Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer SaaS-Kundenumfrage zur Benutzeroberflächengestaltung analysieren können, damit Sie schnell umsetzbare Erkenntnisse gewinnen und Ihr Produkt tatsächlich verbessern können.
Die richtigen Tools für die Umfrageanalyse auswählen
Die Art und Weise, wie Sie Ihre Umfragedaten analysieren, hängt von **Typ und Struktur der Antworten** ab, die Sie von SaaS-Kunden gesammelt haben. So können Sie es aufschlüsseln und den besten Ansatz wählen:
Quantitative Daten: Wenn Ihre Umfrage Daten wie Bewertungen, NPS-Werte oder Auswahlmöglichkeiten aus Multiple-Choice-Fragen enthält, sind diese leicht in bekannten Tools wie Excel, Google Sheets oder sogar in integrierten Analytics-Dashboards zu zählen und darzustellen. Das ist Ihre erste Wahl, wenn Sie die allgemeine Zufriedenheit verfolgen, bewerten, wie Benutzer Aspekte Ihrer Benutzeroberfläche beurteilen, oder Vorher/Nachher-Vergleiche anstellen.
Qualitative Daten: Offene Fragen und konversative Umfrageantworten sind oft der Ort, an dem die wirklichen Erkenntnisse verborgen sind – warum sich Ihre Benutzer auf eine bestimmte Weise fühlen, Schmerzpunkte, die durch die Maschen schlüpfen, oder differenziertes Feedback zur Benutzeroberfläche Ihrer App. Aber Dutzende oder Hunderte davon von Hand zu lesen? Vergiss es. Sie benötigen KI-gestützte Tools, wenn Sie Themen finden, Antworten zusammenfassen und hervorheben möchten, was wirklich wichtig ist.
Für qualitative Antworten haben Sie zwei Möglichkeiten für die Toolauswahl:
ChatGPT oder ähnliches GPT-Tool für KI-Analyse
Sie können Ihre exportierten qualitativen Antworten (CSV, Tabellenkalkulation, Klartext – alles funktioniert) direkt in ein Chat-Tool wie ChatGPT einfügen. Indem Sie die KI auffordern, können Sie von schnellen Zusammenfassungen bis hin zu umfassenden Analysen alles erhalten, indem Sie mit neuen Fragen nachhaken.
Aber hier ist die Realität: Große Datensätze in ChatGPT einzufügen ist nicht bequem. Es ist leicht, den Kontext zu verlieren, Daten ungeschickt zu teilen oder sogar auf Kontextgrenzen zu stoßen, die die Hälfte Ihrer Antworten abschneiden. Außerdem müssen Sie den Datenschutz der Benutzer und die Art und Weise, wie Sie die Daten außerhalb Ihres üblichen Workflows speichern/teilen, beachten.
All-in-One-Tool wie Specific
Wenn Sie einen maßgeschneiderten Ansatz suchen, sind Plattformen wie Specific so konzipiert, dass sie den gesamten Workflow verwalten. Sie sammeln Ihre SaaS-Kundenumfragedaten über konversationelle KI-Umfragen – komplett mit Echtzeit-Smart-Folgefragen, die die Qualität und Tiefe jeder Antwort erhöhen.
Sobald Sie Antworten gesammelt haben, fasst die KI von Specific sofort das gesamte qualitative Feedback zusammen, identifiziert die Hauptschmerzpunkte und gruppiert das Feedback nach gemeinsamen Themen – ohne Tabellenkalkulationsmanagement oder manuelle Sortierung. Sie können direkt mit der KI über Ihre Ergebnisse chatten, genau wie in ChatGPT, jedoch mit zusätzlichen Funktionen zum Filtern, Verwalten, welche Fragen enthalten sind, und zur Zusammenarbeit mit Ihrem Team.
Wenn Sie sehen möchten, wie das in der Praxis aussieht, schauen Sie sich die KI-Umfrageantwortenanalyse mit Specific an.
Nützliche Aufforderungen, die Sie verwenden können, um SaaS-Kundenumfrageantworten zur Benutzeroberflächengestaltung zu analysieren
Sobald Sie Ihr Tool gewählt haben, ist die Verwendung der richtigen Aufforderungen das Geheimnis, um umsetzbare Erkenntnisse zu extrahieren. Hier ist eine Reihe hochwirksamer Aufforderungen – einfach kopieren, einfügen und nach Bedarf anpassen. All diese funktionieren in Specific, ChatGPT oder ähnlichen KI-gestützten Umfrageanalysetools.
