Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie die Antworten aus Mitarbeiterbefragungen zur Zufriedenheit mit den Vergünstigungen analysieren können. Wenn Sie nach praktischen Möglichkeiten suchen, Feedback in echte Einblicke zu verwandeln, sind Sie hier genau richtig.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse von Umfrageantworten auswählen
Kommen wir auf den Punkt: **Die Herangehensweise und die Werkzeuge, die Sie zur Analyse von Umfrageantworten benötigen, hängen von der Art der erfassten Daten ab.** Wenn Sie fragen, "Wie viele Mitarbeiter haben Option A gewählt?", haben Sie es mit Zahlen zu tun—das ist quantitative Daten. Wenn Sie wissen möchten, was Mitarbeiter wirklich über ihre Vorteile sagen, sind das qualitative Daten und erfordern einen anderen Ansatz.
Quantitative Daten: Wenn Sie Umfrageergebnisse haben, bei denen Personen Kontrollkästchen angeklickt oder Bewertungen ausgewählt haben (wie „Wie zufrieden sind Sie mit der Krankenversicherung?“), können Sie die Zahlen einfach mit Excel oder Google Sheets analysieren. Einfache Summen, Durchschnitte und Filter zeigen Ihnen schnell Trends wie "56,7% der US-Arbeitnehmer sind mit ihrem Gehalt zufrieden" [1].
Qualitative Daten: Offene Antworten („Was würde unsere Vorteile für Sie nützlicher machen?“) können nicht so einfach zusammengefasst werden. Wenn Sie Dutzende (oder Hunderte) von Antworten haben, ist das Lesen einzelner Antworten nicht realistisch. Da kommen KI-Tools ins Spiel—Ihr praktischer Kurzweg, um Muster zu finden, Kerngedanken herauszuarbeiten und die Geschichte der Mitarbeiter zu verstehen.
Es gibt zwei Ansätze für Werkzeuge bei der Bearbeitung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Sie können Antworten in ChatGPT kopieren und exportieren und direkt Fragen stellen oder Analysen durchführen. Das kann eine gute Option für kleine, einfache Umfragen sein.
Allerdings wird es schnell unübersichtlich. Sie müssen Ihre Daten manuell exportieren und formatieren, in ChatGPT einfügen und im Auge behalten, welche Antworten auf welche Fragen gehören. Es ist leicht, den Überblick zu verlieren—besonders wenn Sie mit Folgefragen oder verzweigter Logik in der Umfrage arbeiten.
Für die meisten realen Umfragen zur Mitarbeitervergütung sind manuelle Kopiervorgänge fehleranfällig und zeitaufwendig. Wenn Ihre Umfrage länger oder komplexer ist, stoßen Sie schnell an Grenzen. Wenn Sie es jedoch ausprobieren möchten, finden Sie unten einige Anregungen.
All-in-One-Tool wie Specific
Specific ist speziell für diesen gesamten Workflow entwickelt. Es ist ein Umfrageersteller, ein Konversationsmotor und ein KI-Analysewerkzeug in einem. Wenn Sie mit Specific eine Umfrage erstellen, sammelt sie tiefere und qualitativ hochwertigere Antworten—dank intelligenter, automatischer Folgefragen (erfahren Sie, wie KI-Nachfragen funktionieren).
Die wahre Magie liegt in der KI-gestützten Analyse: Specific fasst Antworten sofort zusammen, erkennt wichtige Themen und liefert umsetzbare Erkenntnisse—ohne Tabellenkalkulationen oder lästige Arbeiten. Sie können direkt mit der KI über die Ergebnisse kommunizieren, genau wie mit ChatGPT, jedoch mit zusätzlichem Kontext und Funktionen, die speziell für Umfragedaten entwickelt wurden (sehen Sie, wie die KI-Umfrageantwortanalyse funktioniert).
Bonus: Sie können auch die Daten, die Sie an die KI senden, verwalten und filtern, was es einfacher macht, sich auf bestimmte Fragen oder Untergruppen zu konzentrieren, ohne den Überblick zu verlieren. Wenn Sie gleich mit der Erstellung einer Umfrage beginnen möchten, probieren Sie den Generator für Umfragen zur Zufriedenheit mit Mitarbeitervorteilen aus.
