Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie die Antworten aus einer Mitarbeiterumfrage zum Zugehörigkeitsgefühl analysieren können. Wenn Sie tatsächlich nützliche Daten und nicht nur eine Wand roher Antworten wünschen, finden Sie praktische Ansätze zur Verwendung von KI und bewährte Hinweise, die funktionieren.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse wählen
Ihr Ansatz zur Umfrageanalyse hängt wirklich davon ab, welche Art von Daten Sie von den Mitarbeitern gesammelt haben.
Quantitative Daten: Wenn Sie sich strukturierte Antworten ansehen, wie etwa wie viele Personen bestimmte Optionen gewählt haben, machen konventionelle Tools wie Excel oder Google Sheets das Zählen und die prozentuale Aufschlüsselung einfach.
Qualitative Daten: Für tiefere Einblicke – also längere, offene Antworten oder detaillierte Folgefragen – ist manuelle Lektüre einfach nicht realistisch. Hier kommen KI-Tools ins Spiel, mit denen Sie große Textmengen analysieren und in Minuten, nicht Tagen, Bedeutung extrahieren können.
Es gibt zwei Ansätze für die Werkzeugverwendung bei der Verarbeitung von qualitativen Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Direkter Export und Analyse: Sie können Ihre exportierten Umfragedaten direkt in ChatGPT oder ein ähnliches KI-Tool kopieren, um über die Antworten zu diskutieren. Dies ermöglicht Ihnen Fragen wie „Welche Themen treten am häufigsten auf?“ oder „Hat jemand Remote-Arbeit erwähnt?“ zu stellen.
Einschränkungen: Ehrlich gesagt, ist dieser Prozess nicht der bequemste – besonders wenn Sie eine große Mitarbeiterumfrage verwalten. Sie werden große Datenblöcke einfügen, auf Kontextgrenzen stoßen und wahrscheinlich zusätzliche Zeit damit verbringen, Ihre Eingabeaufforderungen zu strukturieren und Rohdaten zu bändigen.
Alles-in-Einem-Tool wie Specific
Speziell für die Umfrageanalyse entwickelt: Ein KI-Tool wie Specific ist darauf ausgelegt, Umfrageantworten an einem Ort zu sammeln und zu analysieren. Es stellt beim Sammeln von Daten automatisch Folgefragen, damit Sie reichhaltigeres, umfassenderes Feedback von den Mitarbeitern erhalten – etwas, das herkömmliche Formulare selten erreichen. (Erfahren Sie, wie automatische KI-Folgefragen funktionieren.)
Nahtlose, KI-gesteuerte Einblicke: Specific fasst alle Umfragedaten sofort zusammen, findet wichtige Themen und gibt Ihnen umsetzbare Einblicke – keine Tabellenkalkulationen, keine manuelle Arbeit. Außerdem können Sie mit der KI über die Ergebnisse chatten, genau wie in ChatGPT, jedoch mit Funktionen, die auf das Management von Kontext, Filtern und das Aufzeigen relevanter Muster zugeschnitten sind. (Sehen Sie eine detaillierte Aufschlüsselung der KI-Umfrageantwortenanalyse.)
Bequemlichkeit und Tiefe: Die Plattform verwaltet Ihren gesamten Umfrageworkflow, einschließlich der Organisation von Mitarbeiterantworten, Follow-Ups nach Antworttyp, Tiefenanalyse und der Zusammenarbeit mit Ihrem Team. Wenn Sie von Grund auf neu beginnen, hilft Ihnen der Umfragegenerator für das Mitarbeiter-Zugehörigkeitsgefühl, die richtige Umfrage schnell zu starten.
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von Umfrageantworten zum Zugehörigkeitsgefühl der Mitarbeiter
Ich habe festgestellt, dass die richtigen Eingabeaufforderungen Ihre KI-Analyse stehen oder fallen lassen können – insbesondere bei Mitarbeiterdaten zu sensiblen Themen wie dem Zugehörigkeitsgefühl. Hier sind einige bewährte Beispiele, die funktionieren, egal ob Sie Specific verwenden oder Ihren Export in ein GPT-Tool einfügen:
Aufforderung für Kerngedanken: Verwenden Sie dies, um die Hauptthemen herauszuarbeiten, die in den Mitarbeiterantworten immer wieder auftauchen. Dies ist die Standardaufforderung in Specific, funktioniert jedoch überall ebenso gut:
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken fett (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), meist erwähnte an erster Stelle
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
Tipp: KI liefert immer genauere, nützliche Ergebnisse, wenn Sie Kontext teilen. Anstatt nur die rohen Antworten einzufügen, fügen Sie ein paar Sätze darüber hinzu, was Ihr Unternehmen tut, Ihr Ziel für die Umfrage und warum das Zugehörigkeitsgefühl Ihrem Team wichtig ist.
