Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie die Antworten aus der Umfrage zu Probeversion-Nutzern über das Onboarding-Erlebnis analysieren können, indem Sie die besten KI-Umfrageanalyse-Methoden verwenden. Wenn Sie qualitative Erkenntnisse in Handlungen umwandeln möchten, sind Sie hier richtig.
Wählen Sie die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Onboarding-Umfragen
Der richtige Ansatz für die KI-Umfrage-Antwortanalyse hängt stark davon ab, wie die Daten strukturiert sind – und ob die Antworten quantitativ, qualitativ oder eine Mischung aus beidem sind.
Quantitative Daten: Strukturierte Daten, wie z.B. wie viele Probeversion-Nutzer einen bestimmten Onboarding-Schritt als am verwirrendsten wählten, sind einfach – in Excel oder Google Sheets mit ein paar Klicks zählbar. Dies hilft Ihnen, grundlegende Metriken, Konversionsraten oder NPS-Werte effizient zu erhalten.
Qualitative Daten: Unstrukturierte Antworten, wie das, was Menschen tatsächlich über ihr Onboarding-Erlebnis schreiben, stellen eine andere Herausforderung dar. Jede offene Antwort zu lesen ist in großem Umfang unmöglich, und manuelle Kodierung kann Voreingenommenheit oder Fehler einführen. Hier zeigen KI-Tools ihren wahren Wert – sie fassen Kernideen zusammen, extrahieren Stimmungen und identifizieren wichtige Themen, die in Tausenden von Worten von Nutzerfeedback verborgen sind.
Es gibt zwei Hauptansätze für Werkzeuge bei der Behandlung qualitativer Umfrageantworten:
ChatGPT oder ähnliche GPT-Tools für KI-Analyse
Kopieren-einfügen und chatten: Sie können qualitative Daten exportieren, in ChatGPT einfügen und beginnen, Fragen zu den Antworten zu stellen. So können Sie Themen, wiederkehrende Schmerzpunkte oder sogar überraschende Vorschläge entdecken, die Sie sonst vielleicht übersehen würden.
Einschränkungen: Der Prozess ist nicht sehr praktisch. Sie werden wahrscheinlich auf Formatierungsprobleme stoßen, Begrenzungen des Kontextfensters (insbesondere bei großen Antwortsätzen), und Sie müssen Datenschutz- oder Datenvertraulichkeitsbedenken verwalten. Die Zusammenarbeit in Gruppen um Erkenntnisse herum wird schwierig, da es keinen gemeinsamen Entdeckungsraum oder persistenten Chat-Verlauf gibt.
All-in-one-Tool wie Specific
Für Umfrageanalyse gebaut: Plattformen wie Specific können sowohl Ihre Onboarding-Umfragedaten sammeln als auch die Antworten sofort mithilfe von KI analysieren, die für qualitative Eingaben maßgeschneidert ist. Specifics Gespräche-Umfragen stellen dynamisch die richtigen Nachfragen, sodass die Datenqualität von Anfang an tiefgehender und kontextreich ist.
Keine manuelle Arbeit oder Tabellenkalkulationen: Mit Specific erhalten Sie sofortige Zusammenfassungen, Stichwortcluster und umsetzbare Themen. Die KI fasst alle offenen Antworten zusammen, notiert, welche Ideen am häufigsten sind, und hilft Ihnen, für bestimmte Untergruppen zu filtern – kein manuelles Kopieren-Einfügen oder Tabellenkalkulation-Feilschen mehr. Sie können direkt mit der KI über Ihre Ergebnisse chatten, ähnlich wie bei ChatGPT, aber mit zusätzlichen Funktionen zur Filterung von Daten, zur Verfolgung von Kontext und zur Verwaltung kollaborativer Analyse-Sitzungen.
Erfahren Sie mehr über die Funktionsweise in unserem Funktionsüberblick zur KI-Umfrage-Antwortanalyse.
Für die Gestaltung von Umfragen, die auf natürliche Weise reichhaltigeres offenes Feedback sammeln, sehen Sie sich unser automatisches KI-Nachfragen-Feature an – eine leistungsstarke Möglichkeit, tiefere Einblicke von Probeversion-Nutzern über ihre Onboarding-Reise zu gewinnen.
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von Onboarding-Umfragen von Probeversion-Nutzern
Sobald Sie bereit sind, einzutauchen, machen die richtigen KI-Eingabeaufforderungen die Umfrageantwortanalyse fast mühelos. Hier sind einige meiner bevorzugten Eingabeaufforderungen, die den größtmöglichen Wert aus Umfragedaten von Probeversion-Nutzern über das Onboarding-Erlebnis schöpfen.
