Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter Staatsbediensteten zur Gesundheitsversorgung und -qualität mit KI analysieren können, damit Sie sowohl offene als auch geschlossene Antworten schnell verstehen können.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse auswählen
Der Ansatz und die Werkzeuge, die Sie wählen, hängen wirklich davon ab, welche Art von Daten Sie in Ihren Umfrageantworten zur Gesundheitsversorgung und -qualität haben.
Quantitative Daten: Wenn Sie sich Multiple-Choice-Fragen ansehen („Wie oft nutzen Sie X?“), geht es nur ums Zählen. Die meisten Leute, die ich kenne, verwenden einfach Excel oder Google Sheets – Sie zählen die Antworten, berechnen die Prozentsätze, und fertig.
Qualitative Daten: Die wirkliche Herausforderung besteht darin, wenn Sie offene Fragen oder Chat-basierte Antworten haben. Wenn Sie mehr als eine Handvoll Staatsbedienstete befragt haben, ist es unmöglich, jede Antwort zu lesen. Hier benötigen Sie spezialisierte Werkzeuge, insbesondere KI-basierte, um Muster und Erkenntnisse aus allen diesen Worten zu extrahieren.
Aber wenn Sie mit qualitativen Antworten umgehen, haben Sie zwei Hauptmöglichkeiten für Analysetools:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für KI-Analysen
Copy-Paste in den Chat. Eine Möglichkeit besteht darin, alle schriftlichen Antworten zu exportieren und in ChatGPT (oder ein anderes GPT-basiertes Chat-Tool wie Claude) einzufügen. Sie können dann direkt im Chat Fragen zu Ihren Umfragedaten stellen.
Unpraktisch für große Datensätze. Wenn Sie nur ein paar Dutzend Antworten haben, kann das funktionieren. Aber seien wir ehrlich: Alles Größere wird schnell schwer zu handhaben, da es Begrenzungen des Kontexts gibt und Ihre Daten keine strukturierte Ansicht haben. Sie werden Zeit damit verbringen, Ihre Daten zu teilen und zu formatieren— Sie verlieren viel vom Kontext der Umfrage.
All-in-One-Tool wie Specific
Spezialisiert auf Umfragen. Tools wie Specific sind von Grund auf für das Verständnis von Umfrageantworten konzipiert. Sie starten Ihre Umfrage, und Specific nutzt automatisch KI, um qualitativ hochwertigere Daten zu sammeln, indem es intelligente Anschlussfragen stellt, die tiefer gehen.
Instant KI-gestützte Analyse. Sobald die Ergebnisse eingehen, fasst Specific automatisch Antworten zusammen, stellt Schlüsselthemen heraus und ermöglicht es Ihnen, mit KI über Ihre Umfrage zur Gesundheitsversorgung und -qualität zu chatten – genau wie in ChatGPT, aber innerhalb eines Systems, das für die Umfrageanalyse gebaut wurde. Und Sie können die Ergebnisse filtern, segmentieren und exportieren, wenn Sie tiefer graben möchten.
Mehr Kontext, bessere Erkenntnisse. Sie bekommen auch zusätzliche Funktionen: Sie können nur Teile Ihrer Daten in den Kontext senden und müssen sich keine Sorgen über Copy-Pasting oder Limitüberschreitungen machen. Mit umfragespezifischem Struktaufbau sparen Sie Zeit im Vergleich zu allgemeinen GPT-Tools. Das Ergebnis? Umsetzbare Erkenntnisse, keine Tabellenblatt-Gymnastik erforderlich. [1]
Wenn Sie erkunden möchten, wie das KI-Nachfolge-Feature funktioniert und warum es die Datenqualität erhebt, schauen Sie sich diese ausführliche Analyse automatisch gestellter Anschlussfragen an.
