Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer SaaS-Kundenumfrage zur Kundenzufriedenheit mit dem Kundenservice mithilfe von AI-Umfrageanalysen und konversationellen Umfragetools analysieren können.
Die richtigen Tools für die Analyse auswählen
Um den größtmöglichen Nutzen aus Ihrer Umfrageanalyse zu ziehen, müssen Sie mit den richtigen Werkzeugen beginnen, was wirklich von der Art und Struktur Ihrer Daten abhängt.
Quantitative Daten: Wenn Sie sich Zahlen ansehen – zum Beispiel, wie viele Personen Ihren Support als „exzellent“ bewertet haben oder eine bestimmte Option gewählt haben – bleiben Sie bei Excel oder Google Sheets. Diese Tools machen das Zählen und Visualisieren quantitativer Antworten schnell und intuitiv.
Qualitative Daten: Offen formulierte Antworten und reichhaltige Folgerungen mögen aufschlussreich klingen, aber wenn Sie Hunderte oder Tausende davon haben, ist es unmöglich, alle zu lesen. Manuelle Analyse ist nicht skalierbar und wichtige Themen gehen leicht verloren. Hier kommen KI-gesteuerte Tools zum Einsatz – sie können große Mengen qualitativer Rückmeldungen verarbeiten und zusammenfassen, um zu zeigen, was wirklich zählt.
Es gibt zwei Ansätze für die Toolauswahl, wenn es um qualitative Antworten geht:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die AI-Analyse
Kopieren & Chat-Ansatz: Exportieren Sie Ihre offenen Textantworten, fügen Sie sie in ChatGPT (oder einen ähnlichen LLM-Dienst) ein und chatten Sie über Trends, Muster oder bestimmte Themen.
Aber es wird schnell unübersichtlich. Es ist nicht bequem – all diese Antworten in einem Chat-Fenster zu verwalten, große Datensätze aufzuteilen und mit Kontextgrenzen umzugehen, kann mühsam wirken. Wenn Ihr Datensatz auch nur moderat groß ist, verliert man leicht den Überblick und es ist schwer, auf vorherigen Einsichten aufzubauen.
All-in-one Tool wie Specific
Speziell für Umfrageanalysen entwickelt: Specific ist eine Plattform, die sowohl für die Durchführung konversationaler Umfragen als auch für das Extrahieren umsetzbarer Erkenntnisse mit KI entwickelt wurde. Sie können direkt mit KI über Ihre Ergebnisse chatten, ähnlich wie bei ChatGPT, jedoch mit mehr Struktur und erhaltenem Umfragekontext.
Reichere Einblicke während der Umfragedurchführung: Anders als normale Formulartools stellt Specifics' Umfragen kontextbewusste, von KI unterstützte Anschlussfragen. Dies bedeutet, dass Sie nuanciertere, tiefere Daten von jedem SaaS-Kunden sammeln – entscheidend, um die Kundenzufriedenheit mit dem Support wirklich zu verstehen. Automatische Anschlussfragen machen jede Antwort intelligenter und wertvoller.
Sofortige, umsetzbare Zusammenfassungen: Nach der Sammlung fasst Specifics' Analysen die Antworten zusammen, hebt wichtige Trends hervor und organisiert Erkenntnisse nach Thema – keine Tabellenkalkulationen oder mühseliges manuelles Tagging. Dieser KI-gesteuerte Workflow hilft Ihnen, schneller von Daten zu Entscheidungen zu gelangen und mit viel weniger Frustration. Für Umfrageersteller, die Kontrolle wichtig finden, machen KI-gestützte Bearbeitungstools das Verfeinern oder Verbessern Ihrer Umfrage einfach, indem Sie einfach mit dem Editor chatten.
Flexible, sichere KI-Analyse: Sie bestimmen, welche Daten an die KI gehen, verwalten den Analysekontext und arbeiten mit Ihrem Team in der Plattform zusammen – besonders hilfreich, wenn mehrere Interessengruppen beteiligt sind.
Für einen tieferen Einblick, wie das funktioniert, schauen Sie sich die AI-Umfrageantwortanalyse mit Specific an.
