Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Umfrage von Workspace-Admins zur Einführungserfahrung mithilfe von KI-gestützter Umfrageantwortenanalyse und konversationalen Umfragetools analysieren können.
Auswahl der richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfrageantworten
Bei der Analyse von Umfragedaten von Workspace-Admins zur Einführungserfahrung hängt Ihr Ansatz von der Art und Struktur der gesammelten Antworten ab.
Quantitative Daten: Wenn Sie es mit strukturierten Antworten zu tun haben (z. B. wie viele Admins "sehr zufrieden" oder "Schulung war umfassend" gewählt haben), können Sie die Ergebnisse schnell mit klassischen Tools wie Excel oder Google Sheets zusammenfassen. Diese Tools eignen sich hervorragend, um einfache Multiple-Choice-Daten in leicht verständliche Diagramme zu verwandeln.
Qualitative Daten: Bei offenen Feedbacks, wie etwa Admins, die ausführliche Einführungsgeschichten teilen oder ihre Herausforderungen erläutern, wird es schwieriger. Jede Antwort manuell zu lesen, skaliert einfach nicht – Sie benötigen KI-Tools, um Themen, Schmerzpunkte und Ideen, die in den Antworten verwoben sind, zusammenzufassen.
Es gibt zwei Ansätze für Tools, wenn es um qualitative Antworten geht:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Kopieren-einfügen und chatten: Sie können Ihre Umfrageantworten exportieren und zur Analyse in ChatGPT (oder ein anderes GPT-Tool) einfügen. Diese Methode ermöglicht es Ihnen, mit Aufforderungen sofort Themen, Schmerzpunkte oder die Stimmung zusammenzufassen.
Einschränkungen: Die Daten auf diese Weise zu verarbeiten, ist nicht sehr praktisch. Sie könnten auf Probleme mit den Kontextgrenzen der KI stoßen, wenn Sie viele Antworten haben, und Sie müssen eine Menge Vorbereitung und manuelle Arbeit leisten, um die Organisation zu bewahren.
Auf der positiven Seite ist ChatGPT sowohl zugänglich als auch leistungsstark für einmalige Analysen – insbesondere für kurze Umfragen oder schnelle qualitative Überprüfungen. Tatsächlich wird ChatGPT mittlerweile weit verbreitet zur Analyse qualitativer Umfragedaten eingesetzt, was Ihnen die thematische Analyse, Sentiment-Erkennung und mehr mit nur wenigen Anweisungen in natürlicher Sprache ermöglicht. [1]
All-in-one-Tool wie Specific
Speziell für die Umfragearbeit vorgesehen: Specific wurde genau für diese Art von Herausforderung entwickelt. Sie können Umfragedaten sammeln, einschließlich Echtzeit-Nachfragen, die tiefer gehen (dank automatisierter Nachfragen), und dann alles mit KI sofort analysieren – alles an einem Ort.
KI-gestützte Analyse in Ihren Händen: Specific fasst offene und Folgeantworten automatisch zusammen, hebt Hauptthemen hervor und bietet Einblicke ohne manuellen Code oder Tabellenchaos. Diese KI-gestützte Analyse von Umfrageantworten ist schnell, umsetzbar und interaktiv: Sie können Ihre Daten wie mit ChatGPT besprechen, jedoch mit zusätzlichem umfrage-spezifischen Kontext. Mehr dazu unter wie es funktioniert.
Auf Umfragedaten abgestimmt: Sie erhalten Filter, Chat-Threads für jede Analyseperspektive und zusätzliche Funktionen zur Verwaltung, wie Ihre Daten an die KI gesendet werden – was die Analyse komplexer Einführungserfahrungen im Vergleich zu generischen KI-Tools einfacher macht.
Wenn Sie von Grund auf neu beginnen möchten, stellt Specific einen KI-Umfrageerstellung zur Verfügung, den Sie für jedes Publikum oder Thema verwenden können.
Wenn Sie sich speziell auf Workspace-Admins und deren Einführung konzentrieren, verwenden Sie den Workspace Admins Einführungsgenerator für einen maßgeschneiderten Ansatz.
Für diejenigen, die breitere Optionen vergleichen, können KI-gestützte Tools wie NVivo, MAXQDA und andere Themen in großen Datensätzen auch automatisch codieren und visualisieren, sodass Sie nicht nur auf Tabellen eingeschränkt sind. [1]
Nützliche Aufforderungen, die Sie zur Analyse von Umfragantworten zur Einführungserfahrung von Workspace-Admins verwenden können
Einer der größten Vorteile der KI-gestützten Umfrageantwortenanalyse ist die Fähigkeit, Aufforderungen zu nutzen, um Erkenntnisse aus Ihrer Umfrage zur Einführung von Workspace-Admins zu gewinnen. Hier sind einige leistungsstarke:
Aufforderung für Kerngedanken: Verwenden Sie diese, um eine Zusammenfassung der wichtigsten Themen oder angesprochenen Punkte in Ihren offenen Antworten zu erstellen. Hier ist eine Aufforderung, die ich empfehle (angepasst von Specific’s Standard):
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken fett hervorzuheben (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + Erklärung von bis zu 2 Sätzen.
