Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'un sondage étudiant sur le support technique d'un cours en ligne à l'aide d'outils assistés par l'IA et de flux de travail intelligents.
Choisir les bons outils d'analyse
Les outils et l'approche que vous utiliserez dépendent beaucoup de votre type de données—que vous travailliez avec des chiffres ou des feedbacks ouverts.
Données quantitatives : Pour des statistiques simples, comme compter combien d'étudiants ont sélectionné chaque option de support technique, des outils classiques comme Excel ou Google Sheets font le travail rapidement et efficacement.
Données qualitatives : Pour les réponses aux questions ouvertes ou les riches feedbacks de suivi, les choses deviennent compliquées. Ces idées sont impossibles à lire et à résumer manuellement à grande échelle. C’est là que les outils d'IA brillent vraiment et font gagner beaucoup de temps et d'efforts.
Lors du traitement des réponses qualitatives, il y a deux approches pour les outils :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copiez-collez vos données exportées dans ChatGPT ou un outil similaire, et commencez à discuter à leur propos.
C'est pratique pour une analyse rapide si vous n'avez pas beaucoup de données, mais les choses peuvent devenir désorganisées. Les problèmes de formatage, les limites de taille de contexte et le suivi manuel des fils de discussion vous ralentissent tous. Ce n'est pas idéal si votre ensemble de données est important ou si vous réalisez régulièrement des enquêtes comme celle-ci.
Un outil tout-en-un comme Specific
Specific est une plateforme IA conçue pour l'analyse d'enquêtes—il collecte et analyse les données.
Lorsque vous réalisez une enquête avec Specific, l'agent IA pose des questions de suivi en temps réel. Cela donne des données beaucoup plus profondes et plus claires que ce que vous obtiendriez à partir d'un formulaire standard. Il résume ensuite les réponses, trouve les thèmes clés et fournit des aperçus instantanés—il n'y a pas de manipulation manuelle de feuille de calcul ou d'assemblage de résultats. Vous pouvez également discuter en direct avec l'IA sur vos résultats, en contrôlant le contexte que vous envoyez pour des analyses approfondies.
Consultez les détails sur les fonctionnalités d'analyse des réponses d'enquête IA si vous souhaitez un flux de travail tout-en-un pour analyser les réponses d'enquête avec l'IA.
Si vous cherchez à créer votre propre enquête pour ce cas d'utilisation : vous pouvez commencer rapidement avec le générateur d'enquête spécialement pour les enquêtes de support technique avec des étudiants de cours en ligne ou explorer le générateur d'enquête IA général pour tout scénario personnalisé.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse des enquêtes sur le feedback des étudiants de cours en ligne sur le support technique
Les prompts sont votre superpouvoir lorsque vous discutez avec l'IA pour analyser les tendances des enquêtes, les points de douleur et les sentiments. Voici ce qui fonctionne le mieux pour ce public spécifique et ce sujet :
Prompt pour les idées principales : Utilisez cela pour distiller les grands thèmes de tout ensemble de réponses qualitatives.
Votre tâche consiste à extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + jusqu'à deux phrases explicatives.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Précisez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des nombres, pas des 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
L'IA donne toujours de meilleurs résultats si vous fournissez plus de contexte. Par exemple, parlez à l'IA du but de votre enquête ou de tout ce qui est pertinent concernant vos étudiants de cours en ligne. Voici comment vous pouvez offrir ce contexte :
Cette enquête a été réalisée avec des étudiants de cours en ligne pour recueillir des retours détaillés sur les problèmes et la qualité du support technique. Notre objectif ultime est d'identifier les zones nécessitant des améliorations et ce que les étudiants attendent réellement. Concentrez votre résumé sur les thèmes clés et les points de douleur les plus pertinents pour les expériences de support technique dans l'apprentissage en ligne.
Approfondissez un sujet : Une fois que vous avez vos principaux thèmes, posez des questions de suivi en référant directement à l'idée principale.
Dites-moi plus au sujet de XYZ (idée principale)
Prompt pour un sujet spécifique : Si vous voulez voir si quelqu'un a mentionné quelque chose ("temps de réponse rapide," "FAQ," "support 24 heures sur 24," etc.) :
Est-ce que quelqu'un a parlé de [sujet spécifique]? Incluez des citations.
Prompt pour les personas : Ce prompt vous aide à repérer les types d'utilisateurs récurrents parmi vos étudiants de cours en ligne :
Sur la base des réponses à l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les "personas" sont utilisés dans la gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, leurs motivations, leurs objectifs, et toute citation ou modèle pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les points de douleur et les défis : Essentiel pour identifier ce qui ne va pas dans votre parcours de support technique :
Analysez les réponses à l'enquête et énumérez les points de douleur, les frustrations ou les défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence.
Prompt pour les motivations et les moteurs : Utile pour comprendre pourquoi les étudiants se soucient de certaines fonctionnalités de support :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, désirs ou raisons primaires que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Groupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui à partir des données.
Prompt pour l'analyse des sentiments : L'humeur est-elle principalement positive ou les apprenants se sentent-ils déçus ?
