Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Mitarbeitenden-Umfrage zur Politikbewusstsein und -verständnis mit KI- und Umfrageanalyse-Tools analysieren können.
Die richtigen Tools für die Analyse von Mitarbeitenden-Umfragen auswählen
Der beste Ansatz zur Datenanalyse hängt von der Struktur der Umfrage ab. Einige Umfragen generieren quantitative Daten, die leicht zu zählen sind. Andere – insbesondere solche mit offenen Fragen – benötigen KI-Tools, um den gesamten Text zu verstehen.
Quantitative Daten: Zahlen sind hier Ihr Freund. Wenn Sie herausfinden möchten, wie viele Mitarbeitende eine bestimmte Antwort gewählt haben, ermöglichen Ihnen Tools wie Excel oder Google Sheets ein schnelles Sortieren, Zählen und Filtern ohne großen Aufwand.
Qualitative Daten: Denken Sie an Fragen wie „Wie fühlen Sie sich bezüglich dieser Politik?“ oder „Beschreiben Sie Ihr Verständnis von X.“ Durch Seiten von schriftlichem Feedback zu blättern, ist überwältigend – KI-gestützte Tools sind der einzige Weg, um damit in großem Maßstab umzugehen, besonders angesichts der zeitlichen Einschränkungen, denen viele Teams gegenüberstehen.
Es gibt zwei Ansätze für Tools, wenn es um qualitative Antworten geht:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Export & Einfüge-Workflow: Sie können alle Ihre qualitativen Antworten aus der Umfrage kopieren, sie in ChatGPT oder ein ähnliches KI-Modell einfügen und direkt darüber sprechen. Dies ist ein guter Anfangsansatz für kleine Datenmengen.
Begrenzte Bequemlichkeit: Es wird schnell kompliziert, wenn Sie Hunderte von Antworten haben oder wenn Sie nach Thema filtern/analysieren oder nach Untergruppen aufteilen möchten. Sie müssen ständig zwischen Ihrer Tabelle und ChatGPT hin und her springen – gut für schnelle Einblicke, aber schmerzhaft für alles Robuste.
All-in-One-Tool wie Specific
Maßgeschneidert für die Umfrageanalyse: Specific wurde speziell für gesprächsorientierte Umfragen entwickelt, bei denen Tiefe und Nuancen eine Rolle spielen. Es ermöglicht Ihnen, Umfrageantworten von Mitarbeitenden zum Politikbewusstsein und -verständnis in einem chatähnlichen Format zu sammeln.
Starke Nachfassungen verbessern die Datenqualität: Seine KI stellt automatisch klärende Nachfragen, um einen reicheren Kontext und handlungsfähigere Antworten zu erfassen. Das ist wichtig – eine aktuelle Studie zeigte, dass KI-gestützte Umfragetools die Rücklaufquote um 45% steigern und die Abbruchrate um 25% verringern können, verglichen mit herkömmlichen Methoden, vor allem dank verbesserter Einbindung und Nachfragen [1].
Ein-Klick-KI-Analyse: Die KI fasst die Antworten sofort zusammen, hebt wichtige Themen hervor und ermöglicht Ihnen, mit den Ergebnissen zu interagieren – alles ohne Tabellenkalkulationen oder manuelles Sortieren. Sie können sogar direkt mit der KI über Ihre Ergebnisse chatten, ähnlich wie bei ChatGPT, aber mit zusätzlichem umfragespezifischem Kontext und Kontrolle darüber, welche Daten die KI berücksichtigt.
Integrierte Funktionen: Mit Specific erhalten Sie robuste Filtermethoden, einfache Freigabe- und Kollaborationstools – die Analyse wird so optimiert, dass Sie weniger Zeit mit der Verarbeitung von Daten verbringen und mehr Zeit, um Entscheidungen zu treffen.
Nützliche Eingabeaufforderungen, die Sie zur Analyse von Mitarbeitenden-Umfrageantworten verwenden können
Ich verlasse mich stark auf KI-Eingabeaufforderungen, um tiefer in Umfrageantworten einzutauchen – von der Aufdeckung zentraler Themen bis hin zum Verständnis von Schmerzpunkten im Bereich Politikbewusstsein und -verständnis.
