Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer SaaS-Kundenumfrage zum Customer Effort Score (CES) analysieren können. Wenn Sie umsetzbare Anleitungen zur KI-gestützten Umfrageanalyse suchen, sind Sie hier genau richtig.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse von Umfrageantworten auswählen
Der Ansatz und die Werkzeuge, die Sie verwenden, hängen von der Form und Struktur Ihrer Umfragedaten ab. Einige Erkenntnisse sind leicht zu extrahieren, während andere fortgeschrittene KI-Tools erfordern:
Quantitative Daten: Zahlen sind hier Ihr Freund. Wenn Ihre Umfrage fragt: „Wie viel Aufwand war nötig, um Ihr Problem zu lösen?“ und es eine begrenzte Anzahl von Antworten gibt, ist das Zählen der Gesamtsummen in Excel oder Google Sheets ein Kinderspiel. Ein schneller Pivot-Tisch und Sie sind fertig.
Qualitative Daten: Mit offenen Antworten oder Folgefragen wird es schnell komplex. Jede Antwort selbst zu lesen ist nicht machbar, wenn man im SaaS-Maßstab arbeitet. Hier tritt die KI in Aktion, um das Schwergewicht zu übernehmen – sie hilft Ihnen, wichtige Themen, Stimmungen und umsetzbare Chancen aus freien Textantworten zu erkennen.
Es gibt zwei Ansätze für Tools, wenn es um qualitative Antworten geht:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool zur KI-Analyse
Manuell aber flexibel. Sie können Ihre offenen Textumfragedaten exportieren, in ChatGPT einfügen und mit der KI über die Kernergebnisse sprechen. Das gibt Ihnen rohe GPT-Power, ist aber nicht die bequemste Erfahrung:
Workflow-Reibung: Sie müssen Ihre Antworten formatieren und stapeln, was Zeit kostet.
Kontextgrenzen: GPT-Modelle akzeptieren nur eine gewisse Menge an Text auf einmal – große Datensätze stoßen schnell an die Decke, sodass Sie oft in Blöcken arbeiten und sich wiederholen müssen.
Begrenzte Filterung: Wenn Sie in spezifische Antworten eintauchen möchten (z.B. Feedback nur von Kritikern oder von denen, die eine bestimmte Option gewählt haben), ist es Handarbeit.
Während KI-gestützte Stimmungsanalysen in SaaS-Feedback-Arbeitsabläufen häufiger werden, erfordern traditionelle Werkzeuge wie ChatGPT zusätzliche Schritte und Disziplin, um eine robuste, wiederholbare Analyse zu erhalten.
Ein All-in-One-Tool wie Specific
All-in-One, entwickelt für die SaaS-Umfrageanalyse. Specific ist genau dafür konzipiert. Es ermöglicht Ihnen, nicht nur Umfrageantworten in einem Konversationsformat zu sammeln, sondern sie auch sofort mit eingebauter KI zu analysieren.
Konversationsumfragen verstärkt durch Folgefragen. Die KI erfasst nicht nur Antworten, sondern stellt intelligente Folgefragen, sodass Sie detaillierte, hochwertige Daten erhalten, anstatt generischer Antworten. Erfahren Sie, wie KI-gestützte Folgefragen die Qualität Ihrer Umfrage verbessern können.
Kein manueller Export oder Formatierung erforderlich: Sobald die Daten eingegeben sind, führt die KI für Sie die Analyse durch – Themen zusammenfassen, Kernideen abbilden und sogar umsetzbare Vorschläge aufdecken. Sie können dann direkt mit der KI über die Ergebnisse sprechen, ähnlich wie in ChatGPT, jedoch mit vollständig verwaltetem Kontext.
Benutzerdefinierte Filter, einfache Datenverwaltung: Möchten Sie nur Antworten sehen, die von hohem Aufwand sprechen oder nach Benutzertyp segmentieren? Das ist ein Kinderspiel und nicht mehr ein Tabellenkalkulationsaufwand.
Schneller, zuverlässiger: Cloud-basierte KI-Werkzeuge wie Specific können offene Umfragedaten bis zu 10-mal schneller analysieren als manuelle menschliche Methoden.
