Votre questionnaire post-formation est un succès !
Maintenant, viens le temps de l’analyse !
Quelles conclusions pouvaient vous tirer de vos questionnaires ? Quels apprentissages ?
Dans cet article, nous allons faire le point sur un type de données bien particulier (et le plus difficile à analyser) : les données qualitatives, aussi appelées “verbatim”.
Selon les Dictionnaires Le Robert, un verbatim est un compte rendu écrit fournissant le mot à mot d’une déclaration. Dans le cadre de questionnaire, il s’agit d’une réponse à une question ouverte.
En donnant la possibilité à vos apprenants de s’exprimer pleinement et sans se référer à des options de réponses vous avez l’opportunité de mieux comprendre les notes attribuées et de profiter des suggestions et idées d'amélioration. Par exemple ici en utilisant une question ouverte nous pouvons obtenir plus de précisions à propos de la note de l’apprenant. De cette façon, nous pouvons rapidement définir le problème de l'apprenant et gérer l’incident :
💡 Pour en savoir plus sur les différents types de questions que vous pouvez utiliser dans vos questionnaires : Évaluation de vos formations : les 5 types de questions indispensables (et comment les utiliser)
Les verbatims de vos apprenants vos donc apparaître sous le format d’une donnée sémantique brute. Si ces informations sont précieuses, elles peuvent être un vrai casse-tête à traiter !
Dans le cas des données qualitatives, il est nécessaire de réaliser une analyse fine du contenu récolté afin d’interpréter correctement les résultats.
Une première analyse commentaire par commentaire est certes chronophage mais est indispensable puisqu’elle vous permettra d’immédiatement identifier d’éventuelles cohérences de réponses ou bien à l’inverse des contradictions notables.
En d’autres termes, le but d’une analyse qualitative est de faire ressortir l’homogénéité ou au contraire la diversité des points de vue afin de dégager des tendances. Ci-dessous, un exemple extrait de données qualitatives issues d’un organisme de formation d'audiovisuel et de cinéma à Paris :
On observe rapidement en lisant les commentaires que 50% d'entre eux font référence à la notion de temps. “J’aurais souhaité disposer de plus de temps” et “5 jours c’est presque trop court”.
Le directeur pédagogique de cet établissement sait donc qu’il aura certainement quelque chose à faire concernant la durée de ses sessions.
Attention toutefois à ne pas prendre quelques commentaires comme vérité générale. En effet, il est important d’identifier les commentaires qui dégagent réellement une tendance à travers le temps et non simplement à un moment donné. Cependant, cela ne signifie en aucun cas qu’un commentaire isolé qui sort du lot à un instant T ne doit pas être pris en compte. Bien au contraire !
Grâce à des outils comme Excel ou Notion, vous pouvez facilement mettre en place une codification manuelle, appelée aussi post-codification.
Cette méthode consiste à traiter les données qualitatives une par une et à les étiquetter en fonction des sujets évoqués.
Important : le plan de codification doit être décidé et fixé avant d’effectuer l’analyse. Toute modification en cours de route rendrait l’analyse déjà effectuée incomplète, il faudra donc recommencer à zéro !
Ce travail est toujours très chronophage et laisse peu de possibilités d’automatisation, mais si le nombre de vos retours reste réduit alors cette une option envisageable.
Il est possible d’automatiser l’analyse des données qualitatives grâce à un outil d’analyse sémantique. Ce dernier est capable d’analyser un grand nombre de verbatims en quelques secondes et d’identifier les sujets et thématiques récurrents.
Ces logiciels utilisent des algorithmes de traitement du langage humain et regroupent automatiquement les verbatims en catégories en fonction des sujets abordés.
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Il peut être extrêmement judicieux de faire remonter les réclamations et problèmes urgents et les séparer des retours apprenants qui se fondent dans la masse. Pour résoudre ces problèmes, il faut mettre en place un système d’alerte qui se déclenche en fonction des réponses des apprenants.
Par exemple ici on pose une première question à laquelle on associe une alerte selon la réponse :
En mettant une note inférieure ou égale à la moyenne (5) alors on pose une seconde question qualitative :
Par conséquent, en ayant mis une note de 3 ainsi qu’un commentaire explicatif, une alerte avec le nom de l’apprenant, sa note ainsi que son commentaire sont envoyés directement au formateur et/ou au responsable de l’école ou de l’organisme.
Voici un exemple d’alerte mail :
Cet exemple a été tiré d’un organisme de formation évoluant dans le secteur de l’audiovisuel. Son responsable qualité utilise Ekko pour être alerté en temps réel d’éventuels retours ou réclamations de ses apprenants.
💡 Dans la suite de ce sujet, nous vous recommandons vivement la lecture de cet article : Enquête de satisfaction de vos formations : comment gérer le feedback négatif de vos apprenants ?
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La clé pour réussir son analyse de données qualitatives réside dans la bonne interprétation des résultats en posant la question du pourquoi et du comment, et en les comparant avec d’autres données de l’enquête (dont des données de même type recueillies à une période antérieure) et/ou avec d’autres enquêtes.
Une fois ces vérifications de base réalisées, vous pouvez passer à l’analyse des réponses et donc comparer les résultats avec d’autres formations similaires pour contextualiser votre analyse. Pour cela il suffit de réaliser un benchmark des résultats de satisfaction d’autres formations et les garder proches de ses résultats pour les comparer en tout temps.
Maintenant que vous avez toutes les clés en main, il est temps de passer à l’action : Comment mener à bien des actions d’amélioration au sein de votre établissement de formation ? - Focus sur la méthode SMART
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