Cet article vous donnera des conseils sur la manière d'analyser les réponses d'une enquête étudiante sur les services de carrière en utilisant l'IA pour une analyse de réponses plus intelligente et plus rapide.
Choisir les bons outils pour l'analyse d'enquêtes propulsée par l'IA
La meilleure approche et les bons outils pour l'analyse d'enquêtes dépendent de la forme et de la structure des réponses de vos étudiants. Voici ce que j'ai trouvé qui fonctionne bien :
Données quantitatives : Les chiffres sont simples. Si vous souhaitez compter combien d'étudiants ont choisi un service de carrière particulier ou ont évalué les niveaux de satisfaction, des outils standard comme Excel ou Google Sheets sont parfaits. Vous pouvez rapidement comptabiliser les résultats, calculer des pourcentages et créer des graphiques clairs.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes — comme des étudiants décrivant leurs expériences ou frustrations — sont beaucoup plus difficiles. Avec des dizaines, voire des centaines de réponses, il est impossible de toutes les lire et de trouver des motifs manuellement. Ce type de données nécessite l'utilisation d'outils IA pour obtenir de réelles insights.
Il y a deux approches pour les outils lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire GPT pour l'analyse IA
Vous pouvez copier vos données qualitatives exportées dans ChatGPT et discuter à leur sujet. Pour des perspectives rapides, vous collez les commentaires ou conversations des étudiants dans ChatGPT, puis vous lui demandez de résumer, de repérer les sujets principaux ou d'extraire des citations liées aux services de carrière.
C’est un processus pratique mais plutôt lourd. Vous devez gérer votre exportation de données, garder une trace des instructions de prompt, et faire attention aux limites de contexte (l'IA ne peut traiter qu'une certaine quantité à la fois). Il n'y a pas de structure pour gérer les filtres ou collaborer avec d'autres.
Un outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu à cet effet. Il collecte non seulement les réponses des enquêtes étudiantes via un chat propulsé par l'IA, mais les analyse aussi instantanément. Bien que l'outil soit construit en tenant compte de ces défis, vous devriez connaître ses principaux avantages :
Suivi par IA : Lors de la collecte de données, Specific pose automatiquement des questions de suivi si nécessaire, rendant les réponses des étudiants plus approfondies et pertinentes pour votre recherche. Découvrez comment les suivis automatiques augmentent la valeur de vos données.
Analyse instantanée par IA : Après avoir collecté les réponses de l'enquête, l'IA de Specific résume instantanément les thèmes clés, les fréquences et les insights exploitables — pas besoin d'exportation manuelle ou de feuille de calcul.
Requêtes conversationnelles : Vous pouvez discuter directement des résultats de l'enquête avec l'IA, comme vous le feriez avec ChatGPT. Mais vous pouvez également segmenter ou filtrer ce qui est envoyé à l'IA, vous permettant d'entrer dans le détail de questions ou choix de réponses particuliers. Voyez comment fonctionne l'analyse des réponses de l'enquête par l'IA de Specific.
Peu importe l'approche que vous choisissez, l'objectif final est d'obtenir des insights exploitables qui orienteront vos initiatives des services de carrière pour étudiants. Et souvenez-vous, créer une enquête étudiante sur les services de carrière est plus facile que jamais.
Fait : 65% des étudiants disent que les services de carrière ont été essentiels pour obtenir leur premier emploi, et 72% ont estimé que l'accompagnement en orientation professionnelle a amélioré leurs stratégies de recherche d'emploi.[1] Ces statistiques soulignent l'importance d'approfondir ce que disent les étudiants — de sorte que votre processus d'analyse compte vraiment.
