Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie die Antworten von Teilnehmern einer Konferenzumfrage zur Effektivität des Matchmakings analysieren können. Wenn Sie schnell umsetzbare Erkenntnisse gewinnen möchten, insbesondere mit KI-gestützten Umfragen, finden Sie hier, was tatsächlich funktioniert.
Die richtigen Werkzeuge für die Umfrageanalyse wählen
Wie Sie Umfrageantworten analysieren, hängt von der Art und Struktur der gesammelten Daten ab. Hier ist mein Ansatz:
Quantitative Daten: Bei Fragen wie „Wie zufrieden waren Sie mit dem Matchmaking?“, bei denen Personen eine Zahl oder Option wählen, zähle ich einfach die Antworten zusammen. Klassische Werkzeuge wie Excel oder Google Tabellen funktionieren gut dafür – sie ermöglichen es Ihnen, Summen, Durchschnittswerte und Filtereinstellungen im Handumdrehen zu nutzen.
Qualitative Daten: Bei offenen Fragen wie „Was hat für Sie funktioniert oder nicht funktioniert?“ oder bei tiefergehenden Nachfragen wird das Lesen unmöglich, wenn es mehr als eine Handvoll Antworten gibt. Hier kommen KI-Werkzeuge ins Spiel. Sie geben schnell einen Sinn aus großen Textmengen, indem sie Schlüsselideen gruppieren und das Feedback zusammenfassen.
Es gibt zwei Ansätze für Werkzeuge bei der Arbeit mit qualitativen Antworten:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Option eins ist die Verwendung von ChatGPT oder einem anderen universellen GPT-Tool. Kopieren Sie einfach Ihre exportierten Umfragedaten dort hinein und beginnen Sie, Fragen zu stellen. Dies kann funktionieren, insbesondere bei kleineren Datensätzen. Sie können nach Zusammenfassungen, Hauptthemen oder sogar einer Sentimentanalyse fragen.
Aber die Umfrage-Daten auf diese Weise zu handhaben, ist nicht sehr praktisch. Sie müssen Ihren Export sorgfältig organisieren, und die Kontextgrenzen von ChatGPT machen es bei größeren Umfragen knifflig. Es gibt auch keine integrierte Unterstützung zur Segmentierung nach Frage oder Teilnehmerart, sodass Sie immer wieder kopieren, einfügen und auffordern müssen.
All-in-One-Werkzeug wie Specific
Dies ist eine speziell entwickelte Lösung für die Umfrageanalyse. Specific wurde für die Erfassung und sofortige Analyse von konversationellen Umfragedaten mit KI entwickelt. Wenn Sie Specific verwenden, erledigt die Umfragemaschine automatisch Folgefragen, sodass Sie von Anfang an tiefere und qualitativ hochwertigere Antworten erhalten.
Die KI-gestützte Analyse in Specific fasst Antworten zusammen, findet Schlüsselthemen und wandelt Daten in umsetzbare Erkenntnisse um – keine Tabellen oder manuelle Arbeit erforderlich. Sie müssen sich keine Sorgen um den Export oder wiederholte Aufforderungen machen. Ergebnisse werden automatisch nach Fragen, Segmenten oder NPS-Bewertungen organisiert, und Sie können mit einem Klick filtern oder segmentieren. Das Kommunizieren mit der KI über Ihre Antworten – ähnlich wie mit ChatGPT – gibt Ihnen Flexibilität, bietet aber auch hilfreiche Werkzeuge, um den Kontext zu verwalten und die Dinge aufgeräumt zu halten.
Wenn Sie mehr Details darüber erfahren möchten, wie es funktioniert, sehen Sie sich die KI-gestützte Umfrageanalyse in Specific an.
