Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus der Umfrage der Konferenzteilnehmer zum Follow-up nach der Veranstaltung mit KI-gestützten Umfrageanalysetools und auf diesen Kontext zugeschnittenen Eingabeaufforderungen analysieren können.
Die richtigen Tools zur Analyse von Umfrageantworten wählen
Der Ansatz – und die verwendeten Tools – hängen von der Struktur Ihrer Umfragedaten ab. Wenn Sie über folgendes verfügen:
Quantitative Daten (wie z. B. wie viele Personen eine bestimmte Follow-up-Option nach der Veranstaltung gewählt haben): Sie können schnell Zahlen addieren und Prozentsätze mit Excel oder Google Sheets berechnen. Diese klassischen Tools sind immer noch hervorragend, um saubere Zahlen schnell zu berechnen.
Qualitative Daten (wie offene Kommentare darüber, was funktioniert hat oder was verbessert werden könnte): Sich durch Dutzende oder Hunderte von Freitextantworten zu arbeiten, möchten Sie nicht manuell tun. Insbesondere die Interpretation dieser Antworten von einer großen Veranstaltung erfordert KI-Tools. Sie benötigen etwas, das lesen, kategorisieren und Feedback-Themen zusammenfassen kann, damit Sie nicht in Texten ertrinken.
Es gibt zwei Ansätze bei der Verwendung von Tools für qualitative Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Kopieren und chatten: Exportieren Sie Ihre offenen Umfragedaten und fügen Sie sie direkt in ChatGPT (oder andere große Sprachmodelle) für eine sofortige KI-gestützte Analyse ein. Sie können Fragen stellen, nach Trends suchen oder schnelle Stimmungsprüfungen durchführen.
Nachteile: Alle Ihre Antwortdaten auf diese Weise zu bearbeiten, wird schnell unübersichtlich, besonders mit vielen Antworten. Formatieren, Kopieren, Teilen von Teilen, um Kontextgrenzen zu bewältigen – das sind alles Kopfschmerzen. Und wenn sich Ihre Daten ändern oder Sie mit anderen zusammenarbeiten möchten, laden Sie manuell jedes Mal die neuesten Daten erneut.
All-in-One-Tool wie Specific
Umfrageerstellung + KI-gestützte Analyse an einem Ort: Specific sticht hervor, weil Sie sowohl Konferenzteilnehmer-Feedback sammeln – mit einem KI-Umfragegenerator – als auch die Antworten sofort auf derselben Plattform analysieren können. Es zeichnet nicht nur Antworten auf: Beim Sammeln von Daten stellt die konversationelle Engine von Specific intelligente Folgefragen, um tiefere Einblicke zu erhalten. (Mehr über automatische KI-Follow-ups erfahren Sie hier.)
Instant-Zusammenfassungen + ChatGPT-artige Analyse: Die KI-Umfrageanalyse von Specific fasst jede Antwort zusammen (einschließlich aller Follow-ups) und identifiziert wichtige Themen nach der Veranstaltung, sodass Sie in Sekundenschnelle umsetzbare Erkenntnisse erhalten – ohne Tabellenkalkulationen, ohne manuelles Kopieren und Einfügen. Wenn Sie tiefer eintauchen möchten, chatten Sie einfach mit der KI über Ihre Daten (ähnlich wie in ChatGPT), jedoch mit speziellen Funktionen zur Kontextkontrolle und Teamdiskussion.
Nützliche Eingabeaufforderungen für die Analyse der Umfragen der Konferenzteilnehmer nach der Veranstaltung
Ob Sie Specific oder ein standardmäßiges GPT-Tool verwenden, Eingabeaufforderungen sind alles. Hier ist ein schnelles Set äußerst effektiver Eingabeaufforderungen, die ich für die Umfragen zu Konferenzteilnehmern nach der Veranstaltung vertraue:
Eingabeaufforderung für Kernideen: Verwenden Sie dies, wenn Sie die großen Themen aus einem Berg von Feedback erhalten möchten. Dies ist die Standardeingabeaufforderung in Specific, funktioniert aber auch in ChatGPT:
Ihre Aufgabe besteht darin, Kernideen in Fettdruck (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), am meisten erwähnte an der Spitze
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernidee-Text:** Erklärung
2. **Kernidee-Text:** Erklärung
3. **Kernidee-Text:** Erklärung
Fügen Sie Kontext für bessere KI-Ergebnisse hinzu: Je klarer Sie Ihren Umfragehintergrund beschreiben, desto besser wird die KI abschneiden. Zum Beispiel:
Analysieren Sie diese offenen Antworten von 145 Konferenzteilnehmern, die gerade an unserer jährlichen Feedback-Session nach der Veranstaltung teilgenommen haben. Mein Ziel ist es, die Hauptthemen unserer Follow-up-Kommunikation zu finden und herauszufinden, was wir das nächste Mal verbessern sollten.
