Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps zum Analysieren der Antworten aus einer Umfrage unter Teilnehmern von klinischen Studien zur Zufriedenheit mit der Vergütung, indem Sie KI-gestützte Werkzeuge, Eingabeaufforderungen und strukturierte Ansätze für schnellere und tiefere Einsichten verwenden.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse wählen
Der Ansatz, den Sie wählen – und das Werkzeug, das Sie auswählen – hängt vom Format Ihrer Umfragedaten ab. Lassen Sie uns das erläutern:
Quantitative Daten: Wenn Sie zählen, wie viele Teilnehmer eine bestimmte Antwort gewählt haben (wie ja/nein, Bewertungsskalen oder Kontrollkästchen), können Sie Ergebnisse schnell in Tabellenkalkulationen wie Excel oder Google Sheets analysieren. Einfache Diagramme und Pivot-Tabellen liefern die erforderlichen Zahlen ohne zusätzlichen Aufwand.
Qualitative Daten: Wenn Ihre Umfrage offene Fragen, Nachfragen oder die Gründe für die Meinungen der Teilnehmer enthält, stehen Sie vor Dutzenden (oder Hunderten) von Textantworten. Diese manuell zu überprüfen ist nicht praktikabel. Dazu benötigen wir KI-gestützte Tools, die unstrukturierte Daten verarbeiten, Themen kategorisieren und Einblicke destillieren, ohne endloses Kopieren und Einfügen.
Wenn Sie speziell mit qualitativen Antworten arbeiten, haben Sie im Wesentlichen zwei Hauptwege für den Einsatz von Werkzeugen:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Manueller Ansatz: Sie können offene Antworten aus Ihrer Umfrage in ChatGPT, Claude oder ähnliche Sprachmodelle einfügen, um schnelle Zusammenfassungen oder thematische Analysen zu erhalten. So können Sie die Daten konversationsartig abfragen, nach Trends fragen oder Schmerzpunkte extrahieren.
Nachteile: Es ist nicht nahtlos. Sie müssen Ihre Daten exportieren, CSVs bearbeiten und die richtigen Auszüge in Ihren Chatbot einfügen. Das Verwalten von Kontext und Mehr-Fragen-Gesprächen wird schnell chaotisch und es ist allzu einfach, Nuancen oder den Kontext zu verlieren.
All-in-one-Tool wie Specific
Speziell für die Umfrageanalyse entwickelt: Specific kombiniert die Umfrage und die Analyse unter einem Dach. Es sammelt reichhaltige Konversationsantworten von klinischen Studien Teilnehmern und stellt oft relevante Nachfragen für eine bessere Datenqualität. Erfahren Sie mehr über automatische KI-Nachfragen für qualitative Umfragen.
KI-gestützte Analyse: In Specific werden gesammelte Antworten sofort zusammengefasst. Die KI identifiziert wichtige Themen und verwandelt Gespräche in umsetzbare Erkenntnisse – ohne manuelles Sichten, keine Tabellenkalkulationen, nichts zum Exportieren oder Formatieren. Es ist besonders leistungsstark für Fragen mit offenem Ende zur Zufriedenheit mit der Vergütung, bei denen Themen subtil sind oder in persönlichen Geschichten verborgen liegen.
Interaktive Analyse: Wie bei ChatGPT können Sie direkt mit der KI über Ihre Daten chatten. Aber mit Specific ist der Chat für Umfrageforschung optimiert – Sie können verwalten, welche Antworten im Kontext stehen, Chats lenken und bei Bedarf tiefer eintauchen. Erfahren Sie mehr über KI-Umfrageantwortenanalyse in Specific.
Wenn Sie neugierig auf andere KI-gestützte Werkzeuge für qualitative Daten sind – von NVivo und Looppanel bis zu MAXQDA – bringen sie jeweils fortgeschrittene Kodierung, automatisierte Textanalysen und unterstützende Visualisierungen mit, um schwierige Daten zu handhaben, aber sie sind in der Regel aufwendiger einzurichten und nicht speziell für Umfrage-Workflows entwickelt. [1][2][3]
Nützliche Prompts, die Sie verwenden können, um eine Umfrage zur Zufriedenheit mit der Vergütung klinischer Studien Teilnehmer zu analysieren
Die richtigen KI-Analyseaufforderungen sorgen für bessere, schnellere Einsichten aus den offenen Antworten Ihrer Teilnehmer. Hier sind einige Prompts, auf die ich mich verlasse, wenn ich in Feedback zur Zufriedenheit mit der Vergütung eintauche:
Aufforderung für Kerngedanken: Verwenden Sie dies, wenn Sie eine einfache, klare Liste der Hauptthemen möchten, die in Ihrer Umfrage aufgetaucht sind. Es ist grundlegend – ich führe diese zuerst mit jedem großen Datensatz aus (von Specifics eigener KI-Analyse verwendet, funktioniert auch großartig in ChatGPT):
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken in Fettdruck zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung.