KI-Werkzeuge verändern das Spiel für Event-Feedback rasant. Jüngste Studien zeigen, dass KI-basiertes Teilnehmer-Matchmaking die Networking-Effektivität um 40% erhöht hat und 48% der Veranstalter bereits KI-gestützte Sentimentanalyse nutzen, um die Reaktionen der Teilnehmer zu beurteilen – weil manuelle Analyse einfach nicht mithalten kann. [1]
Nützliche Aufforderungen zur Analyse von Konferenzteilnehmer-Umfragen über die Effektivität des Matchmakings
Sobald Sie Ihre Umfrageantworten haben – insbesondere, wenn Sie ein konversationelles Umfrageformat mit offenen Feedbacks verwendet haben – glänzt KI, wenn Sie die richtigen Aufforderungen nutzen. Hier sind einige bewährte Methoden:
Aufforderung für Kerngedanken: Dies ist das Mittel der Wahl, um die Hauptthemen in einem Haufen Feedback zu verstehen (so führen wir unsere eigene Analyse durch, und Sie können es in ChatGPT oder einem Werkzeug wie Specific verwenden). Fügen Sie dies einfach ein:
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken fett zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kerngedanke erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Worte), am häufigsten erwähnte oben
- keine Vorschläge
- keine Bewertungen
Beispielausgabe:
1. **Text des Kerngedankens:** Erklärungstext
2. **Text des Kerngedankens:** Erklärungstext
3. **Text des Kerngedankens:** Erklärungstext
KI führt immer besser aus, wenn Sie mehr Kontext über Ihre Umfrage, die Situation und das, was Sie wissen möchten, bereitstellen. Beispielsweise können Sie mit folgendem beginnen:
Wir haben eine Umfrage zur Effektivität des Matchmakings auf einer Fachkonferenz durchgeführt. Die meisten Befragten sind Tech-Profis, die zum ersten Mal an einem Event teilnehmen. Unser Hauptziel ist es, herauszufinden, was Verbindungen erfolgreich oder herausfordernd machte und was das Matchmaking in Zukunft verbessern könnte. Destillieren Sie die am häufigsten wiederholten Ideen.
Tiefer eintauchen mit Nachfolgeaufforderungen: Sobald Sie ein Thema identifizieren, fragen Sie einfach: „Erzähl mir mehr über XYZ (Kerngedanke)“ und die KI wird diesen Punkt erweitern.
Aufforderung für spezifische Themen: Wenn Sie herausfinden möchten, ob ein allgemeiner Punkt (wie die Benutzerfreundlichkeit der App) erwähnt wurde, verwenden Sie:
Hat jemand über die Benutzerfreundlichkeit der Matchmaking-App gesprochen? Fügen Sie Zitate bei.
Aufforderung für Personas: Dies ist hilfreich, wenn Sie die Arten von Konferenzteilnehmern auf Basis des Umfragefeedbacks aufschlüsseln möchten:
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterscheidbaren Personas – ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Fasst für jede Persona ihre Hauptmerkmale, Motivationen, Zielsetzungen und relevante Zitate oder Muster in den Gesprächen zusammen.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzen, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jedes zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeit des Auftretens.
Aufforderung für Motivationen und Antriebsfaktoren: Nützlich, um zu verstehen, warum Teilnehmer überhaupt die Matchmaking-Funktionen genutzt haben:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Beweggründe, die Teilnehmer für ihre Verhaltensweisen oder Entscheidungen äußern. Fassen Sie ähnliche Motivationen zusammen und liefern Sie unterstützende Beweise aus den Daten.
Aufforderung für Sentimentanalyse: Für einen emotionalen Check, besonders nützlich, da KI-gestützte Sentimentanalyse jetzt die Zufriedenheit der Teilnehmer mit 85% Genauigkeit erfasst. [2]
Bewerten Sie die Gesamtstimmung, die in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie wichtige Phrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungs-Kategorie beitragen.
Für weitere hilfreiche Fragen speziell zum Konferenzmatchmaking, lesen Sie diesen Artikel über die besten Umfragefragen für Konferenzteilnehmer zur Effektivität des Matchmakings.
Wie Specific Umfrageantworten zu qualitativen Fragen basierend auf Fragetyp analysiert
Schauen wir uns an, wie eine KI-Umfrageplattform wie Specific Ihnen hilft, Daten je nach Fragetyp zu verstehen:
Offene Fragen mit oder ohne Follow-up: Specific generiert automatisch eine prägnante Zusammenfassung aller Antworten und bietet Ihnen zweite Ebene Zusammenfassungen für Antworten auf Nachfragen. So erhalten Sie bei einer Frage wie „Was war Ihre größte Herausforderung?“ einen Überblick über die Hauptthemen und darunter Zusammenfassungen dessen, was die Menschen sagten, als sie weiter nachgefragt wurden.
Antwortmöglichkeiten mit Follow-ups: Wenn jemand „Networking-Sitzungen“ als am effektivsten wählt, erstellt das Tool eine separate Zusammenfassung für alle Antworten, die diese Option gewählt haben, zusammen mit dem, was diese Teilnehmer in ihren Nachfragen geteilt haben. Dies macht es einfach, zum Beispiel zu vergleichen, was das Networking für einige funktionierte im Vergleich zu anderen.
