Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie mithilfe von AI-Analyse-Tools zur Umfrageantwortanalyse Rückmeldungen aus einer Mitarbeiterumfrage zur Leistungsbewertung analysieren können. Wenn Sie die gesammelten Daten verstehen möchten, sind Sie hier genau richtig.
Das richtige Werkzeug zur Analyse von Umfrageantworten auswählen
Die benötigten Werkzeuge hängen davon ab, wie Ihre Umfrage aussieht und wie Ihre Mitarbeiter geantwortet haben. So teile ich es auf:
Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage einfache, geschlossene Fragen enthält (wie „Bewerten Sie Ihren Manager von 1–5“), haben Sie Glück. Sie können Excel, Google Sheets oder ein anderes Tabellenkalkulationstool verwenden, um die Antworten in Sekundenschnelle zu sortieren, zu zählen und zu visualisieren. Schnell, einfach und Sie erhalten Ihre grundlegenden Trends.
Qualitative Daten: Es wird komplizierter, wenn Mitarbeiter offene Fragen beantworten oder in Nachfragen zusätzliche Details angeben. Dutzende oder Hunderte dieser Antworten manuell zu lesen, skaliert nicht – vor allem dann nicht, wenn man wiederkehrende Themen verstehen möchte und nicht nur nach interessanten Zitaten suchen möchte. Hier kommt KI ins Spiel.
Es gibt zwei Ansätze für die Werkzeugherstellung bei der Verarbeitung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool zur KI-Analyse
Kopieren und einfügen, um zu analysieren: Wenn Sie Ihre Umfrageergebnisse bereits exportiert haben, können Sie die offenen Antworten in ChatGPT (oder ein Modell der großen Sprache) einfügen und einfach damit über die Daten sprechen. Es kann häufige Themen extrahieren, die Stimmung zusammenfassen oder eine Liste von Schmerzpunkten erstellen.
Manuelle Schwerstarbeit: Auch wenn dies besser ist als die Trends selbst im Auge zu behalten, finde ich es etwas umständlich für alles, was über einen kleinen Datensatz hinausgeht. Sie werden Zeit damit verbringen, Ihren Export zu bereinigen, Ergebnisse zu teilen, wenn sie zu groß sind (AI wie GPT haben Kontextgrenzen), und Stücke Stück für Stück erneut einzufügen. Es funktioniert, aber es gibt einfachere Wege.
All-in-One-Tool wie Specific
Speziell für Umfragen entwickelt: Hier kommt ein Werkzeug wie Specific wirklich zur Geltung. Sie erstellen und verteilen Ihre Umfrage direkt im Tool. Es sammelt Antworten und dank des Konversationsformats mit KI-gestützten Nachfragen erhalten Sie viel reichhaltigere und durchdachtere Antworten, als Sie es mit einem einfachen Formular würden. (Erfahren Sie mehr darüber in automatischen KI-Nachfragen.)
Sofortige KI-Analyse: Sobald Antworten eingehen, fasst Specific die Ergebnisse zusammen, hebt Kernthemen hervor und ermöglicht es Ihnen, mit den Daten in natürlicher Sprache zu interagieren – genau wie ChatGPT, jedoch mit automatisch zusammengeführten Informationen. Sie können sogar filtern, welche Antworten in Ihre Analyse einbezogen werden, sodass es einfach ist, Einblicke in ein bestimmtes Team oder Feedback-Thema zu erhalten.
Das Beste aus beiden Welten: Mit Specific erhalten Sie eine auf Gesprächen basierende Analyse, aber Sie haben auch die Kontrolle darüber, was an die KI gesendet wird, sodass Sie innerhalb der Kontextgrenzen bleiben und versehentlich enthaltene Daten, die Sie nicht analysieren möchten, vermeiden können. Das Chat-Format bedeutet, dass Sie die „richtige“ Analyseanfrage nicht kennen müssen – Sie führen einfach ein Gespräch mit den Daten.
