Hier sind einige der besten Fragen für eine Umfrage unter Betatestern über die Auffindbarkeit von Funktionen, sowie unsere wesentlichen Tipps für deren Erstellung. Sie können Specific verwenden, um eine solche Umfrage in Sekunden zu erstellen—beschreiben Sie einfach Ihre Ziele und was Sie lernen möchten.
Beste offene Fragen für eine Umfrage unter Betatestern über die Auffindbarkeit von Funktionen
Offene Fragen helfen uns, Kontext, Motivationen und Überraschungen zu erfassen, die strukturierte Fragen möglicherweise übersehen. Sie sind ideal, wenn wir tiefgehende Einsichten möchten—insbesondere zu Beginn von Tests, wenn wir noch nicht wissen, welche Probleme auftreten könnten.
Welche neuen Funktionen sind Ihnen beim Verwenden des Produkts zuerst aufgefallen? Warum denken Sie, dass diese Ihre Aufmerksamkeit erregt haben?
Gab es Funktionen, die Sie zu finden schwierig fanden oder erst später entdeckten? Bitte beschreiben Sie Ihre Erfahrung.
Können Sie uns erklären, wie Sie normalerweise nach neuen oder aktualisierten Funktionen suchen?
Was hat Ihnen geholfen, neue Funktionen im Produkt zu entdecken?
Was hat es schwierig gemacht, bestimmte Funktionen zu finden?
Gab es Momente, in denen Sie annahmen, eine Funktion existiere nicht, nur um sie später zu entdecken? Wie ist das passiert?
Wie hat das Layout oder die Navigation des Produkts die Auffindung von Funktionen erleichtert oder behindert?
Was hat Sie, wenn überhaupt, an der Platzierung oder der Benennung von Funktionen verwirrt?
Beschreiben Sie unter welchen Umständen Sie ein „Aha!“-Erlebnis hatten, als Sie eine Funktion zum ersten Mal entdeckten oder verwendeten.
Wenn Sie eine Änderung vorschlagen könnten, um die Auffindbarkeit von Funktionen zu verbessern, welche wäre das und warum?
Warum offene Fragen verwenden? Forschungen zeigen, dass die Einbindung von Nutzerfeedback in das Produktdesign zu einer Steigerung der Kundenzufriedenheit um 27 % und zu besseren Konversionsraten führt [1]. Betatester identifizieren oft sowohl große als auch Nischenprobleme in der Auffindbarkeit—insbesondere wenn sie die Möglichkeit haben, ihre Erfahrungen in ihren eigenen Worten zu erklären.
Beste Einfachauswahl-Multipel-Choice-Fragen für eine Umfrage unter Betatestern über die Auffindbarkeit von Funktionen
Einfachauswahl-Multipel-Choice-Fragen sind perfekt, wenn wir Feedback quantifizieren, Trends erkennen oder Betatester dazu ermutigen möchten, sich zu öffnen. Manchmal ist es viel einfacher für jemanden, eine Option auszuwählen, bevor er sich in Folgefragen öffnet. So strukturieren wir diese für Feedback zur Auffindbarkeit von Funktionen:
Frage: Wie einfach war es, neue Funktionen im Produkt zu finden?
Sehr einfach
Etwas einfach
Etwas schwierig
Sehr schwierig
Frage: Welche der folgenden beschreibt am besten, wie Sie neue Funktionen zuerst entdeckt haben?
Produkteinführung oder Onboarding
In-Produkt-Ankündigung oder Tooltip
Menüs und Einstellungen erkunden
Andere Benutzer haben es mir gezeigt
Andere
Frage: Haben Sie Ressourcen (Hilfeseiten, Foren, Chat-Support) genutzt, um Funktionen zu finden?
Ja
Nein
Ich habe es versucht, aber nicht gefunden, was ich brauchte
Wann mit „Warum?“ nachfragen? Wir fragen immer nach, nachdem strukturierte Auswahl getroffen wurden, insbesondere wenn jemand sagt, dass die Auffindbarkeit von Funktionen „schwierig“ oder „etwas schwierig“ war. Indem wir fragen: „Warum fanden Sie es schwierig?“, decken wir die eigentlichen Probleme auf—unklare Symbole, versteckte Menüs oder Namensverwirrung. Diese Nuancen formen oft Produktentscheidungen, die zu echten Verbesserungen führen.