NPS (Net Promoter Score): Für NPS-ähnliche Fragen („Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie diese Matchmaking-Erfahrung weiterempfehlen?“) fasst Specific das offene Feedback von Kritikern, Neutralen und Befürwortern separat zusammen – so erkennen Sie sofort den Unterschied in der Stimmung und den Vorschlägen zwischen den Gruppen.
Sie können dieselbe Art von Analyse mit ChatGPT durchführen, aber es ist manuelle Arbeit und erfordert zusätzliche Vorbereitung und Zeit, insbesondere wenn es viele Segmente und lange Nachfolge-Threads pro Antwort gibt.
Für einen Überblick, wie automatische Nachfragen funktionieren können, sehen Sie sich wie KI-Folgefragen die Umfragequalität verbessern an.
Und wenn Sie eine Konferenzteilnehmer-Umfrage von Grund auf neu erstellen möchten, probieren Sie den AI-Umfrage-Generator für die Effektivität des Matchmakings.
Wie man Herausforderungen der Kontextgröße in der KI-Umfrageanalyse behandelt
Große Umfragen haben oft das Problem der Kontextgröße – KI-Werkzeuge können nur eine begrenzte Menge „sehen“. Wenn Sie Hunderte von Gesprächen haben, stoßen Sie auf eine Wand.
Es gibt zwei effektive Möglichkeiten, sicherzustellen, dass die KI-Analyse weiterhin funktioniert:
Filtern: Analysieren Sie nur die Gespräche, in denen Benutzer auf ausgewählte Fragen geantwortet oder bestimmte Entscheidungen getroffen haben. Dies verkleinert die Datengrundlage auf diejenigen mit reichhaltigem Feedback und zielt die Analyse auf höhere Relevanz.
Fragen für die KI-Analyse zuschneiden: Senden Sie nur die Antworten auf ausgewählte Fragen an die KI. Dies hält alles unter der maximalen Kontextgröße für die Verarbeitung. Sowohl Filterung als auch Zuschneiden sind im Arbeitsablauf von Specific integriert, ohne zusätzliche Schritte.
Auf diese Weise können Sie auch große Antwortvolumina handhaben, ohne auf die Probleme der Kontextgröße zu stoßen.
(Für einen ausführlichen Leitfaden, sehen Sie sich wie man einen AI-Umfrage-Editor verwendet für effiziente Analyse-Workflows an.)
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Konferenzteilnehmer-Umfragen
Die Zusammenarbeit bei der Analyse ist eine große Herausforderung, insbesondere für beschäftigte Event-Teams, die sich mit Umfragen zur Matchmaking-Effektivität beschäftigen. Wenn Sie Teilnehmerfeedback als Gruppe synthetisieren müssen – sei es, um Ergebnisse nach Sitzung zu segmentieren oder zu verfolgen, was jeder Analyst entdeckt hat – lässt es sich leicht chaotisch gestalten.
Mit Specific können Sie Umfragedaten einfach analysieren, indem Sie mit KI chatten, wie Sie es mit einem Mitarbeiter tun würden. Jeder in Ihrem Team kann seinen eigenen Chat mit benutzerdefinierten Filtern öffnen (wie Feedback von Erstbesuchern oder nur Befürwortern) und sehen, wer welchen Chat erstellt hat. Dies hilft, die Analyse zu parallelisieren und vermeidet, sich gegenseitig auf die Füße zu treten.
In diesen kollaborativen KI-Chats wissen Sie sofort, wer was gesagt hat, da jede Nachricht mit dem Avatar des Absenders gekennzeichnet ist. Dies vereinfacht die Aufteilung der Arbeit – eine Person kann Personas erforschen, eine andere die Schmerzpunkte, und Sie können Erkenntnisse vergleichen, ohne die Bemühungen zu duplizieren. Es ist der schnellste Weg, damit alle abgestimmt und organisiert bleiben.
Für einen Beispiel-Workflow oder den Start mit einer maßgeschneiderten Umfrage öffnen Sie den NPS-Umfrage-Builder für Konferenzteilnehmer zur Matchmaking-Effektivität.
Erstellen Sie jetzt Ihre Konferenzteilnehmer-Umfrage zur Effektivität des Matchmakings
Beginnen Sie heute damit, besseres Feedback und umsetzbare Erkenntnisse zu sammeln – erfassen Sie die echte Stimme der Teilnehmer, entdecken Sie, was effektives Networking ausmacht, und machen Sie Ihre nächste Veranstaltung mit sofortiger KI-gestützter Umfrageanalyse unvergesslich.