Aufforderung für Kerngedanken: Ideal, um die wichtigsten wiederkehrenden Themen in Ihrem Datensatz herauszufiltern. Hier ist die genaue Aufforderung, die Specific verwendet (funktioniert genauso gut, wenn Sie sie woanders verwenden):
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken fett dargestellt zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnten (zahlenmäßig, nicht in Worten), die meisten Erwähnungen zuerst
- keine Vorschläge
- keine Angaben
Beispielausgabe:
1. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
2. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
3. **Kerngedanke Text:** Erklärungstext
KI wird immer besser abschneiden, wenn Sie Kontext geben. Zum Beispiel können Sie erwähnen, dass die Umfrage über Benutzeroberflächengestaltung für SaaS-Kunden durchgeführt wurde, Ihre spezifischen Ziele (z.B. Verbesserung des Onboarding-Erlebnisses) oder bestimmte Benutzersegmente. So geht's:
Hier ist etwas Kontext für Sie: Ich habe eine Umfrage mit SaaS-Kunden zur Benutzeroberflächengestaltung durchgeführt. Unser Hauptziel ist es zu verstehen, was neue Benutzer daran hindert, das Onboarding in unserer App abzuschließen. Analysieren Sie die Antworten mit diesem Hintergedanken.
Vielleicht möchten Sie tiefer graben. Versuchen Sie dies:
Aufforderung, um einen Schlüsselgedanken zu vertiefen: „Erzählen Sie mir mehr über [Kerngedanke] – was sagen die Benutzer im Detail?“
Manchmal prüfen Sie einen bestimmten Problembereich. Verwenden Sie:
Aufforderung für spezifisches Thema: „Hat jemand über [Aspekt XYZ, wie ‚Navigation‘ oder ‚Mobile Erfahrung‘] gesprochen? Zitate einschließen.“
Aufforderung für Personas: Dies ist Gold wert, wenn Sie Ihre Kundenbasis segmentieren möchten: „Basierend auf den Umfrageergebnissen, identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von distincten Personas – ähnlich wie ‚Personas‘ im Produktmanagement verwendet werden. Fassen Sie für jede Persona ihre Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate zusammen.“
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Erhalten Sie eine priorisierte Liste dessen, was SaaS-Kunden an Ihrer Benutzeroberfläche frustriert: „Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die am häufigsten genannten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jede zusammen und beachten Sie Muster oder Häufigkeit.“
Aufforderung für Motivationen & Antriebe: Wenn Sie wissen möchten, warum Menschen so handeln, wie sie es tun: „Extrahieren Sie aus der Umfrage die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten und ihre Entscheidungen äußern – gruppieren und zusammenfassen mit unterstützenden Beweisen.“
Aufforderung für Stimmungsanalyse: „Bewerten Sie die insgesamt in den Antworten ausgedrückte Stimmung (positiv/negativ/neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Kategorie beitragen.“
Aufforderung für unerfüllte Bedürfnisse & Möglichkeiten: „Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um nicht erfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten zu entdecken, die von Kunden genannt wurden.“
Wenn Sie noch tiefer in die Erstellung Ihrer Umfrage für maximale Einsicht eintauchen möchten, finden Sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen in diesem Artikel über die Erstellung von Umfragen zur SaaS-Benutzeroberflächengestaltung und beste Frage-Strategien für Benutzeroberflächengestaltungsumfragen.
Wie Specific qualitative Daten nach Fragetyp analysiert
Mit Specific hängt die Art und Weise, wie qualitative Antworten zusammengefasst werden, von Ihrem Fragetyp ab – kein Durchsuchen von Rohdaten mehr. Das passiert automatisch:
Offene Fragen (mit oder ohne Folgefragen): Sie erhalten eine Zusammenfassung aller ersten Antworten sowie eine separate gruppierte Zusammenfassung für alle nachfolgenden Gespräche, die an diese Frage angeschlossen sind.
Multiple-Choice-Fragen mit Folgefragen: Für jede angebotene Wahl generiert Specific eine Zusammenfassung der Folgeantworten von Benutzern, die diese Antwort ausgewählt haben. Dadurch wird leicht ersichtlich, *warum* Benutzer eine bestimmte Funktion oder einen Workflow bevorzugen.