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von SaaS-Kundenumfrageantworten zur Kundenzufriedenheit
Sobald Sie Ihre Antworten haben, liegt die Stärke der KI in der Qualität der Eingabeaufforderungen, die Sie für die Analyse verwenden. Hier ist eine bewährte Liste von Eingabeaufforderungen, die Sie sowohl in Specific als auch in ChatGPT verwenden können, um Ihr SaaS-Kundenfeedback zu verstehen.
Eingabeaufforderung für Kernaussagen: Brauchen Sie eine Zusammenfassung der Hauptthemen auf hoher Ebene? Hier ist eine beständige Eingabeaufforderung zum Extrahieren von Themen und ihren Erklärungen:
Ihre Aufgabe ist es, Kernaussagen in fetter Schrift zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kernaussage) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine spezifische Kernaussage erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die am häufigsten erwähnten zuerst
- keine Vorschläge
- keine Angaben
Beispielausgabe:
1. **Kernaussage Text:** Erläuterungstext
2. **Kernaussage Text:** Erläuterungstext
3. **Kernaussage Text:** Erläuterungstext
Bessere Kontext = bessere Antworten: KI arbeitet immer besser, wenn Sie ihr ein wenig Hintergrund über den Kontext Ihrer Umfrage, Ihre Nutzer und Ihre Analyseziele geben. Zum Beispiel:
Analysieren Sie die Umfrageantworten von SaaS-Kunden zur Kundenzufriedenheit mit dem Support, um wesentliche Schmerzpunkte und Verbesserungsbereiche zu identifizieren. Diese Umfrage konzentriert sich sowohl auf die Geschwindigkeit der Problemlösung als auch auf den persönlichen Kontakt bei Kundeninteraktionen.
Eingabeaufforderung für mehr Details zu einer bestimmten Kernaussage:
Erzählen Sie mir mehr über [Kernaussage]
Eingabeaufforderung für spezifische Themen: Möchten Sie überprüfen, ob jemand etwas Spezielles erwähnt hat? Einfach fragen:
Hat jemand über [Antwortzeit des Live-Chats] gesprochen? Schließen Sie Zitate ein.
Eingabeaufforderung für Personas: Um einen Eindruck von den Archetypen Ihrer SaaS-Kunden zu bekommen:
Identifizieren und beschreiben Sie anhand der Umfrageantworten eine Liste von verschiedenen Personas – ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie deren Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder Muster aus den Gesprächen zusammen.
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Direkt wiederkehrende Probleme aufdecken:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und führen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und beachten Sie Muster oder Häufigkeit des Auftretens.
Eingabeaufforderung für Motivationen & Treiber: Warum schätzen Kunden Ihren Support?
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die Hauptmotivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen äußern. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und geben Sie unterstützende Beweise aus den Daten an.
Eingabeaufforderung für Sentimentanalyse:
Bewerten Sie das allgemeine Sentiment, das in den Umfrageantworten ausgedrückt wird (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Sentimentkategorie beitragen.
Eingabeaufforderung für Vorschläge & Ideen:
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 gegebenenfalls direkte Zitate ein.
Eingabeaufforderung für ungedeckte Bedürfnisse & Chancen:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um nicht erfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungschancen zu entdecken, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
Möchten Sie Ihr Umfragedesign vor der Analyse verbessern? Schauen Sie sich die besten Fragen für SaaS-Kundenzufriedenheitsumfragen zum Kundenservice für weitere Ideen an.
Wie Specific qualitative Daten basierend auf Fragetypen analysiert
Specific ist darauf ausgelegt, die Analyse von qualitativen Antworten einfach und zeitsparend zu gestalten, egal wie die Fragen strukturierte sind.
Offen formulierte Fragen (mit oder ohne Anschlussfragen): Specific fasst alle Hauptantworten und jeden zusätzlichen Kontext aus Anschlussfragen zusammen, fasst gemeinsame Themen zusammen und bietet konkrete Erklärungen. Jede Zusammenfassung hebt hervor, was SaaS-Kunden tatsächlich über Ihren Kundenservice gesagt haben.
Multiple-Choice-Fragen mit Anschlussfragen: Jede Antwortmöglichkeit erhält eine eigene Zusammenfassung, die nur Antworten und Anschlussdaten aggregiert, die mit dieser spezifischen Antwort verbunden sind. Sie erhalten segmentierte Einblicke für jeden Berührungspunkt der Kundenreise.
