Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie mithilfe von KI-gestützten Tools und Techniken Antworten aus einer Umfrage unter Marktplatz-Verkäufern zum Thema Checkout-Erlebnis analysieren können, um tiefere Einblicke zu gewinnen.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfragedaten auswählen
Der beste Ansatz – und die richtige Toolwahl – hängt davon ab, wie Ihre Umfrage Daten sammelt und strukturiert. Lassen Sie uns dies aufschlüsseln.
Quantitative Daten: Ergebnisse von Multiple-Choice-Fragen wie „Wie viele Verkäufer fanden den Checkout unübersichtlich?“ sind unkompliziert. Sie können Antworten in Excel oder Google Sheets zählen, um schnelle Statistiken und Diagramme zu erhalten.
Qualitative Daten: Offene Kommentare, Anschlussantworten und echte Verkäufergeschichten können in großem Maßstab nicht manuell gescannt werden. Wenn das Volumen der Antworten wächst, funktioniert es nicht, jede Zeile zu lesen. Es ist effizienter, KI zu nutzen, um Bedeutung, Trends und Schlüsselideen zu extrahieren.
Es gibt zwei Ansätze für Tools im Umgang mit qualitativen Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool zur KI-Analyse
Exportierte Antwortdaten in ChatGPT einfügen und dann darum bitten, sie zusammenzufassen oder Erkenntnisse herauszuarbeiten.
Der Vorteil? Es ist schnell für leichte, einmalige Analysen.
Der Kompromiss: Es wird schnell unübersichtlich. Große Umfragedaten auf diese Weise zu handhaben bedeutet, Textfragmente zu verwalten, Kontextverlust zu erleiden und wiederholt Text einzufügen. Filtern, segmentieren oder zusammenarbeiten ist nicht immer reibungslos. Es funktioniert, aber das Benutzererlebnis skaliert nicht gut.
All-in-One-Tool wie Specific
Wenn Sie etwas Zweckmäßiges wollen, bietet Specific alles: Vom Sammeln von Umfrageantworten (mit intelligenten Anschlussfragen, um tiefer zu fragen) bis zur Analyse mit KI.
Superkraft: automatische Anschlussfragen. Im Gegensatz zu statischen Formularen fragt das Umfrage-KI von Specific in Echtzeit nach Klarstellungen oder Beispielen. Das bedeutet, dass Ihre qualitativen Daten immer reichhaltiger sind und offenlegen, was unter der Oberfläche liegt. Erfahren Sie mehr über KI-Anschlussfragen und warum sie wichtig sind.
Sofortige, KI-gestützte Analyse. Anstatt Exporte zu bearbeiten, öffnen Sie einfach die Umfrageergebnisse, und alles ist zusammengefasst. Kernthemen, Stimmung, umsetzbare Vorschläge – all das wird sofort aufgedeckt, unterstützt durch Zählungen und Beispiele von echten Verkäufern. Sie können sich mit der Analyse unterhalten, Anschlussfragen stellen oder sich auf Teilmengen der Daten konzentrieren – alles direkt in der Plattform.
Sehen Sie, wie Specific Umfrageantworten mit KI analysiert
Bonus: Das Verwalten Ihres Datenkontextes ist in Specific einfacher, mit Funktionen wie mehreren Chat-Fenstern (jedes mit benutzerdefinierten Filtern), rollenbasierter Zusammenarbeit und Kontextsteuerung für die KI. Sie können eine Untergruppe der Antworten Ihrer Marktplatz-Verkäufer segmentieren, filtern und darüber sprechen – ohne dass manuelle Exporte von Tabellenkalkulationen erforderlich sind.
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von Umfragedaten über das Checkout-Erlebnis von Marktplatz-Verkäufern
Eingabeaufforderungen sind Ihr Geheimnis, um Bedeutung in einer Fülle von Rohantworten aufzudecken – egal, ob Sie ChatGPT oder zweckgerichtete Tools wie Specific verwenden. Die richtige Eingabeaufforderung verstärkt Ihre Analyse, spart Stunden Zeit und enthüllt Themen, die Sie sonst übersehen würden.