Prompts utiles pour analyser les réponses des étudiants sur les services de carrière
Pour tirer le meilleur parti des données qualitatives de votre enquête étudiante, utilisez des prompts d'IA bien conçus. Voici ce que je recommande (et que j'utilise moi-même) :
Prompt pour les idées essentielles : Ceci est le prompt de référence pour faire rapidement surface des sujets ou problèmes principaux mentionnés par les étudiants à propos des services de carrière. Cela fonctionne parfaitement dans les environnements Specific et ChatGPT :
Votre tâche est d'extraire les idées essentielles en gras (4-5 mots par idée) + une explication jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée essentielle 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 essentielle:** texte explicatif
2. **Texte de l'idée essentielle:** texte explicatif
3. **Texte de l'idée essentielle:** texte explicatif
Pour améliorer la précision, fournissez toujours autant de contexte que possible. Par exemple, expliquez que votre enquête a été menée parmi les étudiants d'une institution particulière, ou que vous souhaitez vous concentrer sur le retour d'informations concernant les ateliers de CV, et non sur les expériences générales. Voici comment vous pourriez faire :
Voici le contexte : Cette enquête a été réalisée parmi des étudiants de dernière année universitaire ayant assisté à au moins un événement des services de carrière en 2024. Mon objectif est d'identifier des expériences liées aux sessions de coaching de carrière individuelles et de voir s'il y a des idées que nous avons manquées.
Prompt pour approfondir les insights : Après avoir extrait une idée essentielle qui ressort (disons, « Besoin de conseils personnalisés »), utilisez un suivi spécifique comme :
Dites-m'en plus sur les conseils personnalisés
Prompt pour des sujets spécifiques: Utilisez ceci pour vérifier si une idée importante a été soulevée :
Quelqu'un a-t-il parlé des foires de carrière virtuelles ? Incluez des citations.
Prompt pour les personas : Cela débloque des segments d'étudiants qui ressentent de manière similaire — une grande aide pour adapter votre communication future :
En fonction des réponses au sondage, identifiez et décrivez une liste de personas distincts — similaires à la façon dont les « personas » sont utilisés dans la 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 mettre en lumière ce qui ne fonctionne pas :
Analysez les réponses du sondage et répertoriez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez les motifs ou la fréquence d'occurrence.
Prompt pour les motivations & moteurs : Pour creuser ce qui se cache vraiment derrière le comportement des étudiants :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les principales motivations, désirs ou raisons que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à l'appui des données.
Prompt pour l'analyse des sentiments : Pour obtenir une lecture rapide de l'humeur générale :
Évaluez le sentiment général exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases clés ou commentaires qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Lorsque vous combinez ces prompts avec l'IA, vous découvrirez rapidement des insights exploitables — bien plus rapidement que si vous lisiez chaque réponse manuellement. Si vous souhaitez améliorer la construction de vos enquêtes ou le type de questions que vous posez, essayez ce guide sur la formulation des meilleures questions pour les enquêtes sur les services de carrière pour étudiants.
Comment Specific analyse les réponses en fonction du type de question
Parlons de ce qui se passe lorsque vous utilisez Specific pour analyser des données qualitatives — car sa façon de résumer dépend du type de question posée dans votre enquête étudiante :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous obtenez un résumé clair et lisible de toutes les réponses, ainsi que des suivis directement liés à cette question. C'est ici que la plupart des étudiants partagent des réflexions nuancées sur leurs expériences ou suggestions d'amélioration — par exemple pourquoi ils souhaiteraient que les services de carrière soient plus personnalisés (ce que 58% des étudiants ont demandé ! [1])
Questions à choix avec suivis : Pour les questions à choix unique ou multiple avec invites de suivi (par exemple, « Pourquoi avez-vous sélectionné ce service? »), chaque choix obtient son propre résumé, ce qui facilite la détection de motifs parmi les étudiants avec différentes préférences.
Questions NPS : Chaque segment NPS — détracteurs, passifs, promoteurs — reçoit un résumé séparé des réponses de suivi des étudiants. Cela vous aide à identifier ce qui a enchanté les promoteurs par rapport à ce qui a frustré les détracteurs.