NPS-Fragen: Für Förderer, Passive und Kritiker erstellt Specific eine separate Zusammenfassung basierend auf deren Anschlussfeedback, sodass Sie sehen können, was diese Gruppen wirklich unterscheidet. Möchten Sie Ihre eigene NPS-Umfrage erstellen? Nutzen Sie diesen NPS-Umfrageersteller für SaaS-Kunden.
Sie können DIY versuchen und ChatGPT verwenden, aber Sie werden mehr Zeit damit verbringen, Dateien vorzubereiten, Kontexthäppchen zu organisieren und zu verfolgen, welche Anschlussfragen mit welchen Fragen oder Antworten zusammenhängen. Specific automatisiert all dies.
Wenn Sie wissen möchten, wie Sie Ihre Umfrage für die besten Ergebnisse einrichten, tauchen Sie in unseren Leitfaden zum Erstellen von SaaS-Kundenumfragen zur Zufriedenheit mit dem Kundenservice ein.
Wie man Herausforderungen mit KI-Kontextbeschränkungen angeht
Eines der größten technischen Hindernisse bei LLMs wie GPT ist die Kontextgrößenbeschränkung: Wenn Sie viele Antworten haben, können Sie an eine obere Grenze stoßen, wie viele Daten in einem einzigen Durchgang verarbeitet werden können.
Specific löst dies, indem es zwei Ansätze unterstützt (beides direkt einsatzbereit):
Filtern: Begrenzen Sie die Daten, die an die KI gesendet werden, indem Sie Filter anwenden – beispielsweise nur Antworten analysieren, bei denen Nutzer ein bestimmtes Thema kommentiert oder bestimmte Fragen beantwortet haben. Dies stellt sicher, dass nur relevante Gespräche für die Analyse aufgedeckt werden, sodass sich die KI auf das Wesentliche konzentrieren kann.
Zuschneiden: Entscheiden Sie sich, nur ausgewählte Fragen zu analysieren. Durch das Zuschneiden von Störungen erhalten Sie die wertvollsten Einblicke aus einer weitaus größeren Umfrage, während Sie innerhalb der AI-Kontextgrenzen bleiben.
Dies ermöglicht es, auch Kundenfeedback-Umfragen mit großem Volumen zu bearbeiten, ohne Details zu verlieren oder Trends zu verpassen. Wenn Sie neugierig auf die technischen Details sind, gehen Sie zu unserem Überblick über das Kontextmanagement in der KI-Analyse.
Kollaborative Funktionen für die Analyse von SaaS-Kundenumfrageantworten
Die Zusammenarbeit bei der Umfrageanalyse kann absolut problematisch sein – insbesondere wenn mehrere Teams die Daten zum SaaS-Kundenservice aus unterschiedlichen Blickwinkeln betrachten möchten.
Gemeinsam analysieren, mit erhaltenem Kontext: In Specific können Sie und Ihr Team Umfragedaten einfach analysieren, indem Sie mit dem KI-Analysten chatten – jede Person kann ihren eigenen Chat für eine andere Perspektive starten oder benutzerdefinierte Filter pro Chat anwenden (zum Beispiel: nur Feedback von Kritikern analysieren).
Sehen, wer woran arbeitet: Jeder Chat zeigt den Ersteller, sodass keine Verwirrung darüber entsteht, wer welchen Einblick beigetragen hat. Wenn Kollegen ihre eigenen Einsichten hinterlassen, sehen Sie deren Avatar im Chat, was die Zusammenarbeit transparent und Überschneidungen reduziert.
Schichtweiser Kontext für robuste Analyse: Da jede Diskussion kontextuell ist, werden Anschlussfragen und tiefere Einblicke nach Thema, Umfrageabschnitt oder Teamfunktion verfolgt – was es einfach macht, Ergebnisse zu organisieren, zu vergleichen und zu teilen. Ihre qualitative Analyse wird zu einem lebendigen, teamgesteuerten Prozess statt zu einem Tabellenkalkulationsfriedhof.
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Beginnen Sie heute mit der Sammlung umsetzbarer Einblicke zu Ihrem SaaS-Kundensupport – KI-gestützte Umfragen und Analysen verwandeln Feedback in einen Mehrwert, ohne den manuellen Aufwand. Design, Erfassung, Analyse und Zusammenarbeit, alles an einem Ort.