Beide Wege haben ihre eigenen Vorteile, aber für hochvolumige SaaS-Kundenumfragen zu CES sparen All-in-One-Tools Ihnen Stunden und verbessern Ihr Verständnis des Benutzeraufwands erheblich.
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von SaaS-Kundenumfragedaten über den Customer Effort Score (CES)
Effektive KI-Eingabeaufforderungen helfen Ihnen, schnell zum Kern Ihrer Daten zu gelangen. So leite ich GPT (oder nutze Specifics integrierte Funktionen), um echten Wert aus den Rohumfrageantworten zu schöpfen.
Aufforderung für Kerngedanken: Dies ist meine bevorzugte Eingabeaufforderung, um wichtige Themen in einem großen Datensatz aufzudecken. Sie priorisiert das am häufigsten Erwähnte und ignoriert niedrigsignalisierende Rauschen:
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken fettgedruckt zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erläuterung.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), am häufigsten erwähnte oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
Tipp: KI funktioniert besser, wenn Sie ihr so viel Kontext wie möglich geben. Zum Beispiel, sagen Sie ihr den Zweck Ihrer Umfrage und Ihr Ziel:
Die folgenden Umfrageantworten stammen von SaaS-Kunden, die ihre Erfahrungen darüber teilen, wie viel Aufwand es erforderte, ein Problem zu lösen. Unser Ziel ist es, die Gründe für hohen Aufwand zu verstehen und Serviceprozesse zu verbessern. Bitte identifizieren Sie wichtige Schmerzpunkte.
Sie können auch mit Folgemaßnahmen tiefer gehen, wie:
Sagen Sie mir mehr über verzögerte Support-Antworten (Kerngedanke)
Oder spezifische Themen validieren:
Hat jemand erwähnt, dass die Kontoeinrichtung verwirrend war? Fügen Sie Zitate ein.
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die genannt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und beachten Sie eventuelle Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Eingabeaufforderung für Personas:
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 relevante Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.
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 zusammen und liefern Sie unterstützende Beweise aus den Daten.
Eingabeaufforderung für Stimmungsanalyse:
Beurteilen Sie die insgesamt ausgedrückte Stimmung in den Umfrageantworten (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie wichtige Phrasen oder Feedbacks hervor, die zu jeder Stimmungskategorie beitragen.
Eingabeaufforderung für Vorschläge & Ideen:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von Umfrageteilnehmern geäußert wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie bei Bedarf direkte Zitate ein.
Qualitative Eingabeaufforderungen wie diese erschließen reichhaltigere Einblicke und helfen Ihnen, das „Warum“ hinter Ihren CES-Zahlen zu verstehen. Für mehr Inspiration zu Umfragedesign und -analyse siehe beste Fragen für SaaS-Kundenumfrage zu CES.
Wie Specific qualitative Umfragedaten nach Fragetyp analysiert
Nicht jede Umfragefrage ist gleich – jeder Typ benötigt einen leicht unterschiedlichen Analyseansatz, insbesondere für Customer Effort Score (CES) Umfragen, bei denen Zusatzdetails oft entscheidende Reibungspunkte aufzeigen.
Offene Fragen (mit oder ohne Follow-Ups): Specific liefert automatisch eine Zusammenfassung aller Antworten, gruppiert mit verwandten Folgeantworten. Wenn Sie fragen „Was machte diese Erfahrung einfach oder schwer?“, erhalten Sie ein prägnant verdichtetes Ergebnis, das sowohl das ursprüngliche Feedback als auch die KI-geprüften Details umfasst.
Auswahlmöglichkeiten mit Follow-Ups: Für Einzelauswahl- oder Mehrfachauswahl-Optionen, gefolgt von einem „Warum?“, erhält jede Auswahl ihre eigene Zusammenfassung. Sie können leicht vergleichen, zum Beispiel, was „Abrechnung“ zu hohem Aufwand machte im Vergleich zu „technischem Support“.
NPS-ähnliche Fragen: Antworten werden in Kritiker, Unentschlossene und Befürworter gruppiert. Die zugehörigen Kommentare jeder Gruppe werden separat zusammengefasst, sodass Sie sehen können, was negative, neutrale oder positive Aufwandserfahrungen antreibt.
