Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Mitarbeiterbefragung zur Klarheit des Karrierewegs mithilfe moderner KI-Tools analysieren können, um umsetzbare Einblicke für Ihr Unternehmen zu gewinnen.
Die richtigen Tools zur Analyse von Umfrageantworten auswählen
Der Ansatz und die Tools, die Sie verwenden, hängen stark von der Struktur der Daten ab, die Sie aus Ihrer Mitarbeiterumfrage zur Klarheit des Karrierewegs sammeln.
Quantitative Daten: Wenn Sie geschlossene Fragen gestellt haben – wie Bewertungsskalen oder Multiple-Choice – lassen sich diese Antworten in der Regel einfach mit Excel oder Google Sheets zählen und visualisieren. Die Berechnung des Prozentsatzes der Mitarbeiter, die sich in ihrer Karriereentwicklung unterstützt fühlen, ist beispielsweise in jedem Tabellenkalkulationsprogramm einfach.
Qualitative Daten: Offene Antworten und Folgefragen sind eine andere Geschichte. Es ist unrealistisch, Hunderte von Antworten manuell zu lesen und Muster zu erkennen. Hier werden KI-Tools unverzichtbar. Sie können Zusammenfassungen erstellen, Cluster bilden und Ihnen helfen, unstrukturierte Rückmeldungen zu verstehen, die sonst überwältigend wären.
Es gibt zwei gängige Ansätze, wenn man mit qualitativen Umfrageantworten arbeitet:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analysen
Wenn Sie bereits ChatGPT (oder eine auf GPT basierende KI) verwenden, können Sie Ihre Umfragedaten – normalerweise als Tabelle oder CSV – exportieren und die Antworten direkt in den Chat einfügen. Dann können Sie die KI bitten, Zusammenfassungen zu erstellen, Themen zu extrahieren oder nach spezifischem Feedback zu suchen.
Der Nachteil? Es kann chaotisch werden. Größere Datensätze passen selten in das Kontextfenster der KI. Es braucht Zeit, um die Antworten so zu formatieren, dass die KI sie verstehen kann, und es ist mühsam, den Überblick über Folgefragen in mehreren Chats zu behalten. Es ist machbar, aber nicht nahtlos, besonders wenn Sie eine gründliche, reproduzierbare Analyse wünschen oder im Team zusammenarbeiten müssen.
All-in-one-Tool wie Specific
KI-gestützte Tools, die für die Umfrageanalyse entwickelt wurden, wie Specific, rationalisieren den gesamten Prozess. Sie erstellen und teilen KI-gestützte Umfragen, und Specific nutzt KI automatisch, um während der Datenerhebung intelligente Folgefragen zu stellen, was die Tiefe und Qualität der Antworten erhöht (mehr erfahren).
Der wahre Zauber kommt in der Analyse: Specific wendet unverzüglich KI an, um jede offene Antwort zusammenzufassen, Feedback in Schlüsselthemen zu clustern und lässt Sie direkt mit der KI über die Umfrageergebnisse chatten. Im Gegensatz zur Verwendung von GPT von Grund auf müssen Sie keine Daten formatieren oder verwalten – alles ist in einem Workflow integriert, und Sie können Filter, Chat-Kontexte hinzufügen und einfach mit Kollegen zusammenarbeiten.
Wenn Sie tiefer in diesen Prozess eintauchen möchten, probieren Sie den KI-Umfragegenerator zur Klarheit des Mitarbeiterkarrierewegs oder sehen Sie sich die besten Fragen zu diesem Umfragethema an.
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von Mitarbeiterumfrageantworten zur Klarheit des Karrierewegs
Um aussagekräftige Analysen aus der KI zu ziehen, kommt es darauf an, wie Sie fragen – und wie viel Kontext Sie dem Modell geben. Hier sind einige effektive Eingabeaufforderungen, die Sie verwenden können, egal, ob Sie Antworten in ChatGPT, Specific oder einem ähnlichen Tool analysieren:
Eingabeaufforderung für Kernideen: Verwenden Sie diese Aufforderung, um hochrangige Themen und Kernprobleme aus Ihren Daten zu extrahieren:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen fett (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung zu extrahieren.
Anforderungen an den Output:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnten (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die am meisten erwähnten zuerst
- keine Vorschläge
- keine Andeutungen
Beispielausgabe:
1. **Kernideentext:** Erklärungstext
2. **Kernideentext:** Erklärungstext
3. **Kernideentext:** Erklärungstext
Wenn Sie noch bessere Antworten möchten, denken Sie daran: Die KI wird bessere Arbeit leisten, wenn Sie mehr Kontext bereitstellen. Zum Beispiel:
Diese Umfrage wurde unter 72 unserer Mitarbeiter durchgeführt, um wahrgenommene Barrieren für den Karrierefortschritt zu verstehen. Wir sind besonders daran interessiert, was Menschen daran hindert, sich über ihre nächsten Schritte sicher zu fühlen, und welche Unterstützung sie vom Unternehmen wünschen. Extrahieren Sie Schlüsselthemen mit Häufigkeiten und geben Sie unterstützende Zitate an.
