Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie mit KI-Umfragetools Antworten aus einer Hotelgastumfrage zur mobilen App-Erfahrung analysieren können, um bessere Einblicke und schnellere Entscheidungen zu treffen.
Wie man die richtigen Tools zur Analyse von Hotelgastumfragen auswählt
Ihr Ansatz hängt stark von der Art der Umfragedaten ab, mit denen Sie es zu tun haben. Hier sind meine Vorschläge basierend auf der Struktur Ihrer Antworten:
Quantitative Daten: Wenn Sie Fragen mit Multiple-Choice- oder Bewertungsskalen haben (wie „Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unsere App empfehlen?“), sind diese einfach zu erfassen. Ich verwende oft Excel oder Google Sheets, um Prozentsätze, Durchschnitte zu berechnen oder schnelle Diagramme zu erstellen – zum Beispiel, um zu verfolgen, wie viele Gäste die Check-in-Funktion nützlich fanden.
Qualitative Daten: Die Herausforderung nimmt mit offenen Antworten und Nachfolgefragen ("Was würden Sie an unserer App verbessern?") zu. Jede Antwort einzeln zu lesen, ist nicht skalierbar, besonders wenn Sie Dutzende oder Hunderte von Gästen haben. Hier machen KI-Tools einen echten Unterschied – sie extrahieren Themen, fassen Feedback zusammen und heben hervor, was wichtig ist, ohne dass Sie jede Zeile selbst durchsuchen müssen.
Es gibt zwei Hauptansätze, wenn es um KI-Tools für qualitative Antworten geht:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Sie können exportierte Umfragedaten in ChatGPT einfügen, um über die Antworten zu sprechen. Es ist ein praktischer Einstiegspunkt – fragen Sie nach den wichtigsten Beschwerden oder Vorschlägen und erhalten Sie eine ordentliche Aufschlüsselung.
Aber hier ist der Nachteil: Das Organisieren, Formatieren und Aufteilen des Rohtexts wird schnell unübersichtlich. Das Management von Kontextgrenzen (wie viel Text Sie einfügen können), das Trennen von Gastantworten von Umfragedaten und das Verfolgen, auf welche Fragen die Antworten sich beziehen, erhöht die Reibung. Für kleine Umfragen ist es in Ordnung, aber es wird unhandlich für größere Umfragen oder die Zusammenarbeit im Team.
All-in-One-Tool wie Specific
Wenn Sie Ihre Umfragedaten direkt mit einer Plattform wie Specific sammeln, wird die Analyse wesentlich reibungsloser. Specific ist speziell für diesen Workflow entwickelt und behandelt sowohl die Datenerfassung als auch die KI-gestützte Analyse in einer einzigen Oberfläche.
Bei der Erfassung von Antworten stellt die konversationelle KI intelligente, automatische Nachfragen – was zu reichhaltigerem, detaillierterem Feedback im Vergleich zu Standardformularen führt.
Erfahren Sie mehr über automatische KI-Folgefragen hier.
Zur Analyse fasst Specific Antworten zusammen, extrahiert zentrale Themen und verwandelt Feedback sofort in umsetzbare Erkenntnisse. Sie können Fragen zu Ihren Daten konversationell stellen, so wie Sie es in ChatGPT tun, aber es ist kontextbewusst – das bedeutet, die KI weiß, welche Antwort sich auf welchen Gast, welche Frage oder welche Nachfrage bezieht. Keine Tabellenkalkulationen, kein manuelles Kopieren und Einfügen.
Verwalten Sie, welche Daten der KI zugeführt werden, wenden Sie Filter an und halten Sie Ihr gesamtes Team auf dem Laufenden. Wenn Sie sehen möchten, wie Sie diese Art von Umfragen erstellen oder analysieren, schauen Sie sich diesen maßgeschneiderten Umfragengenerator für die Hotelgäste-App-Erfahrung an oder gehen Sie direkt in die Tiefe mit der KI-Umfrageantwortenanalyse.
