Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps zur Analyse von Antworten aus einer SaaS-Kundenumfrage zum Training. Wenn Sie versuchen, detailliertes Kundenfeedback zu verstehen, benötigen Sie einen effizienten Prozess, um Daten in echte Erkenntnisse umzuwandeln.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von SaaS-Kundenfeedback auswählen
Der richtige Ansatz – und die richtigen Werkzeuge – zur Analyse von Umfragedaten hängen von der Art der gesammelten Antworten ab. Lassen Sie uns das aufteilen:
Quantitative Daten: Dies sind Antworten wie Bewertungsskalen oder Kontrollkästchen, bei denen Sie einfach zählen möchten, wie viele Personen jede Option gewählt haben. Tools wie Excel oder Google Sheets sind perfekt für diese Aufgabe geeignet – sie ermöglichen es Ihnen, die Zahlen schnell zu verarbeiten und Trends zu erkennen.
Qualitative Daten: Denken Sie an offene Fragen oder Freitext-Nachfragen. Alle Antworten manuell zu lesen, ist schmerzhaft (wenn nicht unmöglich bei großen Umfragen), und traditionelle Tools helfen nicht wirklich weiter. Hier kommt KI ins Spiel, die es ermöglicht, viele Texte schnell zu durchforsten und herauszufinden, was tatsächlich wichtig ist.
Es gibt zwei Ansätze für Werkzeuge, wenn es um qualitative Antworten geht:
ChatGPT oder ähnliche GPT-Tools für KI-Analyse
Sie können exportierte Umfrageantworten in ChatGPT (oder Ähnlichem) kopieren und direkt über die Daten chatten. Sie können Fragen stellen, Zusammenfassungen erhalten und spezifische Themen vertiefen.
Der Nachteil: Es ist nicht besonders bequem. Sie müssen Ihre Daten in Text formatieren, auf Größenbeschränkungen achten (mehr dazu später) und verlieren spezielle Funktionen für Umfragen, wie z.B. Segmentierung nach Fragetyp oder Antwort.
All-in-One-Tool wie Specific
Maßgeschneidert für Umfragen: Specific wurde genau für dieses Szenario entwickelt – es erfasst Daten über konversationsbasierte Umfragen und nutzt KI zur Analyse der Antworten. Wenn jemand eine kurze Antwort gibt oder KI das Gefühl hat, dass mehr Details benötigt werden, stellt es automatisch kluge Nachfragen, was zu deutlich reichhaltigeren Daten führt. (Sehen Sie, wie automatische Nachfragen funktionieren.)
Sofortige Analyse: Sobald Sie Antworten haben, fasst die KI-gestützte Analyse von Specific diese zusammen, identifiziert Schlüsselthemen und zeigt umsetzbare Themen auf – sofort und ohne Tabellenkalkulationen durchsuchen oder CSVs exportieren zu müssen.
Interaktive Ergebnisse: Sie können direkt mit der KI über Ihre Ergebnisse chatten (ähnlich wie bei ChatGPT, aber mit kontextspezifischen Werkzeugen zur Handhabung verschiedener Umfragefragen und -segmente). Dies ermöglicht es Ihnen, zu filtern, zu vergleichen und die Nuancen zu vertiefen – keine zusätzlichen Exporte erforderlich.
Möchten Sie schnell eine solche Umfrage erstellen? Es gibt einen one-click NPS Umfrage-Builder, der auf SaaS-Kundentraining zugeschnitten ist.
Nützliche Eingabeaufforderungen zur Analyse von SaaS-Kundentrainingsumfragedaten
Die richtigen Fragen machen den Unterschied bei der Analyse von qualitativen Antworten – egal ob über ein KI-Tool wie Specific oder mit ChatGPT. Hier sind Eingabeaufforderungen und Techniken, die Sie verwenden können, um tiefer in Ihre SaaS-Kundentrainingsdaten einzutauchen:
Kernideen-Eingabeaufforderung: Die ideale Methode, um aus Dutzenden (oder Tausenden) von Umfrageeinträgen Schlüsselthemen zu extrahieren. Dies funktioniert sowohl in ChatGPT als auch in Specific hervorragend und ist sogar in vielen KI-Umfragetools standardmäßig integriert:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen in Fettschrift (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze lange Erläuterung zu extrahieren.
Anforderungen an die Ausgabe:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die meistgenannten zuerst
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernideen-Text:** Erläuterungstext
2. **Kernideen-Text:** Erläuterungstext
3. **Kernideen-Text:** Erläuterungstext
Profi-Tipp: KI performt immer besser, wenn Sie ihr mehr erzählen. Wenn Sie Kontext über den Hintergrund Ihrer Umfrage, wer sie durchgeführt hat, oder das spezifische Geschäftsziel geben, erhalten Sie viel prägnantere Einblicke. Zum Beispiel:
Hier ist der Hintergrund: Wir sind ein B2B-SaaS-Produkt für HR-Fachleute. Dies ist unsere jährliche Feedback-Umfrage zum Training, um die Effektivität der Einarbeitung, die Akzeptanz des Self-Service und Bereiche zu verstehen, in denen Kunden Blockaden erleben. Bitte berücksichtigen Sie dies bei der Zusammenfassung der Antworten.
Vertiefungs-Eingabeaufforderung: Wenn Sie ein Thema oder ein Problem erkennen, folgen Sie mit: „Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kernidee)“, um ein tiefes Eintauchen in jedes Muster zu ermöglichen.