Nützliche Anfragen, die Sie für die Analyse von Mitarbeiterumfrageantworten zur Zufriedenstellung mit Vorteilen verwenden können
Die richtige Anfrage kann ein Meer von Mitarbeiterantworten in eine klare, umsetzbare Zusammenfassung verwandeln. Hier sind einige bewährte KI-Anfragen, um mehr aus Ihren Umfragedaten über die Zufriedenheit mit Mitarbeitervergünstigungen herauszuholen.
Anfrage für Kerngedanken: Dies ist mein bevorzugter Standardansatz. Es ist das Rückgrat, das wir in Specific verwenden, funktioniert aber auch in ChatGPT oder anderen KI-Tools. Es zieht Themen und Hauptideen heraus und gibt Ihnen gerade genug Erklärung.
Ihre Aufgabe ist es, Hauptgedanken fett dargestellt zu extrahieren (4-5 Wörter pro Hauptgedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung.
Ausgaberequirements:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen einen bestimmten Hauptgedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Worte), meistgenannte an erster Stelle
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielform:
1. **Text des Hauptgedankens:** Erklärungstext
2. **Text des Hauptgedankens:** Erklärungstext
3. **Text des Hauptgedankens:** Erklärungstext
Durch mehr Kontext erzielen Sie bessere Ergebnisse. Geben Sie der KI zum Beispiel zusammen mit Ihren Daten eine kurze Beschreibung des Ziels Ihrer Umfrage, wer daran teilgenommen hat, und Ihrer Hauptgeschäftsfrage. Versuchen Sie dies:
Sie sind Experte für die Analyse von Mitarbeiterumfragedaten. Die folgenden Antworten stammen aus einer Mitarbeiterumfrage zur Zufriedenheit mit den Vorteilen, die von Mitarbeitern eines mittelständischen Softwareunternehmens gesammelt wurde. Das Hauptziel besteht darin, Hauptvorteile zu identifizieren, die Zufriedenheit, Unzufriedenheit oder nicht erfüllte Bedürfnisse antreiben, und diese Themen in einer umsetzbaren Sprache zusammenzufassen. Bitte konzentrieren Sie sich auf Klarheit und Relevanz für HR-Manager.
Um tiefer in ein bestimmtes Thema einzutauchen:
Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kerngedanke)
Anfrage für spezifische Themen: Möchten Sie wissen, ob jemand einen bestimmten Vorteil, eine bestimmte Richtlinie oder Frustration erwähnt hat? Versuchen Sie:
Hat jemand über Elternurlaub gesprochen? Fügen Sie Zitate ein.
Anfrage für Personas: Dies hilft Ihnen, verschiedene Arten von Mitarbeitern zu identifizieren—entscheidend, um zu verstehen, ob beispielsweise Personen ohne Hochschulabschluss und Frauen die Vorteile unterschiedlich erleben (wie einige Daten nahelegen [1]).
Basierend auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas—ähnlich wie "Personen" im Produktmanagement verwendet werden. Fassen Sie für jede Persona ihre wesentlichen Merkmale, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder Muster, die in den Gesprächen beobachtet wurden, zusammen.
Anfrage für Schmerzpunkte und Herausforderungen:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die genannt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und beachten Sie Muster oder Häufigkeiten.
Anfrage für Sentimentanalyse:
Bewerten Sie das allgemeine Sentiment, das in den Umfrageantworten zum Ausdruck kommt (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselsätze oder -rückmeldungen hervor, die zu jeder Sentimentkategorie beitragen.
Anfrage für unerfüllte Bedürfnisse und Chancen:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten zu entdecken, wie sie von den Befragten hervorgehoben wurden.
Für weitere Ratschläge zu Umfragefragen, die gut für dieses Publikum funktionieren, sehen Sie sich unseren Leitfaden zu den besten Fragen für Mitarbeiterumfragen zu Vorteilen an.
Wie Specific qualitative Antworten nach Fragetyp analysiert
Sie haben wahrscheinlich in Ihrer Mitarbeiterumfrage zu den Vorteilen verschiedene Arten von Fragen gestellt. So bricht Specific sie für KI-gestützte Zusammenfassungen herunter:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Für jede Frage erhalten Sie eine Zusammenfassung aller Antworten sowie Einblicke aus den Nachfragen, die mit dieser Frage verknüpft sind.
