Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête étudiante sur la tarification et la valeur d'un cours en ligne. Que vous soyez nouveau dans l'analyse des enquêtes ou que vous cherchiez à améliorer vos compétences, voici ce que vous devez savoir.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses d'enquête
Le meilleur outil pour analyser votre enquête dépend de la structure de vos données et des types de réponses que vous avez collectées. Décomposons cela :
Données quantitatives : Si vous étudiez des chiffres—comme le nombre d'élèves ayant choisi une certaine gamme de prix ou évalué la valeur de 1 à 5—les tableurs comme Excel ou Google Sheets sont vos outils de prédilection. Vous pouvez facilement créer des graphiques, compter les votes et visualiser la distribution.
Données qualitatives : Lorsque vous avez des réponses ouvertes, des explications d'étudiants ou leurs histoires personnelles expliquant pourquoi le prix du cours semble juste ou non—cela ne peut pas être compté ou représenté graphiquement efficacement à la main. Ici, vous voudrez utiliser un outil d'IA pour traiter et résumer ces insights. Avec des réponses qui s'accumulent, les lire toutes vous-même devient vite accablant, surtout lorsque des dizaines ou des centaines d'étudiants détaillent leurs pensées.
Il existe deux approches pour les outils traitant des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse par IA
Flux de travail copy-paste : Vous pouvez exporter vos données d'enquête et les coller dans ChatGPT ou un autre modèle de langage générique. Ensuite, vous pouvez demander à l'IA de résumer les retours, extraire les thèmes ou répondre à des questions spécifiques sur vos données.
Limites de commodité : Cette approche fonctionne mais n'est pas particulièrement pratique—surtout pour les grands ensembles de données. Vous devrez formater vos données, gérer les limites de prompt, et suivre manuellement quelles parties vous avez analysées.
Outil tout-en-un comme Specific
Spécialement conçu pour les enquêtes : Avec une plateforme d'enquête comme Specific, vous obtenez un outil qui gère à la fois la distribution de l'enquête et l'analyse des réponses alimentée par l'IA en un seul endroit.
Collecte de données plus intelligente : Specific utilise l'IA pour poser des questions de suivi en temps réel, ce qui vous donne des détails plus riches et des données de qualité. Cela signifie que vous n'entendez pas seulement que les étudiants pensent qu'un cours est "cher"—vous saurez pourquoi, ce qu'ils attendaient ou quels aspects de valeur ont le plus pesé dans leur décision.
Analyse par IA sans effort : Specific résume automatiquement les retours ouverts, trouve des schémas dans ce que les étudiants disent à propos des prix et des valeurs, et crée des insights exploitables—pas besoin de tableurs ou de copier-coller manuel. Vous pouvez également interagir avec vos données via le chat, de la même manière que ChatGPT mais entièrement axé sur les résultats de votre enquête et le contexte personnalisé. Des fonctionnalités supplémentaires vous permettent de gérer les données sur lesquelles vous discutez, vous assurant de garder le focus.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les retours sur le prix et la valeur d'un cours en ligne
Les prompts sont là où la magie opère. Que vous utilisiez ChatGPT, Specific, ou un autre outil d'IA, des prompts bien conçus vous donnent des résultats ciblés et exploitables. Voici comment obtenir de meilleurs insights à l'aide de ces exemples :
Prompt pour les idées principales : Si vous avez besoin d'un résumé global de ce que les étudiants pensent vraiment de la tarification et de la valeur d'un cours, c'est mon prompt de prédilection. Il est l'épine dorsale chez Specific, mais fonctionne aussi très bien dans ChatGPT.
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à 2 phrases d'explication.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utiliser des chiffres, pas de mots), les plus mentionnées en haut
- 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
Vous obtiendrez une liste de thèmes infaillibles, comme "Tarification équitable pour la qualité du contenu," avec des explications concises et des statistiques. C'est souvent le point de départ le plus exploitable.
Améliorer les performances de l'IA avec le contexte : Donnez toujours plus de contexte à l'IA—décrivez le but de votre enquête, partagez le contexte, ou clarifiez votre objectif. Voici comment vous pouvez indiquer à l'IA ce qu'elle doit savoir avant :
Veuillez vous souvenir : Cette enquête a été réalisée parmi des étudiants de cours en ligne pour comprendre leurs opinions sur la tarification et la valeur des cours auxquels ils se sont inscrits. L'objectif est de découvrir quels facteurs influencent la valeur perçue et la volonté de payer.
Prompt pour explorer plus profondément une idée : Une fois que vous repérez un thème, demandez : "Dites-moi en plus sur [idée principale]." L'IA développera les spécificités, les détails de soutien, ou les citations clés à propos de ce sujet.
Prompt pour valider un sujet spécifique : Pour voir si les étudiants se soucient d'un certain point—peut-être "plans de paiement" ou "accès à vie"—utilisez :
Quelqu'un a-t-il parlé de [sujet] ? Inclure des citations.
Prompt pour les personas : Si vous souhaitez segmenter votre audience, essayez :
Basé sur les 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 motif pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Pour faire remonter les frustrations ou défis liés à la valeur ou au prix du cours, utilisez :
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun et notez les motifs ou la fréquence d'occurrence.
