Hier sind einige der besten Fragen für eine Umfrage zum Thema Produkterkennung im E-Commerce, plus nützliche Tipps zur Erstellung. Wir haben gesehen, dass Sie mit Specific in Sekundenschnelle eine fesselnde Umfrage erstellen können – ohne Rätselraten, nur effektive Fragen.
Offen gestaltete Fragen für E-Commerce-Kunden: tiefere Einblicke freischalten
Offen gestaltete Fragen lassen Kunden sich frei äußern und enthüllen nuancierte Meinungen und überraschende Trends. Besonders bei der Erkundung von Produkterkennung deckt dieses Format ungedeckte Bedürfnisse, Schmerzpunkte und Begeisterungsmomente auf, die reine Zahlen niemals zeigen können. Es ist entscheidend, wenn Sie ungefiltertes Feedback, Geschichten oder die Gründe hinter Entscheidungen erhalten möchten.
In der heutigen Landschaft sagen 77 % der Online-Händler, dass ihre Kunden nicht genau wissen, welches Produkt sie wollen, bis sie es sehen. Diese Entdeckungsmomente zu erforschen, ist also wichtig. [1]
Können Sie den letzten Moment beschreiben, als Sie online ein neues Produkt entdeckten? Was ist Ihnen aufgefallen?
Was gefällt Ihnen am meisten daran, neue Produkte beim Online-Shopping zu entdecken?
Was ärgert Sie, wenn Sie versuchen, neue Produkte auf E-Commerce-Websites zu finden?
Wie stoßen Sie normalerweise auf Produkte, die Sie noch nie gesehen haben?
Können Sie mir die Schritte erklären, die Sie unternehmen, wenn Sie nach einem Produkt suchen, das Sie möchten, aber noch nicht gekauft haben?
Welche Features oder Tools helfen Ihnen am meisten, wenn Sie Produktoptionen erkunden?
Erzählen Sie uns von einem Zeitpunkt, als Sie das Suchen nach einem Produkt online aufgegeben haben – was ist passiert?
Was bringt Sie dazu, einem Online gefundenen Produkt zu vertrauen oder es auszuprobieren?
Erfahrungsbezogen, was fehlt den meisten Produkt-Such- und Entdeckungstools?
Wie könnten Online-Shops das Erkunden und Finden neuer Produkte für Sie erleichtern?
Einzelauswahl-Fragen für E-Commerce-Kundenumfragen
Einzelauswahl-Fragen geben Struktur – ideal, um Muster zu quantifizieren, Kundengruppen zu segmentieren oder den Feedbackfluss zu starten. Sie erleichtern es den Befragten, schnell zu antworten, besonders wenn Ihr Publikum auf Mobilgeräten multitaskt. Sie können sie auch vor offenen Fragen verwenden, um das Thema einzugrenzen und dann mit maßgeschneiderten Folgefragen tiefer zu graben.
Schauen wir uns drei starke Beispiele an:
Frage: Was ist Ihr Hauptweg, um neue Produkte online zu entdecken?
Durchsuchen von Einzelhandels-Websites
Social-Media-Anzeigen oder -Beiträge
Suchmaschinen
Empfehlungen von Freunden
Online-Marktplätze (z. B. Amazon)
Andere
Frage: Wie oft probieren Sie beim Online-Shopping neue Marken oder Produkte aus?
Bei jedem Kauf
Häufig
Gelegentlich
Selten
Niemals
Frage: Welche Funktion ist Ihnen beim Entdecken neuer Produkte am wichtigsten?
Personalisierte Empfehlungen
Erweiterte Suchfilter
Nutzerbewertungen
Vorgestellte Kollektionen oder Trends
Andere
Wann sollte man mit „Warum?“ nachhaken? Beginnen Sie mit einer Auswahlfrage und dann weiterbohren. Wenn ein Kunde z. B. „Social-Media-Anzeigen“ sagt, liefert das Nachhaken mit „Warum vertrauen Sie den Produkten, die Sie in den sozialen Medien sehen?“ Kontext, den Sie mit einer Abhakbox allein nie erhalten würden.
