Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie die Antworten aus Ihrer Hotelgastbefragung zur Check-in-Erfahrung mit Hilfe von KI und modernen Tools zur Analyse von Befragungsantworten analysieren können.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse von Hotelgastbefragungen auswählen
Der Ansatz und die Werkzeuge, die Sie verwenden, hängen stark von der Art und dem Format Ihrer Befragungsantworten ab. Lassen Sie uns das aufschlüsseln:
Quantitative Daten: Für strukturierte, zählbare Daten – wie „Wie viele Gäste entschieden sich für mobiles Einchecken?“ – eignen sich Tools wie Excel oder Google Sheets perfekt. Sie sehen schnell, dass 70 % der amerikanischen Reisenden Selbstbedienungseinchecken über Apps oder Kioske bevorzugen, sodass das Verfolgen dieser Zahlen in Ihrem Befragungs-Datensatz einfach und umsetzbar ist. [1]
Qualitative Daten: Wenn Sie es mit offenen Antworten, konversationellem Feedback oder mehrschichtigen Geschichten von Gästen zu tun haben, ist das manuelle Lesen nicht skalierbar. KI-Tools ermöglichen es Ihnen, Hunderte von Antworten schnell zu scannen, um versteckte Muster, Schwachstellen und bedeutungsvolle Vorschläge zu extrahieren, was entscheidend ist, wenn Gäste Ihnen mitteilen, warum der Prozess funktioniert hat oder wo er fehlgeschlagen ist.
Für die Analyse qualitativer Befragungsantworten gibt es zwei Hauptansätze:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für KI-Analysen
Daten exportieren und einfügen. Sie können Ihre exportierten Befragungsantworten nehmen und in ChatGPT oder vergleichbare GPT-basierte Tools einfügen.
Interaktiv über Ihre Ergebnisse sprechen. Erhalten Sie Zusammenfassungen, suchen Sie nach Trends, tauchen Sie in Ausreißer ein – fast wie bei einem Gespräch mit einem Forscher.
Bequemlichkeit ist eine Herausforderung. Der Umgang mit großen Datensätzen, die Formatierung und das organisierte Halten des Kontexts kann schwierig und zeitaufwendig sein. Begrenzungen beim Einfügen können mehrere Runden erzwingen, und Sie riskieren, die Struktur der Folgefragen zu übersehen.
All-in-One-Tool wie Specific
Speziell für Umfragen entwickelt. Specific ist darauf ausgelegt, Sie vom Sammeln von Feedback bis zu einer Zusammenfassung der Ergebnisse an einem Ort zu führen. Sie erstellen Umfragen, sammeln reichhaltige konversationsbezogene Antworten (einschließlich automatischer KI-Folgefragen – lesen Sie mehr dazu hier), und analysieren dann alle Daten sofort innerhalb der Plattform.
Sofortige, umsetzbare Erkenntnisse. Die Analyse-Engine findet Hauptthemen, fasst Kernideen zusammen und verknüpft sogar Folgeantworten mit jeder Wahl oder NPS-Bewertung. Keine Tabellenkalkulationen oder manuelles Zählen mehr! Sie können die Funktionsübersicht unter KI-gestützte Umfrageantwortanalyse sehen.
Konversationsanalyse. Sie führen direkt Gespräche mit der KI über Ihre Ergebnisse – genau wie mit ChatGPT, aber auf Umfragedaten zugeschnitten, mit eingebauter Struktur und Filterung.
Kontrolle und Flexibilität. Sie wählen, welche Fragen oder Segmente analysiert werden sollen, was es einfach macht, sich auf das zu konzentrieren, was am wichtigsten ist – sei es mobiles Einchecken, Wartezeiten oder Gästefrustationen.
Möchten Sie von Grund auf neu beginnen? Probieren Sie den KI-Umfragegenerator für jedes Thema aus oder erstellen Sie direkt eine Hotelgastbefragung zur Check-in-Erfahrung.
