Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête étudiante sur les services de santé en utilisant l'IA. Si vous voulez des insights exploitables, c'est ici que vous commencez.
Choisir les bons outils pour analyser les données des réponses d'enquête
L'approche—et les outils—dépendent fortement de la nature de vos données d'enquête, qu'elles soient principalement des chiffres, des commentaires ouverts, ou un mélange des deux.
Données quantitatives : Les données quantifiables, comme le nombre d'étudiants ayant choisi une évaluation spécifique, sont simples à gérer avec des outils comme Excel ou Google Sheets. Vous pouvez rapidement calculer des pourcentages ou des moyennes pour voir ce qui ressort.
Données qualitatives : Les réponses ouvertes ou les questions de suivi sont à un niveau différent. Avec des dizaines ou des centaines de réponses en texte libre, les lire est impossible sans aide. C'est là que les outils d'analyse d'IA excellent, en mettant rapidement en lumière des schémas que vous manqueriez en parcourant simplement les réponses.
Il existe deux approches pour les outils lorsque l'on traite des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire basé sur GPT pour l'analyse par IA
Copier et discuter : Vous pouvez exporter vos données qualitatives et les coller directement dans ChatGPT—ou un outil similaire basé sur GPT. Ensuite, discutez simplement de vos résultats pour identifier les schémas. Mais ce n'est pas toujours sans accroc.
Pas pratique : Ce processus implique beaucoup de copie manuelle, de nettoyage de tableaux exportés de façon désordonnée, et de vous rappeler des bonnes instructions. De plus, vous êtes seul pour des choses comme filtrer les réponses, suivre qui a déjà analysé quoi, et éviter les surcharges de contexte coûteuses.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour les enquêtes qualitatives : Des outils comme Specific poussent cela encore plus loin. Ils vous permettent de recueillir les opinions des étudiants sur les services de santé à travers des enquêtes conversationnelles propulsées par l'IA. En posant des questions de suivi dynamiques, vous pouvez débloquer des insights bien plus profonds et des données de haute qualité que les formulaires simples ne permettent.
Des insights alimentés par l'IA instantanément : Après que les réponses soient reçues, Specific s'occupe de la majorité du travail. Il résume les opinions, trouve les idées clés qui intéressent les étudiants, et organise les points de douleur et les motivations. Vous accédez directement à des insights concrets—pas de tableurs, pas de boucles de copier-coller. De plus, vous pouvez explorer les réponses dans un chat d'IA, comme ChatGPT mais adapté au contexte de votre projet de retour.
Fonctionnalités avancées : Vous pouvez filtrer et segmenter par questions d'enquête ou réponses avant d'envoyer quoi que ce soit à l'IA, ce qui rend la gestion de grandes bases de données beaucoup moins écrasante.
Pour un aperçu plus détaillé de ce processus, consultez la page dédiée sur l'analyse assistée par l'IA des réponses d'enquête chez Specific.
Incitations utiles que vous pouvez utiliser pour analyser les données de l'enquête étudiante sur les services de santé
Les incitations sont l'épine dorsale du travail avec des outils d'IA comme ChatGPT, GPT-4 ou Specific. Décomposons les meilleures façons d'extraire des insights des données d'enquêtes qualitatives.
Incitation pour extraire des idées principales : Utilisez cela lorsque vous voulez un résumé succinct des thèmes principaux présents dans les réponses de votre enquête sur les services de santé étudiant. Collez-le tel quel dans l'outil IA pour obtenir des résultats solides :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explicatif de jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Spécifier combien de personnes ont mentionné chaque idée principale spécifique (utilisez des chiffres, 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
Donnez plus de contexte, obtenez de meilleures réponses. L'IA fonctionne toujours mieux lorsque vous lui donnez des détails sur votre enquête, pourquoi vous avez posé certaines questions, ou ce que vous attendez de l'analyse. Essayez d'ajouter quelque chose comme ceci avant votre incitation principale :
Ce sondage a été envoyé à des étudiants universitaires pour comprendre leurs expériences avec les services de santé sur le campus—en particulier les points de douleur et les suggestions d'amélioration. Veuillez concentrer votre analyse sur des insights exploitables.
Une fois que vous voyez des thèmes de niveau supérieur, allez plus en profondeur. Utilisez une incitation de suivi: "Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)" pour approfondir les réponses liées à des sujets spécifiques.
Incitation pour les sujets spécifiques : Pour vérifier rapidement si quelque chose est mentionné, essayez : "Quelqu'un a-t-il parlé de services de santé coûteux ? Incluez des citations si possible."
Incitation pour les personas : Idéal pour mettre en avant les types d'étudiants avec différentes attitudes ou problèmes dans les données : "Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaire à la façon dont les 'personas' sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toutes citations ou modèles pertinents observés dans les conversations."