Wann und warum die Option „Andere“ einfügen? Fügen Sie „Andere“ immer hinzu, wenn Sie vermuten, dass Ihre Liste einzigartige Antworten verpassen könnte. Das Nachlesen mit einem offenen Feld lässt unerwartete Quellen zutage treten – „Oh, tatsächlich finde ich neue Produkte durch Podcasts.“ Das ist Gold, das Ihnen sonst entgangen wäre.
NPS: Befürwortung in der Produkterkennung messen
Der Net Promoter Score (NPS) ist eine bewährte Methode, um Kundenbefürwortung zu messen. Im Kontext von E-Commerce-Kunden und Produkterkennung zeigt NPS Ihnen nicht nur Zufriedenheit, sondern auch, wie wahrscheinlich es ist, dass jemand Ihren Shop, Ihre Marke oder Ihren Erkennungsprozess anderen empfiehlt – ein starkes Signal, wenn 52 % der kleinen Unternehmen sagen, dass Mundpropaganda ihr Hauptentdeckungskanal ist. [1] Sie können einen maßgeschneiderten NPS für dieses Thema sofort generieren.
NPS fragt etwa: „Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie das Entdecken von Produkten über unseren Store einem Freund oder Kollegen weiterempfehlen?“ Antworten von 0 (überhaupt nicht wahrscheinlich) bis 10 (äußerst wahrscheinlich) helfen Ihnen, Promotoren, Passive und Kritiker zu segmentieren – gezielte Folgeaktionen für jede Gruppe freischaltend.
Die Stärke von Folgefragen
Automatisierte Folgefragen sind ein Gamechanger. Sie verwandeln Umfragen von generischen Formularen in intelligente Gespräche, schlüsseln den Kontext auf, klären Antworten und bringen den wahren „Warum“ hinter einem Klick oder einer Beschwerde eines Käufers ans Licht. Wir haben mehr Details dazu geteilt, wie automatisierte Nachfragen funktionieren.
Speziell entwickelt, um Klarstellungsfragen in Echtzeit zu generieren, erhalten Sie mit Specific die ganze Geschichte – ohne hin und her zu mailen oder Tage auf Klarheit zu warten. Das bedeutet reichhaltigere Einblicke, schnelleres Lernen und Antworten, die tatsächlich Sinn ergeben.
E-Commerce-Kunde: „Es ist schwer, Dinge zu finden, die mir gefallen.“
AI-Folgeaufgabe: „Können Sie spezifische Beispiele für Produkte nennen, bei deren Auffinden Sie Probleme hatten, oder Funktionen, die Ihnen geholfen hätten?“
Wie viele Folgefragen stellen? Zwei oder drei Nachfragen reichen normalerweise aus, um klare Absichten zu erfassen und vage Antworten zu übergehen – während es leicht bleibt. Sie können Specific so einstellen, dass es zur nächsten Frage springt, sobald Sie die Informationen, die Sie wollten, herausgeholt haben.
Das macht es zu einer interaktiven Umfrage: Echtzeit-Folgen geben Ihrer Umfrage das Gefühl eines natürlichen Gesprächs, sodass sich Leute mehr öffnen und vom Anfang bis zum Ende engagiert bleiben.
Die Analyse von AI-Umfrageantworten ist einfach: Obwohl Folgeaufgaben viele offene Texte generieren, ermöglichen Ihnen Spezifs AI-Tools, alle Antworten einfach zu analysieren und sofort Trends und Themen aus jedem Feedback zu erkennen.
Diese Folgefragen sind eine neue Art von Forschungssuperkraft – probieren Sie den AI-Umfragegenerator aus und sehen Sie, wie interaktiv und aufschlussreich Ihre Befragungen werden können.
Eingabeaufforderungserstellung: Schreiben von Eingabeaufforderungen für ChatGPT und GPT-Umfragegeneratoren
Möchten Sie generative AI oder etwas wie ChatGPT verwenden, um großartige E-Commerce-Umfragefragen zu entwerfen? Beginnen Sie einfach und fügen Sie dann Kontext hinzu, um Relevanz und Genauigkeit zu erhöhen.
Hier ist ein einfaches Eingabeaufforderung:
Schlagen Sie 10 offene Fragen für eine E-Commerce-Kundenumfrage über Produkterkennung vor.