Analysieren Sie diese Antworten aus unserer Mitarbeiterumfrage zum Zugehörigkeitsgefühl. Wir sind ein mittelgroßes Technologieunternehmen, das versucht, die Mitarbeiterbindung und das Arbeitsplatzklima zu verbessern, mit einem Fokus auf Inklusivität und die Möglichkeit, offen Ideen zu teilen. Extrahieren Sie die Kernthemen und teilen Sie mir mit, ob es sich um Muster handelt, die speziell für Remote- oder Vor-Ort-Personal gelten.
Tiefer bohren: Nachdem Sie Ihre Themen erhalten haben, folgen Sie mit einer gezielten Aufforderung für tiefere Einblicke. Beispiel: „Erzählen Sie mir mehr über das Feedback zur Unterstützung des Managements.“ Oder schränken Sie Ihren Blickwinkel ein:
Aufforderung für spezifische Themen: Validieren Sie, ob jemand ein bestimmtes Anliegen oder eine positive Erfahrung erwähnt hat. Zum Beispiel:
Hat jemand über psychologische Sicherheit gesprochen? Fügen Sie Zitate ein.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Dies zieht Frustrationen oder Hindernisse heraus, die das Zugehörigkeitsgefühl der Mitarbeiter beeinflussen:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die am häufigsten erwähnten Schmerzpunkte oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeit.
Aufforderung für Motivationen & Treiber: Enthüllen Sie das „Warum“ hinter positivem Feedback oder den Haupttreibern für das Zugehörigkeitsgefühl:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die wichtigsten Motivationen, die Mitarbeiter für ihr Zugehörigkeitsgefühl bei der Arbeit ausdrücken. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und bieten Sie unterstützende Zitate.
Aufforderung zur Sentiment-Analyse: Erkennen Sie die allgemeine Stimmung und emotionale Hinweise:
Bewerten Sie die allgemeine Stimmung in den Mitarbeiterumfrageantworten (positiv, negativ, neutral). Heben Sie wichtige Phrasen hervor, die auf jedes hinweisen.
Aufforderung für unerfüllte Bedürfnisse & Chancen: Finden Sie Lücken und umsetzbare Wege, um Mitarbeiter stärker einzubeziehen oder zu respektieren:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungschancen zu erkennen, die von Mitarbeitern hervorgehoben wurden.
Wenn Sie tiefer in zielgerichtete Eingabeaufforderungen eintauchen wollen oder Inspiration benötigen, welche Fragen zum Zugehörigkeitsgefühl der Mitarbeiter das beste Feedback erzielen, schauen Sie sich diesen Leitfaden zum Design von Fragen zum Zugehörigkeitsgefühl an.
Wie Specific die Analyse nach Fragetyp handhabt
Bei der Analyse qualitativer Mitarbeiterumfragedaten ändert sich der Ansatz je nach Fragetyp. So funktioniert es in Specific (und Sie können dies manuell replizieren, wenn Sie ChatGPT verwenden):
Offene Fragen: Specific fasst automatisch alle Antworten und zugehörige Folgeantworten zusammen und destilliert die großen Themen über jede Antwort hinweg. Die KI gruppiert ähnliche Kommentare, identifiziert Muster und lässt Sie fragen, warum etwas immer wieder auftaucht.
Multiple-Choice mit Follow-Ups: Sie erhalten eine separate Zusammenfassung für jede Antwort, aber auch eine Aufschlüsselung dessen, was Mitarbeiter, die diese Wahl getroffen haben, als Antwort auf Folgefragen gesagt haben. Dies ist besonders nützlich, um zu ergründen, warum Menschen „Ja“, „Nein“ oder „Vielleicht“ gewählt haben.
NPS-Fragen: Wenn Sie einen Net Promoter Score für das Zugehörigkeitsgefühl durchführen, gibt Ihnen Specific eine Zusammenfassung für jede Kategorie (Befürworter, Passive, Kritiker) und konzentriert sich darauf, was ihre Bewertungen antrieb, und unterstützt die Analyse mit direkten Zitaten aus ihren detaillierten Follow-Ups. (Starten Sie hier eine NPS-Umfrage zum Zugehörigkeitsgefühl.)
