Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage zu abonnierten Abonnenten über die Wahrscheinlichkeit der Rückkehr analysieren können. Wenn Sie wirklich verstehen wollen, warum ehemalige Kunden gegangen sind und Chancen erkennen möchten, sie zurückzugewinnen, ist es an der Zeit, Ihre Daten mit der richtigen Strategie zu untersuchen.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse auswählen
Der beste Weg, das Feedback von Abonnenten zu analysieren, hängt vom Format der Daten ab. So teile ich es auf:
Quantitative Daten: Dinge wie "Welcher Prozentsatz ist wahrscheinlich zurückzukehren?" sind einfach – zählen Sie sie einfach in Excel oder Google Sheets. Einfache Tabellenkalkulationen eignen sich hervorragend für Statistiken, Durchschnittswerte und Diagramme.
Qualitative Daten: Wenn Sie eine Menge an offenen Antworten haben, wie die detaillierten Gründe der Menschen für die Kündigung, ist es fast unmöglich, diese von Hand zu verarbeiten. Sie benötigen ein KI-Tool, um die Antworten eingehend zu erkunden und zusammenzufassen.
Es gibt zwei Ansätze für die Werkzeuge zur Bearbeitung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Option 1: Exportieren Sie Ihre Umfrageantworten und fügen Sie sie in ChatGPT oder einen anderen KI-Chatbot ein. Sie können dann die KI bitten, bei der Zusammenfassung oder Identifizierung von Themen zu helfen. Doch so praktisch das auch klingt, in der Praxis kopieren, fügen Sie ein und zerteilen ständig Daten – nicht gerade unterhaltsam, und bei größeren Datensätzen wird es chaotisch.
Fazit: Großartig für schnelle Einblicke, nicht skalierbar für umfangreiche oder wiederholte Analysen.
All-in-One-Tool wie Specific
Option 2: Verwenden Sie eine speziell entwickelte KI-Plattform wie Specific, um sowohl Umfrage-Feedback zu sammeln als auch sofort zu analysieren. Mit Specific kann Ihre Umfrage reichhaltige, KI-gesteuerte Folgefragen stellen, während die Menschen antworten, was Ihre Daten von Anfang an wertvoller macht (mehr zur Verbesserung der Datenqualität finden Sie im automatischen KI-Folgefragen-Feature).
KI-gesteuerte Antwortanalyse bedeutet, dass alle Antworten sofort zusammengefasst werden, wiederkehrende Themen herausgezogen werden und Sie sich nicht manuell um Tabellenkalkulationen kümmern müssen. Noch besser: Sie können mit der KI chatten, um Ergebnisse weiter zu untersuchen und sich nur auf das zu konzentrieren, was für Ihre Bindungsbemühungen wirklich wichtig ist. Specific gibt Ihnen die Kontrolle über den Umfang der KI, sodass Sie immer wissen, auf welche Daten es zurückgreift.
Specific macht all dies ohne das Exportieren, Zusammenführen oder Herumärgern mit Dateien. Für ein individuell angepasstes Erlebnis (oder um zunächst eine Umfrage zur Wahrscheinlichkeit der Rückkehr zu erstellen), beginnen Sie mit der vorgestellten Umfragevorlage für abgemeldete Abonnenten.
Warum ist das wichtig? Mehr als 80% der Unternehmen sagen, dass das Verständnis der Motivationen gekündigter Kunden hilft, bessere Rückgewinnungsstrategien zu entwickeln – daher sind tiefgreifende, sofortige Einblicke ein Game-Changer. [1]
Nützliche Eingabeaufforderungen, die Sie für die Analyse von Umfragen zu abgemeldeten Abonnenten nutzen können
Die richtigen Eingabeaufforderungen machen den Unterschied, wenn Sie mit einer KI über Ihre Umfragedaten sprechen. Hier sind einige meiner Favoriten, die gut für das Feedback von abgemeldeten Abonnenten zur Rückkehrwahrscheinlichkeit funktionieren:
Eingabeaufforderung für Kerngedanken:
Verwenden Sie dies, um sofort wichtige Themen oder Gründe in einem großen Datensatz herauszufiltern. Es ist die Kerneingabeaufforderung, die Specific verwendet, und funktioniert gut in jedem GPT-basierten Tool:
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken fett (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze langen Erklärer herauszuarbeiten.
