Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten und Daten aus einer Mitarbeiterumfrage zur Mitarbeiterbindung mithilfe von KI und modernen Tools analysieren können.
Die richtigen Tools für die Analyse von Mitarbeiterbindungsumfragen auswählen
Der Ansatz und die Tools, die Sie zur Analyse von Antworten auf Mitarbeiterbindungsumfragen verwenden, hängen von der Art und Struktur Ihrer Daten ab. Lassen Sie uns das aufschlüsseln:
Quantitative Daten: Dazu gehören Dinge wie Bewertungsskalen oder Multiple-Choice-Fragen (z. B. „Wie engagiert fühlen Sie sich bei der Arbeit?“) und lassen sich leicht in Excel oder Google Sheets zählen. Sie können einfache Diagramme oder Pivot-Tabellen verwenden, um Trends zu erkennen oder Veränderungen im Laufe der Zeit zu verfolgen.
Qualitative Daten: Bei offenen Antworten (wie „Was würde Ihr Engagement bei der Arbeit steigern?“) liegt der Wert im Detail, aber alles manuell zu lesen und zu interpretieren ist schwierig. Wenn Sie mehr als ein paar Dutzend Antworten haben, wird es schnell überwältigend – hier kann KI Ihnen helfen, das qualitative Gold zu entdecken.
Es gibt zwei Hauptansätze, wenn Sie es mit qualitativen Antworten zu tun haben:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Sie können Ihre offenen Antworten exportieren, in ChatGPT einfügen und ein Gespräch über die Ergebnisse beginnen.
Dies ist weit verbreitet zugänglich, aber das Einfügen und Strukturieren von Umfragedaten für KI-Analysen ist nicht sehr bequem. Es gibt viel Scrollen und Kopieren-Einfügen, und Sie müssen sorgfältig verwalten, welche Fragen oder Antworten Sie gleichzeitig einreichen (GPTs können nicht unbegrenzten Text auf einmal verarbeiten). Wenn Sie bestimmte Gruppen oder Themen erkunden möchten, liegt das manuelle Filtern bei Ihnen.
Alles-in-einem-Tool wie Specific
Zweckgebaute KI-Umfragetools wie Specific rationalisieren den gesamten Prozess. Sie können sowohl Daten zur Mitarbeiterbindung sammeln (wobei die KI Follow-ups für tiefere Einblicke übernimmt) als auch Antworten sofort mithilfe integrierter KI analysieren.
KI-gestützte Analyse in Specific erledigt die harte Arbeit: Sie erhalten sofortige Zusammenfassungen, Erkennung von Kernthemen, Häufigkeiten und umsetzbare Erkenntnisse. Keine Tabellenkalkulationen oder manuellen Wortwolken. Sie können direkt mit der KI über Ihre Ergebnisse chatten und erhalten zudem einzigartige Funktionen, um zu verwalten, welche Daten/Kontexte für die Analyse verwendet werden.
Nachfolgefragen zählen: Dank Konversationslogik stellt die Umfrage Follow-ups in Echtzeit – sodass die Befragten tiefere Geschichten teilen und Sie qualitativ hochwertige Einblicke erhalten. Möchten Sie mehr über diesen Ansatz erfahren? Erkunden Sie automatische KI-Follow-ups und sehen Sie, wie kluges Abfragen Ihre Datenqualität verbessern kann.
Nützliche Fragen, die Sie zur Analyse von Mitarbeiterbindungsumfragen verwenden können
Die Arbeit mit KI ist wertvoller, wenn Sie die richtigen Fragen auf die richtige Weise stellen. Die folgenden Fragen haben sich als äußerst effektiv bei der Analyse von Mitarbeiterbindungsumfragedaten erwiesen, unabhängig davon, ob Sie ChatGPT oder eine Plattform wie Specific nutzen (erfahren Sie mehr über KI-gestützte Umfrageanalysen).
Frage nach Kerngedanken: Verwenden Sie dies, um die Hauptthemen/Probleme aus großen Textdatensätzen hervorzubringen (es ist das Rückgrat davon, wie Specific offene Antworten analysiert):
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken fettgedruckt (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätzen lange Erklärungen herauszuarbeiten.
Anforderungsparameter:
- Vermeidung unnötiger Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine spezifische Kerngedanke erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Worte), die am häufigsten erwähnte zuerst
- keine Vorschläge
- keine Angaben
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke:** Erklärtext
2. **Kerngedanke:** Erklärtext
3. **Kerngedanke:** Erklärtext
Tipp: KI arbeitet immer besser, wenn Sie ihr Kontext zu Ihrer Umfrage geben (warum Sie sie durchgeführt haben, Ihre Ziele, wer geantwortet hat, Ihre Unternehmenskultur usw.). Zum Beispiel:
„Sie sind ein HR-Analyst. Dies sind Antworten aus einer Mitarbeiterbindungsumfrage bei einem britischen Technologieunternehmen. Wir möchten wissen, was das Teammorale und die Motivation am meisten beeinflußt.“
Vertiefen Sie Themen mit: Erzähl mir mehr über XYZ (Kerngedanke). Dies ermöglicht es Ihnen, jedes oben identifizierte Thema zu erweitern.
Frage nach einem spezifischen Thema: „Hat jemand über XYZ gesprochen?“ oder „Hat jemand Burnout erwähnt?“ Sie können hinzufügen: „Fügen Sie Zitate bei“. Dies ist hervorragend zur Validierung oder Widerlegung von Annahmen.
