Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Mitarbeiterumfrage zu Vergütung und Leistungen mit Hilfe der KI-Umfrageantwortenanalyse analysieren können. Wenn Sie als Personalverantwortlicher oder Manager nach umsetzbaren Erkenntnissen suchen, finden Sie hier, was Sie brauchen.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse auswählen
Der beste Ansatz – und die Werkzeuge, die Sie verwenden werden – hängen von der Struktur der Umfrageantworten ab.
Quantitative Daten: Wenn Sie Zahlen betrachten, wie viele Mitarbeiter eine bestimmte Option gewählt haben, können Sie dies schnell in Excel oder Google Sheets analysieren. Das Zählen, Messen und Grafiken von Antworten ist mit Tabellenkalkulationen schnell und einfach.
Qualitative Daten: Wenn Sie offene Antworten oder Folgekommentare haben, wird die Herausforderung größer. Jede Mitarbeiterantwort im großen Maßstab durchzulesen, ist fast unmöglich. Hier kommt die KI ins Spiel: Sie benötigen Tools, die in der Lage sind, unordentliches, textlastiges Feedback zu verstehen, ohne stundenlang manuell Antworten zu codieren.
Es gibt zwei Ansätze für Werkzeuge, wenn es um qualitative Antworten geht:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Wenn Sie Ihre freien Textdaten aus der Umfrage exportieren, können Sie diese direkt in ChatGPT oder ein ähnliches KI-gestütztes Tool einfügen. Sie können die KI bitten, zentrale Themen zusammenzufassen, Trends zu erkennen oder sogar Zitate zu bestimmten Vergütungs- und Leistungsfragen zu finden.
Diese Methode ist jedoch nicht sehr bequem. Der Umgang mit Hunderten oder Tausenden von Mitarbeiterkommentaren durch Kopieren und Einfügen wird schnell unübersichtlich, und Sie müssen alle Filterungen, den Kontext und die Organisation außerhalb des Tools verwalten. Sie könnten Verbindungen übersehen oder Zeit mit manueller Vorbereitung verschwenden.
All-in-One-Tool wie Specific
Plattformen, die für diesen Zweck entwickelt wurden, wie Specific, vereinfachen alles. Diese Lösungen bewältigen sowohl die Erfassung von Umfragedaten als auch die KI-basierte Analyse in einem einzigen Arbeitsablauf.
Hier brillieren sie: Wenn Mitarbeiter offene Fragen beantworten, stellt die KI von Specific gezielte Nachfragen, um die Klarheit und Tiefe jeder Antwort zu verbessern. Dies schafft ein weitaus höherwertiges Datenset – voller Details zu den Schmerzpunkten der Mitarbeiter und Faktoren der Zufriedenheit.
Die Analyse ist auch sofort und umsetzbar. Die KI fasst Ergebnisse zusammen, extrahiert Schlüsselthemen und ermöglicht es Ihnen, direkt über Ihre Daten zu chatten, genauso wie ein Gespräch mit ChatGPT. Sie haben auch Werkzeuge zur Verfügung, um zu verwalten, welche Daten an die KI gesendet werden, Antworten zu filtern und tief in knifflige Themen einzusteigen – alles an einem Ort.
Für mehr Informationen darüber, wie sofortige, interaktive KI-Analyse funktioniert, siehe KI-Umfrageantwortenanalyse. Wenn Sie Ihre Umfrage noch erstellen, ist auch Specifics KI-Umfragegenerator für Vergütung und Leistungen einen Blick wert.
Schnelle Statistik: Die Analyse von Mitarbeiterantworten zu Vergütung und Leistungen ist entscheidend für Organisationen, die die Mitarbeiterzufriedenheit und -bindung verbessern wollen, gemäß den Analysen von Gallup zum Wohlbefinden am Arbeitsplatz. [1]
Nützliche Eingabebefehle, die Sie für die Analyse von Mitarbeiterumfragen zur Vergütung und zu Leistungen verwenden können
Die richtigen Eingabebefehle für die KI-Analyse ändern alles. Hier sind praktische, kontextbewusste Eingabebefehle, die Sie verwenden können, um Feedback zur Vergütung und zu Leistungen zu analysieren.
Prompt für Kernthemen: Perfekt, um primäre Themen und Aspekte aus einem großen Datensatz zu extrahieren. Das funktioniert, egal ob Sie Specific, ChatGPT oder ähnliche GPTs verwenden:
Ihre Aufgabe ist es, Kernthemen in Fettdruck (jeweils 4-5 Wörter pro Kernthema) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung zu extrahieren.
Ausgabebedingungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen das spezifische Kernthema erwähnt haben (zahlenmäßig, nicht wörtlich), meist erwähnte Themen oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernthema Text:** Erklärungstext
2. **Kernthema Text:** Erklärungstext
3. **Kernthema Text:** Erklärungstext
KI-Analyse ist immer nützlicher, wenn zusätzlicher Kontext vorhanden ist. Wenn Sie der KI Ihr Umfrageziel mitteilen ("Wir wollen verstehen, ob sich die Mitarbeiter fair vergütet fühlen und was neben dem Gehalt wichtig ist") und Highlights über Ihr Unternehmen oder kürzlich erfolgte Änderungen teilen, erhalten Sie schärfere, umsetzbarere Antworten. Zum Beispiel:
Diese Umfrageantworten stammen von unserer 2024er Umfrage zu Mitarbeitervergütung und -leistungen, die an alle festangestellten Mitarbeiter nach dem jährlichen Überprüfungszyklus dieses Jahres gesendet wurde. Wir haben gerade unsere Leistungen aktualisiert und möchten sowohl Verbesserungsbereiche als auch zentrale positive Aspekte identifizieren. Bitte analysieren Sie mit diesen Zielen im Hinterkopf, wenn Sie das Mitarbeiterfeedback zusammenfassen.
Möchten Sie in ein bestimmtes Thema vertiefen? Versuchen Sie dies:
Prompt zur Erweiterung eines Kernthemas:
Fragen Sie: "Erzählen Sie mir mehr über {Kernthema}" und die KI liefert Kontext, direkte Zitate und Nuancen zu genau diesem Thema.
Prompt für spezifisches Thema:
Bestätigen Sie, ob ein Thema angesprochen wurde:
"Hat jemand über flexible Arbeitsmöglichkeiten gesprochen? Zitate einbeziehen."
Man kann auch viel tiefer gehen, indem man diese spezialisierten Eingabebefehle verwendet:
Prompt für Personas:
"Identifizieren und beschreiben Sie basierend auf den Umfrageantworten eine Liste von unterschiedlichen Personas – ähnlich wie 'Personas' im Produktmanagement verwendet werden. Fassen Sie für jede Persona ihre wesentlichen Merkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster, die in den Gesprächen beobachtet wurden, zusammen."
Prompt für Schmerzpunkte und Herausforderungen:
"Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeit des Auftretens."
Prompt für Motivationen & Treiber:
"Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die Hauptmotivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder Entscheidungen in Bezug auf Vergütung und Leistungen nennen. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und geben Sie Beweise aus den Daten an."
Prompt für Stimmungsanalyse:
"Bewerten Sie die allgemeine Stimmung, die in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z. B. positiv, negativ, neutral). Hervorhebung wichtiger Sätze oder Feedbacks, die zu jeder Stimmungskategorie beitragen."
Prompt für Vorschläge & Ideen:
"Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von Umfrageteilnehmern gemacht wurden. Ordnen Sie sie thematisch oder nach Häufigkeit und fügen Sie relevante direkte Zitate ein."
Prompt für unerfüllte Bedürfnisse & Chancen:
"Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten aufzudecken, die von den Befragten hervorgehoben wurden."
Es ist bemerkenswert, dass gezielte Eingabebefehle ein Gamechanger für das Entdecken umsetzbarer Mitarbeitermeinungen sein können. Wenn Sie mehr über die Gestaltung von Umfragen erfahren möchten, werfen Sie einen Blick auf die besten Fragen für Vergütungs- und Leistungsumfragen.
Wie Specific qualitative Daten nach Fragetyp analysiert
Specifics KI-gestützter Analyse-Engine behandelt jede Mitarbeiter- und Vergütungs-/Leistungsumfrage wie ein professioneller Forscher. So werden verschiedene Fragetypen aufgeschlüsselt:
Offene Fragen (mit oder ohne Folgefragen): Sie erhalten Zusammenfassungen für alle Antworten plus Einblicke durch tiefere Folgefragen. Diese werden von der KI in klare Erkenntnisse synthetisiert.
Auswahlen mit Folgefragen: Jede Option (z. B. „Krankenversicherung“ vs. „Rentenplan“) erhält eine eigene Gruppenzusammenfassung der Gedanken der Mitarbeiter aus den zugehörigen Folgeeingaben. So lässt sich leicht vergleichen, welche Leistungen am wichtigsten sind.