Eingabeaufforderung für Kernideen: Funktioniert hervorragend, um die meist genannten Themen oder Frustrationen ans Licht zu bringen. Dies ist die grundlegende Eingabeaufforderung, die ich zum Start empfehle – sie wird von Specifics KI verwendet, ist aber ebenso effektiv in ChatGPT:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen in Fettschrift zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung.
Anforderungen an die Ausgabe:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die am meisten erwähnten oben
- Keine Vorschläge
- Keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernidee Text:** Erklärungstext
2. **Kernidee Text:** Erklärungstext
3. **Kernidee Text:** Erklärungstext
Sie erhalten eine nummerierte Aufschlüsselung der Themen und wissen auf einen Blick, welche Nutzer-Onboarding-Hindernisse am wichtigsten sind. (Bonus: Wenn Sie den Einfluss messen möchten, ordnen Sie diese Themen dem Prozentsatz der Gesamtnennungen zu.)
Kontext verbessert die Qualität der KI: Sie erhalten viel reichhaltigere Ausgaben, indem Sie der KI mehr über Ihr Publikum, Ihre Umfrage oder Ihre spezifischen Ziele mitteilen. Zum Beispiel:
Sie analysieren Umfrageantworten von Probeversion-Nutzern, die meinen SaaS-Onboarding-Fluss durchlaufen haben. Mein Ziel ist es, zu verstehen, was Nutzerabbrüche verursacht und was die Nutzer am meisten erfreut. Bitte konzentrieren Sie sich auf Themen im Zusammenhang mit Komplexität, Klarheit, Ersterfahrung und unerfüllten Erwartungen.
Dieser zusätzliche Kontext schärft den Fokus der KI – etwas, das besonders wichtig ist, da 61% der Nutzer während des Onboardings aufgrund von Komplexität oder Zeit [1] abbrechen.
Eingabeaufforderung, um tiefer auf ein Kernthema einzugehen: Nach dem Extrahieren der Hauptideen erhalten Sie mehr Details mit:
Erzählen Sie mir mehr über [Kernidee].
Eingabeaufforderung für ein spezifisches Thema: Wenn Sie sich wundern, ob Probeversion-Nutzer über NPS oder ein neues Feature beim Onboarding gesprochen haben:
Hat jemand über [XYZ] gesprochen? Zitate einfügen.
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Besonders nützlich angesichts der Statistik, dass 55% der Neukunden das Onboarding abbrechen, wenn es zu kompliziert ist [1]. Versuchen Sie:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie Muster oder die Häufigkeit des Vorkommens.
Eingabeaufforderung für Personas: Wenn Sie Nutzer für zukünftige Onboarding-Personalisierungen segmentieren möchten – sehr effektiv, da personalisiertes Onboarding die Kundenbindung um bis zu 25% [1] erhöht:
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von klar unterscheidbaren Personas – ähnlich wie "Personas" im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie ihre Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster, die in den Gesprächen beobachtet wurden, zusammen.
Eingabeaufforderung für Vorschläge & Ideen: Wenn Nutzer sehr darum bemüht sind, was sie geändert sehen wollen:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen der Umfrageteilnehmer auf. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie direkte Zitate ein, wo relevant.
Eingabeaufforderung für Sentiment-Analyse: Um zu sehen, ob Ihr Onboarding einen guten Eindruck hinterlässt (da 84% der Organisationen nach einem strukturierten Onboarding eine erhöhte Kundenzufriedenheit berichten [1]):
Bewerten Sie das in den Umfrageantworten ausgedrückte Gesamtsentiment (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie wichtige Phrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Sentimentkategorie beitragen.
Erhalten Sie mehr Ideen für Fragen oder Umfragestrukturen in unserem Leitfaden zu den besten Fragen für das Onboarding-Erlebnis von Testversionen-Nutzern.
Wie Specific verschiedene Fragentypen automatisch analysiert
Specific und ähnliche KI-Umfrage-Tools organisieren Onboarding-Feedback nach der Art der Frage, um Ihnen zu helfen, schneller Einblicke zu gewinnen. Hier ist, wie es aufgeschlüsselt wird:
Offene Fragen und Nachfragen: Das Tool gibt eine Zusammenfassung aller Antworten, einschließlich aller Nachfragen im Zusammenhang mit der anfänglichen Antwort. Es ist perfekt, um zu verstehen, warum Testversion-Nutzer Schwierigkeiten hatten oder wo sie im Onboarding Wert fanden.
Auswahlfragen mit Nachfragen: Jede Antwortoption erhält ihr eigenes Themensummary basierend auf den Folgeantworten. Sie sehen, was Nutzer dazu motivierte, einen bestimmten Onboarding-Weg zu wählen – oder warum einige einen wichtigen Schritt übersprungen haben.