Themen-Check-Eingabeaufforderung: „Hat jemand über Herausforderungen bei der Einarbeitung gesprochen?“ – oder was auch immer das Thema sein mag, das Sie überprüfen möchten. Fügen Sie „Zitate einbeziehen“ hinzu, um wörtliche Unterstützung zu erhalten.
Persona-Bildungs-Eingabeaufforderung: Möchten Sie Benutzer nach ihren Bedürfnissen gruppieren? Versuchen Sie: „Basierend auf den Umfrageantworten, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas – fassen Sie ihre Schlüsselmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate zusammen.“
Schmerzpunkt-Eingabeaufforderung: „Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie Häufigkeit oder Muster.“
Motivations-Eingabeaufforderung: „Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen für die Teilnahme oder das Auslassen des Trainings. Gruppieren Sie diese und stützen Sie sich auf repräsentative Zitate.“
Stimmungsanalyse-Eingabeaufforderung: „Bewerten Sie die allgemeine Stimmung (positiv, negativ, neutral), die in den Umfrageantworten ausgedrückt wird. Heben Sie Phrasen hervor, die jede Kategorie am besten repräsentieren.“
Vorschläge-Eingabeaufforderung: „Listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen im Zusammenhang mit Training auf – organisiert nach Häufigkeit und Thema.“
Unerfüllte Bedarf-Eingabeaufforderung: „Heben Sie alle unerfüllten Bedürfnisse, Lücken oder Möglichkeiten hervor, unser Trainingsprogramm zu verbessern, die in den Antworten gefunden wurden.“
Möchten Sie bessere Fragen in Ihrer nächsten Umfrage? Schauen Sie sich diesen Leitfaden zum Schreiben der besten Fragen für SaaS-Kundentrainingsumfragen an.
Wie Specific verschiedene Arten von Umfragefragen bewältigt
Nicht alle Umfragefragen sind gleich, daher sollte die KI-Analyse an die Frageart angepasst werden. So schafft Specific das:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Sie erhalten eine Zusammenfassung aller Antworten der Befragten, gruppiert mit Nachfolgereaktionen, die an die Hauptfrage gebunden sind. Das bedeutet, dass Sie keinen wichtigen Kontext oder Nuancen verlieren.
Wahlmöglichkeiten mit Nachfragen: Wenn eine Multiple-Choice-Frage für jede Option eine Nachfrage hat, analysiert Specific die Antworten nach Wahl – sodass jede Option eine eigene Aufschlüsselung erhält, einschließlich unterstützender Kommentare und zusätzlicher Details.
NPS: Specific gruppiert Feedback automatisch nach Kritikern, Passiven und Förderern und fasst Nachfolgereaktionen für jede Gruppe zusammen.
Sie können dieselbe Aufschlüsselung manuell in ChatGPT durchführen, aber es ist viel mühsamer – Kopieren, Filtern und Eingaben jedes Mal stückweise durchlaufen.
Möchten Sie einen Schnellkurs im Erstellen dieser Umfragen? Sehen Sie sich an, wie Sie eine großartige SaaS-Kundenumfrage über Training erstellen können.
Wie Sie Kontextgrenzen beim Einsatz von KI für Analysen handhaben
Stoßen Sie an Kontextgrößenbeschränkungen? Große Umfragen mit Hunderten von Antworten überschreiten oft das, was KI-Tools auf einmal verarbeiten können. Sie möchten nicht, dass Ihre Analyse wertvolle Erkenntnisse verpasst, weil nicht alle Daten in eine einzige Eingabe passen.
Es gibt zwei bewährte Wege, um damit umzugehen (und Specific unterstützt beide automatisch):
Filtern: Analysieren Sie nur die Antworten, die wichtig sind – filtern Sie Gespräche nach denen, die auf bestimmte Fragen geantwortet oder bestimmte Antworten gewählt haben. Dies hält die Dinge fokussiert und stellt sicher, dass die KI relevante Daten verarbeitet.
Zuschnitt: Begrenzen Sie die Analyse auf ausgewählte Fragen – senden Sie nur diese Elemente an die KI. Dies hält Sie innerhalb der Größenbeschränkungen und deckt dennoch die Schlüsselbereiche ab, die Ihnen wichtig sind.
Für einen breiteren Kontext lesen Sie unser ausführliches Stück über die Nutzung von KI zur Analyse von Umfrageantworten.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von SaaS-Kundenumfrageantworten
Teamarbeit ist ein häufiges Problem bei der Analyse von Umfragedaten: Jeder möchte dieselben Erkenntnisse, aber durch seine eigene Linse gefiltert – CX, Produkt, Training und Support möchten möglicherweise alle unterschiedliche Ansichten.
Gemeinsam mit der KI chatten: Mit Specific kann jeder in Ihrem Team einfach einen Chat öffnen und die KI zu den Umfrageergebnissen befragen – keine zusätzliche Schulung, Datenexporte oder Besprechungen erforderlich.
Mehrere Gespräche, null Verwirrung: Jeder Analysechat kann seine eigenen Filter haben (z.B. nur Power-User, nur Kritiker). Jedes Teammitglied sieht, wer einen Chat gestartet hat, worüber diskutiert wurde, und kann direkt in die Threads eintauchen, die für sie wichtig sind.
Transparente Zusammenarbeit: In jedem Chat zeigen Avatare an, wer welche Erkenntnisse beigetragen hat. Dies hält Übergaben und Überprüfungen klar und stärkt das Vertrauen in gemeinsame Entscheidungen.
Neugierig, wie es funktioniert? Probieren Sie die kollaborative KI-Analysefunktion hier aus oder schauen Sie sich den AI-Umfrage-Editor für die einfache Umfragebearbeitung im ganzen Team an.
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