Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten/Daten aus der Umfrage der Workspace-Admins zur Auffindbarkeit von Such- und Inhaltsressourcen analysieren können. Wenn Sie praktische Ratschläge zur Analyse von Umfrageantworten, einschließlich der Nutzung von KI, suchen, sind Sie hier richtig.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse der Umfrageantworten von Workspace-Admins auswählen
Wenn Sie mit der Analyse von Umfragedaten der Workspace-Admins zur Suche und Inhaltsauffindbarkeit beginnen, hängt der beste Ansatz davon ab, welche Art von Antworten Sie sammeln. Hier funktioniert Folgendes für jeden Fall:
Quantitative Daten: Wenn Sie sich die Anzahl ansehen—zum Beispiel, wie viele Admins eine Option gegenüber einer anderen gewählt haben—leisten klassische Tabellenkalkulationstools wie Excel oder Google Sheets mit schnellen Diagrammen und Zahlen hervorragende Dienste.
Qualitative Daten: Offene Antworten oder detaillierte Folgeantworten sind eine andere Kategorie. Bei Dutzenden oder sogar Hunderten von Antworten ist es unrealistisch, sie alle manuell zu lesen. KI-basierte Tools machen hier einen großen Unterschied, indem sie die Bedeutung extrahieren und Themen in all diesen Texten hervorheben.
Es gibt zwei Ansätze für Werkzeuge, die sich mit qualitativen Antworten befassen:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Exportieren Sie Ihre Umfragedaten und chatten Sie mit der KI: Eine Möglichkeit besteht darin, Ihre offenen Umfrageantworten zu exportieren und sie dann direkt in ChatGPT oder ein ähnliches Sprachmodell einzufügen. Das kann bei kleineren Datensätzen funktionieren, besonders wenn Sie nützliche Eingabeaufforderungen erstellen (die ich gleich teile).
Komfort ist eine Herausforderung: Allerdings wird es schnell ungeschickt. Formatierungsprobleme, das Aufteilen von Dateien und Größenbeschränkungen des Kontextes werden mit zunehmender Skalierung zum Problem. Sie werden Zeit mit Fummeleien verbringen, anstatt zu lernen.
All-in-One-Tool wie Specific
KI, die für die Analyse von Umfrageantworten entwickelt wurde: Tools wie Specific erfassen konversationelle Umfragedaten und analysieren sie mit einer KI-Engine, die für strukturiertes und unstrukturiertes Feedback entwickelt wurde. Das bedeutet, dass Sie sowohl von den Vorteilen nachfolgender Fragen für tiefere Einblicke als auch von automatisierten, KI-gesteuerten Zusammenfassungen profitieren.
Folgefragen verbessern die Datenqualität: Wenn Specific Umfragedaten sammelt, stellt es automatisch Folgefragen, um Ideen in Echtzeit zu klären. Sehen Sie, wie das in der AI Folgefragen-Funktion Anleitung funktioniert.
Sofortige KI-Analyse, starke Chat-Funktionen: Wenn es an der Zeit ist zu analysieren, fasst Specific die Antworten zusammen, findet die häufigsten Themen und ermöglicht es Ihnen, mit der KI über jeden Aspekt zu chatten—ohne manuelle Vorbereitung oder Kontextprobleme. Sie kontrollieren, was an die KI gesendet wird, konzentrieren sensible Daten und fokussieren sich schnell auf die Kerneinblicke.
Weitere robuste KI-Analysetools für qualitative Umfragedaten sind NVivo, MAXQDA, Delve, Canvs AI, Quirkos, Reveal, Atlas.ti und Voxpopme. Diese konzentrieren sich alle auf KI-gestützte Kodierung, Themenentdeckung und Sentimentanalyse für offene Daten und erleichtern es Teams, schneller wertvolle Einblicke zu gewinnen. [1]
Nützliche Eingabeaufforderungen für die Analyse der Workspace-Admins-Umfrage
Sie können jedes KI-Analysetool—ChatGPT, Specific oder andere—viel härter für Sie arbeiten lassen, indem Sie ihm die richtigen Eingabeaufforderungen geben. Hier sind die wichtigsten, die ich benutze (und jedem empfehle, der bessere, umsetzbare Umfrageergebnisse möchte):
Eingabeaufforderung für Kernideen: Diese deckt die Hauptthemen in jeder großen Menge an Antworten von Workspace-Admins über Suche und Inhaltsauffindbarkeit auf. Fügen Sie alle Ihre Antworten ein und nutzen Sie:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen in Fettdruck zu extrahieren (4-5 Wörter pro Kernidee) + bis zu 2 Sätze langes Erklärstück.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die am häufigsten erwähnt wird oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernidee Text:** Erklärtext
2. **Kernidee Text:** Erklärtext
3. **Kernidee Text:** Erklärtext
Dies ist tatsächlich die Standardaufforderung, die auch von Specific verwendet wird, und es funktioniert nahtlos in ChatGPT.
Geben Sie der KI mehr Kontext für bessere Ergebnisse: Fügen Sie immer eine Einführungsnachricht hinzu, die der KI erklärt, worum es in der Umfrage geht, wer die Befragten sind und was Ihnen wichtig ist. Zum Beispiel:
Dieser Datensatz stammt aus einer Umfrage unter Workspace-Admins über Probleme mit der Suche und Inhaltsauffindbarkeit in der Hauptzusammenarbeitsplattform ihres Unternehmens. Ich möchte die Hauptprobleme und die am häufigsten angeforderten Verbesserungen verstehen. Bitte extrahieren Sie entsprechend die Themen.