Ausgabekriterien:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die am meisten Erwähnten oben
- keine Vorschläge
- keine Indikationen
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke Text:** Erklärer Text
2. **Kerngedanke Text:** Erklärer Text
3. **Kerngedanke Text:** Erklärer Text
Die KI leistet immer mehr, wenn Sie ihr den Kontext der Umfrage geben – wofür die Umfrage da ist, wer sie ausgefüllt hat, welche Entscheidung Sie treffen möchten. So könnten Sie das in einer Eingabeaufforderung formulieren:
Sie analysieren Antworten ehemaliger SaaS-Abonnenten, die ihr Konto in den letzten sechs Monaten gekündigt haben. Die Umfrage fragte nach ihrer Rückkehrwahrscheinlichkeit und beinhaltete offene Fragen zu Kündigungsgründen und möglichen Verbesserungen. Bitte fokussieren Sie die Zusammenfassung, damit sie einem Bindungs- oder Wachstumsteam hilfreich ist.
Um noch tiefer einzudringen, versuchen Sie:
Eingabeaufforderung zur Folge: "Erzähl mir mehr über XYZ (Kerngedanke)"
Dies hilft Ihnen, einen bestimmten Befund oder Trend eingehend zu untersuchen.
Eingabeaufforderung für ein spezifisches Thema:
Wenn Sie überprüfen möchten, ob ein Thema aufgetaucht ist, fragen Sie direkt:
"Hat jemand über die Preisgestaltung gesprochen?" (Fügen Sie „Zitate einschließen“ für wörtliche Zitate hinzu.)
Eingabeaufforderung für Personas: Ideal, wenn Sie verschiedene Arten ehemaliger Abonnenten und deren Treiber herausarbeiten möchten:
"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 deren Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden."
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Nützlich, um sich darauf zu konzentrieren, warum Abonnenten gegangen sind und wo die Dinge scheitern:
"Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jede zusammen und geben Sie eventuelle Muster oder Häufigkeit des Auftretens an."
Eingabeaufforderung für Motivationen & Treiber: Wenn Sie sehen möchten, warum jemand zurückkommen könnte, nicht nur, warum er gegangen ist:
"Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen äußern. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen zusammen und bieten Sie unterstützende Beweise aus den Daten."
Sie können sogar Sentimentanalysen durchführen, Vorschläge zur Produktverbesserung einholen oder ungelöste Bedürfnisse erkennen – alles, indem Sie diese Eingabeaufforderungen anpassen. Wenn Sie Ihre eigene robuste Umfragestruktur entwerfen möchten, schauen Sie sich die besten Fragen für Umfragen zur Rückkehrwahrscheinlichkeit abgemeldeter Abonnenten an.
Wie Specific qualitative Daten nach Fragetyp analysiert
Specific strukturiert seine KI-Analyse automatisch basierend darauf, wie Ihre Umfrage aufgebaut ist. So sieht das bei verschiedenen Fragetypen aus:
Offene Fragen (mit oder ohne Folgefragen): Sie erhalten eine einzige Zusammenfassung für alle Antworten und eine Aufschlüsselung für alle zugehörigen Folgeantworten.
Mehrfachauswahl mit Folgefragen: Jede Auswahl (z. B. „Preis zu hoch“, „Fehlende Funktionen“) erhält ihre eigene Zusammenfassung, die aus den Folgeantworten zu dieser spezifischen Antwort gezogen wird.
NPS-Fragen: Specific trennt Antworten nach Kritikern, Passiven und Promotoren – so können Sie sehen, was Ihre Kritiker ärgert und was Ihre Fans begeistert. Das System fasst offene Textantworten für jedes Segment zusammen.
Wenn Sie ChatGPT oder ein ähnliches Tool verwenden, können Sie dasselbe tun – es erfordert jedoch mehr manuelle Einrichtung und Bewusstsein dafür, welche Antworten zu welcher Frage oder Gruppe gehören. Für einen tieferen Kontext lohnt es sich, mehr über wie die KI-Umfrageantwortanalyse bei Specific funktioniert zu erfahren.