Frage nach Schmerzpunkten und Herausforderungen: Fragen Sie: „Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden.“ Dies deckt die tatsächlichen Blockaden auf und ist besonders wichtig, da 43 % der Mitarbeiter angeben, sich ausgebrannt zu fühlen, und 37 % sagen, dass dies die Arbeitsleistung beeinträchtigt [1].
Frage nach Motivationen & Antreibern: Versuchen Sie: „Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen äußern. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und geben Sie unterstützende Belege aus den Daten an.“ Das Verständnis der Anreize ist entscheidend, um fehlendes Engagement zu bekämpfen – engagierte Mitarbeiter übertreffen weniger engagierte um über 40 % [1].
Frage zur Sentimentanalyse: „Bewerten Sie das allgemeine Sentiment, das in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselsätze oder Feedback in jeder Kategorie hervor.“ Dies hilft, Veränderungen in der Moral zu erkennen, was wichtig ist, da die Engagement-Raten weltweit rückläufig sind [1].
Frage nach Vorschlägen & Ideen: „Identifizieren Sie und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Wünsche auf, die von den Umfrageteilnehmern gegeben wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie relevante Zitate bei.“ Dies generiert häufig Ihre nächste Aktions-Roadmap.
Wie Specific qualitative Daten aus Mitarbeiterbindungsumfragen analysiert
Offene Fragen (mit oder ohne Follow-ups): Sie erhalten eine Zusammenfassung aller Antworten, einschließlich detaillierter Aufschlüsselungen der Follow-up-Antworten, die mit jeder offenen Frage verbunden sind. Das gibt Ihnen nicht einfach eine Liste von Worten, sondern eine organisierte Ansicht echter Meinungen, die nuanciertere Entscheidungen unterstützt.
Wahlen mit Follow-ups: Für Fragen mit Voreinstellungen und Follow-up-Fragen erhält jede Wahl ihre eigene Zusammenfassung – eine Diagnose, warum Menschen jede Antwort gewählt haben, einschließlich ihrer freien Texteerklärungen und Geschichten.
NPS-Fragen: Antworten werden automatisch nach Kategorie zusammengefasst: Kritiker, Neutrale und Befürworter. Dies zeigt Ihnen genau, was Fans lieben, was einige Menschen zurückhält und warum Kritiker abgeschaltet sind. Wenn Sie schnell einen NPS-Umfrage für Mitarbeiterbindung erstellen möchten, ist das nur einen Klick entfernt.
All dies können Sie mit den oben genannten Fragen in ChatGPT machen. Es erfordert nur mehr manuelle Arbeit und Aufmerksamkeit, insbesondere wenn Sie Struktur wollen und Antworten nach Frage, Wahl oder Ergebnis segmentieren müssen.
Umgehen von Kontextgrößenbeschränkungen in der KI-Analyse
Beschränkungen des KI-Kontextfensters: Unabhängig davon, welches GPT-basierte Tool Sie verwenden, gibt es eine Obergrenze dafür, wie viele Daten die KI auf einmal verarbeiten kann (denken Sie: ein paar tausend Antworten maximal). Wenn Ihr Unternehmen hunderte oder tausende Antworten pro Quartal sammelt, müssen Sie einen Weg finden, Daten zu verkleinern oder zu filtern, bevor Sie sie an die KI senden – andernfalls sind Sie gezwungen, alles in kleinere Teile von Hand zu teilen.
In Specific gibt es zwei intelligente Ansätze:
Filtern: Wählen Sie aus, welche Gespräche oder Antworten die KI sieht – wie etwa das Konzentrieren auf Antworten zu bestimmten Fragen („Zeigen Sie mir nur Mitarbeiter, die 'Kommunikation' erwähnt haben oder ein Engagement unter 3 erzielt haben“). Dies verengt den Datensatz vor der Analyse für schärfere Ergebnisse.
Zuschneiden: Sie können nur die Fragen auswählen, die die KI analysieren soll (beispielsweise nur offene Fragen zu „Führung“ oder „Wohlbefinden“). Das hält den Kontext eng und lässt Sie mehr Gespräche zusammen ansehen.
Sowohl Filtern als auch Zuschneiden sind im Workflow von Specific integriert, sodass Sie nie alleine mit KI-Kontextbeschränkungen kämpfen.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Mitarbeiterumfrageantworten
Die Zusammenarbeit verlangsamt sich häufig erheblich, wenn Teams versuchen, Mitarbeiterbindungsumfragedaten abteilungsübergreifend zu analysieren – insbesondere bei vielen offenen Rückmeldungen und mehreren Personen, die sich einbringen müssen.
Daten durch Chats mit der KI analysieren: In Specific können Sie einfach mit der KI über Ihre Ergebnisse chatten. Es ist, als hätten Sie einen Forschungspartner auf Abruf.
Mehrere kollaborative Chats: Öffnen Sie so viele KI-Chats, wie Ihr Team benötigt – zum Beispiel einen Chat über „Manager-Feedback“ und einen anderen über „Work-Life-Balance“. Jeder Chat hat seine eigenen Filter und zeigt klar, welches Teammitglied ihn gestartet hat, sodass jeder weiß, wer sich auf welche Einblicke konzentriert.
Klarheit und Kontext im Chat: Wenn Sie zusammenarbeiten, zeigt jede Chat-Nachricht, wer sie gesendet hat, komplett mit Avatar – was die Diskussionsfäden klarer macht und Verwirrung darüber reduziert, wer was gefragt oder entschieden hat. Für beschäftigte HR-Teams oder verteilte Organisationen kann diese Transparenz enorm zeitsparend sein.
Wenn Sie nach Inspiration für das Design dieser Umfragen suchen, sehen Sie sich Leitfäden zu Frageauswahl oder Schritt-für-Schritt-Umfrageerstellung an.
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