Anforderungen an die Ausgabe:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die meistgenannten oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
KI-Genauigkeit mit Kontext verbessern: Geben Sie Ihrer KI immer mehr Hintergrund für bessere Ergebnisse. Sagen Sie ihr, wer Ihre Teilnehmer sind (z.B. „Teilnehmer an klinischen Studien“), was das Ziel ist (z.B. „Verständnis der Zufriedenheit mit der Vergütung“), und alle Besonderheiten Ihrer Umfrage. Sehen Sie, wie viel klarer die Einsicht wird:
Sie analysieren offene Umfragetextantworten von Erwachsenen, die an einer klinischen Arzneimittelstudie teilgenommen haben. Wir haben nach ihrer Zufriedenheit mit der Vergütung gefragt (finanziell, Geschenke, Erstattung) und sie ermutigt, Gründe oder Geschichten zu teilen. Bitte extrahieren Sie die Hauptthemen wie oben beschrieben.
Tiefer in spezifische Ideen eintauchen: Sobald Sie die wichtigsten Themen haben, verwenden Sie dies, um Motivationen oder Sorgen zu erkunden:
Sagen Sie mir mehr über {Kerngedanke}
Themen schnell validieren: Wenn Sie überprüfen möchten, ob Teilnehmer ein spezifisches Problem oder eine Erwartung (wie „Reisekostenerstattung“) erwähnt haben:
Hat jemand über Reisekostenerstattung gesprochen? Fügen Sie Zitate ein.
Hier sind ein paar weitere fokussierte Prompts, die besonders gut für Umfragedaten wie diese funktionieren:
Aufforderung für Personas: Verwenden Sie dies, um Ihre Teilnehmerbasis zu segmentieren und zu sehen, ob Sie zum Beispiel Budget-orientierte gegenüber Bequemlichkeits-orientierten Befragten haben:
Basiert auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas – ähnlich wie "Personas" im Produktmanagement genutzt werden. Für jede Persona fassen Sie ihre Hauptcharakteristika, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Dies gibt Ihnen eine Liste von häufigen Frustrationen oder Hindernissen, die Ihre Teilnehmer im Zusammenhang mit der Vergütung hatten:
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.
Aufforderung für Motivationen & Treiber: Verwenden Sie dies, um zu extrahieren, was Ihren Teilnehmern an der Vergütung wirklich wichtig ist (Schnelligkeit, Fairness, Transparenz usw.):
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die die Teilnehmer für ihre Verhaltensweisen oder Entscheidungen nennen. Ähnliche Motivationen zusammenfassen und unterstützende Beweise aus den Daten bieten.
Aufforderung für Sentiment-Analyse: Möchten Sie einen schnellen Überblick über die Stimmung rund um die Vergütung?
Bewerten Sie das allgemeine Sentiment, das in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Sentimentskategorie beitragen.
Aufforderung für Vorschläge & Ideen: Extrahieren Sie Verbesserungsideen direkt von Ihren Teilnehmern für zukünftige Versuchsvergütung Planung:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von Umfrageteilnehmern bereitgestellt wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen relevante direkte Zitate ein.
Aufforderung für unerfüllte Bedürfnisse & Chancen: Erkennen Sie Lücken, die Sie möglicherweise nicht berücksichtigt haben, und identifizieren Sie potenzielle Bereiche für Politikverbesserungen:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungschancen zu untersuchen, die von den Befragten hervorgehoben werden.
Ich empfehle, diese je nach Ihrer Analysephase und den aktuellen Bedürfnissen Ihrer Organisation zu kombinieren – so gehen Sie tiefer und arbeiten schneller.
Wie Specific qualitative Daten je nach Fragetyp analysiert
Specific passt seine KI-gestützte Analyse basierend auf der Struktur Ihrer Umfragefragen an und liefert Ihnen maßgeschneiderte Einblicke, unabhängig davon, wie Sie gefragt haben:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Sie erhalten eine klare Zusammenfassung für die Hauptfrage und alle Nachfragen, organisiert zusammen für den vollständigen Kontext – dies ist entscheidend für das Verständnis der Geschichten und Überlegungen der Teilnehmer, die bei der Untersuchung der Zufriedenheit mit der Vergütung eine wichtige Rolle spielen.
