Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie die Antworten aus Umfragen von abgemeldeten Abonnenten zur Kundensupport-Erfahrung analysieren können, indem Sie sich auf die effektivsten Methoden zur Nutzung von KI für die Analyse von Umfrageantworten konzentrieren.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse von Umfrageantworten wählen
Wenn Sie Daten von Umfragen abgemeldeter Abonnenten zur Kundensupport-Erfahrung analysieren, hängt Ihr Ansatz und Ihre Werkzeugwahl vom Format der Daten ab.
Quantitative Daten: Für Daten wie „wie viele Menschen bewerteten den Support als schlecht“ können Sie problemlos Tools wie Excel oder Google Sheets verwenden. Antworten zählen, Prozentsätze berechnen und schnelle Diagramme erstellen ist schnell und vertraut.
Qualitative Daten: Antworten auf offene Fragen – oder Nachfragen, die nuancierte Geschichten erfassen – sind eine andere Herausforderung. Manuell Dutzende oder Hunderte von Freitextantworten zu durchforsten, wird schnell überwältigend. Es gibt einfach zu viel Nuance und zu wenig Zeit, weshalb die KI-Analyse unerlässlich ist.
Es gibt zwei Ansätze für Werkzeuge bei der Verarbeitung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Kopieren, einfügen und chatten: Sie können Ihre offenen Antworten exportieren und in ChatGPT oder eine andere auf LLM basierende Plattform einfügen. Es wird zusammenfassen, Themen extrahieren oder eine Sentimentanalyse durchführen, während Sie chatten.
Aber es ist umständlich: Große Textblöcke sind schwer zu formatieren und in ChatGPT zu organisieren. Es gibt keine Struktur und Sie stoßen oft auf Begrenzungen, wie viele Daten Sie auf einmal eingeben können. Es funktioniert, aber es ist definitiv nicht unkompliziert, wenn Sie laufende oder wiederholbare Analysen durchführen möchten.
All-in-One-Tool wie Specific
Zweckgebaut für Gespräche zu Umfragen und KI-Analyse: Mit Specific analysieren Sie nicht nur Daten – Sie sammeln von Anfang an reichhaltigeres Feedback mit AI-gestützten Konversationsumfragen. Während Menschen antworten, stellt die KI kluge Anschlussfragen, die die zu analysierenden Erkenntnisse vertiefen.
End-to-End-Workflow: Sobald Antworten eingehen, fasst die KI von Specific sofort Themen zusammen, destilliert umsetzbare Erkenntnisse und ermöglicht Ihnen, über Daten zu chatten – genau wie mit ChatGPT, aber für Umfragefeedback entwickelt. Sie können filtern, was analysiert wird, verwalten, was die KI sieht, und Erkenntnisse nach Bedarf teilen oder exportieren.
Hochwertigere Antworten und einfachere Analyse: Diese Funktionen bedeuten reichhaltigere qualitative Eingaben, schnellere „Aha“-Momente und weniger Tabellenkalkulationen. Wenn Sie sehen möchten, wie das Tool den Prozess gestaltet, erkunden Sie automatische KI-Nachfragen oder springen Sie direkt zum KI-Umfragegenerator für abgemeldete Abonnenten.
