Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten/Daten aus der Umfrage unter Konferenzteilnehmern zu Interessenschwerpunktthemen analysieren können. Wenn Sie rohen Antworten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln möchten, sind Sie hier genau richtig.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Antworten auswählen
Die Herangehensweise und das Werkzeug, das Sie benötigen, hängen von der Art der Daten ab, die Sie aus der Umfrage unter den Konferenzteilnehmern zu Themen von Interesse erhalten. So unterscheide ich das:
Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage Bewertungsskalen oder Multiple-Choice-Fragen enthält (z. B. „Welche Themen sind für Sie am relevantesten?“), sind diese leicht zu zählen. Herkömmliche Werkzeuge wie Excel oder Google Sheets eignen sich hervorragend, um diese Zahlen zu zerteilen und zu analysieren.
Qualitative Daten: Freie Antworten oder detaillierte Nachfragen sind eine andere Geschichte. Wenn Sie solche sammeln (was Sie sollten – Sie erhalten tiefere Einblicke), wird das Durchlesen schnell überwältigend. Hier werden KI-Werkzeuge unerlässlich – nicht nur wegen des Umfangs, sondern auch, um den wahren Sinn zu finden. Mit 70 % der Veranstalter, die berichten, dass das Teilnehmererlebnis ihre oberste Priorität ist, ist es nicht optional, qualitatives Feedback effektiv zu nutzen. [1]
Es gibt zwei Ansätze für Werkzeuge bei der Bearbeitung von qualitativen Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool zur KI-Analyse
Der DIY-Weg: Sie können die exportierten Umfragedaten kopieren und in ChatGPT oder ein anderes großes Sprachmodell-Tool einfügen. Dann chatten Sie mit ihm – „Was sind die Hauptthemen?“ oder „Was möchten die Teilnehmer als Nächstes sehen?“
Aber: Es ist unpraktisch. Das Verwalten langer Transkripte oder CSV-Dateien, Einschränkungen der Kontextgröße und die manuelle Arbeit zum Gruppieren von Antworten oder Vergleichen von Segmenten können Sie stark ausbremsen. Und es ist schwierig, umsetzbare Aufschlüsselungen nach Sitzung, Persona oder Interesse zu erhalten, es sei denn, Sie fragen sehr sorgfältig.
All-in-One-Tool wie Specific
Speziell für Umfragen entwickelt: Ein KI-Tool wie Specific ist speziell darauf ausgelegt, konversationelle Umfrageantworten zu sammeln und zu analysieren.
Verbesserte Datenerfassung: Während Sie Ihre Umfrage einrichten, stellt Specific automatisch intelligente, KI-generierte Folgefragen – so haben Antworten reichere Details, was die Analyse schärfer macht. Lesen Sie mehr über automatische Nachfragen hier.
Sofortige Analyse: Nachdem die Antworten eingegangen sind, fasst Specific's KI alle Antworten zusammen, findet gemeinsame Themen, hebt Ausreißer hervor und ermöglicht es Ihnen, mit den Ergebnissen zu interagieren – genau wie bei ChatGPT, aber abgestimmt auf reale Umfragedaten. Sie können filtern, segmentieren und in die Daten eintauchen, ohne jemals eine Tabellenkalkulation zu öffnen.
Verwalten, was die KI sieht: Sie steuern, welche Daten an die KI gesendet werden (zum Beispiel nur bestimmte Fragen), was es einfach macht, prägnante, qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen, selbst wenn Sie eine Vielzahl von Feedbacks gesammelt haben.
Insgesamt wird der Einsatz von KI für die Umfrageanalyse schnell zur Norm – Forschungen zeigen, dass Veranstalter, die diese Werkzeuge nutzen, klügere Anpassungen an ihren Programmen und Networking-Sitzungen vornehmen, was zu höherer Teilnehmendenzufriedenheit und stärkerem Wiederbesuch führt. [2] Sie finden eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Einrichtung einer Umfrage unter Konferenzteilnehmern zu zukünftigen Interessenschwerpunkten hier.
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von Umfrageantworten der Konferenzteilnehmer
Umsetzbare Erkenntnisse aus Ihren qualitativen Umfragedaten zu gewinnen beginnt mit den richtigen Eingabeaufforderungen. Hier sind die, auf die ich mich verlasse (und was ich Specific-Nutzern empfehle, die aber auch in ChatGPT funktionieren):
Eingabeaufforderung für Kerngedanken: Diese ist ideal, um große Mengen Feedback von Konferenzen auf die Hauptthemen zu reduzieren.
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken fett hervorzuheben (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + maximal zweisätzige Erklärungen.
Ausgabebedingungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kerngedanke erwähnten (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), am meisten genannte zuerst
- keine Empfehlungen
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke Text:** Erklärender Text
2. **Kerngedanke Text:** Erklärender Text
3. **Kerngedanke Text:** Erklärender Text
KI liefert immer bessere Ergebnisse mit Kontext. Zum Beispiel, wenn Ihre Umfrage für akademische Konferenzen war, Ihr Ziel jedoch darin besteht, Networking-Möglichkeiten zu steigern, beginnen Sie mit dieser Information:
Diese Antworten stammen aus einer Umfrage unter Konferenzteilnehmern bei der Branchenveranstaltung im letzten Monat. Mein Ziel ist es, die wichtigen zukünftigen Themen zu identifizieren, die Teilnehmer bei den Sitzungen sehen möchten, sowie Rückmeldungen zu Sitzungsformaten oder Netzwerkbildung zu erhalten. Bitte konzentrieren Sie sich auf umsetzbare Verbesserungen der Konferenzagenda.
„Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kerngedanke)“—Eine hervorragende Folge für jede Zusammenfassungseingabeaufforderung. Nehmen wir an, „Emerging Tech“ war ein großes Thema. Fragen Sie die KI nach tieferen Aufschlüsselungen („Was genau sagten die Leute dazu?“), um zugrunde liegende Interessen zu entdecken.
Eingabeaufforderung für spezifische Themen: Verwenden Sie diese, um schnell zu sehen, ob sich jemand für ein bestimmtes Thema interessiert:
Hat jemand über künstliche Intelligenz als ein zukünftiges Sitzungsthema gesprochen? Zitate einfügen.
Eingabeaufforderung für Personas: Verwenden Sie diese, wenn Sie Ihre Befragten nach Teilnehmertyp gruppieren möchten:
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 deren Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele sowie relevante Zitate oder Muster aus den Gesprächen zusammen.
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Diese ist perfekt, um herauszufinden, was die Leute an einer Konferenz frustriert:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie gegebenenfalls Muster oder Häufigkeit des Vorkommens.
Eingabeaufforderung für Vorschläge und Ideen: Gehen Sie direkt auf alle Verbesserungsvorschläge – fast immer nützlich für zukünftige Planungen ein:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Forderungen der Umfrageteilnehmer auf. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie, wo relevant, direkte Zitate ein.
Erfahren Sie mehr über die Einrichtung effektiver Eingabeaufforderungen (und die Automatisierung dieser in Ihrem Arbeitsablauf) in diesem Artikel über den AI-Umfrage-Generator für Konferenzteilnehmer.
Wie Specific qualitative Daten für jeden Fragetyp zusammenfasst
Specific ist für die Analyse von Umfrageantworten konzipiert und bietet für jeden Fragetyp maßgeschneiderte Zusammenfassungen. So sieht es aus, wenn Sie Daten aus Konferenzumfragen analysieren:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Specific fasst alle Antworten zusammen, indem die Hauptantworten und alle Nachfolgegespräche in prägnante Themen integriert werden. Sie erhalten eine direkte Synthese dessen, was die Leute sagten, was sie meinten und warum.
Auswahlfragen mit Nachfragen: Jede Auswahlmöglichkeit erhält eine eigene Zusammenfassung, in der alle relevanten Folgekommentare aggregiert werden – so wissen Sie nicht nur, was gewählt wurde, sondern auch warum.
NPS-Fragen: Jede NPS-Gruppe (Kritiker, Passive, Promotoren) erhält ihre eigene Zusammenfassung der Folgeantworten, sodass Sie Treiber der Zufriedenheit oder Frustration auf einen Blick erkennen können.
Sie könnten einen ähnlichen manuellen Prozess in ChatGPT durchführen, aber es ist mit viel Kopieren und Einfügen, Exportieren und Umformulieren verbunden – Specific beseitigt all diese Fleissarbeiten mit einem einfachen Klick. Erfahren Sie mehr darüber, wie Umfragen mit natürlicher Sprache bearbeitet und aktualisiert werden können.
Wie man AI-Kontextbeschränkungen bei großen Konferenzen handhabt
Große Veranstaltungen bedeuten oft hunderte von Umfrageantworten. KI-Modelle wie GPT haben Grenzen, wie viele Daten sie gleichzeitig verarbeiten können. So können Sie dies meistern, ohne Einblicke zu verlieren (und wie Specific dies automatisch handhabt):
Filtern: Wählen Sie einfach die Gespräche aus, in denen Teilnehmer auf eine bestimmte Frage geantwortet oder eine bestimmte Option gewählt haben. Dies fokussiert nicht nur die Analyse, sondern hält den Datensatz auch innerhalb der AI-Kontextgrenzen handhabbar.
Zuschneiden: Senden Sie nur spezifische Fragen aus allen Gesprächen an die KI – so dass, wenn Sie sich nur für zukünftige Themenvorschläge interessieren, dies alles ist, was die KI sieht, ohne Platzverschwendung.
Diese beiden kombinierend können Sie die Analyse hochskalieren – das meiste aus über 500 Teilnehmerantworten herausholen, ohne jemals einen „Eingabe zu lang“-Fehler zu sehen. Weitere Details finden Sie in der AI-Umfrageantwortanalyse in Specific.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten der Konferenzteilnehmer
Wenn Sie mit einem Team arbeiten – Redakteure, Veranstalter oder Fachleute – ist es nicht immer die Schwierigkeit, herauszufinden, was Teilnehmer gesagt haben, sondern die Einblicke zu teilen und reibungslos zusammenzuarbeiten.
Multi-Chat-Workflow: In Specific können Sie mehrere AI-Chats für eine Umfrage eröffnen: Jeder kann seinen eigenen Fokus haben („Keynote-Feedback“, „Zukünftige Themen: technisch“, „Networking-Events“), mit eigenen Datenfiltern. Es ist leicht zu sehen, wer jeden Chat gestartet hat und welche Fragen sie gestellt haben.
Sehen, wer was gesagt hat: Jede Nachricht in Ihrer chatbasierten Analyse zeigt das Avatar des Absenders, sodass Sie immer wissen, wer welche Einblicke oder Zusammenfassungen angefordert hat. Ideen gehen nicht verloren – sie werden dem gesamten Team präsentiert.
Nahtlose Einbindung in Veranstaltungsarbeitsabläufe: Arbeiten Sie live oder asynchron zusammen. Perfekt für Remote-Teams oder verteilte Planungskomitees, die an großen Konferenzprogrammen arbeiten. Weitere Anleitungen zu nützlichen Umfragefragen von Konferenzteilnehmern, die die Zusammenarbeit fördern, finden Sie in diesem Leitfaden.
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