Folgefragen stellen: Wollen Sie tiefere Einblicke zu einem Thema? Verwenden Sie:
Erzählen Sie mir mehr über [Kernidee]
Eingabeaufforderung für bestimmte Themen: Prüfen Sie, ob ein bestimmter Bereich erwähnt wurde, und fordern Sie unterstützende Zitate an:
Hat jemand über Networking oder das Vernetzen mit anderen Teilnehmern gesprochen? Zitate einfügen.
Eingabeaufforderung für Personas: Wenn Sie Teilnehmersegmente definieren oder verstehen möchten, wer was sagt, verwenden Sie:
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von einzigartigen Personas – ähnlich wie "Personas" im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie ihre wichtigsten Merkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster aus den Gesprächen zusammen.
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Um Barrieren aufzudecken, die die Zufriedenheit mit dem Follow-up nach der Veranstaltung beeinflusst haben könnten:
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.
Eingabeaufforderung für Motivationen & Treiber: Um zu enthüllen, warum Menschen sich mit Ihrem Follow-up-Prozess beschäftigt haben (oder nicht):
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die Hauptmotivation, Wünsche oder Gründe, die die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen angeben. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und fügen Sie unterstützende Beweise aus den Daten hinzu.
Eingabeaufforderung für Sentiment-Analyse: Für einen Überblick über positive vs. negative Erfahrungen:
Bewerten Sie die insgesamt in den Umfrageantworten geäußerte Stimmung (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie wichtige Wörter oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungs-Kategorie beitragen.
Eingabeaufforderung für Vorschläge & Ideen: Um schnell direkte Vorschläge für zukünftige Veranstaltungen zu sammeln:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von den Umfrageteilnehmern abgegeben wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie gegebenenfalls direkte Zitate ein.
Zu lernen, wie man diese Eingabeaufforderungen kombiniert oder für spezifische Fragen anpasst (wie „Hat jemand erwähnt, dass er einen kürzeren Follow-up-Prozess wünscht?“), ist der Schlüssel für tiefere Analysen.
Weitere Beispiel-Fragen und Tipp-Listen finden Sie unter beste Fragen für Umfragen zur Nachbearbeitung von Konferenzteilnehmern.
Wie Specific verschiedene Fragetypen in qualitativen Daten analysiert
Specific organisiert und fasst automatisch Antworten basierend auf der einzigartigen Struktur Ihrer Umfrage zusammen:
Offene Fragen (mit oder ohne Follow-ups): Sie erhalten eine umfassende Zusammenfassung, die alle direkten Antworten sowie jeden tieferen Kontext aus den Follow-ups kombiniert – so geht nichts Wichtiges verloren.
Auswahlmöglichkeiten mit Follow-ups: Jede Option hat ihre eigene Zusammenfassung und zieht nur aus daran gebundenen Follow-ups. Diese Trennung erleichtert den Vergleich, warum bestimmte Optionen gewählt wurden – und was die Leute darüber sagen.
NPS-Fragen: Aufschlüsselungen erfolgen automatisch: Detraktoren, Passivisten und Promotoren erhalten jeweils ihre eigene fokussierte Zusammenfassung basierend auf Follow-up-Antworten. Dies erleichtert das Verständnis, was speziell verschiedene NPS-Gruppen antreibt.
Das können Sie auch mit ChatGPT machen, aber es erfordert mehr manuelle Schritte – zum Beispiel, die Daten selbst aufzuteilen, bevor Sie die KI anleiten.
Wenn Sie Ihre eigene Feedback-Umfrage entwerfen, sollten Sie ein Tool verwenden, das verzweigte Logik und Follow-ups unterstützt. Wenn das neu für Sie ist, schauen Sie sich den Umfragegenerator von Specific für dieses Publikum und Thema an oder erkunden Sie wie Umfragen zur Nachbereitung einer Veranstaltung erstellt werden.