Größerer Kontext im Ökosystem: Andere führende KI-Umfrageanalysetools wie SurveyMonkey Analyze, SurveySparrow und Zonka Feedback bestätigen die Effektivität von KI-gesteuerten Ansätzen für Einblicke in die Kundensupport-Erfahrung. Sie verarbeiten täglich Millionen von Antworten und verwenden KI für Echtzeit-Sentiment, Nachverfolgungsautomatisierung und integrierte Analysen, was zeigt, wie weit verbreitet und leistungsfähig diese Lösungen geworden sind. [1][2][3]
Nützliche Aufforderungen zur Analyse von Umfragen zur Kundensupport-Erfahrung abgemeldeter Abonnenten
Das Beste aus Ihren Umfragedaten mit KI herauszuholen, hängt davon ab, die richtigen Fragen zu stellen – im wahrsten Sinne des Wortes. Hier sind einige meiner bevorzugten Eingabeaufforderungen zur Analyse von Support-Erfahrungsfeedbacks von abgemeldeten Abonnenten:
Zentrale Ideen Aufforderung: Wenn Sie aus langen, unstrukturierten Daten – sei es in Specific, ChatGPT oder einem fortgeschrittenen LLM – die Hauptthemen extrahieren möchten, ist dies ein idealer Ausgangspunkt:
Ihre Aufgabe ist es, zentrale Ideen in Fettdruck (4-5 Wörter pro zentrale Idee) + bis zu 2 Sätze in einer Erklärung zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Spezifizieren Sie, wie viele Personen eine bestimmte zentrale Idee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), am meisten erwähnte oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Text der zentralen Idee:** Erklärungstext
2. **Text der zentralen Idee:** Erklärungstext
3. **Text der zentralen Idee:** Erklärungstext
KI funktioniert immer besser mit zusätzlichem Kontext. Versuchen Sie, einen klaren Hintergrund und Ihr Forschungsziel zu geben. Zum Beispiel so:
Wir haben 80 Kunden befragt, die ihre Abonnements gekündigt haben, um ihre Erfahrungen mit unserem Support-Team zu verstehen. Analysieren Sie die Daten, um die Hauptgründe zu extrahieren, die Kunden für das Verlassen angegeben haben, und konzentrieren Sie sich darauf, was sie in Bezug auf den Kundensupport erwähnen.
Vertiefung in spezifische Ideen: Wenn in der Zusammenfassung „langsame Reaktionszeiten“ als Hauptgrund genannt werden, können Sie fragen:
Erzählen Sie mir mehr über langsame Reaktionszeiten.
Dies fordert die KI auf, illustrative Zitate oder Details zu dieser zentralen Idee zu sammeln.
Hat jemand über ... gesprochen? Manchmal müssen Sie eine Ahnung oder Hypothese bestätigen. Versuchen Sie es mit:
Hat jemand darüber gesprochen, dass er mehrmals weitergeleitet wurde, bevor er Hilfe erhielt? Zitate einfügen.
Unterschiedliche Personas identifizieren: Um Ihr Publikum besser segmentieren zu können, fragen Sie:
Basierend auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste unterschiedlicher Personas – ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie deren Schlüsselmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder beobachtete Muster in den Gesprächen zusammen.
Schmerzpunkte und Herausforderungen: Wenn Sie über generelles Sentiment hinausgehen und umsetzbare Hindernisse aufdecken möchten, verwenden Sie:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeit des Vorkommens.
Motivationen und zugrundeliegende Gründe: Manchmal möchten Sie tiefer als Schmerzpunkte graben:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die die Teilnehmer für ihre Verhaltensweisen oder Entscheidungen ausdrücken. Ähnliche Motivationen zusammenfassen und unterstützende Beweise aus den Daten liefern.
Sentiment-Analyse: Wenn Sie einen schnellen Stimmungscheck möchten, fragen Sie:
Bewerten Sie die insgesamt in den Umfrageantworten ausgedrückte Stimmung (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselaussagen oder Feedbacks hervor, die zu jeder Stimmungskategorie beitragen.
Weitere Ideen für Eingabeaufforderungen zu Feedbacks abgemeldeter Abonnenten finden Sie in diesem Leitfaden zur Erstellung einer Umfrage über Kundensupport-Erfahrung. Und wenn Sie wissen möchten, welche Fragen Sie von Anfang an stellen sollten, schauen Sie sich beste Fragen für Umfragen abgemeldeter Abonnenten an.
Wie Specific qualitative Umfragedaten nach Fragetyp analysiert
In Specific ist die Analyse auf die Struktur Ihrer Umfrage zugeschnitten und liefert Klarheit, wo Sie sie benötigen:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Die Plattform erzeugt eine Zusammenfassung für jede Antwort und jedes Nachfragen, das mit dieser Frage verknüpft ist, und destilliert Benutzererzählungen und Themen effizient.