Prompt pour les motivations et les moteurs : Comprendre pourquoi les étudiants décident qu'un cours vaut son prix—ou non :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs, ou raisons principales exprimés par les participants pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Prompt pour l'analyse de sentiment : Pour avoir une idée de l'humeur générale autour de la tarification et de la valeur :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Vous souhaitez explorer plus en profondeur les meilleures questions à poser dans ce type d'enquête ? Ou si vous ajustez toujours vos enquêtes à la volée, consultez notre éditeur d'enquête IA pour modifier les questions en langage clair.
Comment Specific analyse les données qualitatives selon le type de question
Dans Specific, la façon dont l'IA résume et analyse vos réponses d'enquête dépend du type de question. Voici comment c'est structuré :
Questions ouvertes : Vous obtiendrez un résumé unifié des réponses des élèves—including any follow-ups réalisés par l'IA—vous fournissant une vue d'ensemble claire de toute la conversation relative à ce sujet.
Choix avec suivi : Chaque choix (par exemple, "J'ai choisi ce cours en raison du prix") est résumé séparément. De cette façon, vous pouvez voir ce qui a motivé des groupes de répondants spécifiques—qu'ils valorisent l'abordabilité, des fonctionnalités supplémentaires ou les références de l'instructeur.
NPS (Net Promoter Score) : Les réponses des promoteurs, passifs et détracteurs sont automatiquement divisées en leurs propres résumés. Les retours de chaque groupe sont analysés dans leur contexte, facilitant la compréhension des raisons pour lesquelles certains étudiants sont satisfaits, neutres ou insatisfaits de la tarification et de la valeur.
Si vous utilisez ChatGPT, vous pouvez obtenir des analyses similaires, mais cela demande plus d'efforts—idéalement en segmentant et collant les réponses pertinentes et en demandant à l'IA de traiter par groupe ou question.
Conseils pour gérer les limites de contexte dans les outils d'IA
Les outils d'IA—comme ChatGPT ou même les plateformes avancées de sondage—ont des limites de contexte ou de caractères. Lorsque vous travaillez avec des dizaines ou des centaines de réponses détaillées d'étudiants, vous pouvez rapidement atteindre ces limites.
Pour résoudre cela, il y a deux stratégies courantes. Les deux sont intégrées dans Specific, mais vous pouvez également les appliquer vous-même si vous faites cela de manière artisanale:
Filtrage : Incluez uniquement les conversations (réponses) où les étudiants ont répondu à certaines questions ou fait certains choix. De cette manière, votre analyse se concentre sur ce qui vous intéresse le plus, et vous restez sous le seuil du contexte.
Élaguer les questions : Envoyez uniquement des questions sélectionnées à l'IA plutôt que des conversations entières. Par exemple, demandez à l'IA d'analyser uniquement la question sur la sensibilité aux prix, en laissant de côté les sujets non pertinents. Cette approche vous permet de couvrir plus de données, plus précisément.
Tant le filtrage que l'élagage vous aident à maximiser les insights issus d'une enquête qualitative de grande envergure, sans perdre en profondeur ou en détail.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses de l'enquête de cours en ligne
Collaborer sur l'analyse des enquêtes est un défi perpétuel. Avec la recherche sur les prix et la valeur, vous avez souvent besoin de partager des résultats ou de discuter des interprétations avec votre équipe de recherche, le personnel du programme ou les créateurs de cours.
Collaboration sans effort dans Specific : Vous pouvez simplement discuter avec l'IA pour analyser les données—pas besoin que chacun ait des connexions séparées, des téléchargements ou des tableurs désordonnés. Plusieurs chats IA peuvent fonctionner en parallèle, chacun se concentrant sur un sous-ensemble différent (comme un groupe ou un sujet spécifique). Chaque chat montre qui l'a commencé et quels filtres sont appliqués, de sorte que vous n'êtes jamais confus sur l'analyse que vous regardez.
Propriété claire et suivi des discussions : Lorsque vous collaborez, voir qui a posé quelle question ou qui a contribué avec quel insight est vital. Chaque message de chat dans Specific affiche l'avatar de l'expéditeur, ce qui rend facile le suivi du contexte de la conversation et l'analyse conjointe efficace.
Parfait pour les examens d'équipe ou le partage avec les parties prenantes : Ces fonctionnalités collaboratives vous permettent d'accumuler des insights au fil du temps, de revisiter des analyses et d'intégrer de nouveaux membres sans perdre en continuité ou en contexte. C'est particulièrement pratique lors de la validation des stratégies de tarification ou du message de valeur pour votre prochain cohort de cours. Si vous souhaitez commencer, vous pouvez essayer de générer une nouvelle enquête pour les étudiants de cours en ligne sur la tarification et la valeur ou explorer les options pour créer votre propre enquête IA à partir de zéro.
Créez votre enquête de cours en ligne sur la tarification et la valeur maintenant
Recueillez des insights plus profonds sans effort avec des enquêtes dynamiques alimentées par l'IA et des résumés instantanés. Découvrez ce qui motive la valeur perçue, testez les prix et apprenez ce que les étudiants veulent vraiment—commencez à analyser plus intelligemment dès aujourd'hui.