Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps zur Analyse von Antworten aus einer Umfrage unter Teilnehmern eines Community-Calls zu Interessenthemen mithilfe der neuesten KI-gestützten Umfrageanalysetechniken und -tools.
Die richtigen Tools zur Analyse von Umfragedaten auswählen
Der beste Ansatz zur Analyse Ihrer Umfrage unter Community-Call-Teilnehmern hängt von Art und Struktur Ihrer Daten ab—ob Sie mit quantitativen Statistiken, offenen Antworten oder gemischten Formaten arbeiten.
Quantitative Daten — Ergebnisse wie „Wie viele Leute haben Thema X gewählt?“ sind unkompliziert. Tools wie Excel oder Google Sheets ermöglichen schnelles Zählen, Filtern und Visualisieren von Zahlen.
Qualitative Daten — Wenn Sie offene Antworten oder ausführliche Folgeantworten haben, wird das Lesen jeder Antwort überwältigend. Hier kommen KI-gestützte Tools ins Spiel: Sie erkennen Themen, fassen wichtige Punkte zusammen und bringen verborgene Einblicke ans Licht, die kein Mensch manuell verarbeiten könnte.
Es gibt zwei Ansätze für Tools, wenn es um qualitative Antworten geht:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für AI-Analyse
Exportierte Antworten kopieren und einfügen in ChatGPT (oder in ein beliebiges Sprachmodell) und dort über Ihre Daten sprechen. Sie könnten mit Aufforderungen wie „Was sind die Hauptthemen in diesen Antworten?“ beginnen.
Dieser Ansatz ist hilfreich, wenn Sie eine überschaubare Anzahl von Antworten haben und erweiterte KI für benutzerdefinierte Fragen nutzen möchten. Es ist jedoch nicht immer praktisch: Manuelles Exportieren von Antworten, Umgang mit Formatbeschränkungen und die eigene Analyse zu verfolgen, kann schnell lästig werden.
All-in-One-Tool wie Specific
Specific ist für dieses Szenario entwickelt—it erfasst sowohl gesprächsbasierte Umfragedaten als auch analysiert die Ergebnisse mithilfe von KI. Wenn Teilnehmer antworten, kann die KI intelligente Folgefragen stellen, um tiefer zu gehen und die Datenqualität und -reichhaltigkeit zu verbessern. Lesen Sie mehr über die automatische Folgefragen-Funktion.
KI-gestützte Analyse in Specific fasst Antworten sofort zusammen, erkennt Kernthemen und verwandelt Gesprächsprotokolle in Erkenntnisse—ohne dass Sie mit Tabellen jonglieren oder Daten zwischen Tools kopieren müssen. Wenn Sie Umfrageantworten überprüfen, können Sie wie bei ChatGPT mit der KI über Ihre Ergebnisse sprechen, jedoch speziell für Umfragedaten konzipiert. Außerdem erhalten Sie zusätzliche Steuerungsmöglichkeiten und Funktionen zur Verwaltung der Informationen, die an die KI gesendet werden, und wie Sie zusammenarbeiten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Erkunden Sie die AI-Umfragereaktionsanalyse, um zu sehen, wie es funktioniert.
Wenn Sie andere führende Branchenoptionen sehen möchten, bieten Lösungen wie NVivo, MAXQDA und Canvs AI fortschrittliches Auto-Coding, Stimmungsanalyse und Musterdetektion für qualitative Umfragen. Diese Plattformen nutzen künstliche Intelligenz, um große, unstrukturierte Daten zu verstehen—und helfen Ihnen, Zeit zu sparen und tiefere Bedeutungen aus Ihrer Umfrage zu extrahieren. [1]
Weitere Informationen zur Einrichtung finden Sie in unserem Leitfaden zur Erstellung einer Community-Call-Teilnehmerumfrage zu Interessenthemen oder gehen Sie direkt zum AI-Umfragengenerator.
Nützliche Anweisungen, die Sie zur Analyse von Community-Call-Teilnehmerumfragen zu Interessenthemen verwenden können
Anweisungen stehen im Mittelpunkt der KI-gestützten Umfrageantwortenanalyse—insbesondere für offene Community-Call-Teilnehmerumfragen, die sich auf das Sammeln einer Vielzahl von Interessenthemen konzentrieren. Die richtigen Anweisungen können Struktur und Klarheit in unübersichtliche Gesprächsprotokolle bringen. Hier sind bewährte Anweisungen, die Sie in ChatGPT, Specific oder einem beliebigen KI-Tool verwenden können:
Anweisung für Kerngedanken: Wenn Sie eine schnelle Zusammenfassung der Hauptthemen und der Anzahl der Teilnehmer, die jedes Thema erwähnen, wünschen, verwenden Sie folgende Anweisung (dies ist auch der Standard in Specific):
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken in Fettdruck zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erläuterung.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kerngedanken erwähnen (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), am meisten erwähnte an oberster Stelle
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke Text:** Erläuterungstext
2. **Kerngedanke Text:** Erläuterungstext
3. **Kerngedanke Text:** Erläuterungstext
KI performt immer besser, wenn Sie sie über Ihre Umfrage, Ihren Kontext und Ihre Ziele informieren. Zum Beispiel:
Diese Daten stammen aus einer Vorveranstaltungsumfrage für Community-Call-Teilnehmer. Teilnehmer beschreiben, welche Themen sie am meisten interessieren. Mein Ziel ist es, herauszufinden, welche Themen am relevantesten sind, aufkommende Trends zu erkennen und Untergruppen mit unterschiedlichen Bedürfnissen zu identifizieren.
Nun extrahieren Sie anhand dieser Antworten die Hauptkerngedanken und kurzen Beschreibungen.
Sobald Sie die Hauptthemen haben, können Sie tiefer graben, indem Sie fragen:
Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kerngedanke)
Anweisung für ein bestimmtes Thema: Um zu überprüfen, ob ein Teilnehmer ein bestimmtes Thema erwähnt hat, fragen Sie einfach:
Hat jemand über XYZ gesprochen? Fügen Sie Zitate hinzu.
Einige weitere auf die Community-Call-Teilnehmerumfrage zu Interessenthemen zugeschnittene Anweisungen:
Anweisung für Personas: Bitten Sie die KI, Personas zu synthetisieren, um Ihnen zu helfen, Antworten nach Teilnehmerart zu gruppieren:
Basierend auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas—ähnlich wie