Eingabeaufforderung für Nachfragen zu einer Kernidee: Nachdem Sie hochrangige Ideen extrahiert haben, vertiefen Sie sich, indem Sie fragen:
Erzählen Sie mir mehr über Fehlende Mentorenschaft (Kernidee)
Eingabeaufforderung für spezifisches Thema: Um zu bestätigen oder nachzuweisen, dass ein bestimmtes Thema erwähnt wurde, fragen Sie:
Hat jemand über interne Mobilitätsmöglichkeiten gesprochen? Einschließlich Zitate.
Eingabeaufforderung für Personas: Um typische Antwortgebenden-Typen zu identifizieren, verwenden Sie:
Identifizieren Sie basierend auf den Umfrageantworten eine Liste von unterschiedlichen Personas – ähnlich wie "Personas" im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie ihre wichtigsten Merkmale, Motivationen, Ziele sowie relevante Zitate oder Muster zusammen.
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Um Hürden und Frustrationen zu erkennen, versuchen Sie:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie sich Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Eingabeaufforderung für Motivationen und Antriebe: Um zu enthüllen, was Mitarbeiter zur Klarheit über den Karriereweg anregt oder motiviert, fragen Sie:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen äußern. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen zusammen und geben Sie stützende Beweise aus den Daten an.
Eingabeaufforderung für Sentimentanalyse: Um Ton und Zufriedenheit zu identifizieren, versuchen Sie:
Bewerten Sie das gesamte in den Umfrageantworten ausgedrückte Sentiment (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Rückmeldungen hervor, die zu jeder Sentimentkategorie beitragen.
Eingabeaufforderung für Vorschläge und Ideen: Wenn Sie nach umsetzbaren Empfehlungen suchen, verwenden Sie:
Identifizieren und listen Sie alle von den Umfrageteilnehmern bereitgestellten Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie relevante direkte Zitate hinzu.
Eingabeaufforderung für unerfüllte Bedürfnisse und Chancen: Um Bereiche für Interventionen zu entdecken, verwenden Sie:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungschancen aufzudecken, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
Wenn Sie KI sorgfältig mit solchen Eingabeaufforderungen verwenden, werden Sie Erkenntnisse gewinnen, die Sie mit manueller Überprüfung nie entdecken würden, besonders wenn Sie über eine Handvoll Antworten hinauswachsen. Es ist auch eine Möglichkeit sicherzustellen, dass Sie kein kritisches Feedback in Bezug auf organisatorische Unterstützung, Karrierefortschritt oder Anzeichen von Mitarbeiter-Disengagement übersehen – ähnlich denen in den neuesten Studien, die zeigen, dass nur 46 % der Mitarbeiter sich in ihrer Karriereentwicklung unterstützt fühlen [1] und 39,1 % keinen definierten Karriereweg haben [4].
Wie Specific qualitative Antworten nach Fragetyp zusammenfasst
Specific löst das Problem der Arbeit mit allen Arten von qualitativen Umfragedaten, indem es Zusammenfassungen und Analysen jeweils individuell auf jedes Frageformat abstimmt:
Offene Fragen (mit oder ohne Folgefragen): Für jede offene Frage bietet Specific eine Zusammenfassung aller Antworten, einschließlich tieferer Einblicke aus allen KI-gestützten Folgefragen, die im Umfrageverlauf gestellt wurden.
Auswahlmöglichkeiten mit Folgefragen: Wenn Sie Multiple-Choice-Fragen oder Auswahlfragen gefolgt von „Warum“ oder „Erzählen Sie uns mehr“ haben, erstellt Specific eine Aufschlüsselung für jede Wahl und fasst Rückmeldungen zusammen von allen Mitarbeitern, die diese Antwort gewählt haben.
NPS-Fragen: Bei Net Promoter Score-Fragen (z. B. „Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie diese Organisation als Ort empfehlen, um Ihre Karriere zu entwickeln?“) werden die Antworten in Detraktoren, Passive und Promoter gruppiert. Jede Gruppe erhält basierend auf ihren detaillierten Kommentaren ihre eigene Zusammenfassung.
Sie können ähnliche Zusammenfassungsarbeiten durchaus mit ChatGPT durchführen, aber Sie müssen Daten manuell aufteilen und Folgeantworten manuell organisieren. Mit einem großen oder komplexen Datensatz wird das schnell zu einem Vollzeitjob – und die Konsistenz über Analysen hinweg kann von Tag zu Tag variieren.