Auswahlfragen mit Nachfragen: Jede Antwortmöglichkeit (wie „Gesundheitsplan zufrieden/unzufrieden“) erhält ihre eigene Zusammenfassung, die durch die Nachfragen, die Menschen für diese Antwort gegeben haben, angetrieben wird.
NPS-Fragen: Für klassische Net Promoter Score-Umfragen („Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unsere Vorteile einem Freund empfehlen würden?“) sehen Sie Aufschlüsselungen nach Befürwortern, Passiven und Kritikern—jeweils mit einer Zusammenfassung der Nachfolgefeedbacks aus dieser Gruppe.
Das können Sie auch alles in ChatGPT tun—aber seien Sie bereit für etwas manuelle Datenbearbeitung, wenn Sie kein dediziertes Tool verwenden.
Wenn Sie ein ausführliches Tutorial zum Erstellen Ihrer eigenen Umfrage mit Best Practices möchten, probieren Sie unseren Leitfaden zum Erstellen von Mitarbeiterumfragen zur Zufriedenheit mit Vorteilen aus.
Mit der Kontextgröße der KI arbeiten: Filtern und Reduzieren Ihrer Daten
KI-Tools—einschließlich ChatGPT und Specific—haben Kontextgrenzen. Das bedeutet, dass Sie nur eine bestimmte Anzahl von Zeichen oder Antworten gleichzeitig senden können. Wenn Sie eine große Umfrage haben, stoßen Sie schließlich an diese Grenze.
Es gibt zwei gute Methoden, um dies zu verwalten (und Specific automatisiert beide):
Filtern: Filtern Sie Gespräche, sodass Sie nur Fälle analysieren, in denen Mitarbeiter auf eine bestimmte Frage geantwortet haben oder bestimmte Antworten ausgewählt haben. Zum Beispiel, betrachten Sie nur Frauen, die ihre Zufriedenheit mit Elternurlaub gemeldet haben. Auf diese Weise ist Ihre Analyse fokussiert und Sie bleiben unter dem Limit.
Reduzieren: Anstatt gesamte Gespräche zu senden, reduzieren Sie sie auf spezifische Fragen für die Analyse („Analysieren Sie nur die Antworten auf das offene Feedback zur Krankenversicherung“). Dies ermöglicht es Ihnen, innerhalb des Kontextfensters zu bleiben und mehr Antworten auf einmal durch die KI zu erhalten.
Für ein Tool zur Bearbeitung von Fragen sehen Sie Specifics AI-Umfrage-Editor, wo Sie schnell durch Gespräche mit der KI iterieren und Ihre Umfragefragen sofort aktualisieren können.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Mitarbeiterumfrageantworten
Die Analyse von Mitarbeiterbefragungen zur Zufriedenheit mit den Vergünstigungen ist selten eine Einzelmission—HR-Manager, Personalabteilungen und Führungskräfte wollen alle mitreden. Zusammenarbeit kann Kopfschmerzen bereiten: wer arbeitet woran, welche Einsichten sind endgültig und woher stammt dieses Zitat?
Gemeinsam mit der KI chatten: In Specific kann jeder die Umfragedaten erkunden, indem er direkt mit der KI chattet—es sind keine technischen Fähigkeiten erforderlich. Dies erschließt enorme Effizienz, insbesondere wenn mehrere Personen unterschiedliche Themen oder Abteilungen untersuchen möchten.
Mehrere Chats, jeder mit eigenen Filtern: Sie können separate KI-Chats für verschiedene Schwerpunkte einrichten—z.B. Vergütungen, Gesundheitsvorteile oder Lernmöglichkeiten—und sehen, wer jeden Thread erstellt hat. So treten Sie sich nicht gegenseitig auf die Füße.
Wahre Teamarbeit: Bei der Zusammenarbeit im KI-Chat ist jede Nachricht mit dem Avatar des Absenders gekennzeichnet, sodass klar ist, wer was gefragt hat. Es ist einfach, transparent und leicht nachzuvollziehen, wer welche Entscheidungen getroffen hat. Wenn Sie versuchen, Akzeptanz von anderen Teams zu erhalten, macht dies die abteilungsübergreifende Analyse nahtlos.
Für eine praxisnähere Erfahrung und Inspiration sehen Sie sich unsere interaktiven Demos zu Mitarbeiterumfragebeispielen an.
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