Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps zur Analyse von Antworten und Daten aus einer Mitarbeiterumfrage zu Schulung und Entwicklung. Wenn Sie sich für Umfrageanalysen, KI-Umfragen oder einen KI-gestützten Umfrageersteller interessieren, finden Sie hier praktische Ratschläge.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Mitarbeiterumfrageantworten auswählen
Die Tools und Methoden, die Sie verwenden, hängen davon ab, ob Ihre Daten quantitativ sind – wie Bewertungen oder Multiple-Choice-Fragen – oder qualitativ, wie offene Antworten. Lassen Sie uns das näher betrachten:
Quantitative Daten: Zahlen sind hier Ihr Freund. Bei Fragen wie “Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unser Schulungsprogramm weiterempfehlen?” oder dem Zählen, welches Kursangebot die Mitarbeiter am wertvollsten fanden, können Sie mit grundlegenden Tools wie Excel oder Google Sheets alles abwickeln. Diese Plattformen erleichtern es, Antworten zu zählen, Durchschnittswerte zu berechnen oder Trends auf einen Blick zu erkennen.
Qualitative Daten: Hier wird es knifflig. Offene Textfeedbacks, Kommentare dazu, was Mitarbeiter sich anders wünschen, oder ausführliche Antworten auf Nachfragen bieten viele Einblicke – aber das manuelle Lesen von Hunderten von Antworten ist überwältigend und ineffizient. Hier kommt KI ins Spiel, die Ihnen hilft, diese Berge von Texten sofort in umsetzbare Themen und Trends zu filtern.
Es gibt zwei Herangehensweisen für die Verwendung von Tools bei der Bearbeitung von qualitativen Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für KI-Analysen
Kopieren-Einfügen-Methode: Exportieren Sie Ihre qualitativen Antworten, kopieren Sie sie zu ChatGPT (oder einem anderen GPT-4-basierten Tool) und beginnen Sie, über Ihre Daten zu chatten. Wenn Sie tiefer gehen möchten, verwenden Sie Eingabeaufforderungen, um Zusammenfassungen zu erhalten und nach Mustern zu suchen.
Nachteile: Dieser Workflow ist ziemlich manuell. Er funktioniert, wenn Sie ein überschaubares Volumen an Antworten haben, aber die Verarbeitung von Hunderten von Antworten oder sensiblen Unternehmensdaten kann lästig sein. Sie jonglieren mit Dateien, sorgen sich um die Privatsphäre und es kann schwierig sein, den Überblick zu behalten, welche Antworten zu welcher Frage gehören. Wenn Sie nur die Grundlagen wollen, reicht es. Aber wenn Sie Geschwindigkeit, Kontext und Zusammenarbeit wünschen, ist es nicht ideal.
All-in-One-Tool wie Specific
Zweckorientierte Plattform: Tools wie Specific sind für den gesamten Arbeitsablauf konzipiert – von der Erfassung von Umfrageantworten über das Stellen von KI-gestützten Nachfragen zur Verbesserung der Antwortqualität bis hin zur Bereitstellung von Sofortzusammenfassungen.
Bessere Datenqualität: Wenn Sie Ihre konversationelle Umfrage mit Specific erstellen, tritt die KI in einen Dialog mit allen Befragten ein, um Informationen zu klären und nach Details zu suchen (siehe automatische KI-Nachfragen). Das bedeutet, dass Ihre qualitativen Daten von Anfang an reicher sind, wenn Sie mit der Analyse beginnen.
Integrierte Analyse: Sobald die Daten vorliegen, fasst die KI von Specific alle Textantworten zusammen, findet Schlüsselthemen und organisiert die Ergebnisse nach Frage, Antworttyp oder sogar benutzerdefinierten Filtern. Keine Tabellenkalkulationsblätter oder mühsame manuelle Auswertungen. Und Sie haben immer noch die Möglichkeit, mit der KI über Ihre Ergebnisse zu chatten, wie mit ChatGPT, aber mit Teamzusammenarbeit und zusätzlichen Funktionen für den Umgang mit Kontext, Datenschutz und Segmentierung.
