Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage eines Beamten über das Kundenerlebnis in Regierungsbüros analysieren können. Ich werde Methoden und Tools aufschlüsseln, um verwertbare Erkenntnisse einfach und effizient zu machen.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse der Antworten auswählen
Der beste Ansatz zur Analyse von Umfragedaten hängt davon ab, wie Ihre Fragen strukturiert sind. In der Regel haben Sie es mit zwei Arten von Daten zu tun:
Quantitative Daten: Wenn Sie geschlossene Antworten gesammelt haben—wie Bewertungen oder Multiple-Choice-Antworten—ist das Zählen der Ergebnisse unkompliziert. Einfache Tools wie Excel oder Google Sheets bewältigen dies sehr gut und ermöglichen es Ihnen, Ihre Daten einfach zu filtern, zu summieren und zu visualisieren.
Qualitative Daten: Offene Fragen, ausführliche Kommentare und Folgeantworten bieten tiefere Einblicke, sind aber viel schwerer manuell zu verarbeiten. Dutzende oder Hunderte dieser Antworten durchzulesen, ist für die meisten von uns nicht realistisch. Hier kommen KI-Analysetools ins Spiel, um gemeinsame Themen hervorzuheben, Ergebnisse zusammenzufassen und Ihre Resultate nutzbar zu machen.
Es gibt zwei Hauptansätze für Tools im Umgang mit qualitativen Antworten:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool zur KI-Analyse
Chatbasierte KI-Tools wie ChatGPT sind für jeden zugänglich. Sie können exportierte Umfrageantworten in einen Chat kopieren und Fragen stellen, wie zum Beispiel: „Fassen Sie die Hauptbedenken der Beamten über das Kundenerlebnis zusammen.“
Der Komfort kann jedoch ein Hindernis sein: Bei großen Antwortmengen ist das Hin- und Herkopieren von Daten umständlich. Den Überblick über Ihre Eingabeaufforderungen, Analysen und vergangenen Chats zu behalten, wird zur Herausforderung. Außerdem müssen Sie alles selbst eingeben und interpretieren, was Zeit kostet und mehr Raum für Fehler bietet.
Trotzdem verlassen sich viele Teams im öffentlichen Sektor bereits auf diese Tools. Über ein Viertel (26,67 %) der befragten Beamten nutzen derzeit KI-Plattformen wie Microsoft Copilot oder ChatGPT in ihrer Arbeit [2]. Sie sind beliebt, weil sie Zeit sparen und Flexibilität bieten.
All-in-One-Tool wie Specific
Zweckorientierte Plattformen wie Specific rationalisieren sowohl die Erfassung als auch die KI-gestützte Analyse von Umfragedaten von Anfang bis Ende.
Wenn Sie Specific verwenden, sind Umfragen nicht nur Formulare. Sie fühlen sich wie natürliche Gespräche an und die KI stellt automatisch durchdachte Folgefragen in Echtzeit. Dies erhöht die Qualität und Tiefe der gesammelten Antworten. (Möchten Sie sehen, wie die Folge-Logik funktioniert? Sehen Sie sich das automatische KI-Folge-Feature an.)
Auf der Analyseseite fasst Specific alle Antworten sofort mit KI-gestützter GPT zusammen—findet die großen Themen, beleuchtet gemeinsame Probleme und ermöglicht Ihnen, mit der KI über Ihre Daten zu chatten. Kein Kopieren und Einfügen mehr in Tabellenkalkulationen oder Chatbots.
Zusatzfunktionen: Sie können steuern, welche Antworten an die KI gehen, nach Abteilungen filtern und mit Teamkollegen zusammenarbeiten. Es ist für Klarheit, Geschwindigkeit und nahtlose Teamarbeit konzipiert.
