Cet article vous donnera des conseils sur la façon d’analyser les réponses d’un sondage étudiant sur le networking des anciens élèves en utilisant des outils d'enquête IA et un workflow intelligent pour extraire des insights.
Choisir les bons outils pour l'analyse des réponses aux sondages
La manière dont vous analysez votre enquête sur le networking des anciens élèves dépend du type de données que vous avez. Voici ce que je garderais à l'esprit :
Données quantitatives : Si votre sondage recueille des données simples — comme le nombre d'étudiants ayant choisi une certaine plateforme de networking — Excel ou Google Sheets feront l'affaire. Vous compterez simplement les chiffres, trouverez les pourcentages, et peut-être élaborerez un ou deux graphiques.
Données qualitatives : Pour ce qui est des réponses ouvertes ou des récits sur les expériences de networking, les choses deviennent plus compliquées. Vous ne pouvez pas simplement tout lire si vous avez plus de quelques réponses. C'est là que les outils d'IA entrent en jeu : ils peuvent scanner d'énormes volumes de texte et extraire rapidement les principaux thèmes ou idées récurrentes.
Il existe deux approches principales pour l'outillage lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil GPT similaire pour l'analyse IA
Copier-coller et discuter : Vous pouvez exporter toutes vos réponses en texte libre et les coller dans ChatGPT ou un autre outil de grand modèle de langage (LLM). C’est rapide pour des listes courtes, mais lorsque vous avez des pages de commentaires, les choses deviennent vite fastidieuses. Vous atteindrez des limites de taille de contexte, et faire défiler des tonnes de texte dans une fenêtre de chat n'est pas amusant.
Gestion de la structure : Conserver les réponses dans un format lisible, déterminer quelle réponse va avec quelle question, et comprendre le contexte nécessitent un travail supplémentaire. L’avantage ? Vous avez une flexibilité totale dans la manière de poser des questions sur vos données. Mais préparez-vous à quelques opérations de copier-coller et à quelques maux de tête en gérant les fichiers.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour l'analyse d'enquêtes : Des outils comme Specific sont conçus pour ce travail. Specific vous permet à la fois de mener des enquêtes conversationnelles et d'analyser les résultats.
Des données de meilleure qualité : Lors des enquêtes, Specific pose automatiquement des questions de suivi intelligentes, approfondissant chaque réponse, ce qui signifie que vous obtenez des réponses plus riches qu'une simple ligne. (Vous pouvez lire en détail comment cela fonctionne ici.)
Analyse alimentée par l'IA : Une fois les réponses reçues, l'IA de Specific résume tout : met en évidence les principaux thèmes, suit combien de personnes mentionnent des idées clés, et montre même les sentiments ou points de douleur récurrents. Pas besoin de feuilles de calcul ou de lectures manuelles interminables.
Analyse conversationnelle : Vous discutez de vos résultats, comme avec ChatGPT, mais avec des fonctionnalités spécifiques aux enquêtes, telles que des analyses au niveau des questions et une gestion du contexte des données. Si vous voulez voir à quelle vitesse ce workflow est, consultez le générateur d'enquêtes pour le networking des anciens élèves ou les meilleures questions pour les enquêtes sur le networking des anciens élèves des étudiants.
Les outils de l'industrie comme NVivo et MAXQDA peuvent également prendre en charge l'analyse qualitative à grande échelle, offrant un codage IA, la recherche de thèmes, et une analyse par méthode mixte — mais ils conviennent mieux aux équipes de recherche avec des besoins avancés [2].
Invitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données du sondage sur le networking des anciens élèves
Je m'appuie sur le pouvoir des bonnes invitations. Si vous souhaitez des insights solides, commencez par des questions claires et spécifiques pour votre outil IA ou partenaire de discussion. Voici quelques-unes que j’ai trouvées les plus efficaces :
Invitation pour idées essentielles : L'invitation par défaut 'idées essentielles' de Specific fonctionne pour tous les types de grands ensembles de données qualitatives — que vous analysiez les raisons pour lesquelles les étudiants trouvent le networking difficile, ou des idées pour améliorer les événements d'anciens élèves :
Votre tâche est d'extraire les idées essentielles en gras (4-5 mots par idée essentielle) + une explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée essentielle spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), la plus mentionnée en haut
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée essentielle :** texte explicatif
2. **Texte de l'idée essentielle :** texte explicatif
3. **Texte de l'idée essentielle :** texte explicatif
Le fait de fournir un contexte clair à l'IA permet d'obtenir de meilleurs résultats. Si votre enquête porte sur les « défis pour les étudiantes lors des événements de networking des anciens élèves virtuels », mentionnez-le dès le début pour que l'IA comprenne l'objectif. Voici comment vous pourriez le formater :
J'ai mené une enquête auprès des étudiantes sur leurs expériences lors des événements de networking virtuels des anciens élèves. Veuillez concentrer votre analyse sur les points de douleur et les besoins d'amélioration.
Creuser plus profondément : Une fois que vous connaissez les principales idées essentielles, utilisez des suivis courts comme, « Parlez-moi plus des événements en petits groupes », pour explorer davantage ces thèmes.
Invitation pour mention de sujet spécifique : Si vous voulez vérifier si quelqu'un a mentionné un problème particulier — un certain club, format d'événement, ou obstacle — demandez :
Quelqu'un a-t-il parlé de XYZ ?
Ajoutez « Inclure des citations » si vous souhaitez voir des commentaires directs des étudiants.
