Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Online-Kurs-Studentenumfrage zu technischem Support mithilfe KI-gestützter Tools und intelligenter Arbeitsabläufe analysieren können.
Die richtigen Tools für die Analyse wählen
Die Tools und der Ansatz, den Sie verwenden, hängen stark von Ihrem Datentyp ab – ob Sie mit Zahlen oder offenen Feedbacks arbeiten.
Quantitative Daten: Für einfache Statistiken, wie das Zählen, wie viele Studenten jede Option für technischen Support ausgewählt haben, sind klassische Tools wie Excel oder Google Sheets schnell und effizient.
Qualitative Daten: Bei Antworten auf offene Fragen oder reichhaltigem Folgefeedback wird es knifflig. Diese Erkenntnisse sind unmöglich, manuell in großem Maßstab zu lesen und zusammenzufassen. Hier glänzen KI-Tools wirklich und sparen viel Zeit und Mühe.
Bei der Arbeit mit qualitativen Antworten gibt es zwei Ansätze für die Werkzeugnutzung:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Kopieren Sie Ihre exportierten Daten und fügen Sie sie in ChatGPT oder ein ähnliches Tool ein, und beginnen Sie, darüber zu chatten.
Dies ist praktisch für eine schnelle Analyse, wenn Sie nicht viele Daten haben, aber es kann unübersichtlich werden. Probleme mit Formatierung, Kontextgrößenbeschränkungen und das manuelle Verfolgen der Threads verlangsamen Sie. Es ist nicht ideal, wenn Ihr Datensatz groß ist oder wenn Sie regelmäßig solche Umfragen durchführen.
All-in-one-Tool wie Specific
Specific ist eine speziell entwickelte KI-Plattform zur Umfrageanalyse – es sammelt und analysiert Daten.
Wenn Sie eine Umfrage mit Specific durchführen, stellt der KI-Agent in Echtzeit Folgefragen. Dies führt zu viel tieferen, klareren Daten, als Sie sie aus einem Standardformular erhalten würden. Anschließend fasst es die Antworten zusammen, findet Schlüsselthemen und liefert sofortige Einblicke – es gibt keine manuelle Tabellenverarbeitung oder das Zusammensetzen von Ergebnissen. Sie können auch live mit der KI über Ihre Ergebnisse chatten und den Kontext steuern, den Sie für tiefgehende Analysen übertragen.
Sehen Sie sich Details zu den Merkmalen der KI-Umfrageanalyse an, wenn Sie einen All-in-One-Workflow zur Analyse von Umfrageantworten mit KI wünschen.
Wenn Sie Ihre eigene Umfrage für diesen Anwendungsfall erstellen möchten: Sie können schnell mit dem Umfrage-Generator speziell für technischen Support-Umfragen mit Online-Kurs-Studenten beginnen oder den allgemeinen KI-Umfrage-Builder für jedes benutzerdefinierte Szenario erkunden.
Nützliche Aufforderungen, die Sie für die Umfrageanalyse von Online-Kurs-Studenten-Feedback zu technischem Support verwenden können
Prompts sind Ihr Ass im Ärmel, wenn Sie mit KI chatten, um Umfragetrends, Schwachstellen und Stimmungen zu analysieren. Hier ist, was für dieses spezielle Publikum und Thema am besten funktioniert:
Aufforderung für Kernideen: Verwenden Sie dies, um die großen Themen aus jeder Reihe qualitativer Antworten zu destillieren.
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen fett (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Anforderungen an den Output:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Worte), die am häufigsten genannten oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispiel-Output:
1. **Kernideen-Text:** Erklärungstext
2. **Kernideen-Text:** Erklärungstext
3. **Kernideen-Text:** Erklärungstext
Die KI liefert immer bessere Ergebnisse, wenn Sie mehr Hintergrundinformationen bereitstellen. Zum Beispiel, teilen Sie der KI den Zweck Ihrer Umfrage mit oder alles Relevante über Ihre Online-Kurs-Studenten. So können Sie diesen Kontext liefern:
Diese Umfrage wurde mit Online-Kurs-Studenten durchgeführt, um detailliertes Feedback zu Problemen und zur Qualität des technischen Supports zu sammeln. Unser ultimatives Ziel ist es, Bereiche zu identifizieren, die verbessert werden müssen, und was Studenten wirklich erwarten. Konzentrieren Sie Ihre Zusammenfassung auf die wichtigsten Themen und Schwachstellen, die am relevantesten für Erfahrungen mit technischem Support im Online-Lernen sind.
