Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Mitarbeiterumfrage zur Onboarding-Erfahrung mit KI und bewährten Methoden zur Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse analysieren können.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfrageantworten wählen
Der beste Ansatz und die besten Werkzeuge zur Analyse Ihrer Umfrageantworten zum Mitarbeiter-Onboarding hängen von der Struktur der Daten ab. Hier sind die wichtigsten Optionen:
Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage Fragen stellt wie: „Wie zufrieden waren Sie mit dem Onboarding?” und Befragte aus einer Liste auswählen, haben Sie Glück – diese lassen sich leicht in Excel oder Google Sheets zusammenzählen. Sie können auf einen Blick sehen, wie viele Personen jede Option gewählt haben, Durchschnittswerte berechnen und Trends grafisch darstellen.
Qualitative Daten: Offen formulierte Fragen (wie „Erzählen Sie uns von Ihren Herausforderungen beim Onboarding”) oder KI-gestützte Folgefragen erzeugen reichhaltige, erzählerische Antworten. Es ist unmöglich, jede Antwort in großem Umfang zu lesen – und Muster sind schwer von Hand zu erkennen. Deshalb ist es hier die beste Option, KI-gestützte Werkzeuge zu verwenden, die Rohtexte zusammenfassen und Erkenntnisse extrahieren können.
Es gibt zwei Ansätze für Werkzeuge im Umgang mit qualitativen Antworten:
ChatGPT oder vergleichbares GPT-Tool für KI-Analyse
Kopieren, einfügen und chatten: Wenn Sie Ihre Umfrageantworten der Mitarbeiter exportieren, können Sie diese in ChatGPT oder einen vergleichbaren KI-Dienst einfügen. Dann können Sie die KI bitten, Zusammenfassungen zu erstellen, Muster zu finden oder Fragen zu beantworten.
Bequemlichkeit vs. Umständlichkeit: Diese Methode ist unkompliziert, aber das Jonglieren mit Exporten, Formatierungen und Kontextfenstern macht es mühsam. Sie müssen möglicherweise große Datensätze aufteilen, nur um alles analysiert zu bekommen – und riskieren dabei Kontextverlust, unvollständige Antworten oder verpasste Feinheiten. Wenn Sie nach einer schnellen und mühelosen Lösung suchen, funktioniert es, aber Skalierung kann ein Problem sein.
All-in-One-Tool wie Specific
Für Umfragedaten gemacht, Ende-zu-Ende: Mit Specific können Sie sowohl konversationale Umfrageantworten sammeln als auch analysieren – alles an einem Ort. Es ist kein Exportieren oder Umformatieren erforderlich.
Intelligentere Datenerfassung: Specifics KI-gesteuerte Umfragen stellen automatisch die richtigen Folgefragen. Das bedeutet reichhaltigere Antworten und weniger Unklarheiten, was die Datenqualität im Vergleich zu statischen Formularen oder generischen digitalen Werkzeugen verbessert. (Mehr zu automatischen KI-Folgefragen hier).
Sofortige KI-Zusammenfassungen & Einblicke: Wenn die Ergebnisse eintreffen, verwendet Specific GPT-gesteuerte KI, um Zusammenfassungen zu erstellen, Schlüsselthemen zu extrahieren und Gespräche in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln – organisiert nach Frage und Antwortwahl. Ergebnisse aktualisieren sich in Echtzeit, sodass Sie sehen, was wichtig ist, ohne jede Antwort durchforsten zu müssen.
Chatten Sie mit Ihren Daten: Sie können direkt mit der KI über Ihre Umfrageergebnisse zum Onboarding chatten (ähnlich wie mit ChatGPT) – jedoch mit Funktionen, die für den Umfragekontext entwickelt wurden, z. B. Verwaltung, welche Fragen oder Antworten analysiert werden sollen. Sehen Sie, wie die Analyse von Umfrageantworten mit KI funktioniert.
Für Zusammenarbeit gebaut: Diskutieren Sie Erkenntnisse mit Teammitgliedern, filtern Sie Gespräche und behalten Sie Ihren vollständigen Analyseprozess an einem Ort.
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von Umfragedaten zur Mitarbeiter-Onboarding-Erfahrung
KI effektiv zu nutzen, hängt davon ab, ihr die richtigen Anweisungen – oder Eingabeaufforderungen – zu geben. Hier sind bewährte Eingabeaufforderungen, die sich besonders für die Analyse von Umfrageantworten zu Mitarbeiter-Onboarding-Gesprächen eignen:
Eingabeaufforderung für Kernaussagen: Verwenden Sie diese, um schnell die wiederkehrenden Themen und am häufigsten erwähnten Probleme zu identifizieren. Ideal als erster Schritt, um einen Überblick zu bekommen.
