Hier sind einige der besten Fragen für eine Umfrage unter Online-Kurs-Studenten zur Empfehlungswahrscheinlichkeit, plus Tipps zur effizienten Gestaltung. Mit Specific können Sie in Sekundenschnelle eine konversationelle Umfrage erstellen, um echte Einblicke von Studenten zu erfassen.
Beste offene Fragen für Umfragen unter Online-Kurs-Studenten zur Empfehlungswahrscheinlichkeit
Offene Fragen enthüllen detailliertes Feedback, das es den Studierenden ermöglicht, ihre wahren Gefühle auszudrücken und ihre Bewertungen in ihren eigenen Worten zu erklären. Diese Fragen sind perfekt, wenn Sie den Kontext, Geschichten oder Gründe hinter dem Verhalten der Studenten verstehen möchten, um nachzuvollziehen, was Empfehlungen antreibt. Hier sind 10 der besten offenen Fragen, die wir empfehlen, um Online-Kurs-Studenten nach ihrer Empfehlungswahrscheinlichkeit zu fragen:
Was ist der Hauptgrund, warum Sie diesen Kurs anderen empfehlen würden (oder nicht)?
Können Sie Ihre wertvollste Lernerfahrung in diesem Kurs beschreiben?
Welche Aspekte des Kurses fanden Sie am spannendsten oder hilfreichsten?
Falls etwas Sie davon abgehalten hat, den Kurs zu empfehlen, was war das?
Wie hat der Dozent oder der Kursinhalt Ihre Empfehlungswahrscheinlichkeit beeinflusst?
Welche Verbesserungen würden Sie eher dazu bringen, diesen Kurs in der Zukunft zu empfehlen?
Gab es unerwartete Vorteile, die Sie durch die Teilnahme an diesem Kurs erlebt haben?
Wie würden Sie diesen Kurs mit anderen Online-Kursen vergleichen, die Sie besucht haben?
Was würden Sie einem Freund erzählen, der überlegt, sich für diesen Kurs anzumelden?
Gibt es etwas an der Kurserfahrung, das Ihre Erwartungen übertroffen hat – oder nicht?
Offene Umfragen unter Online-Kurs-Studenten liefern nicht nur reichhaltigere Antworten, sondern helfen Ihnen auch zu entdecken, was Studenten am meisten beeinflusst. Da 70% der Kunden sagen, dass sie eine Marke nach einer guten Erfahrung empfehlen, ist es entscheidend, aus erster Hand zu erfahren, was einen bleibenden Eindruck hinterlässt. [1]
Beste Einfachauswahl-Fragen für Umfragen unter Online-Kurs-Studenten zur Empfehlungswahrscheinlichkeit
Einfachauswahl-Fragen erleichtern die Quantifizierung der Ergebnisse und das Erkennen von Gesamtmustern. Sie eignen sich ideal, wenn Sie Trends im Laufe der Zeit nachverfolgen oder ein tieferes Gespräch anregen möchten – manchmal ist es einfach einfacher für Studenten, eine Option auszuwählen, bevor sie ins Detail gehen. Hier sind drei leistungsstarke Beispiele, die Sie anpassen können:
Frage: Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie diesen Kurs einem Freund oder Kollegen empfehlen?
Sehr wahrscheinlich
Eher wahrscheinlich
Weniger wahrscheinlich
Frage: Was war der größte Faktor für Ihre Entscheidung, diesen Kurs zu empfehlen (oder nicht zu empfehlen)?
Qualität des Kursinhalts
Effektivität des Dozenten
Erfahrung mit der Lernplattform
Sonstiges
Frage: Haben Sie vor der Teilnahme an diesem Kurs bereits andere Online-Kurse empfohlen?
Ja
Nein
Wann sollte man mit „warum?“ nachfragen? Wenn ein Student „Weniger wahrscheinlich“ bei der Empfehlungswahrscheinlichkeit auswählt, kann eine Nachfolgefrage „warum?“ eine geschlossene Antwort in umsetzbares Feedback verwandeln. Wenn jemand beispielsweise „Qualität des Kursinhalts“ als größten Faktor auswählt, können Sie fragen: „Können Sie uns mehr über die Aspekte des Inhalts sagen, die Ihre Bedürfnisse nicht erfüllt haben?“ Dies verwandelt eine Ankreuzantwort in verwertbare Einblicke.
Wann und warum die Wahl "Sonstiges" hinzufügen? „Sonstiges“ eröffnet die Tür zu Perspektiven, mit denen Sie vielleicht nicht gerechnet haben. Es ermöglicht Studenten, einen Grund zu äußern, den Sie nicht in Betracht gezogen hatten, und eine kluge Nachfolgefrage wie „Bitte beschreiben Sie, was sonst noch Ihre Entscheidung beeinflusst hat“ enthüllt versteckte Treiber, die Sie sonst möglicherweise übersehen hätten.