Eingabeaufforderung für Kerngedanken: Wenn Sie einen universellen Ansatz wollen, nutzen Sie den Favoriten von Specific zur Erfassung der Hauptthemen. Er funktioniert auch hervorragend in ChatGPT:
Ihr Auftrag besteht darin, wesentliche Ideen in Fettdruck (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätzen langer Erklärung zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeide unnötige Details
- Gib an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwende Zahlen, nicht Wörter), die am meisten genannten zuerst
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanken Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanken Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanken Text:** Erklärungstext
Gebe der KI besseren Kontext. Erzähle der KI immer von dem Ziel Ihrer Umfrage, dem Zielpublikum und was Sie verstehen möchten. Je mehr Kontext gegeben wird, desto präzisere und umsetzbare Zusammenfassungen erhalten Sie. Zum Beispiel:
Ich analysiere Umfrageantworten von Marktplatz-Verkäufern zum Checkout-Erlebnis. Das Hauptziel ist es, zu identifizieren, warum Verkäufer glauben, dass Kunden den Warenkorb aufgeben, und welche Kernreibungspunkte im Checkout am häufigsten auftreten. Bitte fassen Sie umsetzbare Erkenntnisse zusammen.
Sobald Sie Themen identifiziert haben, können Sie in Details eintauchen mit:
„Erzähle mir mehr über [Kernidee]”
Eingabeaufforderung für spezifisches Thema hilft Annahmen zu validieren oder zu erkennen, ob ein Thema überhaupt erwähnt wurde:
„Hat jemand über [XYZ] gesprochen? Zitate einschließen.”
Eingabeaufforderung für Personas: Möchten Sie wissen, wer was sagt? Verwenden Sie:
„Basierend auf den Umfrageantworten, identifiziere und beschreibe eine Liste von unterschiedlichen Personas - ähnlich wie 'Personas' im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona, fassen Sie ihre Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster aus den Gesprächen zusammen.”
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Unterschätzen Sie diesen Klassiker nicht. Versuchen Sie:
„Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeit des Auftretens.”
Eingabeaufforderung für Motivationen & Antriebe:
„Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen äußern. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und liefern Sie unterstützende Beweise aus den Daten.”
Eingabeaufforderung für Sentiment-Analyse:
„Bewerten Sie die allgemeine Stimmung in den Umfrageantworten (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselsätze oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungsstufe beitragen.”
Eingabeaufforderung für Vorschläge & Ideen:
„Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Wünsche auf, die von Umfrageteilnehmern geäußert wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie, wenn relevant, direkte Zitate hinzu.”
Eingabeaufforderungen zu erstellen, muss nicht kompliziert sein. Die besten sind spezifisch und fokussiert – lassen Sie die KI Muster aufdecken, die Sie nicht bemerkt haben.
Wie Specific qualitative Daten basierend auf Umfragefragearten analysiert
Wie Specific Antworten zusammenfasst hängt davon ab, wie die Umfragefrage strukturiert ist:
Offene Fragen (mit/ohne Follow-ups): Sie erhalten eine vollständige, themenbasierte Zusammenfassung aller Antworten, einschließlich der Anschlusskommentare. Nützlich, um zu verstehen, wie Marktplatz-Verkäufer Checkout-Probleme in ihren eigenen Worten beschreiben.
Auswahlmöglichkeiten mit Follow-ups: Jede Antwortmöglichkeit (zum Beispiel, „Was ist das größte Checkout-Problem, das Sie beobachten?“) hat ihre eigene Zusammenfassung der Anschlusskommentare. Sie sehen, was Verkäufer sagen, die „Zahlungsprobleme“ ausgewählt haben, im Detail.
NPS-Fragen: Specific gibt Ihnen eine separate, umsetzbare Zusammenfassung für Promotoren, Passive und Detraktoren, die direkt von den Anschlussfragen, die Sie zum NPS-Score gestellt haben, abgeleitet ist.
Sie können dies auf jeden Fall mit ChatGPT replizieren - es bedeutet nur mehr manuelle Arbeit: Sie müssen Datenfilter/Kopien von Teilmengen erstellen und Ihre Eingaben wiederholt ausführen, um dieselben Vertiefungen für jede Frage oder Zielgruppensegment zu erfassen. Deshalb glänzt eine speziell für diesen Arbeitsablauf entwickelte Umfrageanalyse-Plattform wirklich (lesen Sie hier mehr darüber, wie es in Specific funktioniert).
