Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps zur Analyse von Antworten und Daten aus einer Mitarbeiterbefragung zu Tools und Ressourcen mit KI zur Analyse von Umfrageantworten. Sie lernen praktische Techniken und Werkzeuge kennen, um Ihre Ergebnisse zu verstehen – ob Sie quantitative, qualitative oder gemischte Rückmeldungen erhalten haben.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfragedaten auswählen
Die Wahl, wie Sie Ihre Umfragedaten analysieren, hängt stark von der Art der gesammelten Antworten ab. Der Ansatz – und die benötigten Werkzeuge – variieren je nachdem, ob Ihre Fragen mehr auf „wie viele“ oder auf „warum“ und „wie“ abzielen.
Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage klare, strukturierte Antworten erfasst (wie Kontrollkästchen oder Bewertungsskalen), ist es einfach, diese in Excel oder Google Sheets zu summieren. Sie können leicht sehen, wie viele Mitarbeiter beispielsweise ein bestimmtes Tool verwenden oder Ressourcen als ausreichend bewerten.
Qualitative Daten: Wenn Ihre Umfrage offene Fragen oder Folgefragen umfasst – denken Sie an narrative Antworten zu Schmerzpunkten oder Ideen – ist das manuelle Lesen im großen Maßstab unmöglich. Sie benötigen KI, um zu helfen, da selbst erfahrene Teams hunderte unstrukturierter Antworten nicht effizient verarbeiten können, insbesondere wenn fast 85% der amerikanischen Arbeitnehmer bereits KI-Tools bei der Arbeit nutzen [1].
Wenn Sie mit qualitativen Antworten zu tun haben, stehen Ihnen zwei Hauptansätze für Tools zur Verfügung:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Exportierte Daten in ChatGPT oder Ähnliches kopieren/einfügen: Dies ist der „DIY“-Ansatz. Sie exportieren Ihre Umfrageergebnisse (normalerweise als CSV- oder Textdatei) und kopieren den Text in ChatGPT. Sie können Fragen stellen wie: „Was sind die Hauptthemen im Mitarbeiterfeedback zu Kollaborationstools?“ oder gezieltere Aufforderungen verwenden.
Der Nachteil: Es wird schnell ziemlich unpraktisch. Große Datensätze stoßen oft an Kontextgrenzen. Bei der Verwendung von ChatGPT müssen Sie verwalten, welche Daten analysiert werden, sie selbst aufteilen – und es ist leicht, den Überblick zu verlieren. Sie sind auch dafür verantwortlich, sensible Mitarbeiterdaten zu schützen, und es gibt keine Struktur, die Sie zu den besten Eingabeaufforderungen führt.
All-in-one-Tool wie Specific
Zweckgebunden für die Analyse von Mitarbeiterfeedback: Eine KI-Plattform wie Specific wurde speziell für diese Aufgabe entwickelt. Sie sammelt nicht nur Umfragedaten (mit einer Gesprächsoberfläche, die sich für Mitarbeiter natürlich anfühlt), sondern verwendet auch KI, um Antworten sofort zu analysieren.
Automatische Folgefragen: Wenn Mitarbeiter antworten, kann die KI von Specific intelligente Folgefragen stellen – so erhalten Sie reichhaltigere und umsetzbarere Daten. Sie sammeln nicht nur „was ist falsch“, sondern auch „warum“ und „wie man es verbessern kann“. (Sie können mehr über diese Funktion hier lesen.)
Instant KI-gestützte Analyse: Sobald die Antworten eingehen, fasst das Tool alle Rückmeldungen zusammen, hebt zentrale Themen hervor und zeigt quantitative Ergebnisse – keine Tabellenkalkulationen, keine manuelle Codierung. Sie können auch direkt mit der KI über jeden Aspekt chatten und Ihre Analyse leiten, genau wie in ChatGPT – jedoch in Ihre Daten integriert, nicht hineinkopiert.
Datenkontext einfach verwalten: Specific ermöglicht es Ihnen, die an die KI gesendeten Daten zu verwalten, zu filtern und zu segmentieren, sodass Sie sich nur auf Gespräche oder Fragen konzentrieren können, die Sie interessieren (nützlich, wenn Ihr Team mehrere Tools und Themen in einer Umfrage verwendet).
Diese Funktionen sind besonders wertvoll, wenn über 67% der Unternehmen KI in ihre Mitarbeiter-Workflows integrieren und die Mitarbeiter bereits KI für die Analyse nutzen [2].