NPS/Bewertungsfragen: Für den Net Promoter Score (NPS) erstellt Specific Zusammenfassungen für jede Promotergruppe (Kritiker, Passive, Promoter) mithilfe von Antworten auf relevante Folgefragen, sodass Sie sofort erkennen, was die Gefühle jeder Gruppe antreibt.
Sie könnten dasselbe in ChatGPT tun, aber Sie müssten Ihre Daten sorgfältig für jede Frage- und Antwortart aufteilen und organisieren. Das wird schnell zeitaufwändig, daher ist die Werkzeugauswahl hier wirklich entscheidend.
Wie man die KI-Kontextgrößenbeschränkungen bei der Umfrageanalyse bewältigt
Einer der größten Kopfschmerzen bei der Analyse von KI-Umfrageantworten ist die Kontextgröße der KI – es gibt eine feste Grenze, wie viele Daten Sie gleichzeitig in ChatGPT oder ein anderes GPT-gestütztes Tool einfügen können.
Wenn Ihre SaaS-Kundenumfrage viele Antworten enthält, können Sie diese Grenzen schnell erreichen. Hier ist, was funktioniert (und was Specific von Haus aus handhabt):
Filtern: Begrenzen Sie Ihre Analyse auf nur jene Konversationen, die am wichtigsten sind – wie Antworten, bei denen Benutzer spezifische Fragen beantwortet, bestimmte Wahlmöglichkeiten ausgewählt oder längere Kommentare hinterlassen haben. Nur diese werden an die KI zur Zusammenfassung oder Chat-Analyse gesendet.
Beschneiden: Fokussieren Sie die Aufmerksamkeit der KI nur auf ausgewählte Fragen. Durch die Auswahl eines Teils – zum Beispiel nur Ihr offenes Feedback oder nur Folgefragen zur NPS-Frage – stellen Sie sicher, dass mehr Gespräche passen und die Analyse scharf und zielgerichtet bleibt.
Dieser Ansatz verhindert, dass wichtige Erkenntnisse aufgrund von KI-„Gedächtnis“-Beschränkungen verloren gehen, insbesondere bei der Analyse großer, volumenreicher Umfragen zu komplexen Themen wie der Benutzeroberflächengestaltung.
Kooperative Features zur Analyse von SaaS-Kundenumfrageantworten
Die Zusammenarbeit bei der Umfrageanalyse ist eine Herausforderung für SaaS- und UX-Teams, insbesondere wenn mehrere Personen mit den Daten interagieren, Erkenntnisse teilen und aufeinander aufbauen möchten – ohne sich doppelte Mühe zu machen.
Mit Specific analysieren Sie einfach durch das Chatten mit KI. Es gibt keine Lernkurve, und jeder in Ihrem Produkt-, UX- oder CX-Team kann seine eigenen Chats über dieselben Umfrageergebnisse erstellen und zusammenfassen. Jeder Chat kann eigene Filter, benutzerdefinierte Aufforderungen oder Datenausschnitte haben.
Sehen, wer was getan hat, sofort. Jeder Chat ist mit dem Namen des Erstellers markiert, sodass Sie immer wissen, auf wessen Erkenntnissen Sie aufbauen. Beim Zusammenarbeiten im KI-Chat zeigt jede Nachricht das Avatar des Absenders – was Teamarbeit und Attribution natürlich macht, selbst wenn Ihr Team aus der Ferne arbeitet oder auf mehrere Abteilungen verteilt ist.
Erweitern Sie Ihre Analyse. Sie können mehrere separate Chats für verschiedene Teile Ihrer Benutzerbasis (neue vs. erfahrene Benutzer, nach Produkttier usw.) einrichten oder dringende Fragen an die KI weiterleiten, wenn neue Probleme auftauchen. So bleibt jeder aufeinander abgestimmt, ohne sich gegenseitig auf die Füße zu treten.
Wenn Sie eine Umfrage erstellen möchten, um diese Features zu testen, steigen Sie ein mit dem vorgebauten Generator für SaaS-Kunden-UI-Design-Umfragen, oder probieren Sie den flexiblen KI-Umfragegenerator für benutzerdefinierte Aufforderungen und Zielgruppen.
Erstellen Sie jetzt Ihre SaaS-Kundenumfrage zur Benutzeroberflächengestaltung
Verwandeln Sie Ihre Kundeninsichten in echte Verbesserungen der Benutzeroberfläche – analysieren, chatten und handeln Sie mit KI-gestützten Umfragetools, die speziell für SaaS-Teams und Produktdesigner entwickelt wurden.
