Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie mithilfe von KI Antworten aus einer Umfrage unter Online-Event-Teilnehmern zu deren Erwartungen analysieren können — und warum das wichtig ist, wenn Sie schnell genaue Einblicke wünschen.
Die richtigen Tools zur Analyse von Umfragedaten wählen
Der Ansatz und die Werkzeuge, die Sie zur Analyse Ihrer Umfrageantworten benötigen, hängen weitgehend von der Struktur Ihrer Daten ab — ob es sich hauptsächlich um Zahlen, offene Rückmeldungen oder eine Mischung aus beidem handelt.
Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage hauptsächlich strukturierte Antworten enthielt (denken Sie an „Wählen Sie alle zutreffenden Optionen aus“ oder Bewertungsmaßstäbe), sind diese mit Tools wie Excel oder Google Sheets einfach zu analysieren. Zählen Sie einfach, wie viele Personen jede Option ausgewählt haben, und Sie haben Ihre Verteilung.
Qualitative Daten: Wenn Sie sich auf offene oder Folgefragen konzentrierten, haben Sie es mit unstrukturierten Daten zu tun. Wenn Sie mehr als nur eine Handvoll Antworten haben, ist das manuelle Lesen jeder Antwort nicht machbar. In diesem Fall ist es unerlässlich, KI-Tools zu verwenden, um Zusammenfassungen und zentrale Erkenntnisse zu gewinnen — insbesondere bei umfangreicheren Umfragen, die voller Feedback von Teilnehmern darüber sind, was sie von Ihrem Event erwarten.
Es gibt zwei Ansätze zur Werkzeugnutzung bei der Bearbeitung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool zur KI-Analyse
Kopieren und chatten: Sie können Ihre qualitativen Daten — also diese Freitextantworten — exportieren und in ChatGPT oder ein anderes generatives KI-Tool einfügen. Dann können Sie es bitten, die Daten zusammenzufassen oder wichtige Muster hervorzuheben.
Einschränkungen: Dieser Ansatz ist mit Reibung verbunden: Das Handling von Kopieren-Einfügen, das Einhalten der Chat-Kontextgröße und das Nachverfolgen von Versionen oder Anpassungen erfordern viel Arbeit. Die Verwaltung von Hunderten von Zeilen aus einer Event-Umfrage wird schnell unhandlich, und Sie müssen Ihre Eingabeaufforderungen so gestalten, dass sie nützliche Antworten erhalten.
All-in-One-Tool wie Specific
Zweckgerichtet für qualitative Umfragen: Ein spezialisiertes Tool wie Specific ist für diese Situation konzipiert. Es befasst sich sowohl mit der Sammlung (der Umfrage selbst) als auch mit der KI-gestützten Analyse – und liefert Ihnen sofort erstellte Zusammenfassungen, Themen und Einblicke. Sie umgehen Tabellenkalkulationen und vermeiden manuelle Sortierung.
Erhöhte Datenqualität: Die Konversationsumfragen von Specific nutzen KI, um maßgeschneiderte Anschlussfragen zu stellen, sodass Sie detaillierte, kontextreiche Antworten von Teilnehmern erhalten, die nicht nur offenbaren, was die Teilnehmer erwarten, sondern warum. (Hier erfahren Sie mehr über den Nutzen von intelligenten Nachfragen hier.)
Nahtloser KI-gesteuerter Workflow: Sobald die Antworten eingehen, fasst Specific diese zusammen, findet Muster und ermöglicht es Ihnen, direkt mit der KI über die Ergebnisse zu chatten — wie einen Kopilot-Forscher auf Abruf zu haben. Sie erhalten zusätzliche Funktionen zur Verwaltung, Filterung und Steuerung, welche Daten zur Analyse gesendet werden, was besonders bei großen Datensätzen hilfreich ist.
Nützliche Eingabeaufforderungen für die Analyse von Erwartungen von Online-Event-Teilnehmern
Ob Sie Specific oder ChatGPT verwenden, die richtigen Eingabeaufforderungen können einen dramatischen Unterschied machen. Hier sind Möglichkeiten, das Beste aus Ihrer KI herauszuholen:
Kernideen-Eingabeaufforderung: Verwenden Sie diese, um die Hauptthemen oder -themen in Ihren Umfragedaten zu entdecken. Es ist die Standardeinstellung in Specific und funktioniert mit jedem GPT-Tool:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen in fett (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung zu extrahieren.