Wie man Herausforderungen mit den Kontextgrenzen von KI angeht
KI-Tools – einschließlich GPT und ChatGPT – haben Kontextgrenzen: Wenn Sie zu viele Antworten von Konferenzteilnehmern haben, passen diese nicht alle gleichzeitig zur Analyse. So können Sie dies (beide Methoden sind in Specific integriert) angehen:
Filterung: Begrenzen Sie den Datensatz für die KI, indem Sie nur Gespräche analysieren, bei denen tatsächlich Teilnehmer auf spezifische Fragen geantwortet oder bestimmte Follow-up-Eingabeaufforderungen gewählt haben. So vermeiden Sie das Verschwenden von Kontextplatz durch leere Antworten oder irrelevante Daten.
Beschneidung: Senden Sie nur ausgewählte Fragen (und deren zugehörige Antworten) zur Analyse. So maximieren Sie die Anzahl der Gespräche, die in das Kontextfenster der KI passen, während Sie weiterhin die benötigten Details zu einem fokussierten Thema erhalten.
Dieser Ansatz ist ein Grund, warum KI-Umfragetools selbst aus großen Konferenzdatensätzen qualitativ hochwertige Einblicke liefern können. Tatsächlich erreichen KI-gestützte Umfragen Fertigstellungsraten von 70-80% im Vergleich zu nur 45-50% für traditionelle Formate – und sie helfen, die Abbruchraten auf bis zu 15-25% zu senken im Vergleich zu 40-55% für klassische Umfragen. Das ist ein enormer Effizienzgewinn, besonders bei Follow-up-Umfragen nach der Veranstaltung, bei denen Sie aktuelles Feedback von so vielen Teilnehmern wie möglich erhalten möchten. [2]
Auf der technischen Seite: Wenn Sie gemischte Methoden oder fortschrittliche qualitative Funktionen benötigen, finden Sie auch spezialisierte KI-Tools für qualitative Analysen wie NVivo und MAXQDA – obwohl sie oft eine zusätzliche Einrichtung erfordern. Für die meisten Post-Event-Verwendungen hält Specific die Dinge schnell und freundlich.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten der Konferenzteilnehmer
Eines der größten Schmerzpunkte bei der Analyse von Feedbacks nach der Veranstaltung ist die Teamarbeit – das Teilen von Ergebnissen, der Ideenaustausch und sicherzustellen, dass alle auf derselben Seite sind, während sie dieselben Daten ansehen und diskutieren.
Chat-basierte Analyse: In Specific können Sie und Ihre Kollegen mit Umfrageantworten interagieren, indem Sie direkt im Ergebnis mit der KI chatten. Dieses flüssige Chatformat bedeutet, dass Sie keine Rohdaten exportieren müssen; Sie stellen einfach Fragen und erhalten sofortige Antworten, die sich aus allen (gefilterten) Antworten als Kontext ergeben.
Mehrere Chats für die Untergruppenanalyse: Jeder Diskussionsthread kann seine eigenen einzigartigen Filter haben – einer für alle Teilnehmer, ein weiterer für VIPs oder nach Sitzung. Jeder Chat zeigt, wer ihn gestartet hat, sodass Sie schnell sehen können, welcher Kollege welche Erkenntnis erstellt hat.
Sofortige Sichtbarkeit, transparente Teamarbeit: Während Sie zusammenarbeiten, zeigt jede Nachricht das Avatar des Senders an, sodass Sie wissen, wer welche Frage oder Interpretation beigetragen hat. Dies verbessert die Transparenz und Verantwortlichkeit innerhalb des Teams erheblich.
All diese Funktionen erleichtern es, sowohl Datenprofis als auch Veranstaltungsorganisatoren in den Analyseprozess einzubeziehen, um informiertere Entscheidungen zu treffen. Interessiert daran, Ihr Umfrageprojekt vor dem Start zu verfeinern? Sie können den KI-gestützten Umfrageditor auch gemeinsam nutzen, um iterativ zusammenzuarbeiten.
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage der Konferenzteilnehmer zur Nachbearbeitung der Veranstaltung
Erhalten Sie tiefere Einblicke, sparen Sie Zeit bei der Analyse und arbeiten Sie einfach mit Ihrem Team an Ihrer nächsten Konferenzteilnehmer-Umfrage zum Follow-up nach der Veranstaltung, indem Sie KI-gesteuerte Aufforderungen, Kontextsteuerungen und erweiterte Analysen nutzen – alles in einem einzigen Workflow. Beginnen Sie in wenigen Minuten, umsetzbares Feedback von Ihren Teilnehmern zu extrahieren.