Nützliche Eingabeaufforderungen, die Sie zur Analyse von Mitarbeiterumfragen zu Tools und Ressourcen verwenden können
KI-Tools, einschließlich ChatGPT und Specific, verlassen sich stark auf Eingabeaufforderungen, um umsetzbare Einblicke zu liefern. Hier sind einige wesentliche Arten von Eingabeaufforderungen, um Ihre Umfrageanalyse zu verbessern.
Eingabeaufforderung für Kernideen: Verwenden Sie diese, um eine strukturierte Zusammenfassung wiederkehrender Themen und Hauptergebnisse aus Ihren Umfragedaten zu erhalten. Dies ist die genaue Eingabeaufforderung, die Specific verwendet, aber sie funktioniert genauso gut in ChatGPT oder jedem GPT-gestützten Tool.
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen fett markiert zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kernidee) + maximal 2 Sätze lange Erklärungen.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine spezifische Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), am meisten erwähnt ganz oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernidee Text:** Erklärungstext
2. **Kernidee Text:** Erklärungstext
3. **Kernidee Text:** Erklärungstext
Sie erhalten maßgeschneiderte Antworten, wenn Sie der KI mehr Kontext geben – beschreiben Sie den Zweck Ihrer Mitarbeiterumfrage, die Abteilung, die Tools in Frage oder spezifische Analyseziele. Zum Beispiel können Sie Folgendes ausprobieren:
Unser Unternehmen hat eine Mitarbeiterumfrage zu Tools und Ressourcen durchgeführt; wir möchten wissen, welche Tools die Mitarbeiter mögen, welche Reibungsverluste verursachen und welche Ressourcen fehlen. Bitte analysieren Sie diese offenen Antworten mit diesem Hintergrundwissen.
Sehen Sie sich nach der Liste der Kernideen genauer an, indem Sie mit Ihrer KI chatten: verwenden Sie einfach „Erzähl mir mehr über XYZ (Kernidee)“. Dies eignet sich hervorragend, um zu entdecken, was hinter den am häufigsten genannten Themen steckt.
Eingabeaufforderung für spezifische Themen: Wenn Sie ein bestimmtes Thema wie „Kollaborationstools“ oder „Unterstützung für mobile Geräte“ überprüfen möchten, versuchen Sie:
Hat jemand über [Thema] gesprochen? Fügen Sie Zitate hinzu.
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Um Reibungspunkte und Blockaden sichtbar zu machen, verwenden Sie:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Eingabeaufforderung für Vorschläge & Ideen: Wenn Sie eine schnelle Liste von Mitarbeiter Vorschlägen wünschen, fragen Sie:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von Umfrageteilnehmern angegeben wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie relevante direkte Zitate hinzu.
Eingabeaufforderung für Sentimentanalyse: Messen Sie die allgemeine Stimmung oder Einstellung zu aktuellen Tools:
Bewerten Sie die allgemeine Stimmung, die in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselsätze oder -feedback hervor, die zu jeder StimmungsKategorie beitragen.
Eingabeaufforderung für Personas: Identifizieren Sie Benutzertypen nach Verhalten oder Einstellung – nützlich beim Rollout neuer Tools:
Basierend auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas – ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona, fassen Sie ihre Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele sowie relevante Zitate oder beobachtete Muster in den Gesprächen zusammen.
Diese Eingabeaufforderungen helfen Ihnen, tiefere Einblicke aus Ihren Mitarbeiterumfragedaten zu gewinnen, unabhängig von Ihrem Workflow. Wenn Sie Experten-gestaltete Umfragen mit Fragvorlagen und plug-and-play Eingabeaufforderungen möchten, sehen Sie sich unseren Artikel über die besten Umfragefragen für Mitarbeiterfeedback oder den KI-Umfragegenerator für Mitarbeiter-Tools und -Ressourcen an.
Wie Specific qualitative Daten nach Fragetyp analysiert
Quantitative Antworten lassen sich leicht filtern und grafisch darstellen, aber das eigentliche Gold ist oft in den offenen Textfeldern verborgen. Hier ist, wie Specifics Analysengine unterschiedliche Fragetypen automatisch behandelt:
Offene Fragen mit oder ohne Folgefragen: Die KI fasst alle auf die Frage bezogenen Antworten zusammen, und wenn Folgefragen ausgelöst wurden, werden diese Erklärungen ebenfalls eingeschlossen. Sie erhalten einen reichhaltigen Blick darauf, was jede Rückmeldung antreibt.