Wann und warum sollte die Kategorie „Andere“ hinzugefügt werden? Die Kategorie „Andere“ ermöglicht es Testern, Entdeckungen hervorzuheben, die wir nicht vorhergesehen haben. Wir fügen immer eine kurze Folgefrage hinzu: „Können Sie ein bisschen mehr darüber sagen, wie Sie die Funktion gefunden haben?“ Diese speziellen Antworten führen oft zu den innovativsten Änderungen.
Tipp: Sie können einfach Ihre eigenen Multiple-Choice-Umfragefragen mit dem KI-Umfrage-Generator von Specific anpassen und erstellen.
Sollten Sie eine NPS-Frage für Beta-Tester-Umfragen zur Auffindbarkeit von Funktionen verwenden?
Der Net Promoter Score (NPS) ist eine goldene Standardfrage: „Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie [Produkt] einem Freund oder Kollegen empfehlen?“ Für Betatester passen wir ihn an: „Wie wahrscheinlich ist es basierend darauf, wie einfach Sie die neuen Funktionen gefunden und verwendet haben, dass Sie dieses Produkt empfehlen?“ Dies gibt uns einen Maßstab für das allgemeine Erlebnis der Auffindbarkeit—nicht nur für die Nützlichkeit, sondern für die gesamte Nutzerreise.
NPS funktioniert so gut, weil es vergleichend ist—wir sehen, ob die Auffindbarkeit von Funktionen die Markenbefürwortung eines Nutzers beeinflusst. Tatsächlich sehen 70% der Unternehmen, die Nutzererfahrungsmetriken verfolgen, ein schnelleres Umsatzwachstum[1], und NPS ist eine Kernmetrik. Um diese Frage schnell hinzuzufügen, schauen Sie sich den automatischen NPS-Umfrage-Generator für Betatester an, der alle Logiken und intelligenten Nachfragen für Sie übernimmt.
Die Stärke von Folgefragen
Wir erhalten die besten Einblicke, wenn wir nicht einfach bei der ersten Antwort aufhören. Automatisierte Folgefragen, wie sie von Specific angetrieben werden, erlauben uns, in Echtzeit in die Tiefe zu gehen—ohne manuelles Nachverfolgen oder Raten. Hier glänzt eine konversationelle Umfrage wirklich: KI stellt klärende Fragen wie ein Experte, sammelt reiche, umsetzbare Rückmeldungen, die wir in statischen Formularen verpassen würden.
Beta-Tester: „Ich habe die Exportfunktion zuerst nicht gefunden.“
KI-Nachfrage: „Was machte es schwer zu finden? War es die Lage, die Formulierung oder etwas anderes?“
Diese nächste Frage ist normalerweise der „Aha!“-Moment. Ohne sie raten wir nur.
Wie viele Follow-ups fragen? Üblicherweise zielen 2–3 gezielte Follow-ups darauf ab, den Kontext zu klären—genug, um zu verstehen, aber ohne die Tester zu ermüden. Wir verwenden immer Sprunglogik: nachdem die grundlegende Erkenntnis gefunden wurde, machen wir weiter. Specific lässt Sie die Follow-up-Einstellungen für ermüdungsfreie, fokussierte Gespräche einfach kontrollieren.
Das macht es zu einer konversationellen Umfrage: Jedes Follow-up verwandelt die Umfrage in einen dynamischen, ansprechenden Chat, nicht in einen trockenen Fragebogen—sammelt die Nuancen, die zu Durchbrüchen führen.
KI-Umfrage-Antwortanalyse: Mit KI können Sie alle Antworten schnell analysieren, selbst mit umfangreichen offenen Details. Sehen Sie, wie einfach es ist, Muster zu erkennen und Themen mit Specifics integrierter KI-Analyse zu finden.
Diese intelligenten Folgefragen sind ein echter Game-Changer—probieren Sie sie aus, indem Sie eine KI-gestützte Umfrage erstellen und sehen Sie selbst den konversationalen Unterschied.
Wie man Eingabeaufforderungen für ChatGPT oder GPT-basierte KI für Umfragefragen schreibt
Eine Eingabeaufforderung für KI zu schreiben ist einfach, aber ein bisschen Kontext hinzuzufügen, zahlt sich immer aus. Beginnen Sie mit etwas wie:
Schlag 10 offene Fragen für eine Umfrage unter Betatestern über die Auffindbarkeit von Funktionen vor.