Incitation pour les points de douleur et défis : Si vous cherchez à identifier les sources d'insatisfaction ou d'obstacles, utilisez : "Analysez les réponses à l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations ou défis les plus communs mentionnés. Résumez chacun d'eux et notez tout modèle ou fréquence d'occurrence."
Incitation pour les suggestions et idées : Lorsque vous voulez des idées d'amélioration directement des étudiants : "Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par thème ou fréquence, et incluez des citations directes si pertinentes."
Vous voulez plus d'inspiration ? Consultez ce guide des meilleures questions d'enquête sur les services de santé ou essayez le générateur d'enquête IA pour étudiants et services de santé pour des modèles adaptés.
Comment l'IA gère les différents types de questions sur les services de santé des étudiants
Specific ajuste automatiquement son analyse en fonction du type de question d'enquête, rendant l'analyse des enquêtes simple—surtout lorsqu'il s'agit de sujets de services de santé que les étudiants discutent souvent avec nuance.
Questions ouvertes : Chaque réponse en texte libre, ainsi que les réponses à tout suivi, reçoivent des résumés concis. Cela vous donne une vue complète des tendances, pas seulement des réponses de surface.
Choix avec suivis : Pour tout choix multiple (comme évaluer le coût ou la satisfaction) avec un suivi, chaque choix individuel obtient un résumé adapté des commentaires qui y sont attachés. Ainsi, vous pouvez instantanément observer les tendances pour ceux qui ont répondu "insatisfait" par rapport à "très satisfait".
NPS (Net Promoter Score) : Les Promoteurs, Passifs, et Détracteurs ont chacun leur propre résumé des retours associés, vous permettant de voir ce qui motive les partisans ou pousse les critiques à laisser des notes basses.
Faire de même dans ChatGPT est possible—vous aurez juste plus de tri et de copie manuels à suivre pour les données question par question lorsque vous analysez des ensembles de réponses plus grandes. Pour un guide complet, ce guide de l'enquête sur les services de santé étudiant peut aider.
Comment gérer les limites de taille de contexte de l'IA dans les grands projets d'enquête
Les outils d'IA comme ChatGPT et même les plateformes d'enquête avancées ont une limite de contexte—ils ne peuvent analyser qu'une quantité limitée de texte à la fois. Si votre enquête étudiante a généré beaucoup de réponses détaillées, vous pouvez vous heurter à ce mur.
Il existe deux moyens simples de surmonter les barrières de taille de contexte :
Filtrage : Analysez uniquement les conversations où les utilisateurs ont répondu à certaines questions ou sélectionné des réponses pertinentes. De cette manière, vous concentrez l'analyse et restez dans la limite de l'IA, ce qui est facile dans Specific avec des filtres intégrés.
Recadrage : Sélectionnez seulement les questions qui vous intéressent et envoyez uniquement celles-ci (et les réponses associées) pour analyse. Cela réduit le "bruit", reste dans les limites techniques et aide l'IA à analyser plus de conversations de façon significative.
Les deux stratégies garantissent que vous ne perdiez pas les nuances ou ne risquiez que l'IA ne manque le point car la masse de données était trop importante pour être traitée.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquête étudiante
Collaborer sur des enquêtes sur les services de santé étudiant peut être frustrant—surtout lorsque vous jonglez avec des tableurs, de longs exports PDF, ou des notes peu claires entre les équipes.
Chats IA instantanés : Dans Specific, vous et vos collègues pouvez analyser les données d'enquête ensemble en discutant avec l'IA, comme vous le feriez dans un fil Slack privé ou un fil de commentaires dans Google Docs. C'est naturel et garde l'analyse centralisée.
Multiples fils de travail : Créez de nombreuses sessions de chat IA, chacune explorant une question de recherche différente ou un segment de la population étudiante, toutes visibles dans votre espace de travail. Chaque chat montre qui l'a commencé—idéal pour répartir le travail ou pour la responsabilité entre équipes.
Collaboration transparente : Chaque message dans un chat IA collaboratif inclut l'avatar de l'expéditeur, ce qui rend clair qui a fait quelle observation ou hypothèse. C'est bien plus propre que de suivre des chaînes d'email ou des documents statiques, surtout si vous explorez des plaintes ou suggestions nuancées sur les services de santé.
Voulez-vous éditer les questions collaborativement avant de déployer votre enquête ? L'éditeur d'enquête IA vous permet de redessiner les questions en décrivant simplement les changements en langage naturel—aucune édition manuelle requise. C'est parfait lorsque plusieurs parties prenantes ont des retours avant le lancement.
Créez votre enquête étudiante sur les services de santé maintenant
Commencez à obtenir des insights plus profonds et réalisez des améliorations basées sur les données dès aujourd'hui—Specific rend les enquêtes sur les services de santé étudiant faciles, instructives, et exploitables dès le départ.