Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter B2B-Käufern zu den Erwartungen an den ROI mit KI und bewährten Praktiken zur Gewinnung von Erkenntnissen analysieren können.
Die richtigen Tools für die Analyse von B2B-Umfrageantworten auswählen
Ihre Umfrageantworten können stark strukturiert oder voller offener Kommentare sein – der richtige Ansatz hängt von der Art der gesammelten Daten ab.
Quantitative Daten: Wenn Sie Antworten wie „Wie viele Käufer erwarten einen positiven ROI innerhalb von drei Monaten?“ (eine Zahl oder Wahl) haben, sind Plattformen wie Google Sheets oder Excel meist alles, was Sie brauchen. Sie können schnell zusammenzählen, filtern und Zählungen visualisieren, um Trends zu entdecken.
Qualitative Daten: Für detaillierte Antworten oder Folgefragen wie „Was sind Ihre ROI-Erwartungen nach größeren Softwarekäufen?“ ist es nicht praktikabel, jede Antwort selbst zu lesen – insbesondere, wenn B2B-Käufer differenziertes Feedback zu mehreren Themen geben. Um Themen aus diesen offenen Antworten zu destillieren, sind KI-Tools unerlässlich.
Es gibt zwei Ansätze für Werkzeuge, wenn es um qualitative Antworten geht:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Schnell und flexibel, aber manuell:
Sie können Ihre exportierten Umfrageantworten in ChatGPT (oder ähnliches) einfügen und dann Fragen oder Aufforderungen stellen, um Einblicke zu gewinnen.
Umständlich im großen Maßstab:
Dieser Ansatz funktioniert für kleine Datensätze oder erste Erkundungen. Wenn Ihre Umfrage jedoch Hunderte von B2B-Käufergesprächen über ROI umfasst, wird das Einfügen aller Texte und das Nachverfolgen Ihrer Aufforderungen chaotisch. Es gibt keinen integrierten Workflow zur Nachverfolgung von Erkenntnissen oder zur Ergebnisteilung im Team.
All-in-one Tool wie Specific
Speziell für qualitative Umfrageanalysen entwickelt:
Specific ist darauf ausgelegt, B2B-Käuferantwortdaten im großen Maßstab zu verarbeiten. Es ermöglicht Ihnen, Konversationsumfragen zu erstellen, automatisch differenzierte Nachfragen zu sammeln und sofort umsetzbare Einblicke mit KI-gestützten Zusammenfassungen zu gewinnen. Sie vermeiden den Aufwand von Tabellenkalkulationen oder dem Wechsel zwischen Tools.
Kommunikative Nachfragen generieren reichhaltigere Daten:
Da Specific dynamische Nachfragen basierend auf jeder anfänglichen Antwort stellen kann, erhalten Sie ein tieferes Verständnis dafür, warum Käufer bestimmte ROI-Erwartungen haben. Sehen Sie sich an, wie automatisierte KI-Nachfragen für B2B-Forschung funktionieren.
Sofortige Analyse, umsetzbare Ansicht:
Mit den Antwortanalysemöglichkeiten von Specific erhalten Sie Zusammenfassungen, Kernthemen und sofortige Filtermöglichkeiten. Sie können mit KI über Ihre Daten chatten, ähnlich wie in ChatGPT, behalten aber den Kontext, Filter und die Struktur für vertrauenswürdigere Einblicke bei.
Klarer Übergang, einheitlicher Workflow:
Alles bleibt an einem Ort – von der Umfrageerstellung über die Analyse bis zur Teamzusammenarbeit – sodass Sie keine Zeit mit dem Verschieben von Daten oder dem Umgang mit CSV-Exporten verlieren.
Für eine praktische Anleitung zur Erstellung von B2B-Käuferumfragen über ROI, sehen Sie sich diesen How-to-Artikel an, der Design und Analyse abdeckt.
Nützliche Aufforderungen, die Sie für die Analyse von B2B-Käuferumfragen zu ROI-Erwartungen verwenden können
Ob Sie Daten in ChatGPT, Specific oder einer anderen KI-Plattform analysieren, gute Aufforderungen helfen Ihnen herauszufinden, was Ihren B2B-Käufern in Bezug auf ROI wichtig ist. Hier sind einige meiner wesentlichen Aufforderungen (Sie können diese kopieren und auf Ihren Kontext anpassen):
Aufforderungen für Kerngedanken: Verwenden Sie dies, um prägnante Themen und deren Häufigkeit zu erhalten. Dies ist Specifics eigener Ansatz, um Spitzenideen aus offenen Antworten zu enthüllen:
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken in Fett (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung zu extrahieren.
