Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie die Antworten aus einer Umfrage zu inaktiven Nutzern über das Onboarding-Erlebnis mithilfe von KI und modernen Umfrageanalysemethoden analysieren können.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfrageantworten wählen
Die Art und Weise, wie Sie Umfragedaten analysieren, hängt von der Art und Struktur Ihrer Antworten ab. Hier ist eine kurze Übersicht, worauf Sie achten sollten:
Quantitative Daten: Zahlen (wie die Anzahl der Nutzer, die eine bestimmte Antwort gewählt haben) sind einfach zu zählen und zu visualisieren. Meistens greife ich auf bewährte Tools wie Excel oder Google Sheets zurück - sie sind erprobt, um schnelle Filterungen und Zählungen durchzuführen.
Qualitative Daten: Offene Textantworten, Geschichten und diese umfangreichen „warum haben Sie...“ Nachfragen sind eine andere Herausforderung. Jede Antwort selbst lesen? Nicht skalierbar - besonders, wenn Sie tief eintauchen und verborgene Schätze finden möchten. Hierfür benötigen Sie KI-gestützte Analysetools, die für Text erstellt wurden. Diese Tools helfen, den Sinn in großem Maßstab zu entschlüsseln und gemeinsame Fäden zu erkennen, die sonst unbemerkt bleiben könnten.
Es gibt zwei Ansätze für Tools bei der Verarbeitung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Schnell und flexibel: Wenn Sie Ihre Antworten exportieren, können Sie große Abschnitte in ChatGPT einfügen und mit einer Hin-und-Her-Konversation über Ihre Daten beginnen. Dies ist praktisch für kleine Chargen oder wenn Sie auf einen Anstoß eingehen möchten, um zu sehen, was Sie erhalten.
Nicht ideal für den Umfang: Es wird umständlich, wenn Sie mit großen Datensätzen arbeiten oder den Kontext über viele verschiedene Fragen verfolgen müssen. Sie könnten die Struktur verlieren, und es ist leicht, den Kontext zu übersehen oder auf KI-Kontextgrößenlimits zu stoßen. Es gibt auch manuelle Vorbereitungsarbeiten: Organisieren, Formatieren und Einfügen für jeden neuen Analysewinkel.
All-in-One-Tool wie Specific
Speziell entwickelt und nahtlos: Mit Specific passiert alles an einem Ort. Sie richten Ihre konversationelle KI-Umfrage ein, sammeln Antworten (mit der Magie von Echtzeit-KI-Nachfragen, die nach Klarheit und Details suchen), und analysieren Ihre Daten sofort mit KI. Kein Kopieren und Einfügen von Tabellen, keine manuelle Säuberung.
Sofortige, umsetzbare Einblicke: Die KI-gesteuerten Tools von Specific finden Trends, Kernideen, Stimmungen und Themen - sie verwandeln rohe Antworten in klare Zusammenfassungen. Sie zeigen, was am wichtigsten ist für inaktive Nutzer oder Onboarding-Drop-Offs, ohne stundenlanges Durchsuchen.
Gesprächsdatenexploration: Sie können mit KI über Ihre Umfrageergebnisse chatten und natürliche Sprache verwenden. Tauchen Sie tief ein, wenden Sie Filter spontan an und prüfen Sie sogar, wie der Kontext gehandhabt wird, während Sie Ihre Analyse verfeinern. Tools wie KI-Nachfragen heben die Qualität dessen, womit Sie arbeiten, vom ersten Moment an hervor.
Nützliche Aufforderungen, mit denen Sie Umfragedaten zu inaktiven Nutzern analysieren können
Die richtigen Aufforderungen zu entwerfen ist der Schlüssel, um echten Mehrwert aus der KI-Umfrageanalyse zu schöpfen – insbesondere für Onboarding-Daten von inaktiven Nutzern. Hier sind meine Standardansätze:
Aufforderung für Kernideen: Dies ist ein universeller Ausgangspunkt, um große Themen aus Umfrageantworten hervorzuheben. Specific verwendet dasselbe Muster intern, aber es funktioniert überall – geben Sie es in ChatGPT, Claude oder Ihre bevorzugte KI ein:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen in Fettdruck (4–5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lang zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine spezifische Kernidee erwähnten (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
Aufforderung mit reichhaltigem Kontext funktioniert besser: Geben Sie Ihrer KI immer den Hintergrund. Dazu gehören das Ziel Ihrer Umfrage, wer geantwortet hat, und was Ihr Hauptziel ist. So liefert KI präzisere und relevantere Ergebnisse. Hier ist ein kontextverbesserndes Beispiel:
Analysieren Sie die Umfrageantworten von inaktiven Nutzern, um gemeinsame Themen im Zusammenhang mit ihrem Onboarding-Erlebnis zu identifizieren. Konzentrieren Sie sich auf Bereiche, in denen Nutzer Unzufriedenheit oder Verwirrung geäußert haben.
Aufforderung für tiefergehende Erkundungen: Wenn Sie ein Thema haben, bitten Sie die KI um Ausführungen. Versuchen Sie: Erzähl mir mehr über [Kernidee]. Dies dringt in die Details ein und verwendet Ihre Daten als Quelle.
Aufforderung zur Validierung von Themen: Möchten Sie spezifische Probleme oder Vermutungen (wie „Reibung bei Schritt zwei“, oder „kein Wert in der Testphase gesehen“) überprüfen? Verwenden Sie diese klassische Aufforderung:
Hat jemand über [spezifisches Problem] gesprochen? Einschließlich Zitate.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Konzentrieren Sie sich auf Barrieren und Gründe für Abwanderung:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jede zusammen und beachten Sie eventuelle Muster oder Häufigkeitsvorkommen.
