Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage unter Masterclass-Teilnehmern zu Interessensgebieten mithilfe der KI-Umfrageantwortenanalyse analysieren können.
Die richtigen Werkzeuge für die Umfrageantwortenanalyse auswählen
Ihr Ansatz – und die von Ihnen gewählten Werkzeuge – hängen von der Struktur der Daten ab, die Sie aus Umfragen unter Masterclass-Teilnehmern zu Themen von Interesse sammeln.
Quantitative Daten: Bei strukturierten Antworten (wie Bewertungen oder wie viele Personen jedes Thema ausgewählt haben) ist es einfach: Exportieren Sie sie in Excel oder Google Tabellen und arbeiten Sie mit schnellen Statistiken und Diagrammen.
Qualitative Daten: Antworten auf offene Umfragefragen oder detaillierte Nachfragen stellen eine Herausforderung dar. Dutzende – oder Hunderte – von Antworten manuell zu lesen, ist unrealistisch. Hier benötigen Sie speziell entwickelte KI-Werkzeuge. KI kann durch Berge von Texten gehen, Muster aufdecken und wichtige Ideen zusammenfassen, die Sie wahrscheinlich verpassen würden oder nie die Zeit finden würden, manuell zu extrahieren.
Es gibt zwei Ansätze für Werkzeuge bei der Arbeit mit qualitativen Antworten:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Sie können Ihre exportierten Umfragedaten direkt in ChatGPT einfügen und Fragen zu den Ergebnissen stellen.
Nicht sehr bequem: Das Handling realer Umfragedaten auf diese Weise bedeutet Kopieren, Einfügen und Umformatieren. Lange Antworten können auf Größenbeschränkungen stoßen, und Sie müssen vorsichtig auffordern, um zu bekommen, was Sie wollen. Wenn Sie verschiedene Perspektiven ausprobieren müssen – wie das Segmentieren nach Teilnehmertyp oder nur Antworten betrachten, die bestimmte Themen erwähnen – verbringen Sie Zeit mit der Datenaufbereitung für jeden Durchlauf.
All-in-One-Tool wie Specific
Tools wie Specific ermöglichen Ihnen den gesamten Prozess von Anfang bis Ende: Sammeln Sie Antworten von Masterclass-Teilnehmern mit Conversational-KI-gestützten Umfragen und analysieren Sie diese Ergebnisse dann sofort mit KI.
Tiefere Daten, sofortige Einblicke: Das Umfrageerlebnis selbst verbessert sich, da die KI relevante Nachfragen stellt und so reichhaltigere Antworten produziert. Das ist wichtig, weil reichhaltigere Daten Ihre Chancen erhöhen, das herauszufinden, was den Teilnehmern wirklich wichtig ist.
Keinerlei manuelle Arbeit: KI-gestützte Analyse in Specific fasst offene und Folgeantworten zusammen, extrahiert zentrale Themen und gibt Ihnen einen umsetzbaren Überblick auf einen Blick. Anstatt mit Tabellenkalkulationen oder komplexen Exporten zu kämpfen, chatten Sie einfach mit der KI über Umfrageergebnisse—wie bei ChatGPT, jedoch mit speziell entwickelten Steuerungen zum Filtern, Segmentieren und Verwalten des Daten- und Kontextflusses. Für mehr Informationen darüber, wie KI die Umfrageanalyse transformiert, schauen Sie sich dieses Übersicht von KI-Umfrageantwortenanalyse an.