Bedenken Sie, dass die Loyalität der Studenten stark von ihrer Support-Erfahrung beeinflusst wird: 73% sagen, dass Kundenservice beeinflusst, ob sie bei einer Online-Lernmarke bleiben. [1] Gute, klare Multiple-Choice-Fragen helfen Ihnen, diese grundlegenden Loyalitätstreiber zu erkennen.
NPS-Frage für Umfragen unter Online-Kurs-Studenten: Macht sie Sinn?
Der Net Promoter Score (NPS) ist eine leistungsstarke, bewährte Kennzahl, um zu messen, wie wahrscheinlich es ist, dass Ihre Studenten Ihren Kurs weiterempfehlen. Die NPS-Frage – „Auf einer Skala von 0–10, wie wahrscheinlich ist es, dass Sie diesen Kurs einem Freund oder Kollegen empfehlen?“ – ermöglicht es Ihnen, die Zufriedenheit der Studenten schnell zu bewerten und Verbesserungen im Laufe der Zeit zu verfolgen. Für Online-Kurse geht der NPS direkt an das Herz der Studentenloyalität und -befürwortung. Es ist besonders wertvoll, weil Promotoren (diejenigen, die 9 oder 10 bewerten) Wachstum antreiben können, während Kritiker (0–6) Probleme aufzeigen, die Aufmerksamkeit benötigen. Mit Specific ist das Starten einer NPS-Befragung für Online-Kurs-Studenten mühelos, und Sie können automatisch intelligente, kontextbezogene Nachfragen für reichhaltigere Antworten hinzufügen.
Die Macht der Nachfragen
Wir haben festgestellt, dass die Magie der KI-gesteuerten Nachfragen das ist, was Umfragen unter Online-Kurs-Studenten aufschlussreicher macht. Nachfragen helfen dabei, vage Antworten zu klären, die Gründe hinter den Antworten zu erkunden und nach Beispielen aus dem echten Leben zu fragen – ohne manuelles Hin und Her. Tatsächlich werden heute bereits 90% der Studentenfragen im E-Learning von KI-Chatbots bearbeitet [2] – stellen Sie sich diese Kraft vor, die Ihre Umfragen antreibt!
Online-Kurs-Student: „Es war okay, aber ich wünschte, es gäbe mehr Beispiele.“
KI-Nachfrage: „Können Sie uns sagen, welche Themen von zusätzlichen Beispielen profitiert hätten und wie es Ihr Lernen unterstützt hätte?“
Wie viele Nachfragen stellen? In der Regel reichen zwei oder drei Nachfragen aus, um alle erforderlichen Nuancen zu erhalten. Sie können immer den Studenten erlauben, zur nächsten Frage zu springen, sobald Sie das Detail haben, nach dem Sie gesucht haben – Specific gibt Ihnen die Kontrolle über diese Einstellung, sodass Ihre Umfrage natürlich fließt und nie überwältigend wirkt.
Dies macht es zu einer konversationellen Umfrage: Nachfragen verwandeln Ihre Umfrage in eine ansprechende, chatähnliche Erfahrung, erhöhen die Teilnahme und die Qualität des Feedbacks.
KI-gestützte Umfrageanalyse, Zusammenfassungen, Einblicke: Keine Sorge, in Textantworten zu ertrinken – ein gutes KI-gestütztes Umfragetool macht es einfach, Umfrageantworten zu analysieren, Muster zusammenzufassen und wichtige Erkenntnisse aus offenem Feedback zu gewinnen.
Automatisierte Nachfragen sind eine neue Art der Befragung – versuchen Sie einen KI-gesteuerten Fragebogen zu generieren und sehen Sie, wie viel reichhaltiger, schneller und freundlicher dieser Prozess sein kann.
Wie man ChatGPT dazu auffordert, großartige Fragen für Umfragen unter Online-Kurs-Studenten zur Empfehlungswahrscheinlichkeit zu entwickeln
Wenn Sie KI-Tools wie ChatGPT verwenden möchten, um Fragen für Ihre Umfrage unter Online-Kurs-Studenten zur Empfehlungswahrscheinlichkeit zu entwickeln, beginnen Sie mit direkten Aufforderungen und fügen Sie dann nach und nach mehr Kontext hinzu. Hier ist der einfachste Weg, um zu beginnen:
Schlagen Sie 10 offene Fragen für eine Umfrage unter Online-Kurs-Studenten zur Empfehlungswahrscheinlichkeit vor.
Um qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu erzielen, geben Sie immer mehr Details an. Erklären Sie zum Beispiel Ihr Publikum, das Fach des Kurses oder Ihre speziellen Ziele. Hier ist ein ausführlicheres Beispiel für ein Prompt:
Ich entwerfe eine Umfrage für Studenten, die einen Online-UX-Design-Kurs abgeschlossen haben. Ziel ist es herauszufinden, was sie am ehesten dazu bringt, den Kurs weiterzuempfehlen, und welche Bereiche wir verbessern sollten, um die Empfehlungsrate zu erhöhen. Schlagen Sie 10 ausführliche offene Fragen und 3 Einfachauswahl-Fragen vor, um sowohl emotionales als auch praktisches Feedback zu erfassen.