Ihre Aufgabe ist es, Kernaussagen fett zu markieren (4-5 Worte pro Kernaussage) + bis zu 2 Sätze als Erklärer.
Ausgabeanforderungen:
- Unnötige Details vermeiden
- Angeben, wie viele Personen eine bestimmte Kernaussage erwähnten (Verwendung von Zahlen, nicht Wörtern), die am häufigsten erwähnte zuerst
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernaussage:** Erklärtext
2. **Kernaussage:** Erklärtext
3. **Kernaussage:** Erklärtext
Der KI Kontext geben: KI leistet mehr, je mehr Kontext sie erhält. Erklären Sie ihr, worum es in der Umfrage geht, wer teilgenommen hat, was Sie herausfinden möchten und alle Hintergrunddetails. Hier ist eine Beispielaufforderung:
Dies ist eine Umfrage unter 150 Mitarbeitern über deren Onboarding-Erfahrung. Wir möchten die häufigsten Probleme, unerfüllten Bedürfnisse und das, was am besten funktioniert hat, verstehen. Bitte konzentrieren Sie die Analyse darauf, umsetzbare Themen zu identifizieren, die unser HR-Team beim nächsten Onboarding-Update angehen kann.
Sobald Sie die Kernthemen haben, verwenden Sie themenfokussierte Eingabeaufforderungen für tiefere Einblicke:
Eingabeaufforderung zur Vertiefung: Fragen Sie „Erzählen Sie mir mehr über XYZ Kernaussage“, um KI dazu zu bringen, unterstützendes Feedback, Erklärungen oder Häufigkeit zusammenzufassen.
Eingabeaufforderung für ein spezifisches Thema: Einfache Überprüfung – „Hat jemand über Klarheit der Rollenerwartungen gesprochen? Zitate einschließen.“ Dies hilft, zu bestätigen, ob ein Problem oder Positivum hervorstach – und erfasst echte, in eigenen Worten ausgedrückte Stimmungen.
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Diese ist ideal, um Hindernisse und wiederkehrende Engpässe zu identifizieren:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die am häufigsten genannten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie alle Muster oder Häufigkeiten.
Eingabeaufforderung für Personas: Nützlich, wenn Sie Feedback nach Karrierephase, Abteilung oder Onboarding-Weg segmentieren möchten:
Basierend auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von eindeutigen Personas – ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona, fassen Sie deren Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder Muster, die in den Gesprächen beobachtet wurden, zusammen.
Eingabeaufforderung für unerfüllte Bedürfnisse und Chancen: Verwenden Sie dies, um Lücken zu identifizieren und Verbesserungen zu leiten:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
Eingabeaufforderung für Sentimentanalyse: Möchten Sie schnell die allgemeine Stimmung erfassen? Versuchen Sie:
Bewerten Sie die allgemeine Stimmung in den Umfrageantworten (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungs-Kategorie beitragen.
Sie werden noch mehr aus diesen Eingabeaufforderungen ziehen, wenn Ihre Umfrage starke, offen formulierte Fragen gestellt hat. Wenn Sie Ihre eigenen entwickeln, sehen Sie sich beste Fragen für Umfragen zur Onboarding-Erfahrung an oder nutzen Sie Specifics KI-Umfragegenerator-Tool mit Onboarding-Vorgabe.
Wie Specific qualitative Daten nach Fragetyp analysiert
Starke Onboarding-Programme sind mit 69% höheren Retentionsraten und 54% besserem Engagement verbunden [1], daher ist es wichtig, die wahre Stimme in Ihren Daten zu finden. Specifics Umfrageanalyse passt sich basierend auf Ihren Fragetypen an:
Offene Fragen (mit oder ohne Folgefragen): Sie erhalten eine Zusammenfassung für jede Hauptfrage sowie gebündelte Einblicke aus allen von der KI gestellten Folgefragen. Sie sehen sofort, was immer wieder auftaucht.
Wahlmöglichkeiten mit Folgefragen: Wenn Sie fragen: „Welchen Teil des Onboardings fanden Sie am verwirrendsten?” und Optionen haben, erhält jede Option eine eigene Zusammenfassung von verwandten Folgeantworten, die genau aufzeigen, warum jemand gewählt hat, was er getan hat.