Laut aktueller Forschung analysieren KI-gestützte Umfragetools große Mengen qualitativer Texte bis zu 70 % schneller als manuelle Methoden und erreichen bis zu 90 % Genauigkeit bei Aufgaben wie der Sentimentklassifizierung. Dies eröffnet Möglichkeiten für die Interpretation in Echtzeit und hilft Ihnen, vor Ihrer nächsten Masterclass-Sitzung auf Relevantes zu reagieren. [1][2]
Weitere KI-Tools, die Sie in Betracht ziehen könnten, sind NVivo, das automatische Themenidentifikation und Sentimentanalyse bietet, und MAXQDA, das qualitative und quantitative Daten in einem robusten Workflow kombiniert. [3]
Nützliche Eingaben, die Sie zur Analyse der Masterclass-Teilnehmerumfrage zu Interessensgebieten verwenden können
Eingaben leiten Ihre Interaktion mit KI-Tools – egal, ob Sie Specific, ChatGPT oder ein fortschrittliches KI-Umfrageanalysetool verwenden. Das Beherrschen der richtigen Eingaben bedeutet, dass Sie durch Lärm schneiden und sich auf das konzentrieren, was in Ihren Umfrageergebnissen wirklich zählt. Hier ist, was besonders gut funktioniert, um Antworten aus einer Umfrage unter Masterclass-Teilnehmern zu Interessensgebieten zu analysieren:
Eingabe für Kerngedanken: Verwenden Sie diese Eingabe, um die wichtigsten Erkenntnisse aus allen offenen Antworten aufzudecken. Es ist das Rückgrat der meisten qualitativen Umfrageanalysen und genau die Methode, mit der Specific seine Hauptresultate erzielt. Geben Sie Ihre Daten in ChatGPT ein oder nutzen Sie sie einfach in Specific und erhalten Sie eine schnelle Karte, worüber alle sprechen:
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken in Fett (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Ausgabekriterien:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen den spezifischen Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), der meistgenannte oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
Die KI arbeitet immer besser, wenn Sie ihr mehr Kontext zu Ihrer Umfrage und Ihren Zielen geben. Zum Beispiel geben Sie eine Zusammenfassung der Masterclass oder beschreiben Sie die breiten Themen, die Sie erwarten zu sehen. So könnten Sie es tun:
Diese Umfrage wurde an Masterclass-Teilnehmer gesendet, um herauszufinden, welche Themen sie am liebsten in zukünftigen Sitzungen behandelt haben möchten. Bitte konzentrieren Sie sich darauf, Muster im Zusammenhang mit Inhaltspräferenzen, Lernformat, Zeitbeschränkungen und anderen wiederkehrenden Bedürfnissen der Teilnehmer zu extrahieren.
Sobald Sie die Kerngedanken kennen, möchten Sie tiefer gehen. Dafür versuchen Sie:
„Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kerngedanke)“ — Ersetzen Sie XYZ durch das spezifische Thema oder die Thematik, die Sie näher erforschen möchten.
Eingabe für spezifisches Thema: Um zu überprüfen, ob ein bestimmtes Thema erwähnt wurde oder ob ein Gastsprecher oder eine Technik zur Sprache kam, verwenden Sie:
Hat jemand über [THEMA] gesprochen? Zitate einschließen.
Eingabe für Persona: Masterclass-Teilnehmer sind niemals monolithisch – finden Sie heraus, welche Gruppen sich herausbilden mit:
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 ihre Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele sowie relevante Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.
Input für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Menschen verraten oft, was ihr Lernen oder Engagement hindert:
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.
Eingabe für Motivationen & Antriebe: Um zu sehen, was Menschen dazu bewegt, an Ihrer Masterclass teilzunehmen oder dabei zu bleiben:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen angeben. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und liefern Sie unterstützende Beweise aus den Daten.
Eingabe für Sentimentanalyse: Es ist nützlich, ein allgemeines Gefühl dafür zu bekommen, wie sich die Teilnehmer fühlen:
Bewerten Sie das allgemeine Gefühl, das in den Umfrageantworten geäußert wird (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie wichtige Phrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Sentimentkategorie beitragen.
Eingabe für Vorschläge & Ideen: Teilnehmer sind eine Fundgrube an Vorschlägen – fragen Sie einfach:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von Umfrageteilnehmern gegeben wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und beinhalten Sie relevante direkte Zitate.
Eingabe für unerfüllte Bedürfnisse & Chancen: Diese treten oft in Kommentaren auf, was fehlt oder verbessert werden könnte:
Überprüfen Sie die Umfrageantworten, um nicht erfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Möglichkeiten für Verbesserungen zu entdecken, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
Sie möchten mehr Ideen für Eingaben oder Fragegestaltung? Schauen Sie sich diesen praktischen Leitfaden an: Beste Fragen für eine Umfrage unter Masterclass-Teilnehmern über Themen von Interesse.
Wie Specific Antworten nach Fragetyp analysiert
Specific passt die KI-gestützte Analyse automatisch an die Struktur Ihrer Umfrage an:
Offene Fragen mit oder ohne Nachfragen: Sie erhalten eine vollständige Zusammenfassung für jede Hauptfrage sowie separate Zusammenfassungen für alle Folgefragen, die sich daraus ableiten. Themen und Ideen aus tiefgehenden Folgegesprächen werden direkt aufgezeigt.
