キャリアサービスプログラムにおける卒業生アンケート戦略

エグジット サーベイは、卒業生がキャリアサービスプログラムを完了する際に、貴重なフィードバックを収集します。このインサイトは、支援の提供方法と成功の測定方法を変革する可能性があります。

卒業生の成果を理解するには、雇用統計以上のものが必要です。入学から卒業後の移行までの全体の旅についての豊富で文脈的なフィードバックが必要です。

対話型のアンケートは、従来の形式よりもエンゲージングで洞察に富んでおり、各卒業生から本物の物語と深い視点を引き出します。

なぜ従来の卒業生エグジット フィードバックはしばしば不十分か

チェックボックス形式のアンケートは、キャリアサービスから就職までのニュアンスのある旅路を捉えることができません。低い回答率、表面的な回答、および求職の課題に関する文脈の欠如は、学校やキャリアサービス部門にとって共通の課題です。結果として数字はありますが、その背後にある「なぜ」がわからないのです。

実際には、卒業生には独自の物語があります。インターンシップの成功、ネットワークの突破口、克服されたスキルのギャップなどが、単なるチェック項目として扱われてしまいます。従来の形式では回答者の45～50%しかアンケートを完了しないのに対し、対話型AIアンケートでは驚異的な70～80%の完了率を達成していることからも、より良い方法が明らかです [1]。

回答者のエンゲージメントを向上させ、より豊富なデータを得るために、 対話型アンケートビルダー の検討をお勧めします。このツールは議論を適応させ、卒業生が話を続けるようにします。キャリアサービスが最も学べるのは、これらのユニークなネットワーキングやインターンシップの瞬間なのです。

キャリアサービスが本当に知るべき卒業生エグジットサーベイの情報

雇用結果: 卒業生が仕事を得たかどうかだけでなく、その役割の質、給与が業界の基準と比較してどうか、そして仕事が卒業生の長期的な目標に真に一致しているかどうかが重要です。2021/22年度の卒業生アウトカムの調査では、83% の卒業生が卒業後15か月以内に就職または就学と就職の両方を行っているとされていますが、その統計値だけでは、彼らの仕事が志望や学習領域に一致しているかどうかは明らかではありません [2]。

プログラムの効果: キャリアワークショップ、履歴書クリニック、模擬面接、またはメンターシッププログラムが実際にどれだけ結果を変えたか。出席者数を越えて、本当に影響を与えたサービスとその理由を問うことが重要です。このフィードバックループを逃すと、何が最も効果的かを当てずっぽうで推測することになります。

スキルギャップの分析: 毎年の卒業生クラスは、何かにもっと時間を費やすべきだったと感じています。それはデータ精通、リーダーシップ、または公演かもしれません。正直なエグジットフィードバックは、次のコホートが入学する前にこれらのギャップを特定し、将来の学生が同じ後悔をしないようにします。

ネットワーキングの影響: 直接的な接続がしばしば扉を開きます。キャリアサービスは、その部門が適切な紹介を手助けしたかどうかを知る必要があります。キャリアフェアや卒業生イベントが本当に価値があったのか、それとも単なるチェック項目だったのか。これらのインサイトを収集することが、将来のオファリングを強化する唯一の方法です。

この深さを捉えていないなら、サービスの価値を証明し、各新しい卒業クラスのサポートを適応させるための重要なデータを逃しています。 対話型アンケートページ で関連フィードバックの重要性についてさらに探索してください。

対話型アンケートは卒業生の物語を豊かに捉える

対話型AIアンケートを使用すると、フォローアップの質問がリアルタイムで適応し、各卒業生がどのように求職を進め、挫折を乗り越え、プログラムリソースを活用したかの詳細を自然に掘り下げられます。卒業生は、官僚的なフォームを記入しているのではなく、熟練したキャリアアドバイザーと話しているように感じます。

アンケートが卒業生の「求職中の困難」について言及した際にフォローアップすると、AIは「最大の課題は何だったか、それをどのように克服したかを教えて下さい」と尋ねる可能性があり、チェックボックスからは得られない具体的な情報を引き出します。

これらのフォローアップにより、すべてのエグジットアンケートが真の対話となり、非個人的なプロセスではなくなります。

自動化された AIフォローアップ質問 の導入により、卒業生が求職でのトラブルや忘れられないメンターシップ、習得しておけば良かったスキルを説明する際に、より豊富で個別の詳細を取得できます。

多言語サポートにより、国際学生にも望む言語で詳細なフィードバックを提供でき、インサイトを平等なものにし、データを真に代表的なものにします。

卒業生のフィードバックを行動に移せるプログラム改善に

実際には、卒業生エグジットフィードバックを収集するだけでなく、大規模に分析することが重要です。AI駆動の分析により、特定の産業で活躍するコホートを特定し、繰り返し発生する難点を特定し、特定のキャリアトラックにとって最適な介入を特定します。たとえば、2021年のSTEM卒業生が他の専攻の学生よりも準備が整っていたと感じたか、ネットワーキングイベントがメンターシッププログラムよりも多くの接続を生んだのかどうかをすばやく把握できます。

次のようなプロンプトを使用してこれらのインサイトを簡単に探索できます:

2024年のコホートが就職活動で苦労した主な理由を要約してください。

過去3年間のエグジットアンケートの自由回答コメントによると、最も効果的なキャリアサービスの介入をリストアップしてください。

卒業生の給与が期待値と業界平均にどの程度一致しているかを、異なる学科グループで分析してください。

このレベルの深さは AIアンケート応答分析 で簡単です。パターンについて質問するだけで、システムは回答を探し回り、スプレッドシートでは見逃してしまうトレンド、外れ値、インサイトを捉えます。

データを卒業年、学科、または就職結果によってセグメント化することで、プログラムに対するターゲットを絞った推奨事項と継続的な改善が可能になります。詳細については、各アンケートに対する意味のある分析の自動化が可能なチームの活用方法をご覧ください。

卒業生エグジットサーベイの実施に最適な方法

タイミングが重要: 卒業後3～6か月で調査を行うことで、現実世の中の視点と役割に慣れる時間が得られます。満足度と早期キャリアの現実の両方を捉えるための絶妙なタイミングです。

モバイルフレンドリーに: 卒業生は机に座ってあなたのメッセージを待っているわけではありません。彼らは通勤し、引っ越し、就職活動中であり、忙しい日々を過ごしています。すべてのAIアンケートをモバイルファーストかつ対話型にデザインすることで、彼らの都合のいいときにフィードバックの機会を逃しません。

戦略的なフォローアップ: 卒業後のフォローを無視しないこと。6か月と12か月にターゲットを絞った質問で再連絡し、給与の進展や役職の満足度について確認し、サポートが時間の試練に耐えているかどうかを確認します。

Specific は各段階を容易にします。クリエイターと回答者の両方にとって最適なユーザーエクスペリエンスを提供し、最初の結果後に質問を調整するのも簡単です。AIアンケートエディター を使用すると、フィードバックとニーズが進化する中で調整が数分で完了できます。

キャリアサービスのインパクトを測定する準備はできましたか？

卒業生のフィードバックをプログラムの卓越性に変え、より深いインサイト、より高い回答率、行動を促進する分析を提供します。自分のアンケートを作成し、真のキャリア成功を提供するプログラムを作り始めましょう。