Vertiefung in ein Thema: Sobald Sie Ihre Hauptthemen haben, stellen Sie Rückfragen, indem Sie direkt auf die Kernidee verweisen.
Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kernidee)
Aufforderung für spezifisches Thema: Wenn Sie sehen möchten, ob jemand etwas erwähnt hat ("schnelle Reaktionszeit", "FAQs", "24-Stunden-Support", etc.):
Hat jemand über [spezifisches Thema] gesprochen? Zitieren Sie Aussagen.
Aufforderung für Personas: Diese Aufforderung hilft Ihnen, wiederkehrende Benutzertypen unter Ihren Online-Kurs-Studenten zu identifizieren:
Basierend auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste unterschiedlicher Personas – ähnlich wie "Personas" im Produktmanagement. Für jede Persona fassen Sie ihre wesentlichen Merkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.
Aufforderung für Schwachstellen und Herausforderungen: Wesentlich, um herauszufinden, was in Ihrer technischen Support-Reise kaputt ist:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schwachstellen, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die genannt wurden. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie alle Muster oder Häufigkeit des Auftretens.
Aufforderung für Motivationen & Treiber: Hilfreich, um zu erfahren, warum Studenten sich für bestimmte Support-Funktionen interessieren:
Filtern Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe heraus, die Teilnehmer für ihre Verhaltensweisen oder Entscheidungen äußern. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und liefern Sie unterstützende Beweise aus den Daten.
Aufforderung für Sentiment-Analyse: Ist die Grundstimmung eher positiv oder fühlen sich die Lernenden im Stich gelassen?
Bewerten Sie das allgemeine Sentiment, das in den Umfrageantworten zum Ausdruck kommt (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedbacks hervor, die zu jeder Sentimentkategorie beitragen.
Aufforderung für Vorschläge & Ideen: Finden Sie direkte Empfehlungen von Studenten über technischen Support:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von Umfrageteilnehmern gemacht wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie relevante direkte Zitate ein.
Aufforderung für unerfüllte Bedürfnisse & Chancen: Erkennen Sie Lücken und Ideen zur Verbesserung:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um irgendwelche unerfüllten Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten zu entdecken, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
Wie Specific qualitative Daten aus verschiedenen Fragetypen analysiert
Die Stärke von Specific liegt in seiner Flexibilität für jedes Frageformat, das Sie während Ihrer Umfrage zum technischen Support verwenden:
Offene Fragen (mit oder ohne Follow-ups): Specific gibt Ihnen eine Zusammenfassung aller Studentenantworten und für alle zusätzlichen Folgefeedbacks, die zur Hauptfrage gesammelt wurden. Dies hilft Ihnen, die größten Themen schnell zu erkennen. Für Strategien zum Verfassen leistungsstarker offener Fragen sehen Sie sich die besten Fragen für Umfragen zum technischen Support an.
Einzel- oder Mehrfachauswahlfragen mit Follow-ups: Für jede Option, die Studenten wählen, bietet Specific eine gezielte Zusammenfassung der dazugehörigen Folgekommentare. Dies gibt jede Antwort in ihrem Kontext, sodass Sie nicht nur sehen, was die Studenten dachten, sondern warum.
NPS (Net Promoter Score): Specific bricht automatisch qualitative Antworten von Kritikern, Neutralen und Promotoren auf und fasst das Folgefeedback für jede Gruppe separat zusammen. Dies ermöglicht es Ihnen, zu vergleichen, wer zufrieden ist und wer Unterstützung benötigt.
Sie können diese Aufschlüsselungen in ChatGPT replizieren, aber Sie müssen die Daten segmentieren und Antworten gruppenweise selbst einfügen – was zeitaufwendiger und fehleranfällig ist.