Ausgabekriterien:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (Verwendung von Zahlen, keine Wörter), am meisten erwähnte zuerst
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernidee Text:** Erklärungstext
2. **Kernidee Text:** Erklärungstext
3. **Kernidee Text:** Erklärungstext
KI funktioniert immer besser mit mehr Kontext. Fügen Sie eine kurze Einführung wie diese hinzu:
Ich habe eine Umfrage unter Teilnehmern für ein bevorstehendes Online-Event durchgeführt. Ziel ist es, ihre Erwartungen, bevorzugte Aktivitäten und Session-Typen zu verstehen und zu erfahren, was sie motivieren könnte, ähnliche Veranstaltungen in Zukunft weiterzuempfehlen oder zu besuchen. Können Sie die unten stehenden Antworten analysieren und die Hauptthemen zusammenfassen?
Kernideen weiter erkunden: Nachdem Sie eine Kernidee identifiziert haben, fragen Sie: „Erzählen Sie mir mehr über [Kernidee].“ Dies zeigt Nuancen, Unterthemen oder spezielle Probleme auf – warum Menschen beispielsweise bestimmte Networking-Optionen wünschen.
Nach bestimmten Themen fragen: Verwenden Sie die direkte Aufforderung: „Hat jemand über [Engagement, Networking usw.] gesprochen?“ Um tiefer zu graben, fügen Sie hinzu: „Zitate einbeziehen.“
Personen-Eingabeaufforderung: Wenn Sie einen Überblick über verschiedene Teilnehmerarten wünschen, fragen Sie:
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 deren Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.
Schmerzpunkte und Herausforderungen: Entdecken Sie, was einem großartigen Event im Wege steht mit:
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.
Motivationen & Antriebsfaktoren: Finden Sie heraus, was die Menschen anzieht mit:
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.
Sentiment-Analyse: Verschaffen Sie sich schnell einen Eindruck über die allgemeine Stimmung mit:
Bewerten Sie die insgesamt in den Umfrageantworten ausgedrückte Stimmung (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmungs-Kategorie beitragen.
Wollen Sie noch mehr Inspiration für Eingabeaufforderungen für dieses Publikum? Schauen Sie sich diesen Leitfaden zu den besten Fragen für Umfragen unter Online-Event-Teilnehmern zu deren Erwartungen an.
Wie Specific qualitative Daten nach Fragetyp analysiert
Specific ist darauf ausgelegt, seine KI-Analytik an die Struktur Ihrer Fragen anzupassen:
Offene Fragen (mit oder ohne Folgefragen): Sie erhalten eine Zusammenfassung, die alle Antworten abdeckt und in die Folgefragen eintaucht, um die Gründe hinter den Teilnehmerantworten zu enthüllen — unerlässlich, um Motivationen zu verstehen, nicht nur oberflächliche Wünsche.
Multiple-Choice mit Folgefragen: Jede Antwortoption erhält ihre eigene zugeschnittene KI-Zusammenfassung für alle Folgefragen, so dass Sie sehen können, was „Networking“-Fans wirklich wollen, getrennt betrachtet von denen, die „Lern-Sessions“ gewählt haben.
NPS-Fragen: Antworten werden in Befürworter, Passive und Kritiker unterteilt – jede mit ihrer eigenen Zusammenfassung, warum die Teilnehmer Ihre Eventerwartungen so bewertet haben, wie sie es getan haben. Dies hilft Ihnen, das Wichtigste für Ihre kritischsten Segmente zu identifizieren.
Das Gleiche können Sie mit ChatGPT tun, aber es ist langsamer und erfordert mehr manuelle Sortierung — besonders bei der Skalierung von Event-Umfragen.
Möchten Sie eine neue Umfrage starten und diese Analysen in Aktion sehen? Verwenden Sie dieses Tool, um eine neue Umfrage unter Online-Event-Teilnehmern über Erwartungen zu erstellen mit einer einzigen Eingabeaufforderung.