NPS-Fragen: Die Plattform teilt das Feedback nach Kategorie – Kritiker, Neutrale, Befürworter – auf, sodass Sie direkt auf die Vorschläge, Frustrationen oder das Lob jeder Benutzerkategorie eingehen können.
Das können Sie auch mit ChatGPT oder anderen GPT-Tools machen, aber es erfordert viel mehr Kopieren-Einfügen, Strukturieren und Filtern.
Wenn Sie noch in der Umfrage-Designphase sind, sehen Sie sich diesen KI-Umfragegenerator für Onboarding-Umfragen an.
Arbeiten mit KI’s Kontextgrenzen bei der Analyse von Onboarding-Umfragedaten
Die KI-Umfrageanalyse ist nicht grenzenlos – jedes Tool (einschließlich ChatGPT und Specific) hat eine maximale „Kontextgröße“, d.h. die Menge an Gespräch, die es in einem einzigen KI-Prompt verarbeiten kann. Wenn Sie Hunderte oder Tausende von Antworten von Testversion-Nutzern haben, ist das Erreichen dieser Grenzen ein echtes Problem. So umgehen Sie dies:
Filtern: Schließen Sie nur Gespräche ein, bei denen Benutzer auf bestimmte Fragen geantwortet haben oder bestimmte Antworten gewählt wurden. Fokussieren Sie die KI-Aufmerksamkeit auf die relevantesten Daten zu Onboarding-Hindernissen und sparen Sie so Kontextplatz für das wirklich Wichtige.
Beschneiden: Beschränken Sie die Analyse auf ausgewählte Umfragefragen. Bei großen Umfragen geben Sie der KI nur die offenen Onboarding-Fragen zuerst; sparen Sie sich andere Folgeanalysen (NPS, Feature-Feedback, etc.) für eine andere Sitzung.
Specific umfasst diese Funktionen standardmäßig, sodass Sie sowohl große als auch kleine Onboarding-Umfragen bewältigen können, ohne ins Schwitzen zu kommen oder Einblicke zu verlieren.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfragen von Testversion-Nutzern
Zusammenarbeitsherausforderungen sind real, wenn es darum geht, Onboarding-Feedback in Maßnahmen umzusetzen – besonders wenn mehrere Produktmanager, UX-Forscher oder Kundenerfolgs-Leiter mit einbezogen werden müssen. Es ist kaum effizient, Tabellenkalkulationen oder ChatGPT-Konversationen weiterzugeben.
In Specific ist die Analyse von Anfang an kollaborativ. Sie können mehrere KI-Chat-Sitzungen erstellen, von denen jede auf verschiedene Themen fokussiert ist (wie Nutzerabbruch, Onboarding-positiv-Momente oder NPS-Feedback). Jeder Chat-Thread wird mit dem Stempel versehen, wer ihn erstellt hat und welche Filter angewendet wurden, was klar macht, wie das Team die Arbeit zur Erkundung von Erkenntnissen aufteilt.
Sehen Sie, wer was gesagt hat, direkt im Chat. Jede Nachricht zeigt das Avatar des Absenders, sodass Sie immer wissen, von wem die Kommentare stammen – kein Herumgraben in unübersichtlichen E-Mail-Ketten oder Slack-Threads. Dies ist besonders hilfreich bei der Zusammenarbeit über Produkt-, Forschungs- und Kundenerfolgsteams hinweg bezüglich Testversion-Nutzer-Onboarding-Daten.
Keine Wartezeiten oder Versionskontrollkopfschmerzen mehr. Jeder analysiert und diskutiert die Ergebnisse der Onboarding-Umfrage an einem Ort – und die KI ist 24/7 verfügbar, um neue Fragen zu beantworten, wenn sie auftauchen. Müssen Sie frühere Erkenntnisse überprüfen? Alle Diskussionen werden gespeichert und bleiben innerhalb derselben Chat-Oberfläche zugänglich.
Interessiert daran, Ihre eigene Umfrage mit kollaborativer Analyse im Hinterkopf zu erstellen? Lesen Sie mehr darüber, wie Sie Onboarding-Umfragen mit KI erstellen oder bearbeiten, oder probieren Sie den KI-Umfrage-Builder für Ihre nächste Feedback-Runde.
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage zu den Onboarding-Erfahrungen von Probeversion-Nutzern
Erfassen Sie innerhalb von Minuten tiefe Onboarding-Einblicke von Testversion-Nutzern – personalisieren Sie Ihre Umfrage, fragen Sie automatisch Nachfragen und analysieren Sie die Antworten mit KI, um Bindung und Zufriedenheit zu verbessern.