Arbeiten mit Kontextgrößenlimits: Ihre KI-Umfrageanalyse skalieren
Alle KI-Plattformen (einschließlich ChatGPT und Specific) haben ein Kontextgrößenlimit. Wenn Sie zu viele Umfrageantworten von Marktplatz-Verkäufern einfügen, kann das Modell einfach nicht alles auf einmal verarbeiten.
Specific meistert dies elegant mit zwei Ansätzen:
Filtern: Begrenzen Sie Ihre Analyse auf nur die Gespräche, in denen Teilnehmer eine ausgewählte Frage beantwortet oder eine bestimmte Wahl getroffen haben. Nur diese werden an die KI weitergeleitet – wodurch Sie Reibungspunkte erkennen können, zum Beispiel bei Verkäufern, die den Checkout als „verwirrend“ bezeichnet haben.
Fragen kürzen: Anstatt das gesamte Umfrageprotokoll zu senden, kürzen Sie es auf die relevanten Fragen („Checkout-Probleme“, „Warenkorberholung“ usw.). Auf diese Weise können Sie mehr Gespräche gleichzeitig analysieren, ohne auf Kontexlimits zu stoßen.
Die meisten manuellen Arbeitsabläufe (wie das Kopieren und Einfügen in ChatGPT) zwingen Sie dazu, Ihre Daten ohnehin zu unterbrechen – diese Funktionen machen es nur schmerzfrei und ermöglichen es Ihnen, große Fragen zu Hunderten (oder Tausenden) von Gesprächen einfach zu stellen.
Den Umgang mit Grenzwerten der Kontextgröße meistern: Ihre KI-Umfrageanalyse skalieren
Alle KI-Plattformen (einschließlich ChatGPT und Specific) haben ein Kontextgrößenlimit. Wenn Sie zu viele Umfrageantworten von Marktplatz-Verkäufern einfügen, kann das Modell nicht alles auf einmal verarbeiten.
Specific bewältigt dies elegant mit zwei Ansätzen:
Filtern: Konzentrieren Sie Ihre Analyse nur auf die Gespräche, bei denen die Teilnehmer eine bestimmte Frage beantwortet oder eine bestimmte Auswahl getroffen haben. Nur diese werden an die KI übermittelt – was bedeutet, dass Sie Reibungspunkte für diejenigen erkennen können, die den Checkout als „verwirrend“ bezeichnet haben.
Fragen kürzen: Anstatt das gesamte Umfrageskript zu senden, kürzen Sie es einfach auf die relevanten Fragen („Checkout-Probleme“, „Warenkorberholung“ usw.). Auf diese Weise brauchen Sie die Daten nicht zu unterbrechen, um dabei zu helfen, die KI zu skalieren und große Fragen zu Hunderten (oder Tausenden) gleichzeitig zu beantworten.
Die meisten anderen Methoden (wie etwa das Einfügen in ChatGPT) zwingen Sie, Ihre Daten ohnehin zu teilen – diese Funktionen machen es einfach unkompliziert und ermöglichen es Ihnen, große, zusammenhängende Fragen zu Hunderten (oder Tausenden) gleichzeitig zu stellen.
Zusammenarbeit bei der Umfrageanalyse: Unordnung vermeiden
Zusammenarbeit bei der Umfrageanalyse kann schnell unübersichtlich werden. Die meisten Teams teilen unhandliche Dateien, verlieren den Überblick über Zusammenhänge und können die Beobachtungen und Analysen ihrer Kollegen nicht mehr nach verfolgen. Aber zum Glück gibt es Lösungen.
Verwenden Sie die Zusammenarbeitstools in Specific. Mit Multiple-Chat-Fenstern, Live-Kommentaren und einem digitalen Header mit Zeitstempel am Ende einer Sitzung bleiben die Bemerkungen Ihrer Kollegen nie unerkannt. Sie können die Ansichten direkt vergleichen, Annahmen hinterfragen und tiefer graben – eine große Sache, wenn Sie die Benutzerfreundlichkeit der Checkout-Funktion für eine kleine Verkäufergemeinschaft diagnostizieren oder länderübergreifende Benchmarks durchführen möchten. Analysen und geteilte Kontextbedingungen helfen, sich schnell und effektiv zu bewegen und in Abstimmung zu bleiben.
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Praktische Anleitungen für den Einsatz von AI bei der Verbesserung des Transaktionserlebnisses von Marketplace-Verkäufern
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