Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter Teilnehmern eines Community Calls zu Erwartungen mit praktischen KI-Strategien und -Werkzeugen analysieren können.
Wählen Sie die richtigen Werkzeuge für die Analyse von Umfrageantworten
Der Ansatz und die Tools, die Sie verwenden, hängen vom Aufbau und der Art der gesammelten Antworten ab. Hier erfahren Sie, wie Sie die Umfragedaten der Community Call Teilnehmer über Erwartungen verstehen, egal ob Sie Zahlen sortieren oder hunderte von durchdachten (aber unordentlichen) offenen Antworten durchsehen.
Quantitative Daten: Wenn Sie strukturierte Daten wie Bewertungsskalen oder Multiple-Choice-Antworten haben, ist es einfach, sie mit traditionellen Werkzeugen wie Excel oder Google Sheets zu analysieren. Einfache Pivot-Tabellen, Balkendiagramme oder automatisierte Zusammenfassungsstatistiken erledigen die Arbeit.
Qualitative Daten: Offene Fragen und detaillierte Folgeantworten sind knifflig. Seitenweise Text zu lesen ist überwältigend, wenn Sie Dutzende oder Hunderte von Antworten haben. Genau dort glänzen KI-Tools. Sie helfen, Hauptthemen zu extrahieren, Meinungen zusammenzufassen und Trends zu erkennen, die manuell Stunden (oder Tage) zum Entdecken brauchen würden.
Es gibt zwei Ansätze für das Tooling bei der Bearbeitung von qualitativen Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Sie können Ihre offenen Umfrageantworten exportieren und in ChatGPT oder ein ähnliches KI-Tool einfügen. Von dort aus können Sie mit der KI chatten, um Bedeutungen zu extrahieren, Kernthemen zu erkunden und nach Zusammenfassungen zu fragen.
Einschränkungen: Dieser manuelle Ansatz wird schnell umständlich. Sie müssen Datenexporte handhaben, große Datensätze in Teile zerlegen (aufgrund von KI-Kontextlimits) und die Chats selbst verwalten. Obwohl flexibel, wird es schnell mühsam und fühlt sich an, als ob man mit einem Tabellenkalkulationsprogramm in einer Messaging-App kämpft.
All-in-one-Tool wie Specific
Zweckgerichtet für Umfragedaten: Specific wurde entwickelt, um sowohl Umfrageantworten konversationell zu sammeln als auch sie sofort mit KI zu analysieren.
Qualitätssteigerung durch Folgefragen: Während der Umfrage stellt die KI dynamische Folgefragen, die reichhaltigere, detailliertere Antworten generieren als einfache Umfrageformulare oder statische offene Textfelder. Erfahren Sie, wie dies in unserem Leitfaden zu automatischen KI-Folgefragen funktioniert.
KI-gestützte Einsichten—ohne zusätzliche Schritte: Mit der Specific-KI-Umfrageantwortenanalyse erhalten Sie sofortige Zusammenfassungen, Hauptthemen, Stimmungsanalysen und können direkt mit der KI über alles in Ihren Daten chatten. Sie haben die Kontrolle darüber, was an die KI gesendet wird und müssen keine Tabellenkalkulation anfassen.
Vergleich mit anderen Tools: Weitere Informationen zu spezialisierten Plattformen zur KI-Umfrageanalyse wie NVivo, MAXQDA oder Delve finden Sie in diesem Überblick über KI-Tools zur Analyse von Umfragedaten. Diese Plattformen bieten fortgeschrittene Funktionen wie Stimmungsanalysen, Themenextraktion und Visualisierungen, ähnlich wie Specific, und helfen Forschern, Zeit zu sparen und die Genauigkeit zu erhöhen. [1]
Nützliche Aufforderungen zur Analyse der Erwartungsumfrage der Community Call Teilnehmer
Das Beste aus einer KI-gestützten Analyse herauszuholen, dreht sich um das Stellen der richtigen Fragen. Hier sind einige praxiserprobte Aufforderungen, die Sie verwenden können – entweder in ChatGPT, Specific oder ähnlichen Plattformen – bei Ihren Umfragedaten über Erwartungen der Community Call Teilnehmer.
