Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps zur Analyse der Antworten aus einer Benutzerumfrage über Support-Erfahrungen unter Verwendung von KI-gestützten Methoden und Best Practices für die Gewinnung bedeutungsvoller Einblicke.
Die richtigen Tools zur Analyse von Umfragedaten auswählen
Bei der Analyse von Umfragen zur Benutzerunterstützungserfahrung hängt der Ansatz – und insbesondere die gewählten Tools – davon ab, ob Ihre Daten hauptsächlich quantitativ oder qualitativ sind. Idealerweise möchten Sie den Wert jeder Antwort maximieren.
Quantitative Daten: Zahlen, Bewertungen und Auswahlantworten (wie „Wie zufrieden sind Sie?“) sind einfach zu zählen und zu grafisch darzustellen. Dafür reichen Excel oder Google Sheets aus - schnelle Summen, Durchschnittswerte und Pivot-Tabellen liefern sofort Antworten.
Qualitative Daten: Offene Antworten – „Beschreiben Sie, was nicht funktioniert hat“, Geschichten, detaillierte Vorschläge – sind eine Goldgrube für Einblicke. Aber jede Zeile zu lesen ist nicht skalierbar. Hier möchten Sie wirklich KI-gesteuerte Tools, die all diese reichhaltigen Eingaben automatisch auf Kernthemen destillieren. Eine manuelle Überprüfung ist einfach nicht machbar, wenn Sie viele Benutzer haben.
Es gibt zwei Ansätze für Tools beim Umgang mit qualitativen (offenen) Umfrageantworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Schnellstart, aber manuell: Sie können Umfragedaten kopieren/exportieren und in ChatGPT (oder ein anderes GPT-basiertes Tool) einfügen, um sich über Ihre Antworten auszutauschen. Es ist einfach, aber nicht gerade bequem – mit Textdateien zu jonglieren, große Antwortsätze aufzuteilen und die Daten manuell zu zerschneiden, um Chatbot-Grenzen einzuhalten, kann Sie schnell ausbremsen.
Der Kontext ist begrenzt: Wenn Sie viele Antworten haben, könnte ChatGPT das Kontextlimit erreichen, und Sie müssen die Eingabe selbst filtern/beschneiden. Die richtigen Eingaben sind ebenfalls Ihre Aufgabe, ohne unterstützende Leitlinien zu Umfragenuancen.
All-in-One-Tool wie Specific
Zweckmäßig für Umfrageanalysen entwickelt: Specific ist für diesen gesamten Arbeitsablauf konzipiert – Sie können die Umfrage erstellen, Antworten sammeln (sogar automatisch Folgefragen stellen, um die Qualität zu steigern) und dann alles an einem Ort analysieren.
Kein Exportieren oder Tabellen: Mit Specific fasst KI Feedback zur Support-Erfahrung zusammen, findet die stärksten Themen und liefert Erkenntnisse in Sekunden. Kein Kopieren und Einfügen zwischen Tools oder manuelles Filtern mehr.
Chat-gesteuerte Analyse: Wie mit ChatGPT können Sie konversationell Fragen zu Ihren Daten stellen („Was sagen Benutzer über Antwortzeiten?“), aber jetzt haben Sie mehr granulare Kontrolle, zusätzliche Filter und Einblicke, wie Ihre Daten der KI zugeführt werden. Das Kontextmanagement der KI wird für Sie erledigt. [1]
Automatische Follow-ups: Umfragen können Nutzerinnen und Nutzer während des Interviews klarstellende Fragen stellen, was die Menge an umsetzbaren Details erhöht, mit denen Ihre Analyse beginnt. Sehen Sie, wie automatische Nachfragen in der Praxis auf unserer Seite zu KI-Folgefragen funktionieren.
Nützliche Eingaben, die Sie für die Analyse von Umfragen zur Benutzerunterstützungserfahrung verwenden können
KI liefert schnelle Antworten, aber die richtigen Eingaben, um sie zu leiten, sind das entscheidende Element – besonders bei differenziertem Feedback zur Support-Erfahrung. Hier sind einige erprobte Eingaben, die ich empfehle (diese funktionieren, egal ob Sie ChatGPT oder KI-Umfrage-Tools wie Specific verwenden):
Eingabe für Kerngedanken - finden Sie die wichtigsten Themen: Diese Eingabe ist perfekt, um die Hauptaussagen aus einer Menge qualitativer Rückmeldungen zu extrahieren (es ist die Eingabe, die Specific im Hintergrund verwendet):
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken in Fettdruck (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Menschen einen bestimmten Kerngedanken erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die am meisten erwähnten zuerst
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispiel-Ausgabe:
1. **Kerngedanke text:** erklärender Text
2. **Kerngedanke text:** erklärender Text
3. **Kerngedanke text:** erklärender Text
AI arbeitet viel besser, wenn Sie Kontext zu Ihrer Umfrage und den Zielen angeben. Fügen Sie zum Beispiel ein Vorwort hinzu wie:
Wir analysieren Benutzerumfrage-Antworten zu unseren Support-Erfahrungen in einem SaaS-Produkt. Das Ziel ist es, wiederkehrende Schmerzpunkte zu verstehen, was Benutzer erfreut oder frustriert, und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
Stellen Sie dann Folgeeingaben wie:
Graben Sie tiefer in wichtige Themen: „Erzähle mir mehr über [Kerngedanke].“
Entdeckenspezifischer Erwähnungen: „Hat jemand über Antwortzeiten gesprochen?“ (Fügen Sie „Zitate einschließen“ hinzu, um tatsächliche Antworten zu erhalten.)
Finden Sie die Muster - Personas, Schmerzpunkte und mehr:
Eingabe für Personas: Nützlich, wenn Sie sehen möchten, wer Ihre Kunden wirklich sind, in ihren eigenen Worten.
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 Schlüsseleigenschaften, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.
Eingabe für Schmerzpunkte & Herausforderungen:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie alle Muster oder Häufigkeit des Auftretens.
Eingabe für Stimmungsanalyse:
Bewerten Sie die allgemeine Stimmung, die in den Umfrageantworten zum Ausdruck gebracht wird (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Stimmugskategorie beitragen.
Eingabe für unbefriedigte Bedürfnisse und Chancen:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unbefriedigte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungschancen aufzudecken, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
Für mehr Beispiele zielgerichteter Fragen und der Umfrageeinstellung für dieses Publikum und Thema sehen Sie sich die Ressourcen zu wie man seine Benutzerunterstützungserfahrungsumfrage gestaltet und die
