Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter API-Entwicklern zur Qualität der API-Dokumentation mithilfe von AI-Umfrageanalysetechniken analysieren können.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfrageantworten wählen
Die Art und Weise, wie Sie Umfrageantworten von API-Entwicklern analysieren, hängt stark von der Form der Daten ab – ob sie strukturiert, strukturiert mit offenen Enden oder rein qualitativ sind.
Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage numerische oder auswahlbasierte Fragen enthält („Wie würden Sie unsere API-Dokumentation auf einer Skala von 1-10 bewerten?“), machen Tools wie Excel oder Google Tabellen die Tabellenerstellung und einfache Diagrammerstellung einfach. Sie zählen, mitteln und visualisieren die Zahlen – hier ist keine fortgeschrittene AI-Analyse erforderlich.
Qualitative Daten: Wenn Sie offenes Feedback sammeln („Was war am schwierigsten bei der Verständigung unserer API?“), wird es komplizierter. Das Lesen von Dutzenden (oder sogar Hunderten) offener Antworten und der Versuch, sie zusammenzufassen, ist nicht nur mühsam, sondern auch anfällig für persönliche Voreingenommenheit und übersehene Muster. Hier glänzen AI-Tools: Sie extrahieren schnell Muster, Hauptideen, zugrunde liegende Ursachen und sogar Stimmungen aus ausführlichen Antworten auf eine Weise, die einfache Tabellenanalysen einfach nicht leisten können.
Es gibt zwei Ansätze für Tools, wenn es um qualitative Antworten geht:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für AI-Analyse
Sie können die qualitativen Antworten Ihrer Umfrage in ChatGPT kopieren und einfügen und dann über deren Bedeutung chatten.
Vorteile: Es ist flexibel – Sie können mit verschiedenen Aufforderungen experimentieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, Nachfragen zu stellen oder sich in Randfälle zu vertiefen. Für kleinere Datensätze oder schnelle Analysen ist es ein guter Ausgangspunkt.
Nachteile: Sobald Sie mehr Antworten haben oder Dinge nach bestimmten Fragen, Auswahlmöglichkeiten oder sogar nach NPS-Segmenten organisieren möchten, wird der Umgang mit allem in ChatGPT unhandlich. Es gibt viel manuelles Kopieren, Einfügen und Organisieren und es ist schwierig, den Überblick zu behalten, wenn Sie später zurückkehren oder mit Teamkollegen zusammenarbeiten möchten.
All-in-One-Tool wie Specific
Specific ist ein AI-Umfrage-Tool, das darauf ausgelegt ist, konversationsbasierte, AI-analysierte Umfragen so nahtlos wie möglich zu gestalten. Anstatt Exporte zu jonglieren und manuelle Analysen durchzuführen, können Sie sowohl qualitatives Feedback von API-Entwicklern sammeln als auch die Ergebnisse automatisch analysieren lassen – keine Tabellenkalkulationen oder manuelle Kategorisierung mehr erforderlich.
Beim Sammeln von Daten mit Specific können Sie die Umfrage so einrichten, dass automatisch intelligente Nachfragen gestellt werden, was die Relevanz und Tiefe jeder Antwort steigert. Wenn jemand unklare Schmerzpunkte mit Ihrer API-Dokumentation erwähnt, stellt die AI nachfragende Fragen, um konkrete Beispiele zu erhalten. (Weitere Informationen hierzu finden Sie in unserem Leitfaden zu AI-Nachfragen.)
Für die Analyse, Specific fasst sofort alle Antworten zusammen, identifiziert Schlüsselthemen, gruppiert ähnliche Erkenntnisse und ordnet sogar Ideen nach Häufigkeit – verwandelt Rohdaten innerhalb von Sekunden in umsetzbare Erkenntnisse. Sie können direkt mit der AI über Ihre Umfrageergebnisse sprechen, genau wie in ChatGPT, jedoch mit zusätzlichen Funktionen zur Kontextverwaltung, Filterung nach Publikum oder zur Vertiefung in individuelle Frageplänen. Erfahren Sie, wie AI-Umfrageantwortenanalyse funktioniert.