Vereinfachter Arbeitsablauf: Sie bewältigen alles – von der Umfrageerstellung über die Datenanalyse bis hin zur Ergebnisfreigabe – in einer sicheren, einheitlichen Umgebung. Dies ist besonders nützlich, da 94 % der Mitarbeiter länger bei einem Unternehmen bleiben würden, das in ihr Lernen und ihre Entwicklung investiert, was zeigt, wie wichtig feedbackgesteuerte Verbesserungen tatsächlich sind. [2]
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von Mitarbeiterumfrageantworten zu Schulung und Entwicklung
Effektive Umfrageanalysen bestehen darin, die richtigen Fragen zu stellen – sowohl an Ihre Daten als auch an Ihren KI-Assistenten. Hier sind einige einfache, aber leistungsstarke Texthinweise, die in Specific funktionieren oder mit ChatGPT verwendet werden können, um Ihnen zu helfen, das Mitarbeiterfeedback zu Schulung und Entwicklung zu verstehen:
Aufforderung für Kernaussagen: Verwenden Sie diese klassische Eingabeaufforderung, um sofort die Hauptthemen aus einer großen Menge von Antworten herauszufiltern:
Ihre Aufgabe besteht darin, die Kernaussagen in fett (4-5 Wörter pro Kernaussage) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Ausgabebedingungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen spezifische Kernaussagen erwähnt haben (Verwenden Sie Zahlen, nicht Worte), meist auf der obersten Position
- Keine Vorschläge
- Keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernaussagen-Text:** Erklärungstext
2. **Kernaussagen-Text:** Erklärungstext
3. **Kernaussagen-Text:** Erklärungstext
Dies ist auch die Standardeingabeaufforderung, die wir in Specific verwenden. Sie erhalten eine schnelle, sortierte Liste der wichtigsten Dinge – und sehen sofort, ob zum Beispiel die Mehrheit der Mitarbeiter Bedarf an „flexibleren Schulungsformaten“ oder „fortgeschrittenen Führungsfähigkeiten“ als Kernthema genannt hat.
Tipp: KI liefert Ihnen wesentlich reichhaltigere Einblicke, wenn Sie ihr mehr Kontext zu Ihrer Umfrage, Ihrer Zielgruppe und Ihren Zielen geben. Versuchen Sie es mit etwas wie:
„Die Daten stammen aus einer Umfrage, die an Software-Ingenieure nach Abschluss eines unternehmensgeleiteten Kompetenzerweiterungstrainings gesendet wurde. Ich möchte die häufigsten Herausforderungen mit dem Lehrplan verstehen und mögliche Verbesserungen identifizieren.“
Aufforderung zur Vertiefung eines Schlüsselthemas: Wenn Sie mehr über eine aufgetauchte Idee erfahren wollen, fragen Sie einfach:
Erzählen Sie mir mehr über die „Effektivität von Training am Arbeitsplatz“
Aufforderung zur Überprüfung spezifischer Themen: Sie suchen nach Diskussionen über ein Detail oder Schlagwort? Verwenden Sie:
Hat jemand über die „Integration von KI in die Schulung“ gesprochen? Einschließlich Zitate.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Ideal zum Aufzeigen dessen, was die Mitarbeiter frustriert oder ihr Wachstum behindert:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie alle Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Aufforderung für Vorschläge und Ideen: Entdecken Sie umsetzbare Anfragen und innovative Ideen direkt von Ihren Mitarbeitern:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Wünsche auf, die die Umfrageteilnehmer geäußert haben. Organisieren Sie sie nach Themen oder Häufigkeit und fügen Sie gegebenenfalls direkte Zitate ein.
Aufforderung zur Sentiment-Analyse: Erhalten Sie schnell einen Eindruck davon, ob das Feedback positiv, negativ oder neutral ist:
Bewerten Sie das allgemeine Sentiment, das in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedbacks hervor, die zu jeder Kategorie des Sentiments beitragen.
Aufforderung für Personas: Finden Sie Muster unter den Befragten – vielleicht „Eifriger Lerner“ und „Karriere-unsicher“. Das hilft bei der Planung zukünftiger Programme oder der Kommunikation der Ergebnisse:
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 deren Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder Muster, die in den Gesprächen beobachtet werden, zusammen.
Durch die Kombination dieser Eingabeaufforderungen können Sie über die Frage „Was haben die Leute gesagt?“ hinausgehen und herausfinden „Wie fühlen sie sich, was brauchen sie und wo sind die Möglichkeiten zur Schaffung besserer Programme?“. Wenn Sie bessere Fragen gestalten möchten, sehen Sie sich diesen Leitfaden zu den besten Umfragefragen für Mitarbeiterschulungen und -entwicklung an.
Wie Specific qualitative Daten nach Fragetyp analysiert
Ein Vorteil von Specific ist das Bewusstsein für die Struktur von Fragen. So wird es aufgeschlüsselt:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Sie erhalten eine umfassende Zusammenfassung für jede Frage, indem zusammengefasst wird, was alle gesagt haben, plus eine detaillierte Überprüfung der Nachfolgeantworten – so sehen Sie nicht nur, was gesagt wurde, sondern auch warum.
