Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter E-Commerce-Käufern zur Kundensupport-Erfahrung mit KI und modernen Werkzeugen analysieren können. Wenn Sie sinnvolle Einblicke aus Ihrer Umfrage gewinnen möchten, sind Sie hier richtig.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse von E-Commerce-Kundenunterstützungsumfragen auswählen
Die Art und Weise, wie Sie Ihre Umfragedaten analysieren, hängt von der Form Ihrer Antworten ab. Bei Umfragen unter E-Commerce-Käufern zur Kundensupport-Erfahrung tritt oft eine Mischung auf:
Quantitative Daten: Zählungen und Auswahlmöglichkeiten („Wie viele Kunden haben uns mit 5 Sternen bewertet?“) sind einfach zu analysieren. Dafür funktionieren Excel oder Google Sheets. Sie können Wahlen zusammenzählen, einfache Diagramme erstellen oder den NPS effizient berechnen.
Qualitative Daten: Wenn Käufer Ihnen in eigenen Worten von einer Support-Erfahrung berichten oder erklären, warum sie eine bestimmte Bewertung gewählt haben, wird es schwieriger. Jede offene Antwort zu lesen, ist nicht praktikabel, wenn Sie hunderte oder tausende Ergebnisse haben. Hier machen KI, insbesondere auf GPT basierende Werkzeuge, einen echten Unterschied – sie können Muster erkennen, Schmerzpunkte zusammenfassen und Einblicke bieten, die Sie leicht übersehen könnten, wenn Sie den rohen Text durchblättern.
Was die Werkzeuge zur Analyse qualitativer Umfragedaten betrifft, gibt es zwei gängige Ansätze:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Manuelle Analyse mit ChatGPT: Sie können die qualitativen Antworten Ihrer Umfrage exportieren und direkt in ein GPT-Modell wie ChatGPT einfügen. Dann plaudern Sie mit der KI über Ihre Daten.
Worauf zu achten ist: Während Sie Themen analysieren, Stimmungen überprüfen oder nach bestimmten Schmerzpunkten fragen können, kann dieser Prozess unübersichtlich werden. Das Formatieren von Daten für GPT kann mühsam sein, Kontexlimits sind ein Problem (zu viele Antworten passen möglicherweise nicht) und es ist leicht, den Überblick darüber zu verlieren, welche Antworten zu welcher Frage gehören. Sie werden zusätzliche Zeit mit Kopieren, Einfügen und Neuaufforderungen verbringen.
All-in-One-Tool wie Specific
Zweckbestimmt für Umfrageanalyse: Tools wie Specific ermöglichen es Ihnen, Daten zu sammeln und zu analysieren, und das alles an einem Ort. Das bedeutet, dass Sie kontextreiche, zuverlässige Ergebnisse erhalten – und weniger Aufwand beim Verschieben von Daten zwischen Apps.
Automatische Folgefragen: Wenn Sie Specific verwenden, um eine Umfrage zur Kundensupport-Erfahrung im E-Commerce zu erstellen, stellt die KI intelligente, Echtzeit-Nachfragen, um tiefer zu graben und Punkte zu klären. Das führt zu reichhaltigeren, saubereren und praktischeren Daten (mehr dazu in diesem Deep-Dive über Folgefragen).
KI-gesteuerte Analyse: Sobald Antworten eingehen, fasst Specific sie zusammen, hebt Hauptthemen hervor und gibt sogar empfohlene Maßnahmen vor – keine Tabellenkalkulationen oder manuelles Kopieren und Einfügen. Es ist wie ein persönlicher Datenanalyst, der sich mit E-Commerce bestens auskennt.
Konversationale Abfragen: Möchten Sie wissen, warum Kunden negatives Feedback hinterlassen haben oder welche Funktionen sie lieben? Stellen Sie einfach Ihre Frage in einfachem Deutsch. Wenn nötig, können Sie bestimmte Fragen herausfiltern oder sich auf bestimmte Kundensegmente konzentrieren. Für Umfragen, bei denen Geschwindigkeit des Supports eine Hauptsorge ist – 70% der Verbraucher sagen, dass ihre Kaufentscheidungen von schnellem Support abhängen – hilft dies, Verbesserungen schnell zu priorisieren. [1]
Weitere Informationen dazu finden Sie in unserem Durchgang zur Analyse von KI-Umfrageantworten.