Aufforderung für Vorschläge und Ideen: Lernen Sie aus dem, was Nutzer sich anders wünschen:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Wünsche auf, die von Umfrageteilnehmern geäußert wurden. Ordnen Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und schließen Sie direkte Zitate ein, wo relevant.
Solche Aufforderungen bringen Konsistenz in Ihre Analyse und helfen Ihnen, rohe Antworten in strukturierte, umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Wenn Sie mehr Inspiration benötigen, schauen Sie sich unsere Liste der besten Fragen an, die inaktiven Nutzern zum Onboarding-Erlebnis gestellt werden sollten.
Wie Specific qualitative Daten nach Fragetyp analysiert
Ein Bereich, in dem Specific die Analyse wirklich aufwertet, ist die Anpassung der Zusammenfassungen basierend auf Ihren Fragetypen. So geht es mit den gängigen Umfragestrukturen um:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Jede Freitextantwort plus alle differenzierten Klarstellungen und Ki-generierten Nachfragen werden zusammengefasst. Dadurch erhalten Sie ein echtes Gefühl für Kontext und Tiefe.
Wahlmöglichkeiten mit Nachfragen: Jede Antwortoption - von „Onboarding übersprungen“ bis „Zu verwirrend“ - erhält ihr eigenes Paket zusammengefasster Nachfragen. Dadurch können Sie Motivationen und Schmerzpunkte segmentweise vergleichen.
NPS: Kritiker, Passive und Förderer erhalten jeweils eine separat analysierte Zusammenfassung ihrer Nachantworten, die aufzeigt, was jede Gruppe denkt und warum.
Sie können etwas Ähnliches in ChatGPT tun, aber ehrlich gesagt ist das Sortieren und Vorbereiten viel arbeitsintensiver ohne ein speziell entwickeltes Tool.
Wenn Sie direkt experimentieren möchten, starten Sie eine fertig vorbereitete Umfrage mit unserem KI-Umfragegenerator-Preset für das Onboarding-Erlebnis inaktiver Nutzer oder schauen Sie sich eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen einer Umfrage an.
Umgang mit KI-Kontextbeschränkungen bei großen Umfragen
Jede KI hat eine feste Kontextgröße - die maximale Datenmenge, die sie auf einmal verarbeiten kann. Wenn Ihre Umfrage über 200 reiche Dialoge umfasst, stoßen Sie auf dieses Limit. Hier ist, wie ich es angehe (und wie Specific es für Sie automatisiert):
Filtern: Möchten Sie fokussiert bleiben? Filtern Sie so, dass die KI nur die Antworten von denen untersucht, die eine bestimmte Frage beantwortet oder eine bestimmte Option gewählt haben. Kleinere, gezielte Stichprobe = einfachere Analyse und durchdachtere KI-Ergebnisse. Dies ist in Specific eingebaut, aber Sie können es simulieren, indem Sie Ihren Datensatz manuell anderswo kuratieren.
Beschneiden: Manchmal geht es um die Tiefe der Fragen, nicht um die Breite. Beschneiden Sie Ihren Datensatz so, dass nur die relevantesten Fragen (oder Abschnitte) für jedes KI-Durchlauf enthalten sind. So hat die KI genug Spielraum, um in die Tiefe zu gehen, nicht in die Breite.
Mit diesen Tricks umgehen Sie die Kontextbeschränkungen und stellen sicher, dass Sie immer noch robuste KI-Zusammenfassungen erhalten, auch wenn Ihre Umfrage wächst.
Nicht sicher, mit welchem Umfrageformat Sie beginnen sollen? Probieren Sie den integrierten KI-Umfragegenerator aus oder erstellen Sie in wenigen Klicks eine NPS-Umfrage für das Onboarding inaktiver Nutzer.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten inaktiver Nutzer
Seien wir ehrlich: Team-basierte Umfrageanalyse bricht normalerweise mit endlosen Tabellen, verlorenen E-Mails und unfertigen Threads zusammen. Bei Feedback von inaktiven Nutzern und zum Onboarding möchten Sie, dass jeder - Produkt, CX, Forschung und Support - dieselbe Grundlage hat.
Effortlose Teams-Chat-Analyse: In Specific analysieren Sie Umfrageantworten einfach durch Gespräche mit KI. Es ist nicht nötig, Dateien zu kopieren oder „neuste“ Versionen zusammenzutragen. Jedes Teammitglied kann seinen eigenen Thread eröffnen, Aufforderungen ausprobieren oder den Datensatz aus seiner Perspektive mit dedizierten Chats erkunden.
Mehrere fokussierte Chats, sichtbare Mitwirkende: Jeder Chat kann einzigartige Filter haben, sodass Sie die Analyse nach Nutzerkohorte, Produktbereich oder Zeitraum aufschlüsseln können. Sie sehen immer, wer welchen Chat erstellt hat, was sowohl die Zusammenarbeit als auch Audits vereinfacht. Teams können leicht nachverfolgen, was diskutiert wurde und von wem.
Kristallklare Zusammenarbeit: In jedem kollaborativen KI-Chat trägt jede Nachricht das Avatar des Absenders. Es ist offensichtlich, wer welchen Punkt geäußert hat, was wichtig ist, wenn man Notizen unter Produktmanagern, UX-Forschern oder Executive Reviewern teilt. Das Chat-Format macht asynchrone tiefgehende Eintauchungen (auch Tage später) so einfach wie ein Gruppengespräch.
Möchten Sie Ihre Umfrage vor dem Versenden abstimmen? Der KI-Umfrage-Editor lässt Sie Änderungen durch Gespräche mit KI vornehmen und optimieren, sodass Sie auch in der Entwurfsphase stets zusammenarbeiten.
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