In diesem Artikel erhalten Sie Tipps, wie Sie Antworten aus einer Online-Kurs-Umfrage zu Preisen und Wert analysieren können. Egal, ob Sie neu in der Umfrageanalyse sind oder Ihr Können verbessern möchten, hier erfahren Sie, was Sie wissen müssen.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse von Umfrageantworten wählen
Das beste Werkzeug zur Analyse Ihrer Umfrage hängt von der Struktur Ihrer Daten und den gesammelten Antworten ab. Lassen Sie uns das aufschlüsseln:
Quantitative Daten: Wenn Sie sich mit Zahlen beschäftigen—wie viele Studenten eine bestimmte Preisspanne gewählt oder den Wert von 1 bis 5 bewertet haben—sind Tabellenkalkulationen wie Excel oder Google Sheets Ihre bevorzugten Werkzeuge. Sie können leicht Diagramme erstellen, Stimmen zählen und die Verteilung visualisieren.
Qualitative Daten: Wenn Sie offene Antworten, Erklärungen der Studenten oder ihre persönlichen Geschichten darüber haben, warum der Preis eines Kurses angemessen erschien oder nicht, können diese nicht effektiv von Hand gezählt oder grafisch dargestellt werden. Hier sollten Sie ein KI-Tool verwenden, um diese Erkenntnisse zu verarbeiten und zusammenzufassen. Bei immer mehr Antworten wird es schnell überwältigend, alles selbst zu lesen, insbesondere wenn Dutzende oder Hunderte von Studenten ihre Erfahrungen in eigenen Worten ausführen.
Es gibt zwei Ansätze für Werkzeuge bei der Verarbeitung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Kopieren-Einfügen-Workflow: Sie können Ihre Umfragedaten exportieren und in ChatGPT oder ein anderes generisches Sprachmodell einfügen. Anschließend können Sie die KI auffordern, das Feedback zusammenzufassen, Themen zu extrahieren oder spezifische Fragen zu Ihren Daten zu beantworten.
Bequemlichkeitseinschränkungen: Dieser Ansatz funktioniert, ist jedoch nicht besonders praktisch—insbesondere für große Datensätze. Sie müssen Ihre Daten formatieren, Eingabelimits verwalten und manuell verfolgen, welche Teile Sie analysiert haben.
All-in-one-Tool wie Specific
Spezialisiert auf Umfragen: Mit einer Umfrageplattform wie Specific erhalten Sie ein Tool, das sowohl die Verteilung der Umfrage als auch die KI-gestützte Antwortanalyse an einem Ort übernimmt.
Intelligentere Datenerfassung: Specific verwendet KI, um in Echtzeit Folgefragen zu stellen, sodass Sie reichhaltigere Details und qualitativ hochwertige Daten erhalten. Das bedeutet, dass Sie nicht nur hören, dass Studenten einen Kurs als „teuer“ empfinden, sondern auch wissen, warum, was sie erwartet haben oder welche Wertaspekte am meisten in ihre Entscheidung eingeflossen sind.
Mühelose KI-Analyse: Specific fasst automatisch offene Feedbacks zusammen, erkennt Muster in den Aussagen der Studenten über Preisgestaltung und Wert und erstellt umsetzbare Einblicke—keine Tabellenkalkulationen oder manuelles Kopieren-Einfügen erforderlich. Sie können auch über Chat mit Ihren Daten interagieren, ähnlich wie bei ChatGPT, sich aber ganz auf Ihre Umfrageergebnisse und den speziellen Kontext konzentrieren. Zusätzliche Funktionen ermöglichen es Ihnen, zu steuern, über welche Daten Sie sprechen, und sicherzustellen, dass Sie immer den Fokus behalten.
Nützliche Beispiele, die Sie zur Analyse von Feedback zu Preisen und Werten von Online-Kursen verwenden können
Die Magie passiert bei den Beispielen. Ob Sie ChatGPT, Specific oder ein anderes KI-Tool verwenden, gut formulierte Beispiele liefern Ihnen gezielte, umsetzbare Ergebnisse. So erhalten Sie bessere Einblicke mit diesen Beispielen:
Beispiel für Kerngedanken: Wenn Sie eine Zusammenfassung des großen Ganzen darüber benötigen, was Studenten wirklich über die Preisgestaltung und den Wert eines Kurses denken, ist dies mein bevorzugtes Beispiel. Es ist das Rückgrat in Specific, funktioniert aber auch hervorragend in ChatGPT.