Verwandter Beitrag: Wie Sie eine Mitarbeiterumfrage zur Klarheit des Karrierewegs erstellen.
Herausforderungen der KI-Kontextgrenze beim Analysieren großer Umfragedaten angehen
Eine kritische praktische Herausforderung bei der KI-Umfrageanalyse ist die Kontextgröße. Jedes KI-Tool – sei es von OpenAI oder anderen Modellen – hat eine Grenze, wie viele Daten Sie auf einmal senden können. Sobald Sie auf eine große Anzahl von Mitarbeiter-Antworten stoßen, wird diese Grenze schnell erreicht. Glücklicherweise gibt es zwei Lösungen, die beide in Specific integriert sind:
Filtern: Analysieren Sie nur Gespräche, in denen Mitarbeiter auf ausgewählte Fragen geantwortet haben, oder schließen Sie nur Personen ein, die bestimmte Antworten gewählt haben. So fokussieren Sie die Analyse auf das, was für Ihre Untersuchung wichtig ist und passen mehr Daten in den Kontext.
Beschneiden: Begrenzen Sie die Analyse auf bestimmte Fragen. Senden Sie beispielsweise nur Antworten auf „Was könnte Ihr Vorgesetzter tun, um Ihre nächsten Schritte zu klären?“ für eine tiefere Untersuchung, anstatt die gesamte Gesprächshistorie.
Durch die Kombination dieser beiden Ansätze – Filtern für gezielte Teilmengen und Beschneiden auf spezifische Fragen – vermeiden Sie es, an technische Grenzen zu stoßen, wenn KI-Tools ihre Beschränkungen erreichen. Dies ist besonders relevant, wenn Ihr Unternehmen unternehmensweite Befragungen durchführt oder diese als kontinuierliche Pulsüberprüfungen wiederholt. (Sehen Sie sich unseren Leitfaden zur Analyse von KI-Umfrageantworten für weitere Details an.)
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Mitarbeiterumfrageantworten
Die Analyse von Umfragen zur Klarheit des Karrierewegs erfordert häufig die Zusammenarbeit zwischen HR, Personalverantwortlichen und Führungsteams. Aber alle auf dem gleichen Stand zu halten – selbst darüber, was analysiert wurde – kann mit traditionellen Umfragetools oder Tabellenkalkulationen chaotisch werden.
Chatbasierte Analyse: In Specific können Sie direkt in der Plattform zusammenarbeiten, indem Sie einfach mit der KI über die Umfragedaten chatten. Sie müssen keine Dateien verschieben oder den Kontext verlieren – ein großer Zeitgewinn für bereichsübergreifende Projekte.
Mehrere Chats für unterschiedliche Perspektiven: Sie können mehrere KI-Chat-Threads erstellen, die sich auf verschiedene Themen konzentrieren (wie Karriereentwicklung, Mentoring oder Hindernisse). Jeder Chat kann seine eigenen Filter verwenden, sodass Sie in einem Chat Rückmeldungen von neuen Mitarbeitern analysieren und in einem anderen langjährig beschäftigte Mitarbeiter diskutieren können. Chats zeigen, wer den Thread gestartet hat, sodass die Zusammenarbeit nachverfolgbar bleibt.
Mitwirkende auf einen Blick sehen: Erweiterte Funktionen heben das Avatar des Absenders mit jeder KI-Chat-Nachricht hervor. In der Praxis bedeutet dies, dass Sie immer wissen, wer jede Anfrage leitet – ein entscheidendes Merkmal, wenn Erkenntnisse aus der „Karriereweg-Klarheit“-Umfrage mit Führungskräften oder HR-Partnern geteilt oder präsentiert werden müssen.
Und wenn Sie sich noch in der Erstellungsphase befinden, probieren Sie den KI-Umfrage-Editor, um Ihre Umfrage gemeinsam mit Teamkollegen zu erstellen oder zu iterieren.
Wenn Sie einen schnellen Start wünschen, gibt es einen einsatzbereiten NPS-Umfragegenerator für die Klarheit des Karrierewegs oder Sie können vollständig von Grund auf mit dem KI-Umfrage-Builder beginnen.
Erstellen Sie jetzt Ihre Mitarbeiterumfrage zur Klarheit des Karrierewegs
Beginnen Sie, hochwertige Daten zu sammeln, Kernerkenntnisse sofort zu entdecken und Ihr Team in die Lage zu versetzen, datenbasierte Entscheidungen mithilfe KI-gestützter Analysen mit Specific schneller und einfacher als je zuvor zu treffen.