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse Ihrer Umfrage zu Gesundheitsversorgung und -qualität
KI ist nur so gut wie Ihre Eingabeaufforderungen. Hier sind einige bewährte Eingabeaufforderungen, die sowohl mit ChatGPT als auch All-in-One-Tools wie Specific gut funktionieren. Ich werde erläutern, warum jede funktioniert und wie sie leicht für eine Umfragestandardsituation unter Staatsbediensteten angepasst werden kann.
Eingabeaufforderung für Kernideen: Diese ist mein Favorit, um eine Textwand in umsetzbare Themen zu verdichten. Kopieren Sie Ihren gesamten Satz Umfrageantworten und fordern Sie die KI mit:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen fett (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erläuterungen zu extrahieren.
Ausgangsanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen die spezifische Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die am meisten erwähnte zuerst
- keine Vorschläge
- keine Indikationen
Beispielausgabe:
1. **Text der Kernidee:** Erklärungstext
2. **Text der Kernidee:** Erklärungstext
3. **Text der Kernidee:** Erklärungstext
KI gibt immer bessere Antworten, wenn Sie ihr Kontext über Ihre Umfrage, das Publikum und das, was Sie erreichen möchten, geben. Hier ist ein Beispiel:
Unsere Umfrage sammelte Antworten von britischen Staatsbediensteten über den Zugang und die Qualität öffentlicher Gesundheitsdienste. Ziel ist es, Herausforderungen oder Verbesserungschancen aufzuklären. Extrahieren Sie die Top 3-5 Kernideen und stellen Sie sicher, dass sie in Bezug auf Politik oder Alltagstätigkeiten stehen.
Tiefer auf jede Idee eingehen: Sobald Sie Ihre Kernideen haben, fragen Sie die KI „Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kernidee)“, um auf jede Erkenntnis einzugehen.
Eingabeaufforderung für spezifisches Thema: Um zu prüfen, ob ein bestimmtes Problem aufgetreten ist, verwenden Sie:
Hat jemand über die Wartezeiten gesprochen? Fügen Sie Zitate ein.
Eingabeaufforderung für Personas: Nützlich, wenn Sie verstehen möchten, ob verschiedene „Typen“ von Staatsbediensteten unterschiedlich geantwortet haben.
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 ihre wichtigsten Merkmale, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Extrahieren Sie, was die Menschen zurückhält.
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und informieren Sie über Muster oder Häufigkeit des Auftretens.
Eingabeaufforderung für Sentimentanalyse: Erhalten Sie das Gesamtbild über die Stimmung Ihrer Antworten.
Bewerten Sie die allgemeine Stimmung, die in den Umfrageantworten zum Ausdruck kommt (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie wichtige Phrasen oder Rückmeldungen hervor, die zu jeder Stimmungskategorie beitragen.
Für noch mehr Ideen zur Erstellung von Umfragefragen, die die Wahrnehmung von Staatsbediensteten hinsichtlich der Gesundheitsversorgung und -qualität auf den Punkt bringen, sehen Sie beste Fragen für Umfragen unter Staatsbediensteten zur Gesundheitsversorgung und -qualität.
Wie Specific qualitative Daten nach Fragetyp analysiert
Specific bietet mehr als nur globale Zusammenfassungen – es passt die Analyse an das Format jeder Umfragefrage an.
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Sie erhalten eine Zusammenfassung aller Antworten sowie Gruppenfeedback für alle Nachfragerunden, die das Denken der Befragten erkunden oder zusätzliche Farbinformationen bieten.
Auswahlmöglichkeiten mit Nachfragen: Für jede Wahl erhalten Sie eine separate Zusammenfassung aller darauf bezogenen Nachfragen. Wenn zum Beispiel die Wahl „Zugang zur Gesundheitsversorgung wurde als schlecht bewertet“ war und jemand erläuterte, warum, werden diese Details unter dieser Antwort zusammengefasst.
NPS-Umfragen: Ergebnisse werden nach Kategorie aufgeschlüsselt: Kritiker, Neutrale und Förderer. Jede Gruppe erhält eine eigene Zusammenfassung basierend auf verwandten Nachfragen, die es Ihnen ermöglicht, auf einen Blick zu erkennen, was Zufriedenheit oder Unzufriedenheit vorantreibt.