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken in fetter Schrift (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Anforderungen an das Ergebnis:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Worte), die meisten zuerst genannt
- keine Vorschläge
- keine Indikationen
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
Sie erhalten eine Liste kugelsicherer Themen zurück, wie „Faire Preisgestaltung für Inhaltsqualität“, mit prägnanten Erklärungen und Statistiken. Das ist oft der beste Ausgangspunkt.
Die Leistung der KI mit Kontext steigern: Geben Sie der KI immer mehr Kontext—beschreiben Sie den Zweck Ihrer Umfrage, teilen Sie den Hintergrund mit oder klären Sie Ihr Ziel. Hier erfahren Sie, wie Sie der KI mitteilen können, was sie im Voraus wissen sollte:
Bitte erinnern Sie sich: Diese Umfrage wurde unter Online-Kursteilnehmern durchgeführt, um ihre Meinungen zur Preisgestaltung und zum Wert der Kurse zu verstehen, an denen sie teilgenommen haben. Ziel ist es, herauszufinden, welche Faktoren den wahrgenommenen Wert und die Zahlungsbereitschaft beeinflussen.
Beispiel, um tiefer in eine Idee einzutauchen: Sobald Sie ein Thema erkannt haben, fragen Sie: „Erzähl mir mehr über [Kerngedanke].“ Die KI wird Details, unterstützende Einzelheiten oder wichtige Zitate zu diesem Thema aufschlüsseln.
Beispiel zur Validierung eines bestimmten Themas: Um zu sehen, ob die Studenten ein bestimmtes Thema interessiert hat - vielleicht „Zahlungspläne“ oder „lebenslanger Zugang“ - verwenden Sie:
Hat jemand über [Thema] gesprochen? Zitate einfügen.
Beispiel für Personas: Wenn Sie Ihr Publikum segmentieren möchten, versuchen Sie es mit:
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas—ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Fassen Sie die wichtigsten Merkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden, für jede Persona zusammen.
Beispiel für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Um Frustrationen oder Herausforderungen bei Kurswert oder -preis zu identifizieren, verwenden Sie:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jedes zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Beispiel für Motivation & Antriebe: Verstehen Sie, warum die Studenten entscheiden, dass ein Kurs seinen Preis wert ist—oder nicht:
Entnehmen Sie aus den Umfragengesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen äußern. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und bieten Sie unterstützende Belege aus den Daten an.
Beispiel für Stimmungsanalyse: Um einen Eindruck über die allgemeine Stimmung zur Preis- und Wertgestaltung zu erhalten:
Bewerten Sie die allgemeine Stimmung, die in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungskategorie beitragen.
Möchten Sie tiefer in die besten Fragen für diese Art von Umfrage eintauchen? Oder passen Sie Ihre Umfragen noch spontan an? Probieren Sie unseren AI-Umfrage-Editor für die Anpassung von Fragen in einfacher Sprache aus.
Wie Specific qualitative Daten basierend auf Fragetyp analysiert
In Specific hängt die Art und Weise, wie die KI Ihre Umfrageantworten zusammenfasst und analysiert, vom Fragetyp ab. Hier erfahren Sie, wie es strukturiert ist:
Offene Fragen: Sie erhalten eine einheitliche Zusammenfassung der Studentenantworten—einschließlich aller Folgeberichte, die die KI durchgeführt hat—die Ihnen einen klaren Überblick über das gesamte Gespräch zu diesem Thema bieten.
Auswahlen mit Follow-ups: Jede Auswahl (z. B. „Ich habe diesen Kurs aufgrund des Preises gewählt“) wird separat zusammengefasst. Auf diese Weise können Sie sehen, was bestimmte Gruppen von Befragten bewegte—ob sie Erschwinglichkeit, zusätzliche Features oder die Qualifikation des Kursleiters schätzen.
NPS (Net Promoter Score): Antworten von Befürwortern, Passiven und Kritikern werden automatisch in ihre eigenen Zusammenfassungen aufgeteilt. Das Feedback jeder Gruppe wird im Kontext analysiert, sodass Sie leicht verstehen können, warum bestimmte Studenten mit der Preisgestaltung und dem Wert zufrieden, neutral oder unzufrieden sind.
Wenn Sie ChatGPT verwenden, können Sie ähnliche Aufschlüsselungen erhalten, allerdings erfordert das mehr Aufwand—idealerweise durch Segmentierung und Einfügen der relevanten Antworten und Aufforderung der KI pro Gruppe oder Frage.