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von Umfrageantworten von Beamten über das Kundenerlebnis in Regierungsbüros
KI glänzt am stärksten, wenn Sie klare Fragen stellen. Die richtigen Eingabeaufforderungen helfen Ihnen, den Lärm zu durchbrechen und Einblicke zu offenbaren, die Ihnen sonst entgehen würden. Hier sind Beispiele, die besonders gut für die Analyse von Umfrageantworten von Beamten zum Kundenerlebnis in Regierungsbüros funktionieren:
Eingabeaufforderung für Kernideen: Verwenden Sie dies, wenn Sie eine Zusammenfassung der wiederkehrenden Themen auf hoher Ebene wünschen. Es ist die genaue Eingabeaufforderung, die von Specifics eigenem Analyse-Engine verwendet wird, aber Sie können sie in jedes KI-Modell einfügen:
Ihre Aufgabe besteht darin, Kernideen fett zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung.
Anforderungsprofil:
- Unnötige Details vermeiden
- Angeben, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (Zahlen, keine Wörter verwenden), meistgenannte oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Text der Kernidee:** Erklärungstext
2. **Text der Kernidee:** Erklärungstext
3. **Text der Kernidee:** Erklärungstext
KI arbeitet immer besser mit mehr Kontext. Es hilft, wenn Sie den Zweck Ihrer Umfrage erklären und was Sie erreichen möchten. So können Sie eine Eingabeaufforderung verbessern:
Diese Umfrage wurde mit Beamten aus verschiedenen Regierungsbüros durchgeführt. Das Ziel ist es, häufige Schwierigkeiten im Umgang mit Kundenerfahrungen zu verstehen. Bitte aus der Perspektive des Personals analysieren.
Tiefer tauchen, indem Sie Folgefragen stellen:
Erzählen Sie mir mehr über Kundenfrustrationen mit den Wartezeiten.
Eingabeaufforderung für spezifische Themen: Wenn Sie überprüfen möchten, ob die Befragten ein bestimmtes Thema angesprochen haben, versuchen Sie:
Hat jemand über die Zugänglichkeit digitaler Dienste gesprochen? Einschließlich Zitate.
Eingabeaufforderung für Personas: Nützlich für die Segmentierung Ihrer Befragten in typische Typen, ein klassischer Zug in der Nutzerforschung:
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 wichtigsten Merkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster, die in den Gesprächen beobachtet wurden, zusammen.
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Dies ist entscheidend, wenn an Regierungsstakeholder berichtet wird, die schnelle Erfolge sehen möchten.
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeit des Auftretens.
Eingabeaufforderung für Motivationen und Treiber: Sie können dies verwenden, um hervorzuheben, warum die Befragten sich für das Kundenerlebnis interessieren:
Aus den Umfragegesprächen extrahieren Sie die Hauptmotivationen, Wünsche oder Gründe, die die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen ausdrücken. Ähnliche Motivationen zusammenfassen und unterstützende Beweise aus den Daten liefern.
Eingabeaufforderung für Sentiment-Analyse: Wenn Sie ein Gefühl für die allgemeine Stimmung oder Vertrauenslevels benötigen:
Bewerten Sie das allgemeine Sentiment, das in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedbacks hervor, die zu jeder Sentimentkategorie beitragen.
Für mehr zur Fragegestaltung, siehe beste Fragen für Beamtenumfragen zum Kundenerlebnis und holen Sie sich Ideen für Ihre nächste Umfrage.
Wie Specific qualitative Umfragedaten nach Fragetyp analysiert
Verschiedene Fragen erfordern verschiedene Analyseansätze—besonders wenn Sie offene Antworten sammeln oder Folge-Logik verwenden:
Offene Fragen mit oder ohne Folgefragen: Specific gruppiert alle Antworten für eine Frage, einschließlich der von zusätzlichen Nachfragen, und liefert dann eine klare Zusammenfassung oder Schlüsselthemen für diese Frage. Dies filtert das chaotische Rauschen ausführlicher Antworten und bietet prägnante Erkenntnisse.
Auswahlfragen mit Folgefragen: Für jede von den Befragten gewählte Option erhalten Sie eine dedizierte Zusammenfassung aller entsprechenden Folgeantworten. Das bedeutet, dass Sie sofort sehen können, was Personen gesagt haben und warum sie „Sehr zufrieden“ anstelle von „Unzufrieden“ gewählt haben.
NPS: Jede NPS-Kategorie—Kritiker, Passive, Promotoren—erhält ihre eigene zusammengefasste Übersicht, sodass Sie verstehen, was Vertrauen oder Unzufriedenheit in jedem Segment antreibt.