Sie können ChatGPT hierfür absolut verwenden, aber Sie werden Zeit damit verbringen, Dinge manuell zu gruppieren und Datensätze ein- und auszugeben. Es ist machbar, aber nicht optimal, wenn Sie auf Effizienz aus sind oder Ergebnisse mit Interessengruppen teilen müssen.
Wenn Sie überlegen, eine vollständige NPS-Umfrage speziell für dieses Publikum und Thema zu erstellen, probieren Sie Specifics NPS-Umfrage-Ersteller für Staatsbedienstete.
Wie man KI-Kontextbegrenzungen bei der Umfrageanalyse umgeht
KI-Chat-Tools – einschließlich ChatGPT – haben eine feste Obergrenze dafür, wie viel Text Sie auf einmal analysieren können. Wenn Sie mehr als ein paar Dutzend Antworten haben, werden Sie schnell auf diese Grenze stoßen. Specific löst dies für Sie automatisch auf zwei entscheidende Arten:
Filterung: Nur Gespräche (Antworten), bei denen Benutzer auf Fragen geantwortet haben, die Sie interessieren oder spezifische Antwortmöglichkeiten gewählt haben, werden an die KI gesendet. Dies macht die Analyse schneller und stellt sicher, dass Sie immer mit relevanten Daten arbeiten, sodass Sie innerhalb der Kontextgrenzen bleiben.
Beschneidung: Sie können auswählen, welche Umfragefragen von der KI analysiert werden. So erhalten wichtige Themen volle Aufmerksamkeit – auch bei einem großen Datensatz – ohne das KI-Gedächtnis zu überfüllen.
Wenn Sie Ihren eigenen Trichter bauen, um mit KI-Umfrageanalysen zu experimentieren, müssen Sie Ihre Daten manuell vorbereiten, indem Sie Filter anwenden und Exporte aufteilen, bevor Sie sie an ChatGPT übergeben. Seien Sie vorbereitet, zu iterieren!
Mehr dazu finden Sie in Specifics Leitfaden zur Analyse von KI-Umfrageantworten.
Zusammenarbeitsfunktionen zur Analyse von Umfragen unter Staatsbediensteten
Die Arbeit an der Umfrageanalyse mit Kollegen – insbesondere bei einem großen Projekt zur Gesundheitsversorgung und -qualität unter Staatsbediensteten – führt oft zu Chaos: endlose E-Mail-Ketten, sich überlappende Rückmeldungen und verlorener Kontext.
Chat-basierte, kollaborative Analyse. Specific ermöglicht es Ihnen, Daten durch direktes Chatten mit KI zu analysieren. Sie müssen nicht alle durch ein gemeinsames Tabellenblatt oder Dokument schleusen – starten Sie einfach jederzeit einen Chat über die Ergebnisse.
Mehrere Chats, jeweils mit eigenem Kontext. Jeder Analysechat in Specific unterstützt benutzerdefinierte Filter: Sie können sich auf Antworten zu Wartezeiten oder zu bestimmten Abteilungen konzentrieren, ohne andere Analysesitzungen zu unterbrechen. Sie sehen auch, wer jeden Chat erstellt hat, sodass klar ist, wer für bestimmte Nachfolge- oder Zusammenfassungsbemühungen verantwortlich ist.
Team-Visibilität und Präsenz. Bei der Zusammenarbeit zeigt jede Nachricht im KI-Chat, wer sie gesendet hat, mit ihrem Avatar – so wissen Sie genau, welches Teammitglied was beigetragen hat. Dies ist entscheidend für Verantwortlichkeit, Einarbeitung und dafür, dass wichtige Erkenntnisse nicht übersehen werden.
Wenn Sie praktische Anleitung zur Erstellung von Umfragen und zur Förderung der Teamzusammenarbeit wünschen, sehen Sie wie man eine Umfrage unter Staatsbediensteten zur Gesundheitsversorgung und -qualität erstellt.
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