Tipps zum Umgang mit Kontextgrenzen in KI-Tools
KI-Tools—wie ChatGPT oder sogar fortschrittliche Umfrageplattformen—haben Kontext- oder Zeichengrenzen. Wenn Sie mit Dutzenden oder Hunderten detaillierter Antworten von Studenten arbeiten, erreichen Sie diese Grenzen schnell.
Zur Lösung gibt es zwei gängige Strategien. Beide sind in Specific integriert, aber Sie können sie auch selbst anwenden, wenn Sie es selbst machen:
Filtern: Schließen Sie nur Gespräche (Antworten) ein, in denen Studenten bestimmte Fragen beantwortet oder bestimmte Optionen ausgewählt haben. So konzentriert sich Ihre Analyse auf das, was Ihnen am meisten interessiert, und Sie bleiben unter der Kontextgrenze.
Abschneiden von Fragen: Senden Sie nur ausgewählte Fragen an die KI statt der gesamten Gespräche. Zum Beispiel: Bitten Sie die KI, nur die Frage zur Preissensitivität zu analysieren, und lassen Sie nicht relevante Themen außen vor. Dies ermöglicht es Ihnen, mehr Daten genauer abzudecken.
Sowohl Filtern als auch das Abschneiden helfen Ihnen, bestmögliche Einblicke aus einer großen qualitativen Umfrage zu gewinnen, ohne an Tiefe oder Detail zu verlieren.
Zusammenarbeits-Tipps bei KI-Tools
AI-Tools—wie ChatGPT oder sogar fortschrittliche Umfrageplattformen—haben ihre eigenen Herausforderungen bei der Zusammenarbeit in der Umfrageanalyse. Mit Preisanpassungen und Wertforschungen müssen Sie oft Ergebnisse teilen oder mit anderen besprechen.
Um dies zu lösen, gibt es zwei allgemeine Strategien. Beide sind in Specific eingebaut, aber Sie können sie auch selbst anwenden, wenn Sie es selbst versuchen:
Filtern: Beziehen Sie nur Gespräche (Antworten) ein, in denen die Studierenden bestimmte Fragen beantwortet oder bestimmte Wahlmöglichkeiten ausgeübt haben. So konzentriert sich Ihre Analyse auf das, was Sie am meisten interessiert, und bleibt unter der Kontextgrenze.
Fragen kürzen: Senden Sie nur ausgewählte Fragen an die KI, anstatt ganze Themenbereiche einzubeziehen. Zum Beispiel können Sie die KI bitten, nur die Frage zur Preissensitivität zu analysieren und nicht verwandte Themen auszublenden. So können Sie mehr Daten präzise abdecken.
Beide Methoden—Filtern und Kürzen—ermöglichen es Ihnen, mehr Einblicke zu gewinnen und sich auf das Wesentliche zu konzentrieren, selbst wenn die Antwortdaten detailliert und zahlreich sind.
Tipps zum Überwinden von Kontextgrenzen in KI-Tools
Collaboration im Bereich der Umfrageanalyse ist eine dauerhafte Herausforderung.
Mit Preis- und Wertanpassungsforschung müssen Sie die Ergebnisse häufig weitergeben oder mithelfen, Befunde oder Analysen wiederholt zu prüfen.
Mit diesen kollaborativen Funktionen können Sie Einblicke im Laufe der Zeit sammeln, Analysen erneut untersuchen und neue Teammitglieder oder Interessengruppen einbeziehen:
Filtern: Schließen Sie nur Gespräche ein (Antworten), in denen die Studenten bestimmte Fragen beantwortet oder bestimmte Auswahlmöglichkeiten getroffen haben. Auf diese Weise konzentriert sich Ihre Analyse auf das, was Sie wirklich interessiert, und bleibt unter der Kontextgrenze.
Fragen kürzen: Senden Sie nur Informationen zu dem für Sie relevantesten Thema. Beispielsweise könnte die KI nur aufgefordert werden, die Frage zur Preissensibilität zu analysieren und irrelevante Themen auszusparen. Mit diesem Ansatz können Sie mehr Daten abdecken und dennoch die Genauigkeit wahren.
Wenn Sie sich eingehender mit Themen beschäftigen oder Ihre Umfragen im laufenden Betrieb anpassen möchten, schauen Sie sich unseren AI-Umfrage-Editor an, um Fragen in einfachen Worten anzupassen.