Wahlfragen mit Nachfragen: Jede Antwortoption erhält ihre eigene Zusammenfassung – eine schnelle Möglichkeit, zu vergleichen, warum Personen eine Option einer anderen vorziehen, mit unterstützenden Zitaten, falls erforderlich.
NPS-Fragen: Jedes Segment (Kritiker, Passive, Befürworter) erhält eine eigene Zusammenfassung, die eindeutige Antriebe und Vorschläge in Bezug auf ihr Feedback hervorhebt.
Sie können dies in ChatGPT replizieren, aber der Prozess ist viel manueller – das Sammeln, Filtern, Formatieren und Organisieren von Daten zu jedem Fragetyp erfordert wirklich Aufwand ohne eine Plattform, die das Umfragelogik versteht.
Wie man Herausforderungen mit KI-Kontextgrenzen angeht
Moderne KIs haben Begrenzungen hinsichtlich der Datenmenge (Aufforderung + Antworten), die sie auf einmal verarbeiten können. Wenn Sie eine groß angelegte Umfrage durchführen oder mit ausführlichem Feedback umgehen, ist das Erreichen der Kontextgrenze ein tatsächliches Problem.
Specific macht dies von Anfang an handhabbar und bietet zwei effektive Wege:
Filtern: Filtern Sie Gespräche schnell, sodass nur die relevantesten Daten – wie Antworten, die ein bestimmtes Thema erwähnen oder Nachfragen enthalten – an die KI gesendet und von ihr analysiert werden.
Beschneiden: Wählen Sie aus, welche Fragen (und deren Antworten) im Kontext der KI enthalten sind. Dies hilft, die Eingabegröße im zulässigen Rahmen zu halten und ermöglicht es Ihnen, die Analyse auf Ihre aktuelle Forschungsfrage zu fokussieren.
Beide Optionen ermöglichen es Ihnen, gezielte Einblicke zu gewinnen, ohne die KI zu überladen oder die Fülle qualitativer Daten zu verlieren. Lesen Sie mehr über diesen Workflow in der Funktionsdokumentation zur Analyse von KI-Umfrageantworten.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten von abgemeldeten Abonnenten
Die Analyse von Umfragen wird oft chaotisch, wenn mehrere Teammitglieder gleichzeitig in das Feedback abgemeldeter Abonnenten eintauchen oder die Kundensupport-Erfahrung aus unterschiedlichen Blickwinkeln erkunden möchten.
In-App-KI-Chat für gemeinsame Entdeckungen: In Specific analysieren Sie Umfragedaten im Gespräch, indem Sie mit der KI für sofortige Einblicke chatten. Dies macht den Erkundungsprozess natürlicher und flexibler als traditionelle Dashboards.
Mehrere Chats, benutzerdefinierte Filter: Sie können mehrere Chats gleichzeitig eröffnen, jeder mit seinen eigenen Filtern. Vielleicht möchte ein Teammitglied sich auf „Support-Wartezeiten“ konzentrieren und ein anderes auf „Zufriedenheit mit der Ticketlösung“. Jeder Thread behält seinen Kontext, reduziert Verwirrung und hilft funktionsübergreifenden Teams, synchron zu bleiben.
Transparenz in der Zusammenarbeit: Jeder Chat in Specific zeigt, wer ihn erstellt hat, und alle Nachrichten zeigen das Avatar des Absenders. Das bedeutet, es ist einfach zu sehen, wer woran arbeitet und fördert Verantwortlichkeit und Transparenz während der Analysephase.
Freigeschaltetes Wissen für alle: Mit diesen kollaborativen Tools besteht keine Notwendigkeit, Erkenntnisse in Dokumente zu kopieren oder mit der Versionskontrolle zu kämpfen. Es macht auch Übergaben zwischen Forschungs-, Produkt- und Supportteams schnell und nahtlos. Mehr über die Analyse von Umfragen und Echtzeit-Kollaboration erfahren Sie in der Übersicht der Analyse von Umfrageantworten mit KI.
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