Nützliche Anfragen, die Sie zur Analyse von Mitarbeiterleistungsfeedback-Umfragen verwenden können
Wenn Sie alle diese offenen Antworten haben, ist es die halbe Miete zu wissen, was Sie eine KI fragen müssen. Klare, zielgerichtete Anfragen ermöglichen eine bessere Analyse – sei es in Specific oder ChatGPT. Hier sind praktische Anfragen, die ich für eine Mitarbeiterleistungsfeedback-Umfrage verwenden würde:
Anfrage für Kernthemen: Dies ist eine großartige Grundeinstellung, um Hauptthemen in einem großen Feedbackstapel herauszuarbeiten. Ich fange immer hier an, wenn ich einen Überblick haben möchte:
Ihre Aufgabe ist es, Kernthemen in Fett (4-5 Wörter pro Kernthema) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen das spezifische Kernthema erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), meist erwähnt oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernthementext:** Erklärungstext
2. **Kernthementext:** Erklärungstext
3. **Kernthementext:** Erklärungstext
Kontext ist König: KI-Modelle arbeiten viel besser, wenn Sie ihnen einige zusätzliche Hintergrundinformationen geben. Erwähnen Sie, wer die Umfrage ausgefüllt hat (Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen), das Ziel Ihrer Umfrage und was Sie herausfinden möchten. Zum Beispiel:
Wir haben diese Umfrage mit Mitarbeitern aus drei Abteilungen durchgeführt, um zu verstehen, was in unserem aktuellen Leistungsfeedbackprozess funktioniert und was noch verbessert werden muss. Bitte analysieren Sie die Antworten mit diesem Kontext im Hinterkopf.
Tiefe Einblicke in ein Thema: Wenn Sie etwas Interessantes finden und mehr darüber erfahren möchten, versuchen Sie es mit:
Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kernthema)
Bestätigen Sie spezifische Themen: Um sich auf ein Detail oder Gerücht zu konzentrieren, ist dies ein Standardvorgehen:
Hat jemand über XYZ gesprochen? Bewerten Sie Zitate.
Anfrage nach Schmerzpunkten und Herausforderungen: Perfekt, um hervorzuheben, was Leistungsfeedback für Mitarbeiter schwierig oder frustrierend macht. Zum Beispiel:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jeden zusammen und beachten Sie Muster oder Häufigkeit des Auftretens.
Anfrage nach Vorschlägen und Ideen: Decken Sie Mitarbeitervorschläge zur Verbesserung des Leistungsfeedbacks auf:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von Umfrageteilnehmern angegeben wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und nehmen Sie relevante Zitate direkt mit auf.
Anfrage zur Stimmungsanalyse: Kategorisieren Sie schnell die allgemeine Stimmung – hilfreich, wenn Sie sehen möchten, ob das Feedback positiv oder negativ tendiert:
Beurteilen Sie die allgemeine Stimmung in den Umfrageantworten (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungsgruppe beitragen.
Anfrage nach Motivationen und Antriebskräften: Wenn Ihr Leistungsfeedbackprozess Unterstützer hat, möchten Sie verstehen, warum:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen äußern. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und liefern Sie unterstützende Beweise aus den Daten.
Wenn Sie Ihre Umfrage von Grund auf erstellen möchten, probieren Sie diesen AI-Umfragegenerator. Oder greifen Sie auf bewährte Vorschläge (oder gebrauchsfertige Vorlagen) für Ihre Leistungsfeedbackumfrage hier zu.
Wie Specific qualitative Daten für jede Frageart analysiert
Die Art und Weise, wie Sie Mitarbeiterumfragedaten analysieren, sollte sich ändern, je nachdem, wie die Frage gestellt wurde. So geht Specific mit jedem Typ um:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Specific erstellt eine kombinierte Zusammenfassung aller Antworten auf die Hauptfrage und alle Nachfragen. Dies erfasst sowohl hochrangige Themen als auch detaillierteren Kontext durch zusätzliche Nachfragen.
Auswahlmöglichkeiten mit Nachfragen: Bei Multiple-Choice-Fragen (wie „Wie bewerten Sie unseren vierteljährlichen Bewertungsprozess?“ mit Antwortoptionen und einer erforderlichen „Warum?“) fasst Specific das Feedback zusammen, das mit jeder Wahl verbunden ist. Es ist ein großartiger Weg zu sehen, nicht nur was die Leute gewählt haben, sondern auch die Gründe und Geschichten hinter diesen Entscheidungen.