Ausgabeanforderungen:
- Unnötige Details vermeiden
- Angeben, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnt haben (Zahlen verwenden, keine Wörter), am meisten erwähnt oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispieloutput:
1. **Kerngedanke:** Erklärtext
2. **Kerngedanke:** Erklärtext
3. **Kerngedanke:** Erklärtext
Tipp: KI arbeitet immer besser, wenn Sie ihr mehr Kontext geben. Beschreiben Sie kurz das Ziel Ihrer Umfrage, die Zielgruppe, die Zeit oder bestimmte Bedenken, bevor Sie Ihre Daten zur Analyse senden. Zum Beispiel:
Analysieren Sie diese Antworten aus einer Umfrage zur Einführungserfahrung von Workspace-Admins. Konzentrieren Sie sich darauf, wiederkehrende Schmerzpunkte in den ersten 3 Monaten zu identifizieren, was Admins am schwierigsten fanden und überraschende Kommentare zu unserer Dokumentation. Die Umfrage wurde im Q1 2024 mit Admins aus Unternehmen mit über 100 Mitarbeitern durchgeführt.
Aufforderung für detaillierte Erkundung: Nachdem ein Kerngedanke hervorgehoben wurde, stellen Sie einfach die Aufforderung: "Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kerngedanke)" um tiefere Einblicke oder segmentierte Ergebnisse nach Unterthema zu erkunden.
Aufforderung zu spezifischen Themen: Möchten Sie prüfen, ob jemand eine bestimmte Einführungstechnologie oder einen Prozess erwähnt hat? Fragen Sie einfach:
Hat jemand über XYZ gesprochen? Zitate einfügen.
Aufforderung für Personas: Wenn Sie Meinungen je nach unterschiedlichen Rollen oder Hintergründen segmentieren möchten:
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von verschiedenen Personas – ähnlich, wie "Personas" im Produktmanagement eingesetzt werden. Fassen Sie für jede Persona ihre Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster in den Gesprächen zusammen.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie auftretende Muster oder Häufigkeiten.
Aufforderung für Vorschläge & Ideen:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von den Umfrageteilnehmern angegeben wurden. Ordnen Sie sie nach Themen oder Häufigkeiten und fügen Sie bei Bedarf direkte Zitate hinzu.
Wenn Sie Ihre Umfrage entwerfen, erhalten Sie reichhaltigere Daten (und aussagekräftigere KI-Analysen), wenn Sie diese besten Fragen zur Einführungserfahrung von Workspace-Admins zur Inspiration verwenden.
Wie Specific qualitative Daten aus verschiedenen Fragetypen analysiert
Specific passt sich automatisch an, wie es verschiedene Fragetypen zusammenfasst, und erleichtert es, Erkenntnisse über die Einführungserfahrung hinweg zu verbinden:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Sie erhalten eine sofortige Zusammenfassung für alle Antworten – plus eine Aufschlüsselung dessen, was Admins in ihren detaillierten Folgeaustauschen gesagt haben.
Multiple Choice mit Nachfragen: Jede Option erhält ihre eigene Zusammenfassung. Wenn z. B. jemand "Einführungsprozess unklar" wählt und dann mehr erklärt, sehen Sie einen prägnanten Bericht zu jeder Erklärung, die dieser speziellen Wahl zugeordnet ist.
NPS-Fragen: Specific gruppiert automatisch Folgeantworten nach Promotoren, Passiven oder Kritikern – und fasst zusammen, was jede Gruppe tatsächlich zu den Stärken und Schwächen der Einführung gesagt hat.
Sie könnten diese Methode manuell in ChatGPT nachahmen, aber es ist viel mühsamer – Filtern, Gruppieren und die Verfolgung von Kategorien wird schnell unübersichtlich ohne einen speziell entwickelten Workflow.
Möchten Sie mehr praktische Tipps? Schauen Sie sich unseren Leitfaden zur Erstellung und Analyse von Umfragen zur Einführungserfahrung von Workspace-Admins an.
Wie man das Kontextlimit der KI beim Analysieren großer Umfragedatensätze angeht
KI-Modelle (einschließlich ChatGPT) haben Kontextgrenzen – eine maximale Anzahl von Tokens oder Wörtern, die sie auf einmal verarbeiten können. Wenn Ihre Umfrage zur Einführung von Workspace-Admins erfolgreich ist und viele lange Antworten{