Möchten Sie, dass die KI mehr personalisiert? Geben Sie zusätzlichen Kontext—beschreiben Sie Ihr Unternehmen, das Produkttyp, Ihre Ziele und was Sie lernen möchten:
„Wir testen eine SaaS-Analyseplattform mit neuen Berichtsfunktionen. Unsere Betagruppe besteht hauptsächlich aus nicht-technischen Benutzern aus kleinen Unternehmen. Schlagen Sie 10 offene Fragen vor, um zu bewerten, wie sie neue Funktionen während ihrer ersten Woche entdecken und verstehen. Konzentrieren Sie sich darauf, Verwirrung, fehlenden Nutzen und Verbesserungsmöglichkeiten aufzudecken.“
Versuchen Sie dann als nächstes diese Eingabeaufforderung für die Struktur:
Schauen Sie sich die Fragen an und kategorisieren Sie sie. Geben Sie die Kategorien mit den Fragen darunter aus.
Fokussieren Sie sich schließlich auf das, was Ihnen am wichtigsten ist:
Erzeugen Sie 10 Fragen für die Kategorien „Funktionsbenennung und -platzierung“ und „Benutzereinführungserfahrung“.
Dieser Austausch macht Ihre Umfrage schärfer—wenn Sie sie weiter bearbeiten oder verbessern möchten, lässt Sie der KI-Umfrage-Editor in Specific all dies einfach durch eine Unterhaltung tun, ohne manuelles Formularerstellen.
Was ist eine konversationelle Umfrage?
Eine konversationelle Umfrage ist nicht nur ein digitales Formular—es ist ein interaktiver Chat, bei dem die Umfrage an jede Tester-Antwort angepasst wird. Anstatt statische Listen zu bieten, erhalten Sie dynamische, kontextbewusste Erkundungen, ähnlich wie ein aufmerksamer menschlicher Interviewer.
Betrachten Sie zum Beispiel die Erstellung von Umfragen. Herkömmliche Formulare zwingen uns, jedes Szenario im Voraus zu erraten—kaum realistisch für etwas so Nuancenreiches wie die Auffindbarkeit von Funktionen. Im Gegensatz dazu beschreibt man mit einem KI-Umfrage-Builder wie Specific einfach sein Szenario oder kopiert eine Liste von Fragen, und die Plattform richtet eine Umfrage ein, die weiß, wie man fragt, klärt und tiefer geht, basierend auf jeder Antwort.
Manuelle Erstellung von Umfragen | KI-generierte konversationelle Umfrage |
|---|---|
Jede Frage/Option manuell auflisten | Ziele beschreiben und KI generiert & erkundet |
Keine Nachfragen, es sei denn vorprogrammiert | Dynamische Nachfragen für mehrdeutige Antworten |
Schwer zu aktualisieren, testen oder lokalisieren | Bearbeiten, lokalisieren oder verzweigen/logisch sofort im Chat |
Langeweilig und wenig Engagement | Interaktives, engagierendes Chat-Erlebnis |
Warum KI für Umfragen unter Betatestern verwenden? Specifics konversationelle Umfragen liefern reichere Einblicke, besseres Engagement und ein genaueres Verständnis dafür, wie Nutzer Funktionen entdecken und damit interagieren. Anstatt statischer Antworten, gewinnen Sie die Tiefe eines Experteninterviews im Maßstab von Umfragen. Für Schritt-für-Schritt-Anleitungen schauen Sie in unserem Leitfaden zum Erstellen einer Umfrage zur Auffindbarkeit von Funktionen für Betatester nach.
Wir haben aus erster Hand erfahren, dass Specifics Kombination aus Echtzeit-Nachfragen, automatischer KI-Analyse und nahtloser Nutzererfahrung sowohl Umfrageerstellern als auch Testern das bietet, was sie wirklich wollen—schnelle, relevante Erkenntnisse, ohne endlose E-Mails oder unnützes Feedback. Wenn Ihre nächste KI-Umfrage mühelos für Ihre Tester und umsetzbar für Ihr Team sein soll, ist es der Schlüssel, sie konversationell zu gestalten.
Sehen Sie jetzt dieses Beispiel einer Umfrage zur Auffindbarkeit von Funktionen
Erleben Sie, wie eine konversationelle KI-Umfrage zur Auffindbarkeit von Funktionen schnell Einblicke aufdeckt, die Ihr Produkt transformieren können—nahtlos, mit intelligenten Nachfragen und umfassender Analytics in jedem Schritt.
