Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten von einer Kundenumfrage zur Kundenzufriedenheit im Support analysieren können. Ich werde Ihnen praktische Ansätze zur Analyse von Umfrageantworten mit KI aufzeigen, damit Sie klare, umsetzbare Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse auswählen
Wenn es darum geht, Umfragedaten zu analysieren, hängen Ansatz und Werkzeugset wirklich von der Art der gesammelten Daten ab.
Quantitative Daten: Wenn Sie mit strukturierten Antworten arbeiten – wie viele Kunden eine bestimmte Bewertung oder Option gewählt haben – sind Excel oder Google Sheets effizient für das Zählen, Filtern und für einen schnellen Überblick.
Qualitative Daten: Offene Antworten oder Daten aus Folgefragen enthalten wertvolle Kontexte, sind aber schwer Zeile für Zeile zu verarbeiten. Das manuelle Durchsuchen von Feedback-Absätzen ist nicht nur mühsam, es ist fast unmöglich, es im großen Maßstab gut zu machen. Sie benötigen KI-Tools, um Themen und Stimmungen effektiv zu extrahieren.
Es gibt zwei Ansätze für die Toolnutzung bei der Verarbeitung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
ChatGPT (oder ähnliche große Sprachmodelle) ermöglicht es Ihnen, exportierte Antwortblöcke einzufügen und ein Gespräch über den Inhalt zu führen. Es ist überraschend leistungsfähig bei der Extraktion von Themen, der Ideenclusterung oder beim Beantworten der Frage „Hat jemand XYZ erwähnt?“
Aber es ist nicht reibungslos: Großen CSV-Dateien jonglieren, unter den Kontextgrößen-Limits bleiben und das Gespräch so strukturieren, dass es nicht den Faden verliert – all das wird schnell alt. Wenn Sie Hunderte von offenen Antworten haben, kann dieser Ansatz schnell außer Kontrolle geraten.
All-in-One-Tool wie Specific
Specific ist genau für diesen Anwendungsfall entworfen: Es ist ein KI-Umfragetool, das Datenerhebung und KI-gestützte Analyse nahtlos kombiniert. Während die Antworten eintreffen, stellt die Plattform automatisch Folgefragen – so sammeln Sie reichhaltigere, qualitativ hochwertigere Daten als mit klassischen statischen Umfragen. Erfahren Sie mehr darüber in der Funktion für KI-Folgefragen.
Der Zauber liegt in der Analyse: Specifics KI-Zusammenfassungs-Engine destilliert Antworten augenblicklich in Schlüsselideen, zeigt gemeinsame Themen und lässt Sie direkt mit KI über Ihre Daten chatten – weit über das Sortieren von Tabellen hinaus. Sie haben auch die granulare Kontrolle darüber, welche Daten analysiert werden, und können Analysesitzungen für verschiedene Teams oder Fragen problemlos verwalten.
Das Beste daran: Sie können sowohl die Umfrage als auch den Analysefluss durch das Chatten mit der KI erstellen. Wenn Sie anfangen möchten, probieren Sie den Umfragengenerator für Kundenzufriedenheit im Support aus.
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von Kundenzufriedenheitsumfragen im Support
Effektive Eingabeaufforderungen helfen der KI, das Meer an Feedback auf das Wesentliche zu reduzieren. Hier sind Eingabeaufforderungen, auf die ich mich bei der Analyse von Umfrageantworten verlasse – ob Sie nun Specific, ChatGPT oder ein anderes KI-Umfragetool verwenden.
Eingabeaufforderung für Kernideen: Dies ist perfekt, um die großen Bildthemen zu extrahieren und bleibt fokussiert, wenn Sie von Daten überfordert sind.
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen fett zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnten (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die am meisten erwähnte zuerst
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernideen-Text:** Erklärtext
2. **Kernideen-Text:** Erklärtext
3. **Kernideen-Text:** Erklärtext
Kontext der Eingabeaufforderung zählt: KI arbeitet besser, wenn Sie die Szene setzen. Zum Beispiel, bevor Sie die Eingabeaufforderungen für Kernideen ausführen, können Sie sagen:
Analysieren Sie die folgenden Umfrageantworten zur Kundenzufriedenheit im Support, um gemeinsame Themen und Verbesserungsbereiche zu identifizieren. Ziel der Umfrage ist es, herauszufinden, was den Kunden nach dem Kontakt mit dem Support am meisten bedeutet und wo wir besser werden können.
Eingabeaufforderung für tiefere Einblicke: Sobald eine Kernidee hervorsticht, können Sie nachfragen:
Erzählen Sie mir mehr über [Kernidee]
Eingabeaufforderung für spezifische Themen: Wenn Sie prüfen möchten, ob ein bekanntes Anliegen oder eine Funktion erwähnt wurde, verwenden Sie:
Hat jemand über [spezifische Funktion/Herausforderung] gesprochen? Einbeziehen von Zitaten.
Eingabeaufforderung für Personas: Das Verständnis der Arten von Kunden, die geantwortet haben, kann das Targeting wirklich schärfen:
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterscheidbaren Personas – ähnlich wie „Personas“ in der Produktentwicklung verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie deren Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster in den Gesprächen zusammen.