Sie können diesen Arbeitsablauf in ChatGPT replizieren, aber es ist langsamer und anfälliger für menschliche Fehler. Specific automatisiert den Prozess und hält alles nachvollziehbar und organisiert—für Details, sehen Sie sich die KI-gestützte Umfrageantwortenanalyse an.
Umgang mit Kontextlimits bei der Verwendung von KI für die großangelegte Umfrageanalyse
KI-Sprachmodelle können nur eine begrenzte Menge an Text gleichzeitig verarbeiten (das „Kontextfenster“). Wenn Sie viele Antworten von Beamten gesammelt haben, stoßen Sie irgendwann an diese Grenze—Ihr gesamtes Datenset passt nicht in einen einzigen KI-Chat.
Um dies zu überwinden, haben Sie zwei Hauptoptionen (beide sind in Specific standardmäßig verfügbar):
Filtern: Filtern Sie Antworten, bevor Sie sie an die KI senden—konzentrieren Sie sich auf Gespräche, in denen Benutzer auf bestimmte Fragen geantwortet haben, oder analysieren Sie nur Feedback, das mit einer bestimmten Abteilung, einem Thema oder einer Antwort verbunden ist. Dies fokussiert sich auf die relevantesten Gespräche und hilft der KI bei ihrer besten Arbeit.
Zuschneiden: Wählen und senden Sie nur die wichtigsten Fragen Ihrer Umfrage. Dies hält die Arbeitsbelastung der KI überschaubar und ermöglicht die Analyse von mehr Gesprächen gleichzeitig.
Die Kombination aus Filtern und Zuschneiden gibt Ihnen Flexibilität und stellt sicher, dass Sie das Ganze nie aus den Augen verlieren. Für tiefere Einblicke können Sie Antworten auf eine bestimmte Folgefrage gruppieren oder sich auf niedrige NPS-Werte konzentrieren, um herauszufinden, was die Zufriedenheit einschränkt—entsprechend den Praktiken in der Forschung zur Kundenerfahrung. Zum Beispiel haben Regierungsbehörden signifikante Verbesserungen in der Lösung von Serviceproblemen Jahr für Jahr festgestellt, indem sie auf Umfragefeedback reagierten [7].
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten von Beamten
Zusammenarbeit ist eine echte Herausforderung bei der Analyse von Umfragen über das Kundenerlebnis von Beamten in Regierungsbüros. Die Koordination zwischen Forschern, CX-Leitern und verschiedenen Abteilungen ist nicht einfach—besonders wenn man in Tabellenkalkulationen oder einer Vielzahl von E-Mails arbeiten muss.
Mit Specific analysieren Sie Umfragedaten ganz einfach im Gespräch mit der KI. Sie und Ihre Teamkollegen können separate Analysechats öffnen, die sich jeweils auf einen anderen Datensatz konzentrieren—wie alle Antworten aus einer bestimmten Abteilung oder einem bestimmten Thema. So werden Erkenntnisse sowohl handlungsfähig als auch nachvollziehbar—Arbeit im Team, nicht im Trüben.
Sie sehen jederzeit, wer was getan hat. Jede Nachricht im Chat zeigt das Avatar des Absenders, was die Zusammenarbeit transparent und nachvollziehbar macht. Sie wissen, auf wessen Erkenntnissen Sie aufbauen—was das Iterationstempo beschleunigt und Ihnen hilft, Erkenntnisse schneller zu verstehen.
Effektiver Zusammenarbeit, kein Rätselraten. Wenn bestimmte Teams damit beauftragt sind, Teile des Arbeitsablaufs im öffentlichen Dienst zu verbessern, bedeutet es, dass die Analyse thematisch oder nach Interessengruppen gefiltert und gekennzeichnet werden kann und die Erkenntnisse sowohl umsetzbar als auch zuordenbar sind—nie mehr im Dunkeln tappen.
Beginnen Sie damit, reichhaltigeres, umsetzbareres Feedback zu sammeln und analysieren Sie die Antworten in Minuten—nicht in Stunden—mit einem speziell für die Umfrageanalyse und Zusammenarbeit entwickelten Tool.