Nützliche Aufforderungen, die Sie für die Analyse von Kundensupport-Umfragen bei E-Commerce-Käufern nutzen können
Um die meisten Einblicke aus Ihrer Umfrage zur Kundensupport-Erfahrung zu gewinnen, verwenden Sie KI-Aufforderungen, die Ihnen helfen, Themen zu identifizieren, Stimmungen zusammenzufassen und sich auf das Wichtige zu konzentrieren. Hier sind einige bewährte Aufforderungen, die Sie ausprobieren sollten, besonders wenn Sie mit offenen Antworten von E-Commerce-Käufern arbeiten.
Aufforderung für Kerngedanken: Dies ist die Arbeitsaufforderung, um zu verstehen „Was sagen die Leute eigentlich?“. Kopieren Sie es in Specific, ChatGPT oder eine andere KI-Plattform – funktioniert am besten bei großen Antwortmengen.
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken fettgedruckt (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung zu extrahieren.
Ausgabebedingungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die meisten Erwähnungen stehen oben
- Keine Vorschläge
- Keine Indikationen
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke-Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanke-Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanke-Text:** Erklärungstext
Geben Sie mehr Kontext für eine bessere Analyse: KI arbeitet immer besser, wenn Sie sie mit relevanten Hintergründen versorgen. Zum Beispiel, leiten Sie Ihre Aufforderung mit Details zu Ihrer Umfrage ein. Versuchen Sie etwas wie:
Dies sind Antworten von E-Commerce-Käufern über ihre Kundensupport-Erfahrung in den letzten 3 Monaten. Unser Unternehmen möchte die Hauptgründe herausfinden, warum die Menschen zufrieden oder unzufrieden waren, und Bereiche identifizieren, in denen der Service verbessert werden kann. Bitte konzentrieren Sie die Einblicke auf Faktoren wie die Geschwindigkeit des Supports, das Live-Chat-Erlebnis und das After-Sales-Support.
Aufforderung für mehr Details zu einem Schwerpunktthema: Wenn ein Kerngedanke auftaucht – wie „lange Antwortzeiten“ –, fragen Sie:
Erzählen Sie mir mehr über lange Antwortzeiten (Kerngedanke).
Aufforderung für ein bestimmtes Thema: Um zu überprüfen, ob Ihre Daten Erwähnungen eines bestimmten Kanals oder Problems enthalten, verwenden Sie:
Hat jemand über die Verwendung von Live-Chat für den Support gesprochen? Zitate einbeziehen.
Personas-Aufforderung: Möchten Sie Ihre Käuferbasis segmentieren?
Anhand der Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas – ähnlich wie in der Produktverwaltung „Personas“ verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie ihre Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster, die in den Gesprächen beobachtet wurden, zusammen.
Schmerzpunkte & Herausforderungen Aufforderung: Finden Sie heraus, was Unzufriedenheit antreibt:
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.
Stimmungsanalyse: Messen Sie schnell, wie sich alle insgesamt fühlen, oder segmentieren Sie nach NPS:
Bewerten Sie die Gesamtstimmung, die in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedbacks hervor, die zu jeder Kategorie von Stimmungen beitragen.
Nicht erfüllte Bedürfnisse & Chancen: Um neue Ideen oder Lücken in Ihrer aktuellen Erfahrung aufzudecken:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Chancen für Verbesserungen zu entdecken, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
Wenn Sie noch bessere Aufforderungen oder Vorlagen benötigen, die auf E-Commerce-Käuferumfragen zugeschnitten sind, sehen Sie sich unseren Leitfaden zu den besten Fragen und Aufforderungen für Kundensupport-Erfahrungsumfragen an.
Wie Specific qualitative Daten nach Fragetyp analysiert
Offene Fragen (mit oder ohne Folgefragen): Specific erstellt eine Zusammenfassung aller Antworten und aller zugehörigen Folgeantworten. Egal, ob Käufer über Schnelligkeit, Freundlichkeit oder Frustration sprechen, Sie erhalten eine destillierte Zusammenfassung von allem, was erwähnt wurde.
Wahlbasierte Fragen (mit Folgefragen): Für jede Wahl – wie „bevorzugter Supportkanal“ – erhalten Sie eine individuelle Synthese. Wenn 65% der Kunden Live-Chat-Support gegenüber anderen Kanälen bevorzugen, sehen Sie sofort, was Live-Chat-Fans über ihre Erfahrungen gesagt haben und welche Probleme, falls vorhanden, Anhänger von E-Mail oder Telefon hervorheben. [2]
NPS-Fragen (mit Folgefragen): Antworten werden automatisch segmentiert: Kritiker, Passive und Förderer erhalten jeweils ihre eigene thematische Zusammenfassung, die die verschiedenen Muster für jede Gruppe enthüllt. Wenn 74% der Online-Käufer genervt sind, ihre Informationen wiederholen zu müssen, und Sie nur Einblicke von Förderern möchten, können Sie diese leicht herausfiltern. [3]
Sie können diese Abläufe in ChatGPT replizieren, indem Sie Ihre Gruppen manuell verwalten, aber das ist deutlich arbeitsaufwendiger und anfälliger für menschliche Fehler.