Fazit: Für gelegentliche, einmalige Fragen kann Ihr bevorzugter AI-Chatbot funktionieren. Aber wenn es Ihnen wichtig ist, Entwicklerfeedback tatsächlich zu verwalten, zu organisieren und tief einzutauchen (insbesondere wenn Sie wiederholte oder nachfolgende Umfragen zur API-Dokumentationsqualität durchführen), lohnt sich ein speziell für die Umfrageerstellung, Nachverfolgung und Antwortanalyse entwickeltes Tool (wie Specific). Wenn Sie schnell anfangen wollen, sehen Sie sich unseren AI-Umfragegenerator an.
Nützliche Aufforderungen, die Sie zur Analyse von API-Entwickler-Umfragen zur API-Dokumentationsqualität verwenden können
Wenn Sie bessere Einblicke aus Ihren Umfragen zur API-Dokumentationsqualität gewinnen möchten, profitieren Sie sowohl von GPT-Tools als auch von Specific mit einer durchdachten Aufforderungsstrategie. Hier sind einige bewährte Aufforderungen, die Sie verwenden können – probieren Sie sie im Analyseschat von Specific aus oder verwenden Sie sie an anderer Stelle, wenn Sie dies bevorzugen.
Aufforderung für Kernideen: Diese Aufforderung destilliert langes, offenes Feedback in eine saubere Liste von Hauptthemen. Sie funktioniert besonders gut, um Entwicklerbeschwerden oder Verbesserungsvorschläge zu gruppieren.
Ihre Aufgabe besteht darin, Kernideen in Fettschrift (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Satz lange Erklärung zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die meistgenannten zuoberst
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernidee Text:** Erklärungstext
2. **Kernidee Text:** Erklärungstext
3. **Kernidee Text:** Erklärungstext
Je mehr Kontext Sie bereitstellen, desto besser ist die Ausgabe. Versuchen Sie, etwas Hintergrund zu geben – welche Art von API, wer Ihre Hauptbenutzer sind oder Ihre persönlichen Ziele. Hier ist eine Beispielaufforderung:
Wir haben interne und externe API-Nutzer befragt, um herauszufinden, was sie an unserer API-Dokumentation frustriert. Unser Ziel ist es, die Erstintegrationsgeschwindigkeit zu verbessern und die Anzahl der Support-Tickets zu reduzieren.
Sobald Sie Kernideen haben, vertiefen Sie sich, indem Sie fragen:
Erzählen Sie mir mehr über „unklare Fehlercodes“.
Aufforderung für spezifische Themen: Prüfen Sie schnell, ob jemand einen Schmerzpunkt oder eine Feature-Idee erwähnt hat, die Ihnen wichtig ist.
Hat jemand über auto-generierte Codebeispiele gesprochen? Zitate einbeziehen.
Aufforderung für Personas: Gruppieren Sie API-Entwickler in wichtige Personas und fassen Sie zusammen, was sie unterscheidet. (Nützlich für Produkt- oder Dokumentationszielsetzung.)
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas – ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie ihre wesentlichen Merkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster aus den Gesprächen zusammen.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Ermitteln Sie die Kernprobleme mit Ihren API-Dokumentationen – was blockiert die API-Übernahme oder -Bindung?
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die genannt wurden. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie eventuelle Muster oder Häufigkeiten.
Sie könnten auch Aufforderungen für Motivationen, Stimmungen, direkte Vorschläge oder das Erkennen unberücksichtigter Bedürfnisse ausprobieren – besonders hilfreich, da 94% der Entwickler sagen, dass die Dokumentationsqualität ihre Entscheidung beeinflusst, eine API zu übernehmen oder beizubehalten.[3]
Möchten Sie eine gebrauchsfertige Umfrage zu diesem Thema? Sehen Sie sich unser Stück über die besten Fragen zur API-Entwickler-Dokumentationsumfrage an.
Wie Specific Antworten nach Fragetyp analysiert
Specific bietet strukturierte Zusammenfassungen, je nachdem, wie die ursprüngliche Frage gestellt wurde:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Sie erhalten eine kombinierte Zusammenfassung, die die Hauptmuster aufdeckt, sowie eine Zusammenfassung eventueller AI-Nachfragen und was diese Antworten offenbarten.
Auswahlmöglichkeiten mit Nachfragen: Jede Option in einer Mehrfachauswahlfrage kommt mit ihrer eigenen Zusammenfassung der zugehörigen Nachantworten, sodass Sie nicht nur sehen, was die Leute gewählt haben, sondern auch warum.