Auswahlfragen mit Folgefragen: Jede Auswahl (z.B., bevorzugtes Tool oder Ressource) erhält eine eigene KI-generierte Zusammenfassung basierend nur auf den schriftlichen Antworten für diese Gruppe. Dies zeigt auf, was für jedes Benutzersegment funktioniert, fehlt oder frustrierend ist.
NPS (Net Promoter Score): Promotoren, Passive und Kritiker erhalten jeweils ein eigenes Set an Rückmeldungen, die thematisch und zusammengefasst sind, sodass Sie genau wissen, was Mitarbeiter dazu bringt, von ihren Tools zu schwärmen – oder zu murren.
Sie könnten all dies manuell in ChatGPT tun, aber Sie würden Stunden damit verbringen, Antworten zu kopieren, einzufügen und zu sortieren. Wenn über die Hälfte der Mitarbeiter sagen, dass KI-Tools ihre Produktivität bereits verbessert haben [3], macht es einfach mehr Sinn, eine spezialisierte Plattform für diese Art der qualitativen Umfrageanalyse zu verwenden. Wenn Sie eine detaillierte Aufschlüsselung der einzelnen Methoden wünschen, schauen Sie sich diese Anleitung zur KI-gestützten Analyse von Umfrageantworten an.
Wie man Kontextgrößenlimits bei KI umgeht
Eine große Frustration bei der Analyse von KI-Umfragen: Große Umfragen passen oft nicht in ein einziges KI-„Kontextfenster“. Das bedeutet, dass Sie möglicherweise zu viele Antworten haben, als dass ChatGPT oder andere große Sprachmodelle sie gleichzeitig verarbeiten könnten. Specific begegnet diesem Problem auf zwei Arten:
Filtern: Sie können Gespräche basierend auf Benutzerantworten filtern – sodass nur Umfrageantworten für ausgewählte Fragen (oder Antworten) zur KI zur Analyse geschickt werden. Möchten Sie nur Rückmeldungen zu einer bestimmten Ressource sehen? Filtern Sie nach Mitarbeitern, die diese Ressource nutzen.
Beschneiden: Nur spezifische Fragen werden mit der KI geteilt, nicht die gesamte Umfrage. Dieser Ansatz bleibt innerhalb der Kontextgrenzen, sodass Sie mehr Antworten pro Lauf analysieren können – ohne den Fokus zu verlieren.
Mit diesen Strategien vermeiden Sie den Aufwand, Daten selbst zu zerhacken und neu einzufügen. Das bedeutet mehr Zeit, um von Ihren Mitarbeitern zu lernen, weniger Zeit mit manueller Fleißarbeit.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Mitarbeiterumfrageantworten
Zusammenarbeit ist oft der schwierigste Teil bei der Gewinnung umsetzbarer Einblicke aus einer Mitarbeiterumfrage zu Tools und Ressourcen – besonders, wenn mehrere Teams, Manager oder Stakeholder unterschiedliche Antworten aus denselben Gesprächssträngen benötigen.
In Specific ist die Zusammenarbeit integriert: Sie analysieren Daten, indem Sie mit der KI chatten, und Sie können mehrere Chats für eine einzige Umfrage öffnen. Jeder Chat kann seine eigenen Filter haben – zum Beispiel nur Feedback aus der IT-Abteilung oder nur negative Kommentare zu Einarbeitungstools. Es ist klar, wer welchen Chat erstellt hat, sodass es einfach ist, dort weiterzumachen, wo jemand anderes aufgehört hat, oder Ergebnisse nebeneinander zu vergleichen.
Einfache Sichtbarkeit von Beiträgen: Wenn Sie mit Teamkollegen arbeiten, zeigt jede Nachricht im KI-Chat das Avatar des Absenders. Sie wissen immer, wer welche Frage gestellt hat, wer welche Zusammenfassung angefordert hat und woher ein bestimmter Einblick stammt. Dies ist von unschätzbarem Wert, wenn funktionsübergreifende Teams koordiniert werden müssen – oder Sie dokumentieren möchten, wie eine Entscheidung auf Basis von Umfrageeinblicken getroffen wurde.
Keine Gatekeeping oder Silos mehr: Mit chatbasierter Analyse kann jeder seine eigenen Fragen stellen, Ergebnisse teilen und gemeinsam Einblicke gewinnen – egal ob er erfahrener Forscher oder neu bei KI-Umfragetools ist.
Um zu sehen, wie Sie diese Art von kollaborativem Workflow einrichten können, schauen Sie sich die Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung von Mitarbeiterumfragen für Tools und Ressourcen an.
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