NPS (Net Promoter Score): Kritiker, Passive und Fürsprecher erhalten jeweils eine Zusammenfassung ihres spezifischen Feedbacks, sodass Sie sehen können, was Loyalität, Zufriedenheit oder Unzufriedenheit nach einer Entgelt- oder Leistungsänderung antreibt.
Sie können das meiste davon mit ChatGPT und guter Eingabedisziplin replizieren, aber mit mehr Exports und manueller Kontextbearbeitung. Es ist machbar, aber weniger effizient und etwas arbeitsintensiver.
Wie man mit den KI-Kontextgrößenlimits umgeht
Wenn Sie Hunderte von Mitarbeitern haben, stößt selbst die KI an Grenzen, wie viel Text sie auf einmal verarbeiten kann. Auf dieses „Kontextlimit“ zu stoßen, ist häufig, besonders bei detaillierten offenen Umfragen – und es kann die KI daran hindern, alles zu analysieren, was Sie möchten.
Es gibt zwei bewährte Methoden, um dies zu lösen, die Specific standardmäßig anbietet:
Filtern durch Gespräch: Nehmen Sie nur Mitarbeiterantworten auf, die einen bestimmten Vorteil oder ein Thema erwähnen oder die auf bestimmte Fragen geantwortet haben. Dadurch wird Ihr Datensatz kleiner und fokussierter, sodass die KI nicht überfordert wird.
Fragen kürzen: Senden Sie nur ausgewählte Umfragefragen und zugehörige Antworten an die KI. Durch die Analyse weniger Fragen auf einmal bleiben Sie innerhalb des Kontextlimits, ziehen aber dennoch alle benötigten Erkenntnisse heraus.
Dieser gezielte Ansatz bedeutet, dass Sie kein kritisches Feedback verlieren, nur weil Ihre Umfrage groß ist. Für weitere Tipps schauen Sie, wie das Kontextfiltering in Specifics KI-gestützter Umfrageantwortenanalyse Lösung funktioniert.
Schnelle Statistik: Laut einer kürzlichen PwC-Mitarbeiterumfrage sagen 60 % der Mitarbeiter, dass bessere Leistungen ihre Unternehmensloyalität erhöhen würden – daher lohnt es sich, diese Erkenntnisse zu gewinnen. [2]
Kollaborative Funktionen für die Analyse von Mitarbeiterumfrageantworten
Umsetzbare Erkenntnisse aus Mitarbeiterdaten zu Vergütung und Leistungen zu gewinnen, ist Teamarbeit. Eine einzelne Person hat selten den gesamten Kontext, und Zusammenarbeit ist entscheidend für ausgewogene Schlussfolgerungen – besonders wenn Sie auf der Grundlage von Umfrageergebnissen politische Entscheidungen treffen.
Specific erleichtert die Zusammenarbeit: Sie interagieren nicht nur allein mit der KI, sondern auch zusammen mit Ihren Kollegen. Teammitglieder können jeweils ihre eigenen Chatsitzungen eröffnen, einzigartige Filter anwenden (zum Beispiel nur die Antworten von der Technikabteilung oder von Personen, die die Leistungen schlecht bewertet haben), und das System verfolgt, wer jede Analyse gestartet hat, um die Verantwortlichkeit zu wahren.
Sie wissen immer, wer was beigetragen hat. Jeder Chat zeigt seinen Ersteller und sogar die Benutzeravatare für jede Nachricht. Auf diese Weise gehen wichtige Entdeckungen nicht in E-Mails verloren – es ist klar, wer welchen Punkt gemacht hat, und jeder sieht, wenn neue Erkenntnisse eintreffen.
Mehrere Chats, viele Perspektiven. Keine überlappenden Analysen mehr oder Verwirrung darüber, welchen Datensatz ein Kollege betrachtet. Sie können eine neue Untersuchung starten, Notizen hinterlassen und alle Chats einsehen – was die teamübergreifende Analyse viel transparenter macht.
Wenn Sie lernen möchten, wie Sie diese KI-gestützten Mitarbeiterumfragen erstellen oder Ihr HR-Team einbeziehen, lesen Sie dieses detaillierte Tutorial: wie man Mitarbeiterumfragen zu Vergütung und Leistungen erstellt.
Tipp: Der KI-Umfrageeditor macht es sogar noch einfacher, Umfragen während des Prozesses anzupassen, wenn Ihre Analyse ein unerwartetes Problem aufdeckt.
Erstellen Sie jetzt Ihre Mitarbeiterumfrage zu Vergütung und Leistungen
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