Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie die Antworten aus einer Umfrage zu Usability-Problemen bei inaktiven Nutzern analysieren können. Wenn Sie klare, umsetzbare Erkenntnisse wünschen, erfahren Sie hier genau, wie Sie KI nutzen können, um Ihre Daten zu verstehen und schnell auf das zu reagieren, was am wichtigsten ist.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfrageantworten auswählen
Der Ansatz und die Werkzeuge, die Sie verwenden, hängen wirklich von der Art der gesammelten Daten ab. Lassen Sie uns aufschlüsseln, was für verschiedene Antwortformate am besten funktioniert:
Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage Ihnen harte Zahlen liefert—wie die Anzahl der Nutzer, die "Die Website ist zu langsam" ausgewählt haben oder ein Merkmal von 1 bis 10 bewerteten—sind Werkzeuge wie Excel oder Google Sheets geeignet. Sie können die Daten schnell filtern, zählen und visualisieren, ohne viel Reibung.
Qualitative Daten: Hier kommen offene Antworten ins Spiel. Wenn Sie Nutzer fragen, was sie frustriert, oder freies Feedback sammeln, sind die Ergebnisse oft Berge von Text. Jede Antwort zu lesen ist unrealistisch, insbesondere wenn die Stichprobengröße wächst. Hier können KI-Tools helfen, zusammenzufassen, zu gruppieren und das hervorzuheben, was für Verbesserungen der Benutzerfreundlichkeit wirklich wichtig ist.
Es gibt zwei Ansätze für Werkzeuge bei der Arbeit mit qualitativen Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Die Kopieren-Einfügen-Methode: Exportieren Sie Ihre Umfragedaten in CSV, kopieren Sie den Text in ChatGPT und fragen Sie nach Themen, Schmerzpunkten oder direkten Zusammenfassungen. Es ist flexibel—Sie können es nach Belieben auffordern, aber es wird schnell mühsam bei größeren Mengen an Feedback. Die meisten GPT-Tools haben auch Kontextlimits (Längenlimits) und bewältigen Umfragestukturen wie NPS oder Follow-ups nicht von Haus aus. Sie könnten sich dabei wiederfinden, die Daten zu zerteilen oder Aufforderungen wiederholt laufen zu lassen.
Alles-in-einem-Tool wie Specific
Zweckgerichteter KI-Workflow: Tools wie Specific gehen über generische Chat-Modelle hinaus. Sie können sowohl Ihre Umfrageantworten sammeln als auch sofort analysieren, alles an einem Ort, ohne das Tool zu verlassen.
Der große Vorteil ist die Möglichkeit, automatisch Anschlussfragen zu stellen, die in Echtzeit angepasst werden, um die ersten Antworten der Benutzer zu vertiefen. Das liefert reichhaltigere Eingaben—gestützt durch Daten, die zeigen, dass KI-gestützte Umfragen Abschlussraten von 70-80% haben im Vergleich zu 45-50% mit langweiligen altmodischen Formularen [1].
Die KI-Analyse in Specific bedeutet, dass Ihre qualitativen Antworten zusammengefasst, Themen aufgedeckt und Aktionselemente sofort hervorgehoben werden. Keine Tabellenkalkulationen. Kein manuelles Codeieren. Außerdem können Sie, genau wie bei ChatGPT, mit der KI über Ihre Ergebnisse chatten—aber mit mehr Kontext und Funktionen wie Filtern, Hervorhebung von Follow-ups und chat-spezifischer Verlauf für Umfragedaten. Erfahren Sie mehr über KI-gestützte Umfrageanalyse in Specific.
Nützliche Aufforderungen, um Umfrageantworten inaktiver Nutzer zu Usability-Problemen zu analysieren
Bei der Analyse von Umfragen sind Aufforderungen Ihre geheimen Waffen, besonders bei den Bergen von Text-Feedback. Hier sind einige, die wirklich bei auf Benutzerfreundlichkeit fokussierten Umfragen mit Antworten inaktiver Nutzer funktionieren:
Fragen Sie nach Kernideen: Ideal, um zentrale Themen oder wiederholte Themen aus allen Umfrageantworten zu extrahieren, egal ob Sie ChatGPT oder Specific verwenden. Es ist auch die Standardeinstellung im Analyse-Chat von Specific:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen in Fettdruck (4–5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, nicht Wörter), die meistgenannten an erster Stelle
- keine Vorschläge
- keine Indikationen
Beispielausgabe:
1. **Kernidee-Text:** Erklärungstext
2. **Kernidee-Text:** Erklärungstext
3. **Kernidee-Text:** Erklärungstext
KI arbeitet dramatisch besser, wenn Sie ihr Hintergrundinformationen über den Kontext und die Ziele Ihrer Umfrage geben. Zum Beispiel fügen Sie dies vor dem Hauptaufruf ein:
Diese Daten stammen aus einer Umfrage inaktiver Nutzer über Usability-Probleme mit unserer App. Mein Ziel ist es, herauszufinden, was sie davon abgehalten hat, es regelmäßig zu nutzen, und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen, die sie zurückgewinnen könnten. Bitte beachten Sie dies beim Extrahieren von Themen.
Gehen Sie tiefer auf ein Thema ein: Nachdem Sie ein starkes Thema gefunden haben, einfach fragen: "Erzählen Sie mir mehr über [Kernidee]" und die KI wird es erweitern und unterstützende Zitate und Kontext anzeigen.
Frage zu spezifischen Themen: Möchten Sie überprüfen, ob sich die Nutzer über etwas Bestimmtes, wie „langsames Laden“, beschwert haben?
