plantes [2], vous verrez exactement pourquoi et comment ils le veulent.
NPS : Détracteurs/passifs/promoteurs obtiennent chacun un résumé concis de leurs commentaires ouverts de suivi. Ce regroupement clarifie les différences, offrant des réponses exploitables pour ce qui motive la fidélité ou la déception des étudiants envers les services de restauration.
Vous pouvez faire des choses similaires avec ChatGPT, mais c'est plus lent — couper/coller, filtrer, et regrouper prend du temps comparé à des résumés instantanés et des discussions IA adaptées à la logique de l'enquête.
Vous voulez voir comment créer une telle enquête à partir de zéro, rendez-vous à ce guide détaillé ou entrez dans le générateur d'enquête IA de Specific à tout moment.
Comment gérer les limites de taille de contexte de l'IA dans l'analyse des enquêtes
Les limites de contexte de l'IA sont réelles. Si vous avez collecté des centaines de conversations sur les plans de repas des collèges ou la durabilité, vous allez probablement dépasser une seule fenêtre d'invite ChatGPT. Les modèles basés sur GPT ont des “fenêtres de contexte” avec un nombre maximal de tokens — trop de réponses ne rentreront tout simplement pas pour l'analyse.
Specific résout ce problème de deux manières :
Filtrage : Choisissez d'analyser uniquement les enquêtes ou sous-ensembles de réponses qui comptent le plus. Par exemple, concentrez-vous sur les étudiants se plaignant des options saines — ou uniquement ceux qui expriment une insécurité alimentaire, ce qui touche jusqu'à 43,5% des étudiants américains [3]. Filtrez par réponse, segment, ou balise personnalisée et lancez des fils d'analyse ciblés.
Rognage : Sélectionnez juste les questions les plus importantes (ou même une seule question) pour des explorations approfondies, afin d'inclure plus de conversations d'étudiants dans la mémoire de l'IA. Ainsi, vous ne perdez jamais la puissance des aperçus à grande échelle.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes des étudiants de premier cycle
Collaborer sur l'analyse des enquêtes pour les services de restauration des étudiants de premier cycle peut devenir désordonné lorsque les retours sont dispersés et que les membres de l'équipe veulent se concentrer sur différentes questions ou tranches d'audience.
Chats d'analyse multiples : Dans Specific, vous pouvez configurer plusieurs chats. Chaque chat peut filtrer les données différemment — par exemple, un pour les étudiants en insécurité alimentaire, un autre pour ceux demandant plus de commandes numériques. Chaque chat montre qui l'a créé, rendant le travail en équipe (comme la recherche et les opérations menant des enquêtes parallèles) beaucoup plus fluide et transparent.
Voir qui a dit quoi : Chaque fois que vous collaborez avec des coéquipiers, chaque message comporte l'avatar de l'expéditeur. Il est clair quelles idées proviennent des services étudiants, de l'administration alimentaire ou des représentants étudiants — un must pour les synchronisations et les projets de groupe.
Flux de travail basé sur le chat : Vous et votre équipe discutez littéralement avec les données de l'enquête. C'est naturel, rapide, et ressemble beaucoup plus à une conversation qu'à attendre les commentaires lents de Google Docs ou à passer par des tableurs. Curieux de l'expérience ? Essayez-le par vous-même en analysant un ensemble de réponses d'enquête dans Specific.
Créez maintenant votre enquête auprès des étudiants de premier cycle universitaire sur les services de restauration
Transformez les retours de vos étudiants en vrai changement — lancez une enquête, obtenez des aperçus plus profonds avec l'IA, et collaborez plus intelligemment avec votre équipe.