Aufforderung für Kerngedanken: Beginnen Sie hier, um schnell wiederkehrende Themen oder Probleme in umfangreichen Feedback-Datensätzen zu finden. Dies funktioniert, egal ob Sie es in Specific oder ChatGPT verwenden:
Ihre Aufgabe besteht darin, Kerngedanken in Fettdruck (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung herauszufiltern.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die meisten Erwähnten oben
- keine Vorschläge
- keine Angaben
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
KI performt immer besser, wenn Sie ihr den Kontext geben. Formulieren Sie Ihr Ziel, Publikum und die Situation. Beispiel:
„Analysieren Sie diese Umfrageantworten von Mitarbeitenden über ihr Bewusstsein und Verständnis der neuen Arbeitsplatzrichtlinie. Mein Ziel ist es herauszufinden, welche häufigen Unklarheiten bestehen und welche Informationen die Mitarbeitenden noch benötigen.“
Nach der Extraktion von Themen oder Kerngedanken frage ich gerne:
Detailliertere Eingabeaufforderung: „Erzählen Sie mir mehr über XYZ (zum Beispiel ‚Klarheit der Kommunikation‘).“
Eingabeaufforderung für spezifisches Thema: Wenn Sie überprüfen möchten, ob jemand eine bestimmte Richtlinie oder ein bestimmtes Problem erwähnt hat, verwenden Sie:
„Hat jemand über die Richtlinie zur Fernarbeit gesprochen? Zitieren Sie.“
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Erhalten Sie eine Liste realer Hindernisse, mit denen Mitarbeitende konfrontiert sind, organisiert nach Häufigkeit oder Thema:
„Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die in Bezug auf das Bewusstsein und das Verständnis der Politik erwähnt werden. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie etwaige Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.“
Aufforderung für Personas: Wenn Sie unterschiedliche Erfahrungsgruppen unter Ihren Befragten erkennen möchten:
„Identifizieren und beschreiben Sie anhand der Umfrageantworten eine Liste von einzigartigen Personas – ähnlich wie ‚Personas‘ im Produktmanagement verwendet werden. Fassen Sie für jede Persona die wichtigsten Merkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder beobachtete Muster in den Gesprächen zusammen.“
Aufforderung für Sentiment-Analyse: Bewerten Sie schnell, ob Ihre Richtlinien positiv, negativ oder mit Verwirrung aufgenommen werden:
„Bewerten Sie die Gesamtstimmung, die in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedbacks hervor, die zu jeder Stimmungs-Kategorie beitragen.“
Kluge Eingabeaufforderungen beschleunigen Ihre Analyse erheblich, egal ob Sie sie mit einem GPT-Tool oder in einer spezialisierten Umfrageplattform verwenden. Für weitere bewährte Verfahren zur Auswahl von Fragen und zur Gestaltung von Eingabeaufforderungen sehen Sie sich diesen Leitfaden zu besten Fragen für Umfragen zur Mitarbeitenden-Politik an.
Wie Specific qualitative Umfragedaten nach Fragetyp analysiert
Die Struktur Ihrer Mitarbeitenden-Umfrage gut zu gestalten, kann die Analyse erheblich erleichtern. Specific geht verschiedene Fragetypen auf eine Weise an, die die meisten verwertbaren Erkenntnisse hervorbringt:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Sie erhalten eine klare Zusammenfassung aller qualitativen Antworten sowie Zusammenfassungen aller relevanten Folgegespräche zu dieser Frage – ohne jede Antwort Zeile für Zeile scannen zu müssen.
Multiple-Choice mit Nachfragen: Für jede Antwortoption liefert Specific eine fokussierte Zusammenfassung aller zugehörigen Nachgespräche. Wenn eine Gruppe „Habe teilweises Verständnis“ gewählt hat, können Sie alle ihre zentralen Themen an einem Ort sehen.
NPS-Fragen: Sie erhalten eine segmentierte Zusammenfassung für Kritiker, Passivisten und Promotoren, mit übersichtlich gruppierten Nach-Antworten – ideal, um zu sehen, was die Bewertungen in verschiedenen Mitarbeitenden-Segmenten antreibt.
Das können Sie auch mit ChatGPT machen, aber Sie werden mehr Zeit mit Kopieren-Einfügen, Sortieren und Re-Strukturieren der Daten verbringen, wenn Sie diese Funktionen nicht eingebaut haben.
Specifics Ansatz ist auf Flexibilität ausgelegt – erfahren Sie, wie KI-Nachfragen funktionieren, wenn Sie die Möglichkeiten dynamischer Umfragelogik verstehen wollen, um tiefere Einblicke zu gewinnen.
Wie man KI-Kontextgrenzen bei der Analyse vieler Umfrageantworten meistert
Kontextgröße kann die KI-Leistung begrenzen: Tools wie ChatGPT und sogar fortgeschrittene Plattformen haben eine Begrenzung, wie viel Text (Kontext) eine KI auf einmal analysieren kann. Wenn Ihre Umfrage Hunderte oder Tausende von Antworten erhält, stoßen Sie irgendwann an dieses Limit.
Zwei Lösungen machen groß angelegte Analysen praktikabel: Specific bietet beide, aber Sie können den Ansatz mit manueller Arbeit anderswo nachahmen:
Filtern: Schließen Sie nur Umfragegespräche ein, bei denen Befragte bestimmte Fragen beantwortet oder bestimmte Antworten gewählt haben. Das bedeutet, dass Ihre KI nur das Relevante sieht – massiv reduzierte Unordnung und Speicherbeschränkungen.
Beschneiden: Fokussieren Sie die KI-Analyse nur auf die ausgewählten Fragen – sagen wir, alle Antworten auf „Welche Teile der Politik sind noch unklar?“ – so können Sie mehr Gespräche auf einmal zusammenfassen, ohne die Kontextgröße zu sprengen.
Diese Ansätze helfen, egal ob Sie in einem dedizierten Umfragetool sind oder Exporte für den Einsatz in einer Chat-KI aufteilen. Der richtige Workflow bedeutet schnellere, zuverlässigere und umfassendere Einblicke.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Mitarbeitenden-Umfrageantworten
Das größte Kopfzerbrechen bei der team-basierten Umfrageanalyse ist das Halten aller auf dem gleichen Stand, besonders mit qualitativen Daten über Politikbew{