Dies ergibt starke erste Ergebnisse. Aber AI funktioniert immer am besten, wenn sie Sie, Ihr Ziel und Ihre Situation kennt. Versuchen Sie diese verbesserte Version:
Ich betreibe einen Online-Mode-Shop, der sich auf nachhaltige Marken konzentriert. Ich möchte verstehen, wie Kunden neue Produkte entdecken und was ihre Entscheidungen beeinflusst. Bitte erstellen Sie 10 offene Umfragefragen, um Motivatoren, Kanäle und Schmerzpunkte in ihrer Entdeckungsreise zu enthüllen.
Nachdem Sie eine Reihe von Fragen haben, weisen Sie die AI an, sie zur schnellen Überprüfung zu sortieren:
Sehen Sie sich die Fragen an und kategorieren Sie sie. Ausgabe von Kategorien mit den Fragen unter ihnen.
Wählen Sie nun eine Kategorie aus – wie „Suchverhalten“ oder „Einflüsse in sozialen Medien“ – und fragen Sie:
Generieren Sie 10 Fragen für die Kategorien Suchverhalten, Produktempfehlungen und Vertrauenssignale.
Kontextaufbau und Iteration bei Aufforderungen machen AI-generierte Umfragen viel intelligenter.
Was ist eine interaktive Umfrage? Manuelle vs. AI-generierte Umfragen
Eine interaktive Umfrage ist nicht nur ein langweiliges Formular – es ist ein intelligenter, gesprächsähnlicher Austausch, der sich an jede Antwort anpasst. Anstatt statischen, für alle gleichen Fragen zu antworten, erhalten die Befragten personalisierte, momentane Folgefragen. Dadurch sammeln Sie reichhaltigere, ehrlichere Daten, auch wenn die Leute unterwegs sind oder es eilig haben.
Hier ein kurzer Vergleich von manuellen und AI-generierten Umfragen:
Manuelle Umfrage | AI-generierte (interaktive) Umfrage |
|---|---|
Klassische, feste Fragen für alle | Dynamische, kontextabhängige Fragen, die an jede Antwort angepasst sind |
Langsame Analyse langer Antworten | AI fasst offene Antworten sofort zusammen und gruppiert sie |
Langsame Aktualisierung oder Bearbeitung von Fragen | Fragen durch Chat mit dem AI-Umfrageeditor bearbeiten oder hinzufügen |
Begrenztes Engagement – Befragte scheiden aus | Wirkt wie ein Chat, sodass mehr Umfragen abgeschlossen werden |
Warum AI für Umfragen unter E-Commerce-Kunden verwenden? AI-gesteuerte Umfragen passen sich sofort an, klären und graben tiefer – damit Sie den verborgenen Kontext, der die Entscheidungen der Käufer antreibt, nicht verpassen. Wenn 79 % der Benutzer abspringen, wenn sie nicht sofort finden, was sie wollen, benötigen Sie Einsicht, nicht nur Daten. [1]
AI-Umfragen, insbesondere in einem interaktiven Format, liefern reichhaltigere Einblicke – ohne Codierung oder endloses Setup. Der Specific AI Umfragegenerator ist darauf ausgelegt, Feedback zu maximieren und Antworten in Minuten, nicht Tagen zu analysieren. Wenn Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung wünschen, sehen Sie sich an, wie man eine Umfrage für E-Commerce-Kunden zur Produkterkennung erstellt.
Wir haben Specific für das beste interaktive Umfrageerlebnis entwickelt, um das Feedback sowohl für die Ersteller als auch für die Menschen, die ihre Geschichten teilen, reibungslos und angenehm zu gestalten.
Sehen Sie sich jetzt dieses Produkterkennungs-Umfragebeispiel an
Bereit, Ihr Verständnis dafür, wie Kunden Produkte entdecken, auf das nächste Level zu heben? Sehen Sie sich ein Umfragebeispiel in Aktion an und erstellen Sie mit nur wenigen Klicks Ihr eigenes – schnelle Einblicke, tiefere Kontexte und dynamische Nachfragen erwarten Sie.