Nützliche Eingabeaufforderungen für die Analyse von Umfragen zur Hotelgast-Check-in-Erfahrung
Eingabeaufforderungen sind der Schlüssel, um den Wert beim Chatten mit KI über Umfragedaten freizuschalten. Hier ist eine Übersicht praktischer Aufforderungen, die auf das Feedback zur Check-in-Erfahrung von Hotelgästen zugeschnitten sind.
Eingabeaufforderung für Kernideen: Beginnen Sie damit, um die Hauptthemen aus einer großen Menge an Gästefeedback zu destillieren.
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen in Fettdruck zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung.
Ausgabebedarf:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), am meisten erwähnte zuerst
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernidee Text:** Erklärungstext
2. **Kernidee Text:** Erklärungstext
3. **Kernidee Text:** Erklärungstext
Kontext für die besten Ergebnisse geben. KI liefert Ihnen eine bessere Analyse, wenn Sie ihr mitteilen, worauf es Ihnen ankommt. Hier ist ein Beispiel, wie man Kontext gibt:
Die Antworten stammen von Hotelgästen nach ihrem kürzlichen Check-in. Wir wollen das digitale Einchecken verbessern und herausfinden, was gut funktioniert und was die Gäste am meisten frustriert.
Eintauchen in jede Idee. Verwenden Sie Folgeaufforderungen wie:
Erzählen Sie mir mehr über „Wartezeit an der Rezeption“
Die KI wird sich genau auf dieses Thema konzentrieren und die Gästestimmungen, spezifische Geschichten oder Vorschläge aufschlüsseln.
Eingabeaufforderung für spezifisches Thema: Erwähnungen zu einem bestimmten Thema lokalisieren.
Hat jemand über das mobile Einchecken gesprochen? Zitate einschließen.
Eingabeaufforderung für Personas: Segmentieren Sie Ihre Gäste in Typen – ideal für ein tieferes Kundenverständnis.
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 die wichtigsten Eigenschaften, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen erkennbar sind.
Eingabeaufforderung für Schwachstellen und Herausforderungen: Häufige Reibungspunkte bei der Check-in-Erfahrung aufdecken.
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schwachstellen, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie etwaige Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Eingabeaufforderung für Sentiment-Analyse: Bestimmen Sie die Stimmung und wie sie sich zwischen digitalem und traditionellem Einchecken verändert.
Bewerten Sie das allgemeine Sentiment, das in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z.B. positiv, negativ, neutral). Markieren Sie Schlüsselphrasen oder Rückmeldungen, die zu jeder Sentimentkategorie beitragen.
Eingabeaufforderung für Vorschläge und Ideen: Sammeln Sie umsetzbare Gästeratschläge zur Verbesserung.
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Wünsche auf, die von den Umfrageteilnehmern gemacht wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit, und fügen Sie nach Möglichkeit direkte Zitate ein.
Eingabeaufforderung für ungedeckte Bedürfnisse und Chancen: Erkennen Sie, was Gäste sich wünschen, dass Hotels beim Einchecken anders machen würden.
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um ungesättigte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten aufzudecken, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
Für mehr Inspiration sehen Sie diesen Leitfaden zu den besten Fragen für Umfragen zur Check-in-Erfahrung von Hotelgästen oder informieren Sie sich im Leitfaden zur Umfrageerstellung.
Wie Specific qualitative Daten nach Fragetyp analysiert
Nicht alle Umfragedaten sind gleich – und Specific verarbeitet sie unterschiedlich für bessere Ergebnisse:
Offene Fragen (mit oder ohne Folgefragen): Sie erhalten eine Zusammenfassung aller Antworten sowie aller detaillierten Folgefragen, sodass Sie sowohl die „Hauptidee“ als auch tiefere, geschichtengetriebene Einblicke sehen.