NPS-ähnliche Fragen: Wenn Sie einen Mitarbeiter-Net-Promoter-Score (NPS) für Leistungsfeedback durchführen, erhält jede Gruppe – Kritiker, Neutrale, Promotoren – eine eigene Zusammenfassung und Hauptthemen. Dadurch wird der Vergleich, warum jede Gruppe fühlt, was sie fühlt, erheblich erleichtert.
Wenn Sie stattdessen ChatGPT verwenden, können Sie absolut diese Art der Tiefenanalyse durchführen – aber Sie müssen die Daten für jede Frage und jedes Segment manuell gruppieren und organisieren, was mehr Zeit und Mühe kostet.
Wie man AI-Kontextgrenzen bei der Umfrageanalyse verwaltet
Wenn Sie am Ende Hunderte von Mitarbeiterantworten haben, stoßen Sie auf eine Kernherausforderung: KI-Modelle wie GPT haben „Kontext“-Größenbegrenzungen. Wenn Ihre Daten nicht passen, benötigen Sie eine Strategie. Ich verlasse mich auf zwei einfache Techniken (beide in Specific integriert):
Filtern: Beziehen Sie nur die relevantesten Daten in Ihre Analyse ein. Zum Beispiel können Sie nach Antworten filtern, bei denen Mitarbeiter Details zu einer bestimmten Abteilung gegeben haben, oder nur diejenigen, die eine bestimmte Frage beantwortet haben. Dies hilft, die Datengröße handhabbar zu halten und die Analyse relevant.
Fragen kürzen: Anstatt jede Frage und Antwort an die KI zu senden, wählen Sie einfach die Fragen aus, die Sie analysiert haben möchten (z. B. alle offenen Antworten zum Leistungsfeedback, ohne demografische Informationen). So maximieren Sie die Gespräche, die analysiert werden, ohne die KI zu überlasten.
Stützen Sie sich auf diese Werkzeuge und Sie verschwenden nie Zeit damit, Datendateien zu teilen oder verlieren an Qualität bei Ihrer KI-Analyse.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Mitarbeiterumfrageantworten
Die Zusammenarbeit bei der Analyse von Mitarbeiterleistungsfeedback-Umfragen kann unübersichtlich werden: E-Mails hin und her, zu viele Google-Dokumente, Verwirrung über Versionen und Streitigkeiten darüber, „welcher Bericht endgültig ist“.
In Specific analysieren Sie Umfragedaten nur, indem Sie mit der KI plaudern – zusammen. Jeder in Ihrem Team kann seinen eigenen KI-Chat starten (fokussiert auf sein eigenes Set von Fragen oder gefilterte Antworten), sodass Einblicke in Themen wie „Manager-Effektivität“ oder „Klarheit der Bewertungskriterien“ Seite an Seite erkundet werden können – wobei jeder Chat eindeutig zeigt, wer ihn eingerichtet hat und worauf er sich konzentriert.
Mehrere Chat-Streams mit Filtern: Zum Beispiel möchte HR vielleicht einen gefilterten Chat, der sich auf Feedback vom Produktteam konzentriert, während ein Manager mit der KI über Treiber für Engagement im gesamten Unternehmen chatten könnte. Es ist klar, wer jeden Thread besitzt und es ist einfach, die Erkenntnisse zurück zu teilen.
Klarer Urheberschaft und Avatare: Jede Nachricht in jedem KI-Chat zeigt das Avatar des Autors, was es einfach macht, verschiedene Fragelinien zu verfolgen und sicherzustellen, dass es kein Rätselraten darüber gibt, wer jede Erkundung leitet. Diese visuelle Klarheit hilft jedem, synchron zu bleiben.
Wenn Sie Ihre Mitarbeiterumfrage noch nicht erstellt haben, lesen Sie den Leitfaden: wie erstelle ich eine Mitarbeiterumfrage zur Leistungsbewertung. Sie können diesen AI-Umfragegenerator mit voreingestelltem Hinweis verwenden oder eine NPS-Mitarbeiterumfrage zur Leistungsbewertung mit einem Klick erstellen.
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