Nützliche Aufforderungen zur Analyse von Hotelgastantworten zur mobilen App-Erfahrung
Selbst mit der besten KI ist es entscheidend, klare Anweisungen oder Aufforderungen zu geben. Hier sind meine liebsten KI-Aufforderungen zur Analyse von Feedback zu mobilen Apps von Hotelgästen, mit Erklärungen für jede.
Aufforderung für Kernideen (ideal, um eine synthetisierte Liste der größten Ideen oder Muster aus dem gesamten Gästefeedback zu erhalten):
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen fett geschrieben (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung zu extrahieren.
Ausgabebedingungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine spezifische Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), am häufigsten genannte zuerst
- Keine Vorschläge
- Keine Hinweise
Beispieloutput:
1. **Kernidee Text:** Erklärungstext
2. **Kernidee Text:** Erklärungstext
3. **Kernidee Text:** Erklärungstext
Tipp: KI funktioniert immer besser mit detailliertem Kontext. Ich gebe normalerweise mehr Informationen in meiner Aufforderung, wie z. B. das Ziel oder den Hintergrund der Umfrage. Zum Beispiel:
Analysieren Sie die folgenden Antworten von Hotelgästen, die unsere mobile App während ihres Aufenthalts 2023 verwendet haben. Unsere Hauptziele sind es, Verbesserungen zu identifizieren, Reibung zu reduzieren und herauszufinden, welche Funktionen die Gäste am meisten schätzen.
Nachdem Sie die Kernideen erhalten haben, stellen Sie Folgefragen wie: „Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kernidee)“, wenn Sie tiefer in ein bestimmtes Thema eintauchen möchten.
Aufforderung für spezifische Themen: Nutzen Sie diese, wenn Sie überprüfen möchten, ob Gäste etwas Bestimmtes erwähnt haben. Zum Beispiel:
„Hat jemand über den mobilen Check-in gesprochen? Zitate einschließen.“
Aufforderung für Personas: Wenn Sie Feedback von Gästen in Benutzerkategorien segmentieren möchten, probieren Sie:
Basierend auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von verschiedenen 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.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Um die häufigsten Gästefrustationen mit der mobilen App zu erkennen, verwenden Sie:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die genannt wurden. Zusammenfassen und Muster oder Häufigkeitsgrad notieren.
Aufforderung für Vorschläge & Ideen: Wenn Sie nach neuen Funktionen oder heißen Anfragen suchen:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von Umfrageteilnehmern bereitgestellt wurden. Ordnen Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie gegebenenfalls direkte Zitate hinzu.
Aufforderung für unerfüllte Bedürfnisse & Chancen: Um zu finden, was in Ihrer App fehlt oder übersehen wird, fragen Sie:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungspotentiale hervorzuheben, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
Für eine Aufschlüsselung der besten Fragen, die Sie vor Ihrer Umfrage stellen sollten, lesen Sie diesen Leitfaden zu den besten Fragen für Hotelgastumfragen zu mobilen Apps.
Wie Specific Antworten nach Fragetyp analysiert
Eine der Stärken von Specific ist das kontextuelle Bewusstsein bei Fragetypen:
Offene Fragen und Nachfragen: Sie erhalten eine sofortige, KI-gestützte Zusammenfassung der Kernthemen aus allen Gästereaktionen auf jede Frage – und wenn es Folgefragen gibt (zum Beispiel zur Klärung „was meinten Sie?“ oder „können Sie ein Beispiel geben?“), werden diese miteinander organisiert, sodass der gesamte Thread leicht einsehbar ist.
Multiple Choice mit Nachfragen: Für jede Auswahl (wie „Welche Funktion haben Sie am meisten genutzt?“) generiert die KI eine fokussierte Zusammenfassung aller zugehörigen Folgeantworten, sodass Sie nicht nur quantitative Ergebnisse, sondern auch das „Warum“ hinter jeder Antwort erkennen.