Invitation pour personas : Vous voulez segmenter vos étudiants en fonction de leurs styles ou objectifs de networking ? Essayez :
Sur la base des réponses au sondage, 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.
Invitation pour points de douleur et défis : L'IA est excellente pour regrouper les points de douleur. Utilisez :
Analysez les réponses au sondage et listez les points de douleur, frustrations, ou défis les plus couramment mentionnés. Résumez chacun d'eux et notez tous les motifs ou fréquences d'occurrence.
Invitation pour motivations & moteurs :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs, ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez les motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données.
Invitation pour analyse des sentiments :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses au sondage (par ex., positif, négatif, neutre). Mettez en lumière les phrases clés ou les commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Vous pouvez également générer des éléments d'action en demandant à l'IA, « Quelles sont les suggestions, idées ou demandes des étudiants ? » et les regrouper par fréquence ou thème. Pour plus d'inspiration, consultez les conseils détaillés sur comment configurer ces questions dans votre design d'enquête.
Comment Specific analyse les données qualitatives par type de question
L'une des forces de Specific est le traitement différent des types de questions pendant l'analyse. Voici comment il se décompose :
Questions ouvertes (avec ou sans suivis): Specific fournit un résumé robuste pour chaque question ouverte, capturant les nuances de toutes les réponses, y compris des approfondissements basés sur les suivis déclenchés dans chaque chat.
Choix avec suivis: Chaque choix de réponse a son propre résumé de thème. Supposons que vous demandiez, “Quelles plateformes de networking avez-vous utilisées ?” et suiviez par “Pourquoi l'avez-vous aimée/détestée ?”—Specific regroupe les réponses et analyse les sentiments ou motivations pour chaque choix.
NPS (Net Promoter Score) : Les détracteurs, passifs, et promoteurs reçoivent chacun un résumé distinct des retours associés. Donc, si vous souhaitez obtenir des insights sur comment faire passer les étudiants d'un statut passif à promoteur, il est facile de comparer leurs récits.
Vous pouvez faire de même en utilisant ChatGPT ou des outils similaires, mais préparez-vous à davantage d'étapes manuelles. Copier, trier, et demander des résumés groupe par groupe est possible, mais Specific automatise entièrement ce workflow.
Comment relever les défis liés à la limite de contexte de l'IA
L'analyse IA a une limite de contexte—ce qui signifie que seule une quantité limitée de texte peut être traitée en une seule fois. Si vous avez des centaines de réponses à des sondages, vous devrez fragmenter les choses, ou vous appuyer sur des outils qui gèrent cela pour vous.
Avec Specific, vous disposez de deux approches intégrées :
Filtrage : Analysez uniquement les conversations où les utilisateurs ont répondu à des questions sélectionnées ou choisi des réponses spécifiques. Cela vous permet de concentrer votre IA sur des données de haute valeur et de rester sous le seuil de contexte.
Recadrage : Limitez l'analyse à seulement certaines questions — n'envoyant qu'une partie plus épurée de votre enquête à l'IA, ce qui augmente considérablement le nombre de conversations que vous pouvez analyser à la fois. C'est particulièrement utile lorsque vous voulez comparer les réponses à travers différentes questions rapidement.
D'autres outils de l'industrie, comme NVivo et des applications gouvernementales telles que le ‘Humphrey’ du Royaume-Uni, utilisent des stratégies similaires pour gérer le défi du contexte — et ont montré des économies significatives de temps et de coûts à grande échelle [3].
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses aux sondages étudiants
La collaboration devient souvent confuse — surtout si votre enquête sur le networking des anciens élèves est analysée par plusieurs représentants du corps professoral ou leaders étudiants. Suivre qui a fait quoi, s'assurer que tout le monde regarde les mêmes données, et maintenir le contexte n'est pas simple dans une feuille de calcul partagée.
Analyse basée sur le chat : Dans Specific, votre équipe peut analyser les réponses en discutant directement avec l'IA. C'est intuitif : formulez vos questions dans un langage naturel et laissez l'IA gérer la recherche dans les retours.
Plusieurs chats parallèles : Vous pouvez ouvrir des chats séparés, chacun explorant un angle spécifique — peut-être un pour les retours sur les événements, un pour la diversité et l'inclusion, un pour les suivis des détracteurs du NPS. Chaque chat peut avoir des filtres uniques et montrer qui l'a démarré, pour que votre équipe reste alignée et n'effectue pas de travail en double.
Voir qui a dit quoi : Lors de collaborations avec des collègues, l'interface de chat IA affiche l'avatar de l'expéditeur à côté de chaque message. Cette petite modification de l'interface utilisateur signifie que vous savez immédiatement si c'est le bureau des anciens élèves, le coach de carrière, ou le Doyen qui partage des insights — le tout sans avoir besoin de changer d'outils ou de parcourir des fils de discussion Slack.
Pour un Édition d'enquête plus granulaire et une collaboration personnalisée pilotée par chat, consultez la fonctionnalité AI survey editor, qui vous permet de modifier des questions ou des flux en collaboration, simplement en discutant.
Créez votre propre enquête étudiante sur le networking des anciens élèves maintenant
Commencez à recueillir des insights approfondis sur la façon dont le networking des anciens élèves fonctionne pour les étudiants en lançant votre propre sondage conversationnel — analysez instantanément les résultats avec l'IA et collaborez sans effort avec votre équipe sur ce qui compte le plus.