Anforderungen an die Ausgabe:
- Unnötige Details vermeiden
- Angeben, wie viele Personen eine bestimmte Kerngedanke erwähnt haben (Zahlen verwenden, keine Wörter), meist erwähnte oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
Geben Sie der KI mehr Kontext:
Je mehr Hintergrundinformationen Sie bereitstellen, desto besser sind Ihre Ergebnisse. Geben Sie beispielsweise an, dass die Antworten von B2B-Käufern bei Softwarefirmen zu deren ROI-Erwartungen nach dem Kauf stammen. Hier ist eine maßgeschneiderte Version:
Analysieren Sie diese Umfrageantworten von B2B-Käufern bei SaaS-Unternehmen zu ihren Erwartungen an den ROI nach dem Kauf neuer Lösungen. Mein Ziel ist es, die wichtigsten Anliegen oder Kriterien zu verstehen, die ihre Entscheidungszeitleiste beeinflussen.
Vertiefen Sie ein Thema:
Sobald Sie eine Kernidee (z.B. „Schnelle ROI-Erwartung“) entdeckt haben, verwenden Sie:
Erzählen Sie mir mehr über schnelle ROI-Erwartungen – welche spezifischen Dinge haben die Befragten erwähnt?
Aufforderung zu einem spezifischen Thema:
Um zu sehen, ob jemand einen einzigartigen Aspekt angesprochen hat, versuchen Sie:
Hat jemand über das Risiko eines verzögerten ROI gesprochen? Fügen Sie Zitate bei.
Aufforderung für Personas:
Wenn Ihre Daten unterschiedliche Unternehmensgrößen oder Käuferrollen umfassen, extrahieren Sie Personas:
Basierend auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas – ähnlich wie "Personas" im Produktmanagement verwendet werden. Fassen Sie für jede Persona deren Schlüsselergebnisse, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder Muster in den Gesprächen zusammen.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen:
Erhalten Sie direkte Einblicke in Barrieren oder Bedenken:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die am häufigsten genannten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jeden zusammen und beachten Sie Muster oder Auftretenshäufigkeiten.
Aufforderung für Motivationen & Treiber:
Ermitteln Sie, was Käufer dazu bewegt, den ROI zu priorisieren:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen angeben. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und geben Sie unterstützende Beweise aus den Daten an.
Aufforderung zur Stimmungsanalyse:
Bewerten Sie die allgemeine Stimmung oder das Vertrauen:
Bewerten Sie die allgemeine Stimmung, die in den Umfrageantworten zum Ausdruck kommt (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselbegriffe oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungskategorie beitragen.
Aufforderung für unerfüllte Bedürfnisse & Möglichkeiten:
Sehen Sie, was Käufer sich wünschen:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten zu entdecken, wie sie von den Befragten hervorgehoben werden.
Diese Aufforderungen sind von unschätzbarem Wert bei der Analyse von ROI-Erwartungsdaten, insbesondere da 77% der B2B-Käufer nun vor dem Kauf eine detaillierte ROI-Analyse durchführen [2]. Das Verständnis für die Motivationen und Schmerzpunkte, die Ihre Käufer äußern, kann Ihnen helfen, Lösungen und Mitteilungen zu entwerfen, die wirklich anspricht.
Für eine Übersicht über die besten Fragen, die Sie in einer Umfrage für dieses Publikum und Thema stellen können, beachten Sie dieser spezifischen Best Practices hier.
Wie Specific qualitative B2B-Käuferumfragedaten analysiert
Specific behandelt jede Frage (und deren Folgefragen) als Gelegenheit, umsetzbare Themen aufzudecken. So ordnet es die Analyse Ihrer Umfragstruktur zu:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Erhalten Sie eine Kernaussage jeder Antwort sowie separate Analysen für jede Nachfrage, sodass Sie sowohl das Oberflächengefühl als auch tiefere Antriebe sehen.
Optionen mit Nachfragen: Für Fragen wie „Wann erwarten Sie, ROI zu sehen?“ mit Optionen und Nachfragen (z.B. „Warum?“) fasst Specific jedes Nachfragen zusammen, das mit jeder Wahl verbunden ist. Dies zeigt Ihnen zum Beispiel, warum 57% der B2B-Käufer einen positiven ROI innerhalb von drei Monaten erwarten [1], im Vergleich zu Käufern, die eine langsamere Rückkehr erwarten.