Multiple-Choice-Fragen mit Nachfragen: Jede Auswahl erhält ihre eigene Aufschlüsselung und Zusammenfassung der Folgeantworten – das bedeutet, dass Sie beispielsweise sehen können, warum bestimmte Themen bevorzugt werden oder warum einige Teilnehmer konsequent ein bestimmtes Format vermeiden.
NPS (Net Promoter Score): Feedbacks von Abwertern, Passiven und Befürwortern werden in dedizierten Abschnitten zusammengefasst. So können Sie sich auf Schmerzpunkte oder begeisterte Testimonials konzentrieren, je nachdem, welches Segment Sie interessiert.
Ähnliche Ergebnisse können Sie auch mit Tools wie ChatGPT erzielen, aber es erfordert in der Regel mehr manuelle Arbeit, um nach Antworttyp zu organisieren und mehrfach zu eingeben.
Wenn Sie sehen möchten, wie das in der Praxis aussieht, können Sie eine einsatzbereite Survey für Masterclass-Teilnehmer erstellen und die Antworten in Echtzeit analysieren.
Überwindung der Kontextgrößenbeschränkungen von KI bei der Analyse von Umfragen
Ein Problem bei der Nutzung von KI für die Umfrageanalyse ist die Kontextgrößenbeschränkung – wenn Sie viele Antworten haben, kann die KI möglicherweise nicht alle Daten auf einmal verarbeiten. Mit modernen Tools – einschließlich Specific – müssen Sie sich keine Sorgen machen. Es gibt zwei Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass Ihre Analyse mit großen Datensätzen funktioniert:
Filtern: Senden Sie nur Gespräche an die KI, bei denen Benutzer auf eine bestimmte Frage geantwortet oder eine bestimmte Antwort gewählt haben. Dies reduziert den Lärm und stellt sicher, dass Sie sich nur auf relevante Teile konzentrieren.
Zuschneiden: Wählen Sie nur die Fragen aus, die Sie von der KI berücksichtigen lassen möchten. Dadurch bleiben Sie innerhalb des Kontextfensters, gewinnen jedoch alle benötigten Erkenntnisse aus gezielten Abschnitten.
Für eine vollständige Anleitung, wie das funktioniert, lesen Sie den Leitfaden zu den Funktionen der KI-Umfrageantwortenanalyse.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten von Masterclass-Teilnehmern
Die Zusammenarbeit bei der Analyse von Antworten aus Umfragen unter Masterclass-Teilnehmern zu Themen von Interesse ist mit herkömmlichen Tools oft umständlich: Kommentare fliegen in E-Mail-Threads, Tabellenblätter werden kopiert, und niemand ist sich je sicher, wer welche Erkenntnis aus den Daten gezogen hat.
Chat-basierte Zusammenarbeit: In Specific findet die gesamte Analyse in KI-gestützten Chats statt – so können Sie und Ihre Teamkollegen Umfrageergebnisse untersuchen, Fragen stellen und Erkenntnisse in Echtzeit teilen. Jeder Chat zeigt, wer was gefragt hat, und Sie können separate KI-Chats für verschiedene Anfragen erstellen.
Kontextbewusste Teamarbeit: Sie können benutzerdefinierte Filter auf jeden Chat anwenden, sodass ein Kollege sich beispielsweise auf Erstteilnehmer konzentrieren kann, während ein anderer hoch engagierte Themen untersucht. Die Einsichten (und Chat-Avatare) jedes Teammitglieds erscheinen in der Analyse, wodurch die Verantwortlichkeit klar wird und der Fortschritt in den Arbeitsgruppen leicht erkennbar ist.
Wenn Sie strukturierte Workflows bevorzugen, können Sie Ihre Umfrage jederzeit anpassen oder verbessern – Specifics KI-Umfrageeditor ermöglicht es Ihnen, mit dem Builder zu chatten und basierend auf Ihren Erkenntnissen während der Analyse sofortige Änderungen vorzunehmen.
Für einen vollständigen Leitfaden zur Einrichtung, erfahren Sie, wie Sie schnell eine Umfrage für Masterclass-Teilnehmer zu Themen von Interesse erstellen können.
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage für Masterclass-Teilnehmer zu Themen von Interesse
Beginnen Sie mit der Sammlung von Erkenntnissen, identifizieren Sie sofort die Prioritäten der Teilnehmer und konzentrieren Sie sich bei Ihrer nächsten Masterclass auf das, was wirklich zählt, mit KI-gestützten Konversationsumfragen, die für eine tiefe, umsetzbare Analyse entwickelt wurden.