Évaluez l'état d'esprit global exprimé dans les réponses à l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en évidence les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Prompt pour les suggestions et les idées : Trouvez des recommandations directes des étudiants au sujet du support technique :
Identifiez et répertoriez 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 cela est pertinent.
Prompt pour les besoins non satisfaits et les opportunités : Repérez les lacunes et les idées d'amélioration :
Examinez les réponses à l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacune, ou opportunité d'amélioration mis en évidence par les répondants.
Comment Specific analyse les données qualitatives de différents types de questions
La force de Specific est sa flexibilité pour tout format de question que vous utilisez lors de votre enquête de support technique :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Specific vous donne un résumé de toutes les réponses des étudiants, et de tout feedback de suivi supplémentaire recueilli en rapport avec la question principale. Cela vous aide à repérer rapidement les plus grands thèmes. Pour des stratégies sur la rédaction de questions ouvertes puissantes, consultez les meilleures questions pour les enquêtes de support technique.
Questions à choix unique ou multiples avec suivis : Pour chaque option choisie par les étudiants, Specific fournit un résumé ciblé des commentaires de suivi associés. Cela situe chaque réponse dans son contexte, ce qui vous permet de voir non seulement ce que les étudiants ont pensé mais pourquoi.
Score Net Promoter (NPS) : Specific décompose automatiquement les réponses qualitatives des détracteurs, passifs et promoteurs, et résume les entrées de suivi pour chaque groupe séparément. Cela vous permet de comparer qui est satisfait et qui a besoin de soutien.
Vous pouvez reproduire ces décompositions dans ChatGPT, mais vous devrez segmenter les données et coller les réponses groupe par groupe vous-même, ce qui prend plus de temps et est sujet à l'erreur.
Gérer les limites de contexte de l'IA : garder votre analyse concentrée
Si votre enquête a beaucoup de réponses, vous pourriez rencontrer des limites de taille de contexte avec des outils IA comme ChatGPT. Cela signifie que toutes les réponses ne peuvent pas s'intégrer dans le chat en même temps, ce qui peut bloquer l'analyse significative de l'ensemble complet de données. C'est un défi courant.
Il existe deux façons éprouvées de gérer cela (toutes deux sont intégrées dans Specific) :
Filtrage : Incluez uniquement les conversations où les utilisateurs ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi des réponses spécifiques. L'analyse filtrée vous permet de concentrer l'IA sur les sous-ensembles les plus pertinents, comme seulement ceux qui ont signalé des problèmes techniques, ou les étudiants qui ont donné des scores NPS neutres.
Recadrage : Limitez l'analyse à une question ou un ensemble de questions spécifiques. Au lieu d'envoyer toutes les données, envoyez uniquement ce qui est lié à votre domaine d'intérêt, ce qui signifie plus d'insights ciblés et évite le mur des limites de contexte.
Apprenez-en plus sur ces flux de travail et pourquoi ils ont du sens pour la recherche sur les enquêtes éducatives dans cet article approfondi sur l'analyse des réponses aux enquêtes IA.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux enquêtes d'étudiants de cours en ligne
L'analyse collaborative est un véritable défi lorsque vous réalisez des enquêtes de support technique avec une équipe—beaucoup de données, des emplois du temps chargés, et tout le monde veut des résultats clairs et exploitables.
Analysez ensemble en discutant avec l'IA : Dans Specific, les résultats des enquêtes deviennent immédiatement collaboratifs. Vous lancez simplement un chat avec l'IA et plongez ensemble dans les résultats, pas besoin de chaînes interminables Excel.
Plusieurs chats, chacun avec ses filtres et sa propriété : Vous pouvez configurer plusieurs chats, chacun centré sur une partie différente de votre enquête de support technique (comme les détracteurs NPS, les réponses concernant le support par chat, ou juste les étudiants d'un cours particulier). Chaque chat montre qui l'a créé, rendant le travail d'équipe clair et organisé—idéal pour les chefs de produit travaillant avec des instructeurs de cours ou des responsables de support technique.
Collaboration visible : Specific affiche qui a dit quoi, chaque message étant marqué par l'avatar de l'expéditeur dans le chat IA. Cette transparence facilite les boucles de rétroaction et la prise de décision, surtout lorsque votre analyse d'enquête est interfonctionnelle—CX, instructeurs, et IT peuvent tous se plonger dans les mêmes données et annoter les découvertes.
Des insights exploitables, pas des vidages de données : Cette configuration transforme l'analyse d'enquête désordonnée en un travail d'équipe ciblé, ce qui vous permet de relever rapidement les principaux défis, comme le fait que 56 % des apprenants en ligne disent que la réactivité de l'instructeur est un moteur clé de satisfaction, ou les 55 % qui disent que le mauvais support conduit à l'abandon de cours. [1]
Créez votre enquête d'étudiant de cours en ligne sur le support technique maintenant
Obtenez des insights plus riches et plus exploitables de vos étudiants de cours en ligne—posez des questions plus profondes, collectez des feedbacks plus intelligents, et laissez l'IA faire le gros du travail sur l'analyse. C'est plus rapide, plus facile, et vous pouvez collaborer instantanément avec votre équipe.