Aufforderung für Kerngedanken:
Funktioniert hervorragend für das Abrufen einer prägnanten Zusammenfassung der wichtigsten Themen aus großen Erhebungsergebnissen. Das verwendet Specific im Hintergrund, und es ist hilfreich für ChatGPT oder jede KI, die auf GPT basiert:
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken in Fettdruck (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kerngedanke erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, nicht Wörter), am häufigsten genannte oben
- Keine Vorschläge
- Keine Indikationen
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
KI arbeitet immer besser, wenn Sie ihr mehr Kontext zu Ihrer Umfrage, Ihrem Publikum und Ihren Zielen geben. Zum Beispiel:
Analysieren Sie diese Umfrageantworten von Community Call Teilnehmern zu ihren Erwartungen an unsere bevorstehende vierteljährliche Diskussion. Wir organisieren das Ereignis, um die Teilnehmerbindung zu verbessern und möchten mehr über ihre Interessenthemen, Motivation und eventuelle Herausforderungen bei früheren Anrufen erfahren.
Wenn Sie eine interessante Idee entdecken, ist es intelligent, tiefer zu graben. Fragen Sie beispielsweise einfach:
Erzählen Sie mir mehr über „Aktionsorientierte Erkenntnisse aus Gesprächen“
Aufforderung für spezifisches Thema: Nützlich, um zu überprüfen, ob Ihre Vermutungen dem entsprechen, was die Leute sagen.
Hat jemand über Q&A-Sitzungen gesprochen? Zitieren Sie sie.
Aufforderung für Personas: Segementieren Sie Ihre Community in nützliche Gruppen, wenn Sie Anrufe oder Nachverfolgungen planen.
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 Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster in den Gesprächen zusammen.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Entdecken Sie, was behoben werden muss, um die Umfrageerfahrung beim nächsten Mal zu verbessern.
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: Verstehen Sie, warum Menschen wirklich teilnehmen.
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen ausdrücken. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen zusammen und bieten Sie unterstützende Beweise aus den Daten.
Aufforderung für Stimmungsanalyse: Wenn Sie die Stimmung Ihrer Community ablesen möchten, verwenden Sie:
Bewerten Sie die insgesamt in den Umfrageantworten ausgedrückte Stimmung (zum Beispiel positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselsätze oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungs-Kategorie beitragen.
Aufforderung für Anregungen und Ideen: Erkennen Sie praktisches Feedback für zukünftige Verbesserungen.
Identifizieren und listen Sie alle Anregungen, Ideen oder Anfragen auf, die von Umfrageteilnehmern bereitgestellt wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie relevante Zitate bei.
Aufforderung für unerfüllte Bedürfnisse & Chancen: Suchen Sie nach neuen Möglichkeiten oder Musterausfällen.
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten zu entdecken, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
So analysiert Specific qualitative Daten nach Fragentyp
Die Analyse von Umfragen wird schnell differenziert, insbesondere bei offenen und Folgeantworten – diese sind Gold wert, um die Erwartungen der Teilnehmer an den Community-Call zu verstehen, sind aber oft überwältigend. So bricht Specific es für Sie auf:
Offene Fragen (mit oder ohne Folgefragen): Specific erstellt eine Zusammenfassung, die die Hauptthemen sowohl für die Hauptfrage als auch für eventuelle Folgefragen erfasst, sodass Sie einen Überblick erhalten und einen genauen Blick darauf, welche zusätzlichen Details die Teilnehmer geteilt haben.
Auswahlen mit Folgefragen: Für jede Antwortwahl werden die Antworten auf die Folgefragen gruppiert und zusammengefasst, damit Sie nicht nur sehen, was die Leute gewählt haben, sondern warum sie es gewählt haben.