Wahlfragen mit Nachfragen: Für jede Antwortmöglichkeit erstellt Specific eine separate Zusammenfassung für alle damit verbundenen Antworten auf Nachfragen. So können Sie vergleichen, was Leute, die „stimme voll zu“ sagen, im Vergleich zu denen, die „neutral“ gewählt haben, beschreiben.
NPS (Net Promoter Score): Jede Kategorie – Kritiker, Passive, Promotoren – erhält ihre eigene Zusammenfassung, damit es einfach ist, zu sehen, was die Zufriedenheit oder Unzufriedenheit auf jeder Ebene antreibt.
Sie können dies in ChatGPT replizieren, aber es erfordert mehr manuelle Arbeit – Daten aufteilen, filtern und Antworten von Hand für jede Untergruppe einfügen kostet Zeit und erhöht das Fehlerrisiko.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie am besten Ihre Fragen zur Zufriedenheit mit der Vergütung strukturieren können, um die Analyse zu vereinfachen.
Wie Sie mit dem AI-Kontextlimit bei zu vielen Umfrageantworten umgehen
Selbst fortschrittliche KI-Modelle wie GPT-4 haben ein Limit (das „Kontextfenster“), wie viele Daten sie auf einmal verarbeiten können. Wenn Sie mehr Antworten als passen haben, benötigen Sie Strategien. Specific erledigt dies automatisch, aber so funktioniert es:
Filtern: Begrenzen Sie die Analyse auf nur jene Gespräche, in denen Teilnehmer auf ausgewählte Fragen geantwortet haben oder bestimmte Antworten gewählt haben. Dies hält den Fokus auf den relevantesten Daten und reduziert die Belastung der KI.
Zuschneiden: Wählen Sie nur die Umfragefragen aus, die Sie für die Analyse an die KI senden möchten, um sicherzustellen, dass die wichtigsten Themen innerhalb der Kontextgröße bleiben – ideal, wenn Sie nur Einblicke in die Vergütung benötigen und nicht die gesamte Teilnehmererfahrung.
Dies ermöglicht Ihnen ein effizientes Arbeiten auch mit sehr großen Umfragedatensätzen zur Zufriedenheit mit der Vergütung, ohne kritische Nuancen oder Tiefe zu verlieren.
Für praktische Anleitungen, siehe unseren Leitfaden zu Verwaltung des AI-Umfragekontexts mit Specific.
Zusammenarbeitsfunktionen zur Analyse von Umfrageantworten von Teilnehmern klinischer Studien
Wenn ein Team versuchen muss, Daten zur Zufriedenheit mit der Vergütung zu verstehen, verlangsamen oft Kooperationsherausforderungen die Dinge – mehrere Analysten, Hin und Her bei E-Mails und Unsicherheit darüber, wer welche Erkenntnis beigetragen hat.
Chatten Sie als Team mit der KI: In Specific analysieren Sie Daten, indem Sie direkt mit der KI chatten. Sie können mehrere Analyse-Chats offen haben, die sich jeweils auf einen anderen Aspekt oder gefilterten Satz konzentrieren – beispielsweise einen zu „Reisekostenbeschwerden“ und einen anderen zu „allgemeinen Zufriedenheitstreibern“.
Unterschiedliche Threads für jeden Mitarbeiter: Jeder Analysethread ist mit der Identität des Erstellers gekennzeichnet. Damit ist sofort klar, wer welche Anfrage gestellt hat, sodass Sie wissen, an wen Sie sich bezüglich der Erkenntnisse oder Interpretationen wenden können.
Sichtbarkeit und Transparenz: In der Chat-Historie sehen Sie Avatare, die die Zusammenarbeit wie ein echtes Gespräch und nicht wie eine gesichtslose Maschine wirken lassen. Keine Verwirrung mehr darüber, wer was gefragt hat oder wie eine Schlussfolgerung erreicht wurde – alles wird transparent nachvollziehbar.
Glattere Teamarbeit für Vergütungsumfragen klinischer Studien: Dies ist wichtig für Forschungs-, Rechts- und operative Teams, die zusammenarbeiten, insbesondere wenn die Zeitpläne eng sind. Sie bewegen sich schneller und vermeiden Missverständnisse.
Neugierig, wie Sie Ihr eigenes einrichten? Sehen Sie sich unseren Umfragegenerator mit Voreinstellung für klinische Studien an.
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