NPS-Fragen: Bei der Messung des Net Promoter Score werden die Antworten nach Kritikern, Passiven und Befürwortern segmentiert – mit KI-generierten Zusammenfassungen für jede Segmentfolgefragen.
Sie könnten versuchen, diese segmentierte Analyse in ChatGPT zu replizieren, aber es erfordert mehr Aufwand – sorgfältiges Exportieren, Sortieren, Erstellen segment-spezifischer Aufforderungen und dann das Zusammenfügen der Erkenntnisse.
Wenn Sie mit einem gebrauchsfertigen NPS-Umfrage für B2B-ROI-Erwartungen beginnen möchten, verwenden Sie den Specific NPS-Umfrage-Builder hier.
Arbeiten mit Kontextlimits: Was zu tun ist, wenn Ihre B2B-Käuferumfrage groß ist
Das Problem der KI-Kontextgrößenbegrenzung:
Sowohl ChatGPT-ähnliche Tools als auch fortgeschrittene Umfrageplattformen stoßen auf „Kontextfenster“-Begrenzungen – Sie können nicht Hunderte oder Tausende von B2B-Käufergesprächen auf einmal analysieren, insbesondere wenn Umfragen viele reichhaltige qualitative Daten sammeln.
Zwei Wege, die Analyse skalierbar zu halten (beide unterstützt von Specific):
Filterung: Analysieren Sie nur die Umfragegespräche mit bestimmten Antworten (zum Beispiel, alle Käufer, die ROI innerhalb von sechs Monaten erwarten [4], oder nur diejenigen, die Unzufriedenheit über unklare Werte ausdrücken).
Ausschnitt: Begrenzen Sie die Daten, die an die KI gesendet werden. Wenn Sie nur an einer Frage interessiert sind („Welcher ROI würde Sie dazu bringen, uns weiterzuempfehlen?“), können Sie die Analyse darauf fokussieren und so mehr Gespräche verarbeiten und innerhalb der Modellgrenzen bleiben.
Diese Funktionen arbeiten nicht nur an technischen Begrenzungen vorbei, sondern helfen Ihnen auch, verfeinerte Einblicke zu erzeugen – was über die Erwartungen zum ROI relevant ist, ohne Lärm.
Erfahren Sie mehr über strukturierte Filterung und Ausschnitt für Umfrageanalysen im Specific-Feature-Guide.
Gemeinschaftliche Funktionen zur Analyse von B2B-Käuferumfrageantworten
Umfrageanalyse erfolgt selten alleine:
Teams müssen häufig Erkenntnisse teilen, auf Chats zurückgreifen und Antworten für unterschiedliche Umsatz-, Produkt- oder Marketingrollen segmentieren.
Multiplayer-Chat-basierte Analyse:
In Specific können Sie Umfrageergebnisse einfach durch das Chatten mit der KI analysieren – sogar über mehrere Threads hinweg. Jeder Thread (Chat) kann seine eigenen AI-Aufforderungen, Filter (zum Beispiel nur Käufer aus bestimmten Branchen oder ROI-Zeitplänen) haben, und Sie können sehen, wer jeden Chat erstellt hat, für Transparenz.
Klarheit in der Zusammenarbeit und Eigentum:
Wenn Sie mit Kollegen zusammenarbeiten, zeigt jede AI-Chat-Nachricht das Avatar des Absenders. Dies hält die Diskussion organisiert und es ist klar, wer welche Erkenntnis beigetragen hat – großartig, wenn Vertrieb, Forschung und Führung alle ROI-Daten überprüfen.
Filterung für fokussierte Teamarbeit:
Verschiedene Analysten können separate Chats für „ROI-Sucher sofort“ vs. „Messbarer Renditekäufer“ einrichten, um sicherzustellen, dass nichts verloren geht und alle Teamansichten während des B2B-Kaufprozesses vertreten sind.
Erfahren Sie, wie KI-chat-basierte Umfragen reibungslose Teamarbeit im Tiefenanalysedurchlauf der Antwortanalyse ermöglichen.
Erstellen Sie jetzt Ihre B2B-Käuferumfrage zu den ROI-Erwartungen
Fangen Sie an und erstellen Sie eine B2B-Käuferumfrage, die sich auf die ROI-Erwartungen konzentriert – erhalten Sie reichhaltigere Daten, umsetzbare Einblicke und eine sofortige KI-gestützte Analyse, der Sie vertrauen können.