Umgang mit Kontextgrenzen-Herausforderungen bei KI bei der Analyse von Event-Umfrageantworten
KI-Modelle können nur eine bestimmte Menge an Informationen („Kontextfenster“) gleichzeitig verarbeiten. Wenn Sie viele Antworten von begeisterten Teilnehmern haben, könnten Sie diese Grenze erreichen.
Es gibt zwei verlässliche Ansätze, um effizient zu bleiben (beide in Specific integriert):
Filterung: Analysieren Sie nur Gespräche, in denen Befragte bestimmte Fragen beantwortet oder bestimmte Antworten gewählt haben. Auf diese Weise, wenn Sie sich tief nur mit Networking- oder Q&A-Feedback befassen möchten, gehen nur die relevanten Gespräche an die KI. Präzision spart Zeit, Speicherplatz und Kopfschmerzen.
Zurechtschneiden: Wählen Sie nur die relevantesten Fragen für die KI-Analyse aus. Zum Beispiel: Wenn Ihre Erwartungsumfrage zehn Fragen hatte, aber nur zwei kritisch sind, senden Sie nur diese zur Analyse. Dies maximiert die Anzahl der Gespräche, die Sie verarbeiten können — auch mit großen Datensätzen.
Specific macht diese Workflow-Schritte einfach, aber Sie können ähnliche Filterungs- oder Kürzungstechniken mit einem KI-Tool wie ChatGPT anpassen (es erfordert nur mehr Aufwand bei der Einrichtung).
Für mehr darüber, wie Specific AI den Kontext für eine tiefgreifende Umfrageanalyse verwaltet, lesen Sie das Handbuch zu KI-gestützte Umfrageantwortanalyse.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfragen unter Online-Event-Teilnehmern
Die kollaborative Analyse kann schnell chaotisch werden — insbesondere, wenn Sie über Teams hinweg arbeiten, um das Feedback über die Erwartungen Ihrer Event-Teilnehmer zu verstehen.
Mit Specific sind Sie nie im Alleingang. Statt statischer Dashboards oder isolierter CSVs können Sie und Ihre Kollegen die Antworten durch Chatten mit der KI analysieren. Dies ist ein großer Gewinn an Fluidität für Teams, die an E-Mail-Threads oder Tabellenkommentare gewöhnt sind.
Mehrere Chats bedeuten Fokus und Flexibilität: Jeder Chat kann unterschiedliche Filter haben — ein Gespräch konzentriert sich auf Engagement-Features, ein anderes auf Networking usw. Sie wissen immer, wer welchen gestartet hat, sodass es einfach ist, den Überblick zu behalten und die richtigen Leute einzubeziehen.
Identifizieren Sie, wer was gesagt hat: Avatare zeigen, wer was im AI-Chat fragt. Feedback und Einblicke werden zugeordnet, was Verwirrungen vermeidet, wenn mehrere Teammitglieder sich im selben Projekt engagieren.
Dieser moderne Ansatz zur Zusammenarbeit — gepaart mit einer KI, die qualitative Antworten sofort zusammenfasst — ist ein Wendepunkt für schnell agierende Event-Teams.
Möchten Sie einen neuen Workflow ausprobieren, um Teilnehmerfeedback zu sammeln und zu analysieren? Dieser KI-Umfrage-Editor ermöglicht es Ihnen, Ihre Event-Umfrage durch einfaches Chatten mit der KI über Änderungen zu entwerfen und anzupassen.
Erstellen Sie jetzt Ihre Umfrage zu den Erwartungen von Online-Event-Teilnehmern
Beginnen Sie mit dem Sammeln von qualitativ hochwertigen, umsetzbaren Erkenntnissen — mithilfe von KI, die Ihnen bei der Analyse aller Informationen hilft — und erstellen Sie mit dem konversationsbasierten Umfrage-Builder von Specific Ihre nächste Umfrage zu den Erwartungen von Online-Event-Teilnehmern. Verwandeln Sie das Feedback der Teilnehmer in klare Veranstaltungsverbesserungen in Minuten, nicht in Wochen.