Wenn Sie die Analyse in ChatGPT durchführen, müssen Sie Antworten manuell segmentieren, gefilterte Daten kopieren und Ihre Eingabeaufforderungen für jedes Segment ausführen – nicht unmöglich, aber viel mehr Arbeit. Specific automatisiert diese Schritte, damit Sie sich auf die Umsetzung von Erkenntnissen konzentrieren können, anstatt Tabellenkalkulationen zu verwalten. Siehe das AI-Analyse-Feature für Umfrageantworten für Details.
Wie man Kontextgrößenbeschränkungs-Herausforderungen mit KI-Umfrageanalyse angeht
Die Arbeit mit AIs wie GPT hat ihre eigenen Herausforderungen – Größengrenzen im Kontext. Große SaaS-Kunden-CES-Umfragen können leicht die Menge an Text überschreiten, die die KI auf einmal verarbeiten kann. Sie brauchen eine Strategie, und Specific löst dies nativ:
Filterung: Senden Sie nur relevante Gespräche in den KI-Kontext. Sie können filtern, wer auf spezifische Fragen geantwortet hat oder spezifische Antworten gewählt hat. Dies bedeutet, dass sich die KI nur auf Hochaufwand-Fälle konzentriert.
Beschneiden: Wählen Sie nur die Fragen aus, die Sie interessieren. Möchten Sie nur offene Antworten und keine demografischen Daten? Beschneiden Sie die Daten, bevor Sie sie der KI zuführen, damit das Größenlimit nicht mit Rauschen verschwendet wird.
Wenn Sie exportieren und direkt GPT verwenden, versuchen Sie, Daten in relevanten Kategorien zu gruppieren oder verwenden Sie Filter in Tabellenkalkulationen, bevor Sie die KI füttern, um Ihre Abfragen handhabbar zu halten.
Die Fähigkeit, selbst groß angelegtes, offenes Feedback schnell zu analysieren, ist der Grund, warum KI-gesteuerte Plattformen die Analyse von SaaS-Umfragen transformieren.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von SaaS-Kundenumfrageantworten
Hatten Sie schon einmal eine Situation, in der mehrere Teammitglieder CES-Umfrageergebnisse analysieren, nach verschiedenen Kriterien filtern oder Ergebnisse teilen wollten, aber jeder mit einer anderen Tabellenkalkulationsversion endete? Kollaborative Funktionen sind wesentlich, um Einblicke über Produkt-, Support- und CX-Teams hinweg zu vereinheitlichen.
Als Team mit der KI chatten: In Specific kann jedes Teammitglied Umfragedaten einfach analysieren, indem es im Dashboard mit der KI chattet. Kein Warten, bis Sie an der Reihe sind, kein Export-Import-Kopfschmerzen.
Mehrere Chats für mehrere Blickwinkel: Jeder Chat kann seine eigenen Filter haben (wie „zeige nur Hochaufwand-Fälle“), und zeigt, wer jeden Thread gestartet hat. Es ist einfach, dass jedes Department – Support, Produkt, Führungskräfte – ihre eigenen Analysen hat, alle nebeneinander.
Sehen, wer was gesagt hat: Bei der Zusammenarbeit im KI-Chat wissen Sie immer, wer welchen Kommentar oder welche Anfrage gemacht hat – das Avatar des Absenders ist sichtbar, was Verwirrung reduziert und Verantwortlichkeit erhöht.
Teilen, erneut besprechen, verfeinern: Speichern Sie jede Unterhaltung, lassen Sie Kollegen ihre eigenen Nachfragen hinzufügen und besuchen Sie frühere Chats erneut, wenn sich der Kontext (oder die Ziele) ändern. Es ist mühelose Forschungskollaboration.
Kollaborative KI-gestützte Umfrageanalysen bedeuten, dass Ihr SaaS-Team schnell handeln, Prioritäten festlegen und Feedback umsetzen kann. Für mehr zur Erstellung und Kollaboration bei Umfragen, lesen Sie wie man eine SaaS-Kundenumfrage zum Customer Effort erstellt.
Erstellen Sie jetzt Ihre SaaS-Kundenumfrage zu Customer Effort Score (CES)
Starten Sie durch und erstellen Sie Ihre SaaS-Kunden-CES-Umfrage – sammeln Sie tiefere Einblicke, analysieren Sie Antworten sofort und setzen Sie Feedback in Taten um, bevor Ihre Wettbewerber es tun.