Umgang mit KI-Kontextgrenzen: Ihre Analyse fokussiert halten
Wenn Ihre Umfrage viele Antworten hat, könnten Sie auf Kontextgrößenbeschränkungen bei KI-Tools wie ChatGPT stoßen. Dies bedeutet, dass nicht alle Antworten gleichzeitig in den Chat passen – was eine bedeutungsvolle Analyse des gesamten Datensatzes blockieren kann. Es ist eine häufige Herausforderung.
Es gibt zwei bewährte Methoden, dies zu bewältigen (beide sind in Specific integriert):
Filtern: Schließen Sie nur Gespräche ein, bei denen Benutzer auf ausgewählte Fragen geantwortet oder spezifische Antworten ausgewählt haben. Gefilterte Analysen lassen Sie die KI auf die relevantesten Teilgruppen konzentrieren, wie nur diejenigen, die technische Probleme gemeldet haben, oder Studenten, die neutrale NPS-Scores gaben.
Zuschneiden: Begrenzen Sie die Analyse auf eine bestimmte Frage oder eine Reihe von Fragen. Anstatt alle Daten zu senden, senden Sie nur das, was sich auf Ihr Interessengebiet bezieht – dies bedeutet gezieltere Einblicke und vermeidet die Kontextgrößenwand.
Erfahren Sie mehr über diese Workflows und warum sie für die Bildungsumfrageforschung sinnvoll sind, in diesem ausführlichen Artikel über die KI-Umfrageantwortenanalyse.
Kollaborative Funktionen zur Analyse der Umfrageantworten von Online-Kurs-Studenten
Kollaborative Analyse ist eine echte Herausforderung, wenn Sie technische Support-Umfragen im Team durchführen – viele Daten, volle Terminkalender und alle wollen klare, umsetzbare Ergebnisse.
Analysieren Sie gemeinsam, indem Sie mit KI chatten: In Specific werden Umfrageergebnisse sofort kollaborativ. Sie starten einfach einen Chat mit der KI und tauchen gemeinsam in die Ergebnisse ein – keine endlosen Excel-Ketten erforderlich.
Mehrere Chats, jeder mit Filtern und Eigentum: Sie können mehrere Chats einrichten, die sich jeweils auf einen anderen Teil Ihrer Umfrage zum technischen Support konzentrieren (wie NPS-Kritiker, Antworten zu Live-Chat-Support oder nur Studenten aus einem bestimmten Kurs). Jeder Chat zeigt, wer ihn erstellt hat, was Teamarbeit klar und organisiert macht – ideal für Produktmanager, die mit Kursleitern oder technischen Support-Leitern zusammenarbeiten.
Direkte Zusammenarbeit: Specific zeigt, wer was gesagt hat, mit jeder Nachricht, die von dem Avatar des Senders im KI-Chat markiert ist. Diese Transparenz macht Feedback-Schleifen und Entscheidungsfindung einfacher, besonders wenn Ihre Umfrageanalyse funktionsübergreifend ist – CX, Kursleiter und IT können sich alle in dieselben Daten vertiefen und Erkenntnisse kommentieren.
Handlungsreiche Einblicke, keine Datenschübe: Diese Einstellung verwandelt unordentliche Umfrageanalyse in fokussierte Teamarbeit – damit Sie die größten Herausforderungen schnell angehen können, wie die Tatsache, dass 56 % der Online-Lernenden sagen, dass die Reaktionsfähigkeit der Kursleiter ein entscheidender Zufriedenheitsfaktor ist, oder die 55 %, die sagen, dass schlechtes Support zum Kursabbruch führt. [1]
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage für Online-Kurs-Studenten über technischen Support
Erhalten Sie reichhaltigere, umsetzbare Einblicke von Ihren Online-Kurs-Studenten – stellen Sie tiefere Fragen, sammeln Sie intelligenteres Feedback und lassen Sie die KI die schwerere Analysearbeit erledigen. Es ist schneller, einfacher und Sie können sofort mit Ihrem Team zusammenarbeiten.