Multiple-Choice mit Nachfragen: Jede Wahl (zum Beispiel „Ich bevorzuge Online-Training“ gegenüber „Ich bevorzuge Präsenzkurse“) hat eine eigene KI-Zusammenfassung, die gemeinsame Themen und einzigartige Ideen unter denen zeigt, die diese Wahl getroffen haben.
NPS-Fragen: Die Analyse des Net Promoter Score ist nicht nur Zahlen. Specific gibt Ihnen Zusammenfassungen pro Kategorie – Kritiker, Passive und Befürworter – und erläutert, was diese Meinungen antreibt, indem die Nachfolgekommentare für reicheren Kontext ausgewertet werden. Wenn Sie eine sofort einsatzbereite NPS-Umfrage erstellen möchten, können Sie diesen Link zu Specifics Umfrageersteller verwenden.
All dies können Sie auch mit ChatGPT erreichen, aber es erfordert mehr Zeit und das Hin-und-her-Kopieren. Specific rationalisiert alles, sodass Sie sich auf Aktion statt auf Verwaltung konzentrieren können.
AI-Kontextgrenzen überwinden bei der Analyse großer Umfragen
Eine häufige Herausforderung bei der Verwendung von KI – sowohl bei ChatGPT als auch bei der Analyse in Specific – sind die Kontextgrößenbeschränkungen. Wenn Sie Hunderte (oder Tausende) von Umfrageantworten haben, können Sie nicht einfach alles auf einmal in die KI einfügen.
Zwei bewährte Lösungen: Specific enthält beide von vornherein, aber diese Strategien sind in jedem fortgeschrittenen Tool hilfreich:
Filtern: Reduzieren Sie Ihre Daten. Schließen Sie nur Antworten ein, bei denen Mitarbeiter bestimmte Fragen beantwortet haben (z. B. nur die, die zu „selbstgesteuertem Lernen“ kommentiert haben) oder bestimmte Optionen gewählt haben. Dadurch kann die KI sich auf die Untergruppen konzentrieren, die Sie tatsächlich interessieren, und hält das Datenvolumen überschaubar.
Beschneiden: Beschränken Sie, was Sie zur Analyse senden – vielleicht nur die wichtigsten Fragen. Wenn Sie beispielsweise besonders das Feedback zu „Lernen am Arbeitsplatz“ verstehen möchten, senden Sie nur diese Antworten zur tiefergehenden Untersuchung an die KI. Dieser Ansatz funktioniert für alle Umfragetypen – offen, Multiple-Choice oder NPS.
Wenn Sie in Specific arbeiten, können Sie diese Filter direkt in der Analyseoberfläche anwenden, sodass Ihr Team die richtigen Konversationen analysieren kann, ohne die KI zu überlasten. Weitere Details finden Sie unter wie die KI-Analyse von Umfrageantworten in Specific funktioniert.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Mitarbeiterumfrageantworten
Wenn Sie jemals versucht haben, Feedback zur Mitarbeiterschulung und -entwicklung im Team zu bearbeiten, wissen Sie, wie schwierig es ist, alle auf dem gleichen Stand zu halten.
Direktes Chatten in der KI: In Specific analysieren Sie Umfragedaten einfach durch Chatten mit der KI. Das bedeutet weniger E-Mails oder Nachrichtenthreads und kein Rätselraten mehr darüber, welche Erkenntnisse aktuell oder relevant sind.
Mehrere Chatsitzungen: Jeder Chat kann unterschiedlich gefiltert werden, und Sie wissen, wer welchen Thread erstellt hat – so können Teams (HR, L&D, Manager) parallele Untersuchungen durchführen und Ergebnisse nahtlos teilen.
Sehen, wer spricht: In Specifics KI-Chat zeigt jede Nachricht das Avatar und den Namen des Senders. Dies verwandelt das normalerweise undurchsichtige KI-Erlebnis in einen echten Teamarbeitsbereich, beschleunigt die Überprüfungen und erleichtert die Zuweisung der nächsten Schritte oder das Zurückkommen mit Erkenntnissen.
Kombinieren Sie diese Funktionen mit der strukturierten Erstellung von Umfragen (siehe Specifics KI-Umfragegenerator für Mitarbeiterschulung und -entwicklung) und Sie haben einen robusten Arbeitsablauf – von der Fragegestaltung über die Datenerfassung bis hin zur kollaborativen Analyse und Aktion.
Erstellen Sie jetzt Ihre Mitarbeiterumfrage zu Schulung und Entwicklung
Beginnen Sie mit der Gestaltung von KI-gestützten Mitarbeiterumfragen, die die richtigen Nachfragen stellen, reichhaltigere Daten liefern und die Analyse erleichtern – damit Sie Schulungsprogramme und Bindung von Anfang an verbessern.