Hat jemand über langsames Laden gesprochen? Zitate einfügen.
Frage zu Personas: Wenn Sie Benutzertypen basierend auf Antworten segmentieren möchten:
Anhand der Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von eindeutigen Personas—ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie ihre Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder beobachteten Muster zusammen.
Frage zu Schmerzpunkten und Herausforderungen: Zu erkennen, wo Menschen kämpfen, ist entscheidend in der Usability-Forschung. Verwenden Sie:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder genannten Herausforderungen auf. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Frage zu unerfüllten Bedürfnissen und Chancen:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um ungelöste Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungschancen, die von den Befragten hervorgehoben wurden, zu entdecken.
Sie finden ausführlichere Aufforderungsideen und Umfragefragenstrategien im Best-Questions-for-inaktive-Users-Umfrageleiter.
Wie Specific Umfrageantworten für unterschiedliche Fragetypen analysiert
Die Art und Weise, wie Specific qualitative Analysen handhabt, ist auf Ihre Fragetypen zugeschnitten:
Offene Fragen (mit oder ohne Follow-ups): Sie erhalten eine Zusammenfassung aller Antworten auf eine gegebene Frage und aller zugehörigen Follow-ups, sodass Sie wiederkehrende Usability-Themen wie „Navigationsverwirrung“ oder „Feature nicht gefunden“ leicht sehen können.
Auswahlfragen mit Follow-ups: Jede Auswahloption—zum Beispiel „Website war langsam“ oder „Layout war verwirrend“—erhält eine eigene zusammengefasste Aufschlüsselung der verwandten Folgeantworten. Sie sehen sofort, was diese Nutzer tatsächlich mit ihren Wahlen meinten.
NPS-Fragen: Kritiker, Passive und Förderer werden alle separat analysiert. Für jede Gruppe bietet Specific eine Zusammenfassung der Folgeantworten, sodass Sie sehen können, was jeden Benutzersegment speziell frustriert oder erfreut hat.
Dies kann weitgehend in ChatGPT nachgeahmt werden, indem für jede Untergruppe gefiltert und neu aufgefordert wird, aber es erfordert viel mehr manuelle Arbeit. Wenn Sie Details sehen möchten, wie Automatisierung hier hilft, lesen Sie wie Specific Folgefragen automatisch handhabt.
Wie man AI-Kontextlimits für große Antwortsätze umgehen kann
Mit einem hohen Volumen an Feedback inaktiver Nutzer zu Usability kann man schnell an das Limit dessen stoßen, was eine auf GPT basierende KI auf einmal analysieren kann. Wenn Sie viele Umfrageantworten in den KI-Chat kopieren, werden Sie wahrscheinlich mitten im Gespräch abgeschnitten, oder das Modell „vergisst“ frühere Einträge.
Es gibt zwei solide Strategien—beide in Specific eingebaut—um damit umzugehen:
Filterung: Schließen Sie nur Gespräche ein, bei denen die Befragten eine bestimmte Frage beantwortet oder eine bestimmte Option ausgewählt haben. Auf diese Weise analysieren Sie nur die relevanten Gespräche, ohne die KI zu überlasten. Es ist ein effizienter Weg, sich auf Nutzer zu konzentrieren, die „Check-out-Probleme“ oder „Passwortzurücksetzungsprobleme“ erwähnten.
Zuschneiden: Analysieren Sie Antworten nur der wichtigsten Fragen und überspringen Hintergrund- oder off-topic-Antworten. Dies stellt sicher, dass Sie nur den Kern des Datensatzes in die KI speisen, damit diese die wichtigsten Themen erkennt, ohne den Speicherplatz zu überschreiten.
Beide Ansätze lassen Sie mehr Gespräche schneller erkunden und bleiben immer innerhalb der Kontextgrenzen. Lesen Sie mehr auf AI-Umfrageanalyse-Workflow in Specific.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten inaktiver Nutzer
Die Analyse von Usability-Umfragen von inaktiven Nutzern kann schnell chaotisch werden, besonders wenn Ihr Team Erkenntnisse aus demselben Datensatz ziehen möchte. Den Überblick über jede Frage, Entdeckung oder jeden Analysefilter jeder Person zu behalten, kann ein echtes Kopfschmerz sein.
Gemeinsam analysieren—einfach im Chat: In Specific können Sie und Ihre Kollegen direkt mit der KI über die Umfragedaten chatten. Es ist nicht nötig, den Kontext jedes Mal zu erklären, weil jeder denselben aktuellen Arbeitsbereich mit Zugang zu allen Chats teilt.
Mehrere Chat-Threads, fokussierte Ansichten: Sie sind nicht auf eine einzige Analyse-Sitzung beschränkt. Sie können separate Chats für verschiedene Blickwinkel erstellen—zum Beispiel einen, der die Abwanderungsgründe untersucht, und einen anderen, der sich auf Schmerzpunkte bei der mobilen Benutzerfreundlichkeit konzentriert. Jeder Chat zeigt deutlich seinen Ersteller, was Übergaben und Follow-ups erleichtert.
Sehen, wer was sagt: Wenn mehrere Teammitglieder mitmachen, zeigt jede Nachricht im KI-Chat das Avatar des Absenders. Dies macht die Zusammenarbeit nahtloser—keine Verwirrung, keine doppelten Arbeiten, nur geteilte Fortschritte.
Diese Teamfunktionen sparen nicht nur Zeit, sondern fördern auch kollektive Ideenfindung. Für Ideen zum Aufbau Ihrer eigenen Umfrage schauen Sie sich den AI-Umfrage-Generator-Preset für inaktive Nutzer und Usability-Probleme an.
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