NPS: Jede Gruppe von Förderern, Passiven und Kritikern erhält eine maßgeschneiderte Zusammenfassung – damit Sie beispielsweise wissen, warum Kritiker sich verloren fühlten oder wie Förderer das Kulturtraining als Pluspunkt empfanden.
Sie können denselben Analyse-Workflow in ChatGPT verwenden, müssen jedoch mit mehr manuellem Kopieren, Filtern und Organisieren rechnen.
Für mehr Informationen über die Gestaltung dieser Fragetypen oder Funktionsweise von KI-Folgefragen, siehe: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung von Umfragen zur Onboarding-Erfahrung und Erklärung zu automatischen KI-Folgefragen.
Arbeiten mit KI-Kontextgrößenbeschränkungen bei großen Antwortmengen
Wenn Sie viele Antworten von Mitarbeitern haben, können KI-Tools (wie ChatGPT oder Specific) nur eine begrenzte Menge auf einmal verarbeiten – das berüchtigte „Kontextlimit“. Wenn Sie diese Grenze erreichen, erfahren Sie hier, wie Sie weiterhin Erkenntnisse gewinnen können:
Filtern: Senden Sie nur Gespräche, in denen Mitarbeiter auf Schlüsselfragen geantwortet haben, die Sie analysieren möchten, oder filtern Sie nach Antwortmöglichkeiten (wie nur Kritiker oder nur Personen, die „Karrierewachstum” erwähnten). Dies reduziert die Datenmenge für eine gezielte Analyse.
Zuschneiden: Wählen Sie nur bestimmte Fragen, die die KI analysieren soll – lassen Sie den Rest weg. Dadurch bleiben Sie unter dem Kontextlimit der KI und Ihre Analyse bleibt relevant.
Specific bietet beide Optionen direkt an, sodass Ihre Analyse schnell und genau bleibt – ohne das große Ganze aus den Augen zu verlieren. (Wenn Sie Daten für ein anderes KI-Tool exportieren, filtern/zuschneiden Sie einfach vor dem Einfügen, um Überlastung zu vermeiden.)
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Mitarbeiterumfrageantworten
Zusammenarbeit ist eine häufige Herausforderung: Die Analyse von Onboarding-Umfragen ist nicht nur Einzelarbeit – HR, Manager und sogar Abteilungsleiter möchten oft gemeinsam in die Ergebnisse eintauchen, besonders wenn 45% der Mitarbeiter angeben, dass ihr Onboarding unklare Rollen beinhaltete [1]. Traditionelle Umfragetools erschweren das Teilen, Filtern und Besprechen der Ergebnisse.
Chat-basierte, kollaborative Analyse: Mit Specific müssen Sie kein Dashboard erstellen oder Stapel von Dokumenten exportieren. Sie richten einfach Team-Chats mit der KI über die Umfrageergebnisse ein – jeder kann beitreten, neue Threads starten oder nach Frage/Thema filtern.
Multi-Chat-Kontext mit Besitzerschaft: Jeder Chat in Specific kann seine eigenen Filter haben (wie „erste 90 Tage“, „Rollenerwartungen“ oder „Remote-Onboarding“), und Sie sehen immer, wer was erstellt hat. Es ist einfach, verschiedene Blickwinkel nachzuverfolgen oder Deep-Dive-Sitzungen innerhalb Ihres Teams aufzuteilen.
Sehen Sie in Echtzeit, wer was sagt: Jede Nachricht im kollaborativen KI-Chat zeigt, wer sie geschrieben hat, mit Avataren für Kollegen. So ist das Teilen von Erkenntnissen kein chaotischer Kommentarverlauf – es ist ein organisierter, durchsuchbarer Dialog, der mit Ihren Onboarding-Daten lebt.
Für HR, People-Teams und Rollen in der Mitarbeitererfahrung bedeutet dies schnelleres Einvernehmen, klarere nächste Schritte und sicherere Änderungen. Wenn Sie Ihren eigenen Umfrage-Workflow erstellen, sehen Sie sich den KI-gesteuerten Editor für angepasste Onboarding-Umfrageflüsse an oder erkunden Sie den KI-Umfragegenerator für einen Neuanfang.
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage zum Mitarbeiter-Onboarding
Sammeln Sie Erkenntnisse, steigern Sie die Mitarbeiterbindung und personalisieren Sie das Onboarding, indem Sie noch heute Ihre eigene konversationell KI-gestützte Umfrage starten – Generieren, analysieren und handeln Sie auf Basis des Mitarbeiterfeedbacks, alles an einem Ort.