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Eine klare Liste von Kundenfrustrationen ist Gold wert für Produkt- und Supportteams:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Eingabeaufforderung für Sentimentanalyse: Schnell die Gesamtstimmung erfassen und hervorheben, was funktioniert oder nicht:
Bewerten Sie das in den Umfrageantworten geäußerte Gesamtgefühl (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselsätze oder Feedbacks hervor, die zu jeder Stimmungs-Kategorie beitragen.
Ich gehe ausführlicher darauf ein, wie Sie die besten Fragen stellen können in diesem Artikel über das Design von Umfragefragen. Und wenn Sie Hilfe bei der Erstellung von Umfragen benötigen, hier ist ein vollständiger Leitfaden.
Wie Specific qualitative Daten basierend auf Fragetyp analysiert
Specific verarbeitet Ihre Daten unterschiedlich basierend auf dem Fragetyp, sodass Sie immer reichhaltige, umsetzbare Zusammenfassungen sehen:
Offene Fragen (mit oder ohne Folgefragen): Erhalten Sie eine sofortige Zusammenfassung für alle Hauptantworten und ihre Folgefragen. Keine Notwendigkeit mehr, jede einzelne Antwort zu lesen – lassen Sie die KI herausfiltern, was wichtig ist.
Optionen mit Folgefragen: Das Tool zeigt eine separate Zusammenfassung für jede Option, die alle verwandten Folgeantworten zusammenfasst, sodass Sie sehen, warum Menschen bestimmte Optionen wählten.
NPS (Net Promoter Score): Für Befürworter, Passive und Kritiker erhalten Sie eine eigene Zusammenfassung der Follow-ups, die jeder Gruppe zugeordnet sind – was entscheidend ist, um zu verstehen, was die Loyalität beeinflusst.
Sie können dies durchaus manuell über ChatGPT tun, aber es gibt viel Hin und Her, Nachverfolgung des Fragenkontextes und Zusammenfügen der Dinge. In der Praxis macht die Verwendung einer speziellen Plattform wie Specific diesen Prozess viel weniger arbeitsintensiv und weniger fehleranfällig.
Herausforderungen mit den Kontextgrenzen der KI angehen
Seien wir ehrlich: KI hat Grenzen in der Kontextgröße, was problematisch ist, wenn Sie Hunderte von Umfrageantworten analysieren. Das Risiko besteht, dass nicht alle Daten in eine einzelne Anfrage passen – was zu verpassten Erkenntnissen führen kann.
Filtern: In Specific können Sie Konversationen filtern, sodass nur diejenigen mit Antworten auf ausgewählte Fragen oder mit bestimmten Antwortoptionen analysiert werden. Dies hilft Ihnen, den Fokus zu behalten und größere Datensätze zu erschließen.
Zuschneiden: Senden Sie der KI nicht jede Frage – beschneiden Sie Ihre Daten so, dass nur die relevanten in die Analyse einbezogen werden. Auf diese Weise bleiben Sie innerhalb der Kontextgrenzen, während Sie mehr Antworten insgesamt überprüfen können.
Wenn Sie Ihren eigenen Arbeitsablauf mit ChatGPT erstellen, müssen Sie Ihre Daten manuell in Stücke schneiden, um diese Grenzen einzuhalten. Es ist machbar, aber erwarten Sie mehr praktischen Einsatz.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Kundenumfrageantworten
Die Zusammenarbeit bei der Analyse von Umfragen zur Kundenzufriedenheit im Support ist selten so einfach wie das Teilen einer Tabelle. Verschiedene Teammitglieder müssen die Daten gemäß ihrem Fokus durchforsten – Support, Produkt, Kundenerfahrung oder sogar Führungsebene.
Umfragedaten durch Chatten analysieren: In Specific kann jedes Teammitglied mit gefilterten Daten einen neuen KI-Chat starten – beispielsweise indem man sich auf Antworten konzentriert, in denen Kunden „langsame Antworten“ oder „verwirrende Eskalationsprozesse“ erwähnen.
Mehrere Chats, mehrere Blickwinkel: Jeder Chat kann mit eigenen Filtern oder Analysefragen ausgeführt werden. Sie sehen immer, wer welchen Chat erstellt hat und worauf er sich konzentriert – ideal für die gemeinsame Gewinnung von Einblicken.
Klarer Besitz: Jede Nachricht in einem Analysechat zeigt das Avatar des Absenders. Kein Rätsel mehr, wer welche Einsicht hatte, wer dieses Zitat geteilt hat oder aus welchem Blickwinkel jemand analysiert hat.
Alles an einem sicheren Ort: Statt Dateien und Threads zu jonglieren, befindet sich alles in einem geschützten Arbeitsbereich, was das Risiko von Missverständnissen oder Datenverlust verringert.
Die Zusammenarbeit endet nicht bei der Analyse. Mit dem KI-Umfrageeditor können Teams Umfragen durch Chatten bearbeiten und iterieren – ohne auf Unterstützung der Ops zu warten.
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