Sobald Sie eine Entwurfsliste mit Fragen haben, bitten Sie ChatGPT, diese zur besseren Strukturierung zu kategorisieren:
Schauen Sie sich die Fragen an und kategorisieren Sie sie. Geben Sie die Kategorien mit den entsprechenden Fragen aus.
Gehen Sie dann tiefer in die Kategorien, die Ihnen am wichtigsten sind. Zum Beispiel:
Generieren Sie 10 Fragen für die Kategorien „Wahrgenommener Wert“ und „Verbesserungsbereiche“.
Dieser schrittweise Ansatz hilft Ihnen, durchdachte, relevante Fragen zu entwickeln und KI als Ihren kreativen Partner zu nutzen.
Was ist eine konversationelle Umfrage?
Eine konversationelle Umfrage ist eine Technik, bei der mithilfe von Folgefragen Antworten erklärt und die Gründe hinter den Antworten ergründet werden. Anders als traditionelle „Formular“-Umfragen, die einfach nur Daten in Kästchen erfassen, verwandelt eine KI-gestützte Umfragesoftware wie Specific Ihre Umfrage in eine ansprechende, interaktive Erfahrung. Diese Methode ermöglicht es, die Nuancen und Motive hinter den Antworten der Teilnehmer besser zu verstehen.
Manuelle Umfragen | Dynamische Nachfragen, adaptiert an die Antworten |
|---|---|
Erfordert manuelle Analyse | KI-gesteuerte Analysen, die Antworten zusammenfassen |
Erstellung des Fragebogens dauert | Sofortige Umfrageerstellung durch Chat |
Unpersönliche, formularartige Erfahrung | Konversationelle Umfrageerfahrung, die die Teilnahme fördert |
Durch AI-gesteuerte Weiterfragen erhalten Sie nuancierte, mehrschichtige Daten. Für Kursanbieter und Bildungsteams bedeutet das schnellere Feedback-Schleifen, reichhaltigere Einblicke und umsetzbare Erkenntnisse.
AI-Umfrageanalyse, Zusammenfassungen, Erkenntnisse: Keine Sorge, dass Sie in Textantworten untergehen – ein gutes KI-gesteuertes Umfragetool macht es Ihnen leicht, Umfrageantworten zu analysieren, Muster zu erkennen und zentrale Erkenntnisse aus dem offenen Feedback zu gewinnen.
Mit automatisierten Nachfragen eröffnen sich neue Wege der Befragung – probieren Sie es aus, erstellen Sie eine KI-gesteuerte Umfrage und erleben Sie, wie viel reichhaltiger, schneller und benutzerfreundlicher dieser Prozess sein kann.
So bringen Sie ChatGPT dazu, großartige Fragen für Online-Kurs-Umfragen zur Empfehlungswahrscheinlichkeit zu entwickeln
Wenn Sie mit KI-Tools wie ChatGPT Fragen für Ihre Umfrage zu den Empfehlungswahrscheinlichkeiten bei Online-Kursen entwickeln möchten, beginnen Sie mit direkten Aufforderungen und fügen Sie dann schrittweise mehr Kontext hinzu. Hier ist der einfachste Anfang:
Schlagen Sie 10 offene Fragen für eine Umfrage unter Online-Kurs-Studenten zur Empfehlungswahrscheinlichkeit vor.
Um qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu erzielen, sollten Sie immer mehr Details angeben. Erläutern Sie beispielsweise Ihre Zielgruppe, das Thema des Kurses oder Ihre spezifischen Ziele. Hier ein ausführlicheres Beispiel:
Ich entwerfe eine Umfrage für Studenten, die einen Online-UX-Design-Kurs abgeschlossen haben. Ziel ist es, herauszufinden, was sie dazu motiviert, den Kurs an andere weiterzuempfehlen, und welche Bereiche verbessert werden sollten, um die Weiterempfehlungsrate zu erhöhen. Schlagen Sie 10 tiefgründige, offene Fragen und 3 Einfachauswahl-Fragen vor, um sowohl emotionale als auch praktische Rückmeldungen zu erfassen.
Wenn Sie eine Entwurfsliste mit Fragen haben, bitten Sie ChatGPT, diese für eine bessere Struktur zu kategorisieren:
Schauen Sie sich die Fragen an und kategorisieren Sie sie. Geben Sie die Kategorien mit den dazugehörigen Fragen aus.
Sie können dann tiefer in die Kategorien einsteigen, die für Sie am wichtigsten sind. Zum Beispiel:
Erstellen Sie 10 Fragen zu den Kategorien, die _____ wichtig sind.
Dieser schrittweise Ansatz hilft dabei, gründliche, relevante Fragen zu entwickeln und KI als kreativen Partner zu nutzen.
Sehen Sie sich jetzt ein Beispiel für eine Umfrage zur Empfehlungswahrscheinlichkeit an
Sehen Sie sich ein umsetzbares Beispiel für eine Umfrage zur Empfehlungswahrscheinlichkeit an.