Vous pourriez reproduire ce workflow d'analyse approfondie dans ChatGPT en exportant, organisant et résumant vos données en segments — mais Specific fait tout cela dès le départ, économisant des heures de configuration manuelle. En savoir plus sur l'analyse des réponses aux enquêtes avec l'IA.
Gérer les limitations contextuelles lors de l'analyse de grands ensembles de réponses
Un défi avec l'analyse IA de grands volumes de données qualitatives d'enquêtes est la limite de taille de contexte. Si votre enquête étudiante a produit des centaines de réponses sur les services de carrière, vous atteindrez rapidement une limite — les modèles IA comme GPT ne peuvent traiter qu'une certaine quantité d'informations à la fois.
Il existe deux approches fiables pour contourner cette limitation (toutes deux prises en charge nativement dans Specific) :
Filtrage : Vous pouvez concentrer l'analyse uniquement sur les conversations où les étudiants ont répondu à des questions particulières, ou seulement là où ils ont choisi certaines réponses. Cela garantit que vous n'envoyiez que des données ciblées à l'IA pour des plongées approfondies.
Recadrage : Sélectionnez uniquement les questions qui vous intéressent pour la révision par l'IA. Par exemple, analysez uniquement les réponses liées au NPS ou uniquement les commentaires concernant les foires de carrière virtuelles. Cette étape précoce augmente considérablement le nombre de réponses que vous pouvez analyser en une seule fois.
En procédant ainsi, vous vous assurez de ne pas perdre des insights précieux simplement à cause de contraintes techniques de l'IA. Pour des workflows d'analyse avancés, j'utilise régulièrement des filtres et un recadrage de questions dans Specific pour tirer le meilleur parti des ensembles de données d'enquêtes étudiantes.
Fonctionnalités collaboratives pour l'analyse des réponses aux enquêtes étudiantes
La collaboration est une étape sous-estimée (mais essentielle) dans l'analyse des résultats des enquêtes sur les services de carrière pour étudiants. Lorsque vous travaillez avec des coéquipiers — conseillers en orientation, services étudiants ou recherche institutionnelle — tout le monde a besoin d'accéder aux insights partagés et de pouvoir poser ses propres questions de suivi.
Chat IA collaboratif : Dans Specific, vous et d'autres membres de l'équipe pouvez analyser les résultats des enquêtes simplement en discutant avec l'IA — pas d'exportation de données, pas de réinvention de la roue pour chaque nouvelle question.
Multiples discussions pour plusieurs points de vue : Chaque chat IA peut avoir ses propres filtres ou focalisation, vous permettant de traiter séparément les questions NPS, les questions à choix ou les réponses ouvertes. Vous pouvez voir qui a créé chaque chat, rendant la collaboration transparente et organisée.
Historique clair des conversations : En travaillant dans le chat IA, chaque message affiche désormais l'avatar de l'expéditeur. Il est facile de suivre qui a suggéré quel prompt ou ligne de questionnement et de reprendre les discussions là où un collègue s'est arrêté.
Expérience en pratique : Cette approche collaborative transforme la manière dont les équipes de services aux étudiants explorent de grands ensembles de données d'enquête — tout le monde peut suivre, itérer et raffiner les insights ensemble, sans travail en silo ou goulets d'étranglement d'information. Pour ceux qui commencent juste, consultez ce guide sur la création de sondages pour les carrières étudiantes.
Créez dès maintenant votre enquête étudiante sur les services de carrière
Agissez maintenant pour débloquer des retours d'expérience plus riches sur les services de carrière — créez des enquêtes étudiantes approfondies, capturez des réponses plus pertinentes, et laissez l'analyse propulsée par l'IA transformer vos données d'enquête en insights instantanés et exploitables. Obtenez une compréhension plus approfondie et de meilleurs résultats pour chaque projet d'enquête que vous réalisez.