Um mehr über diese Abläufe zu erfahren, sehen Sie sich unseren Schritt-für-Schritt-Artikel zur Erstellung von Umfragen an.
Umgang mit KI-Kontextgrößenbeschränkungen bei großen Umfragedaten
KI-Modelle wie GPT haben Einschränkungen – sie können nur eine begrenzte Menge an Text gleichzeitig verarbeiten. Was sollen Sie tun, wenn Ihre Umfrage unter E-Commerce-Käufern hunderte oder tausende von Antworten sammelt?
Filtern: Konzentrieren Sie sich auf ein Segment, bevor Sie die Daten an die KI senden. Filtern Sie Gespräche nach Benutzerantworten (wie Benutzer, die sich über Wartezeiten beschwerten), Antworten auf ausgewählte Fragen oder bestimmte Antwortmöglichkeiten. So können Sie nur das analysieren, was am relevantesten ist.
Beschneiden: Begrenzen Sie Ihre Analyse auf nur diejenigen Fragen, die Sie interessieren, indem Sie sie zuschneiden – nur ausgewählte Fragen werden an die KI gesendet. Beispielsweise, wenn Sie nur qualitatives Feedback zum Live-Chat analysieren möchten, beschneiden Sie einfach den entsprechenden Abschnitt und Sie sind bereit.
Sie erhalten diese Kontextverwaltungsfunktionen sofort in Specific, aber Sie können versuchen, sie zu imitieren, indem Sie Ihre Daten sorgfältig vorbereiten, bevor Sie sie durch ein generisches KI-Tool laufen lassen. Wenn Sie von Grund auf neu erstellen oder neue Umfragen generieren möchten, kann Ihnen der AI-Umfragegenerator dabei helfen, von Anfang an den richtigen Fragenkatalog zu entwickeln.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten von E-Commerce-Käufern
In einem Team zusammenzuarbeiten, um eine Umfrage zur Kundensupport-Erfahrung zu analysieren, bringt eine neue Reihe von Herausforderungen: Abstimmung, Kontexterweiterung und Sicherstellung, dass nichts durch die Lücken fällt. Aus meiner eigenen Erfahrung ist dies der Punkt, an dem spezielle kollaborative Funktionen in Analysetools den Unterschied ausmachen.
Gemeinsam im Chat analysieren: In Specific können Sie und Ihr Team direkt mit der KI über Umfragedaten chatten. Es fühlt sich an wie ein Brainstorming in einem Slack-Thread – mit der zusätzlichen Power von sofortiger, genauer Analyse.
Mehrfach parallele Analyse-Chats: Jede Chat-Sitzung kann sich auf ihr eigenes Thema konzentrieren – Antwortgeschwindigkeit, Qualität des Live-Chats oder NPS-Aufschlüsselungen. Sie können jeden Chat nach Bedarf filtern und leicht sehen, wer welchen Thread begonnen hat. Diese Klarheit hält alle auf Kurs, und Sie vermeiden doppelte Arbeit.
Echte Verantwortung und Teamarbeit: Während Sie und Ihre Kollegen im KI-Chat zusammenarbeiten, sehen Sie immer, wer was beigetragen hat. Die Avatare aller erscheinen neben ihren Nachrichten, wodurch es einfach ist, dem Thread zu folgen und die nächsten Schritte zuzuweisen. Dies hilft besonders, wenn Einblicke zwischen CX-, Produkt- und Marketingteams geteilt werden – wenn jeder das „Warum“ hinter den Reaktionen der Kunden sehen kann, wird das Handeln auf Feedback viel praktischer und dringlicher.
Wenn Sie ein Beispiel möchten, wie Sie schnell eine E-Commerce-Käuferumfrage mit einem Fokus auf Zusammenarbeit erstellen können, sehen Sie sich das Specific AI Survey Generator Preset für Kundensupport-Erfahrungen an.
Erstellen Sie jetzt Ihre E-Commerce-Käuferumfrage zur Kundensupport-Erfahrung
Beginnen Sie mit dem Sammeln umsetzbarer Rückmeldungen und lassen Sie die KI die harte Arbeit erledigen – Antworten zusammenfassen, Themen hervorheben und Ihr Team befähigen, Ihre Kundensupport-Erfahrung zu verbessern.