NPS (Net Promoter Score): Unterstützer, Passive und Kritiker erhalten jeweils eine dedizierte Zusammenfassung mit Einblicken aus ihren entsprechenden Folgeantworten, sodass Sie schnell sehen können, warum „Leute bleiben“ und „warum Leute gehen“.
Sie können ähnliche Aufschlüsselungen mit ChatGPT erreichen, müssen aber Ihre Daten manuell für jede Frage segmentieren und organisieren – Specific automatisiert und vereinfacht diesen Prozess für die qualitative Umfrageanalyse.
Für weitere Ideen zur effektiven Strukturierung von Umfragen über Erwartungen, schauen Sie sich unseren Leitfaden zu den besten Fragen für Umfragen zu Community-Call-Teilnehmern an.
Umgang mit Kontextgrößenlimits in der KI-Analyse
Kontextgrößenlimits – wie viel Information ein KI-Modell gleichzeitig verarbeiten kann – sind ein echtes Ärgernis, wenn Sie viele umfangreiche Antworten haben. Was ist also die Lösung? Sie filtern oder kürzen Ihre Daten vor der Analyse. Dies ist in Specific eingebaut, aber Sie können ähnliche Strategien anderswo ausprobieren.
Filtern: Schließen Sie nur Gespräche ein, bei denen Benutzer auf ausgewählte Fragen geantwortet oder bestimmte Antworten gewählt haben. Auf diese Weise konzentriert sich die KI auf den relevantesten Datensatz für eine gegebene Frage oder Hypothese.
Kürzen: Wählen Sie nur die Frage (oder eine Gruppe von Fragen) aus, die die KI analysieren soll, reduzieren Sie das Datenvolumen, damit Kontextlimits Ihnen nicht im Weg stehen und Ihre Analyse präzise bleibt.
Viele Forschungsplattformen wie NVivo und MAXQDA bieten robuste Filter- und Segmentierungsfunktionen, um dasselbe Problem anzugehen, sodass Sie in einem Berg von Text niemals kritische Einblicke verlieren. [1]
Wenn Sie sehen möchten, wie dieser Prozess in Specific aussieht, starten Sie mit der Demo zur KI-Umfrageantwortenanalyse.
Kollaborative Funktionen zur Analyse der Umfrageantworten von Community Call Teilnehmern
Zusammenarbeit ist schwierig, wenn alle in Tabellenkalkulationen oder E-Mail-Threads verloren sind. Die gemeinsame Analyse von Erwartungsumfragen der Community Call Teilnehmer wird viel effektiver, wenn Sie jeden Schritt sehen können, den Ihre Kollegen unternehmen.
In Specific kann jeder Umfragedaten analysieren, indem er einfach mit der KI chattet. Sie können mehrere Chat-Threads erstellen – zum Beispiel einen für Feedback-Themen der Teilnehmer, einen anderen, der sich auf unerfüllte Bedürfnisse konzentriert. Jeder Chat verfolgt, wer ihn gestartet hat, und bietet wesentlichen Kontext für teambezogene Forschung.
Sie sehen, wer was in jedem Analyse-Thread gesagt hat. Bei der Zusammenarbeit zeigt die Plattform den Avatar jedes Absenders und den Nachrichtenverlauf. Ihr Team kann Ideen austauschen, Hypothesen validieren oder Chats übergeben – ohne Daten zu exportieren oder den Faden zu verlieren.
Für weitere Ratschläge zum Starten oder Anpassen einer Erwartungsumfrage für Community Call Teilnehmer, siehe unseren Schritt-für-Schritt-Leitfaden oder lernen Sie, wie Sie unseren KI-Umfrage-Editor verwenden.
Erstellen Sie jetzt Ihre Erwartungsumfrage für Community Call Teilnehmer
Holen Sie sich in Minuten aussagekräftige Einblicke — erstellen Sie eine KI-gestützte Umfrage, die klügere Fragen stellt, Antworten sofort analysiert und die Zusammenarbeit für Ihr Team einfach macht.