Wie man Herausforderungen mit den Kontextgrenzen der KI meistert
Eine echte Herausforderung bei der KI-Analyse ist, dass Tools wie GPT eine Grenze haben, wie viele Daten sie auf einmal verarbeiten können. Wenn Ihre Umfrage zu abgemeldeten Abonnenten Hunderte oder Tausende von Antworten gesammelt hat, werden Sie diese Grenze früher als gedacht erreichen.
Es gibt zwei clevere Lösungen (und Specific bewältigt beide nativ):
Filtern: Analysieren Sie nur Gespräche, in denen Menschen auf eine bestimmte Weise geantwortet haben, oder überprüfen Sie nur Antworten auf spezifische Fragen. Dies hält die Daten fokussiert und passt innerhalb der Speichergrenzen der KI.
Beschneiden: Anstatt die gesamte Umfrage zu senden, reduzieren Sie sie auf nur die Fragen, die Ihnen wichtig sind – wie „Was sind die Hauptgründe, warum Sie gekündigt haben?“ und deren Folgefragen. Auf diese Weise kann die KI so viele einzelne Gespräche wie möglich verarbeiten, ohne überfordert zu werden.
Dieses Setup ermöglicht es Ihnen, Tiefe in Ihrer Analyse zu priorisieren, nicht nur Breite – ein Ansatz, der sich als besser erwiesene, umsetzbare Einblicke aus qualitativer Forschung liefert. [2]
Zusammenarbeitsfunktionen zur Analyse von Umfrageantworten zu abgemeldeten Abonnenten
Die Zusammenarbeit bei der Analyse von Umfrageantworten wird oft zu einem Wirrwarr aus exportierten CSV-Dateien, Tabellenkalkulationsversionen und verlorenen Fäden. Für Teams, die an Umfragen zur Rückkehrwahrscheinlichkeit abgemeldeter Abonnenten arbeiten, ist dies ein großes Hindernis.
Die Zusammenarbeit in Specific ist nahtlos. Jeder kann Antworten analysieren, indem er einfach mit der KI spricht – keine Dateien mehr weitergeben. Wenn Ihr Team verschiedene Winkel erkundet, beginnt jede Analyse in ihrem eigenen Chat-Arbeitsbereich. Jeder Chat zeigt, wer ihn gestartet hat, sodass es einfach ist, Erkenntnisse zu Teammitgliedern oder Abteilungen zurückzuverfolgen.
Mehrere Chats, jeder mit seinem eigenen Filter: Sie könnten einen Chat für Preispunkte haben, einen, der auf die Support-Erfahrung fokussiert ist, und einen anderen, der nach positivem Feedback zu Funktionen sucht. Dies ermöglicht es Marketing, Produkt und Support, sich jeweils auf das zu konzentrieren, was ihnen wichtig ist, alles in einem gemeinsamen Kontext.
Klarheit der Identität und Rückverfolgbarkeit: Während Sie und Ihre Kollegen Fragen stellen oder Ergebnisse speichern, zeigt jede Nachricht im KI-Chat von Specific eindeutig den Absender. Sie verlieren nie den Überblick darüber, wer welche Nachverfolgung gestellt hat – was Teambesprechungen, Präsentationen und Führungssummaries erheblich erleichtert.
Specific wurde für moderne, funktionsübergreifende Teamarbeit entwickelt – sodass die Analyse zu einem gemeinsamen Prozess wird, nicht zu isolierter Arbeit. Wenn Sie sehen möchten, wie man kollaborative Umfrageverarbeitung einrichtet, schauen Sie sich an, wie man einfach Ihre Umfrage zur Rückkehrwahrscheinlichkeit abgemeldeter Abonnenten erstellt.
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage zu abgemeldeten Abonnenten über die Rückkehrwahrscheinlichkeit
Beginnen Sie herauszufinden, warum Menschen gehen und was sie genau dazu bewegt, zurückzukehren. Mit KI-gesteuerten, konversationellen Umfragen verwandeln Sie jede Antwort in umsetzbare Erkenntnisse – keine Tabellenkalkulationen, keine Verzögerungen, nur Antworten, die Sie schnell in die Tat umsetzen können.