NPS: Jede Gruppe – Kritiker, Passive, Befürworter – erhält ihre eigene Zusammenfassung, die aus dem gesamten qualitativen Feedback in den Folgefragen dieser Gruppe extrahiert wird. So erkennen Sie schnell, was Ihre glücklichsten oder am wenigsten zufriedenen Gäste gemeinsam haben.
Sie können all dies in ChatGPT tun, wenn Sie Ihre Daten korrekt stapeln und formatieren – es erfordert einfach mehr manuelle Anstrengung. Wenn Sie dies automatisieren oder optimieren möchten, schauen Sie sich an, wie Specific die KI-Umfrageantwortenanalyse handhabt.
Wie Sie im Rahmen der KI-Kontextgrenzen bleiben, wenn Sie große Umfragedaten analysieren
KI-Tools, einschließlich ChatGPT und Plattformen wie Specific, haben Grenzen, wie viele Daten sie auf einmal verarbeiten können. Wenn Sie hunderte von Antworten haben, stoßen Sie irgendwann an eine „Kontextgrenze“ – die KI kann nicht alles in einem einzigen Durchgang analysieren.
Filterung: Ich ziele auf kleinere Abschnitte von Gesprächen – filtere nach spezifischen Antworten, Schlüsselthemen oder Gastsegmenten, die mich am meisten interessieren (wie nur Gäste, die technische Probleme erwähnt haben oder die Check-out-Funktion genutzt haben). Dies reduziert die Datenmenge, die der KI gesendet wird, und macht Ihre Analyse fokussierter und handhabbarer.
Beschneidung: Manchmal beschneide ich, welche Fragen oder Felder der KI zur Analyse gesendet werden – ich sende nur offene Textantworten für „am meisten geschätzte Funktion“ oder „was hat Sie frustriert?“ statt jeder Frage. Auf diese Weise bleibt jede Charge innerhalb des Kontextfensters, und Sie erhalten zielgerichtetere Erkenntnisse.
Specific bietet diese Funktionen von Haus aus – wenden Sie einfach vor der Analyse Filter an oder kürzen Sie Felder. Für mehr benutzerdefinierte Kontrolle oder für erweiterte Umfragen versuchen Sie den KI-Umfrage-Editor.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Hotelgastumfragen
Die Zusammenarbeit an Feedback zur mobilen App-Erfahrung kann chaotisch werden, besonders wenn Sie in den Teams für Gästeservice, digitale Produktentwicklung und Marketing arbeiten. Das Verfolgen, wer was gefragt hat, und das Teilen von Erkenntnissen in Echtzeit ist der Schlüssel, um alle auf dem Laufenden zu halten.
Chat-basierte Analyse: In Specific können Sie Hotelgastumfragedaten einfach durch Gespräche mit der KI analysieren. Auf diese Weise kann jeder in Ihrem Team – unabhängig von technischen Fähigkeiten – Fragen stellen, erkunden und tiefer in das Gästefeedback eintauchen.
Parallele Analysethreads: Müssen Sie Feedback nach Gastsegment, genutzter Funktion oder einem anderen Filter analysieren? Specific lässt Sie mehrere Chats erstellen, jeder mit eigenem Filtersatz, Thema oder Analysethread. Zum Beispiel kann ein Chat sich auf Gäste konzentrieren, die den mobilen Check-in ausprobiert haben, während ein anderer die Nachfragen von Passiven im NPS analysiert.
Kollaborationstransparenz: Jeder Chat zeigt, wer ihn gestartet hat, und bei der Zusammenarbeit sehen Sie immer das Avatar des Senders neben jeder Nachricht. Dies hält Ihre Forschungsgespräche organisiert – keine Verwirrung mehr darüber, „wer hat das gefragt?“ oder „woher kommt diese Erkenntnis?“.
Für weitere Tipps, wie Sie diese Art von Umfragen erstellen (und warum ein konversationeller Ansatz reichhaltigeres Feedback bringt), schauen Sie sich dieses Tutorial an: wie man Hotelgastumfragen zur mobilen App-Erfahrung erstellt.
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