Diese Art der Aufschlüsselung in ChatGPT zu erstellen ist definitiv möglich, aber Sie müssen die Daten selbst organisieren, nach Kategorien kopieren und einfügen und die Themenverfolgung verwalten, während Sie fortfahren. Tools, die hierfür gebaut sind, vereinfachen und strukturieren den Workflow und geben Ihnen die Freiheit, sich auf das zu konzentrieren, was wirklich zählt: das Verständnis dafür, was Ihre Mitarbeiter tatsächlich brauchen.
Wie man Herausforderungen mit dem KI-Kontextlimit angeht
Wenn Sie Hunderte von Mitarbeiterumfrageantworten haben, stoßen Sie auf die Realität der KI-Kontextlimits. KI-Tools können nur eine bestimmte Datenmenge auf einmal lesen. Daher benötigen Sie Möglichkeiten, Ihre Analyse handhabbar und fokussiert zu gestalten.
So können Sie damit umgehen – diese Optionen sind in Specific integriert, aber Sie können sie auch manuell anpassen:
Filtern: Begrenzen Sie den Datensatz, indem Sie nur Gespräche einbeziehen, in denen Mitarbeiter auf ausgewählte Fragen geantwortet oder bestimmte Antwortoptionen gewählt haben. Beispielsweise können Sie nur die Personen betrachten, die sagten, dass sie sich nicht zugehörig fühlen, oder diejenigen, die das Management erwähnten.
Zuschneiden: Wählen Sie aus, welche Fragen oder Abschnitte der Umfrage Sie zur Analyse an die KI senden möchten. Durch das Zuschneiden auf Relevanz bleiben Sie innerhalb der KI-Grenze und erhalten schärfere Einblicke in diesen bestimmten Aspekt des Zugehörigkeitsgefühls.
Dieser gezielte Ansatz löst sowohl praktische als auch Datenschutzprobleme, sodass Sie Ihre Gespräche fokussieren und herausfinden können, was am wichtigsten ist.
Kooperative Funktionen zur Analyse von Mitarbeiterumfrageantworten
Die Zusammenarbeit ist eines der großen Schmerzpunkte, wenn Teams versuchen, den Sinn von Umfragen zur Mitarbeiterbindung zu verstehen – insbesondere bei verstreuten Tabellenkalkulationen oder E-Mail-Threads. Die Koordination wird schnell chaotisch.
Echtzeit-KI-Chat: Mit Specific können Sie Umfragedaten einfach durch das Chatten mit der KI analysieren. Anstatt dass eine Person die ganze Arbeit alleine erledigt, kann jedes Teammitglied einsteigen, Antworten überprüfen und gemeinsam Erkenntnisse generieren.
Mehrere KI-Chats: Sie können mehrere gleichzeitige Chatsitzungen starten, jeweils mit eigenen Filtern – sagen wir, ein Team betrachtet Remote-Mitarbeiter, ein weiteres das Feedback von Frauen oder bohren nach Bürostandort oder Manager. Jeder Chat zeigt, wer ihn erstellt hat, wodurch die Zuständigkeit festgelegt und parallele Analysen verfolgt werden.
Klare Teamtransparenz: In jedem KI-Chat sind Nachrichten mit dem Avatar des Absenders gekennzeichnet. Jeder weiß, wer welche Eingabeaufforderung, Erkenntnis oder Folgefrage geteilt hat, sodass es keine hin- und hergehende Verwirrung gibt. Das Brainstorming und das Sammeln von Erkenntnissen wird zu einem Teamsport, nicht nur zu einem Soloprojekt.
Dieser Ansatz macht einen Unterschied, besonders in Unternehmen, in denen Zugehörigkeit und Inklusion Priorität haben. Schließlich sagen 88% der Mitarbeiter, dass ein Zugehörigkeitsgefühl die beste Arbeit anregt – also macht es Sinn, jede relevante Stimme in Ihren eigenen Analyseprozess einzubeziehen. [1]
Erstellen Sie noch heute Ihre Mitarbeiterumfrage zum Zugehörigkeitsgefühl
Starten Sie eine konversationsbasierte, KI-gestützte Umfrage zum Zugehörigkeitsgefühl und erschließen Sie echte Einblicke und steigern Sie das Engagement. Der schnellste Weg zu bedeutsamen Maßnahmen beginnt mit qualitativ hochwertigem Feedback, das Ihr Team tatsächlich nutzen kann.