Auswahlmöglichkeiten mit Folgefragen: Jede Wahl (wie „mobiles Einchecken“ oder „Kiosk“) erhält ihre eigene fokussierte Zusammenfassung. Dies hilft Ihnen zu sehen, warum 71 % der Gäste jetzt das digitale Einchecken bevorzugen und was sie glücklich oder frustriert über jeden Weg gemacht hat. [2]
NPS: Specific teilt es nach Kritikern, Passiven und Befürwortern auf – jede Gruppe erhält eine eigene Zusammenfassung für alle Folgeantworten (wie „Warum haben Sie diese Bewertung abgegeben?“). Sie sehen schnell, was hohe Punktzahlen erfreut und was andere abschreckt.
Sie können die gleichen Erkenntnisse in ChatGPT oder ähnlichen Tools extrahieren – es erfordert nur mehr Aufwand bei der Einrichtung, dem Kopieren und der manuellen Zusammenfassung.
Umgang mit KI-Kontextgrenzen bei der Umfrageanalyse
KI-Modelle, einschließlich der in ChatGPT und Specific, haben eine Grenze, wie viele Daten sie gleichzeitig verarbeiten können. Wenn Sie Hunderte oder Tausende von Gästeantworten haben, passt möglicherweise nicht alles hinein. So bewältigen Sie das:
Filtern: Konzentrieren Sie sich auf Gespräche, die spezielle Antworten enthalten – wie nur Antworten von Gästen, die Frustrationen mit der App erwähnten, oder nur „passive“ NPS-Antworten. Dies verkleinert den Datensatz und liefert reichhaltigere Antworten.
Beschneiden: Wählen Sie nur die Fragen aus, die Sie von der KI analysieren lassen möchten. Für eine Umfrage zur Check-in-Erfahrung möchten Sie möglicherweise nur offene Fragen zum Thema digitales Einchecken senden. Dies stellt die beste Nutzung der Aufmerksamkeitsspanne Ihrer KI sicher.
Specific bietet diese Optionen ohne Weiteres, um Ihnen zu helfen, innerhalb der KI-Kontextgrenzen zu bleiben und die Analyse präzise und fokussiert zu halten. Für Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Erstellen Ihrer Umfrage sehen Sie den Leitfaden zum KI-Umfrageeditor.
Kollaborative Funktionen für die Analyse von Hotelgastbefragungen
Die Zusammenarbeit bei der Analyse von Umfragen zur Check-in-Erfahrung von Hotelgästen kann chaotisch werden, wenn jeder aus separaten Tabellenkalkulationen oder geteilten Dokumenten arbeitet.
Direkt in der KI chat analysieren. In Specific müssen Sie die Umfrageergebnisse nicht exportieren oder anderswo einfügen – chatten Sie einfach mit der KI über die Daten, und Sie werden in Echtzeit zusammenarbeiten.
Mehrere Analyse-Chats. Sie können mehrere Analyse-Threads gleichzeitig einrichten (zum Beispiel einen, der sich auf das Feedback zum digitalen Einchecken konzentriert, und einen anderen zum traditionellen Front-Desk). Jeder Chat kann benutzerdefinierte Filter haben – nach Benutzertyp, Frage oder Zeitraum – und es ist klar, wer jeden Thread gestartet oder zu ihm beigetragen hat.
Sehen, wer was gesagt hat. Mit Avataren und klaren Benutzer-IDs in jedem Chat wissen die Teammitglieder immer, wer zu welchem Einblick, welcher Aufforderung oder welchem Vorschlag beigetragen hat.
Das macht es viel einfacher, große Feedback-Projekte zu koordinieren – keine Versionierungsprobleme mehr oder den Überblick über die neuesten Ergebnisse verlieren.
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage zur Hotelgast-Check-in-Erfahrung
Zögern Sie nicht zu entdecken, was Gästen beim Einchecken wichtig ist – nutzen Sie KI für umsetzbare Einblicke, nahtlose Zusammenarbeit und schnelle Verbesserungen.