NPS (Net Promoter Score): Feedback wird separat für Promotoren, Passive und Kritiker analysiert, um sehr unterschiedliche Feedback-Typen (Enthusiasmus, milde Kritiken oder Killerkriterien) zu erfassen. Dies ist entscheidend, da SmartBear fand, dass nur 23% der Teams ihre eigene API-Dokumentation als „gut“ bewerten, mit nur 5%, die sagen, sie ist „sehr gut“ [2]. Der Blick auf den NPS nach Segment hilft Ihnen zu erkennen, was begeistert und was frustriert.
Sie können dieselbe Arbeit „manuell“ in ChatGPT erledigen, aber es erfordert viel Kopieren und Einfügen sowie die organisatorische Disziplin beim Erkunden über Fragestypen oder Segmente hinweg – etwas, womit die meisten Teams in der Praxis kämpfen.
Für den Aufbau eines benutzerdefinierten Workflows oder wenn Sie Ihre Umfrage im Laufe der Zeit bearbeiten oder aktualisieren möchten, sollten Sie den AI-Umfrage-Editor verwenden, um Fragen einfach anzupassen.
Wie man Herausforderungen mit Kontextgrenzen der AI angeht
Kontextgröße ist ein echtes Problem bei GPT-Modellen – wenn Sie zu viele Antworten von API-Entwicklern haben, passen nicht alle auf einmal für die Analyse (weder in ChatGPT noch auf einer anderen AI-Plattform). Specific hat zwei bewährte Lösungen für dieses Problem:
Filterung: Sie können auswählen, welche Antworten in Ihre Analyse einbezogen werden (zum Beispiel: „Zeigen Sie mir nur Antworten von Entwicklern, die unsere Dokumentation niedriger als sechs bewertet haben“). So erhalten Sie eine fokussierte Zusammenfassung nur für diesen Teil.
Beschneidung: Wenn Sie nur spezifische Fragen betrachten möchten (zum Beispiel: „Was machte unsere Dokumentation verwirrend?“) – schneiden Sie genau diese Daten heraus, damit die AI sie verarbeiten kann, und bleiben Sie innerhalb der Kontextgrenze. Dies ermöglicht es Ihnen, auch große Umfragen mit Hunderten von Entwicklerkommentaren genau zu analysieren.
Vergessen Sie nicht, Sie können auch Ihren Umfrage-Workflow für API-Entwickler anpassen, um Rauschen zu minimieren und die Relevanz gesammelter Feedbacks zu erhöhen.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von API-Entwickler-Umfrageantworten
Die Zusammenarbeit zwischen Produkt-, Engineering- und Developer-Relations-Teams ist entscheidend, wenn es um die Analyse komplexer Rückmeldungen zur API-Dokumentation geht – aber es ist selten einfach in den meisten Tools.
In Specific können Sie Umfragedaten einfach analysieren, indem Sie mit AI chatten. Dies erleichtert es erheblich, dass mehrere Personen ihre eigenen Fragen zu den Daten stellen oder aufkommende Ideen erkunden können.
Mehrere Analysekämpfe werden unterstützt. Jedes Gespräch kann seine eigenen Filter oder Schwerpunkte haben – lassen Sie eine Person in Schmerzpunkte von externen Entwicklern eintauchen, während eine andere Feedback von internen Teams erkundet; alles ist organisiert und zugeordnet.
Sehen Sie, wer was gesagt hat: Jeder Chat-Thread in der Analyse-UI zeigt deutlich, wer welches Gespräch erstellt hat und zeigt das Avatar des Senders an, was die Zusammenarbeit über Teams hinweg transparent macht. Dies ist perfekt für API-Dokumentationsprojekte, die technische Autoren, Produktmanager und tatsächliche Entwickler als Stakeholder umfassen.
Mit dieser Struktur ist die Analyse kein Blackbox-Prozess – jeder, der zu Ihrer Initiative zur Verbesserung der API-Dokumentationsqualität beiträgt, kann nachfassen, neue Fragen stellen oder den Chat mit anderen teilen. Um zu sehen, wie das in der Praxis aussieht, schauen Sie sich unseren Workflow zur AI-Umfrageantwortenanalyse an.
Erstellen Sie jetzt Ihre API-Entwickler-Umfrage zur API-Dokumentationsqualität
Starten Sie Ihren Dokumentationsverbesserungsprozess – erhalten Sie umsetzbare Einblicke, indem Sie eine intelligente, konversationsorientierte Umfrage mit Specifics AI-gesteuertem Builder erstellen und dann die Antworten sofort im Team analysieren.