Tiefer in ein bestimmtes Thema eintauchen: Sobald eine Kernidee auftaucht, verwenden Sie einfach:
Sagen Sie mir mehr über XYZ (Kernidee)
Hat jemand über XYZ gesprochen? Dies untersucht einen bestimmten Schmerzpunkt oder Vorschlag (wie föderierte Suche oder langsames Indexieren):
Hat jemand über föderierte Suche gesprochen? Zitate einfügen.
Eingabeaufforderung für Personas: Wenn Sie Antworten nach verschiedenen Arten von Workspace-Admins aufteilen möchten—zum Beispiel jene, die sehr technikaffin sind, im Gegensatz zu denjenigen, die sich auf den Betrieb konzentrieren:
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 ihre Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.
Eingabeaufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Dies bringt die echten Blockaden und Frustrationen zur Sprache, mit denen Admins konfrontiert sind:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jede zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Eingabeaufforderung für Vorschläge & Ideen: Praktische Ideen zur Verbesserung extrahieren und nach Häufigkeit priorisieren:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von Umfrageteilnehmern gegeben wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit, und fügen Sie relevante direkte Zitate ein.
Weitere Inspirationen für Eingabeaufforderungen oder Frageideen finden Sie in diesem Expertenartikel: beste Fragen für Workspace-Admins Umfragen zur Suche und Inhaltsauffindbarkeit.
Wie Specific qualitative Daten basierend auf dem Fragentyp analysiert
Specific nimmt Ihnen den Aufwand, durch Stapel von qualitativen Antworten zu sortieren, indem es automatisch zusammenfasst und Einblicke basierend auf der Struktur der Fragen gruppiert. So geht es bei jedem Typ vor:
Offene Fragen (mit oder ohne Folgefragen): Sie erhalten eine prägnante Zusammenfassung aller Antworten auf die Hauptfrage und alle dazugehörigen Folgefragen—was Ihnen ein vollständiges Bild gibt, nicht nur Fragmente.
Mehrfachauswahl mit Follow-ups: Wählen Sie eine Option, und Specific gibt Ihnen eine Zusammenfassung der Themen für jedes Follow-up, das dieser Option zugeordnet ist. So können Sie schnell sehen, nicht nur, was Admins gewählt haben, sondern warum sie diese Wahl getroffen haben.
NPS (Net Promoter Score): Specific teilt das Feedback automatisch nach Promotoren, Passiven und Kritikern und gibt eine separate Zusammenfassung der „Warum“ für jede Gruppe. So können Sie Zufriedenheitswerte direkt mit zugrundeliegenden Geschichten und Problemen verknüpfen.
Sie können dasselbe mit ChatGPT tun, müssen jedoch die Antworten organisieren und genau die richtigen Daten manuell für jeden Abschnitt kopieren—etwas mehr Arbeit, aber machbar, wenn Sie mit einem kleinen Datensatz arbeiten oder experimentieren möchten, bevor Sie in spezialisiertes Werkzeug investieren.
Sie können sich in der ausführlichen AI-Umfrageantwortanalyse-Anleitung ansehen, wie alles von Anfang bis Ende funktioniert.
Wie man mit KI-Kontextlimits bei der Analyse großer Workspace-Admins Umfragen umgeht
Eine große Herausforderung bei der KI-gestützten Umfrageanalyse besteht darin, dass große Datensätze manchmal aufgrund von Kontextlimits nicht in eine einzige Eingabeaufforderung passen. Sie möchten keine wichtigen Daten verlieren oder vereinfachen, nur wegen technischer Einschränkungen. Es gibt zwei bewährte Möglichkeiten, dies zu handhaben (und Specific binden beide ein):
Filtern: Analysieren Sie nur Gespräche, bei denen Benutzer auf ausgewählte Fragen geantwortet oder bestimmte Entscheidungen getroffen haben. Dies hält die Dinge überschaubar und fokussiert, damit Sie die KI nicht überfordern oder in irrelevanten Antworten untergehen.
Zuschnitt: Wählen Sie nur die relevanten Fragen für Ihre Analyse aus, bevor Sie Daten an die KI senden. Dies ist eine großartige Möglichkeit, eine reichere Analyse zu spezifischen Problemen oder Unterthemen zu erhalten, selbst bei sehr großen Umfragen.
Weitere Informationen zur erfolgreichen Vorbereitung auf die Umfrageerstellung und -struktur finden Sie in diesem Schritt-für-Schritt-Leitfaden: wie man eine Workspace-Admins Umfrage zur Suche und Inhaltsauffindbarkeit erstellt.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Umfrageantworten der Workspace-Admins
Kollaboration bei Umfragen ist selten nahtlos—das werden Sie aus erster Hand bei Workspace-Admins erleben, die im Team arbeiten und Ergebnisse zur Such- und Inhaltsauffindbarkeit analysieren müssen. E-Mail-Ketten, endlose Tabellenkalkulationen und verstreute Notizen verlangsamen alle.
Specifics kollaborativer Ansatz: Sie (und Ihr Team) analysieren Antworten einfach durch Chatten mit der KI. Jede Chat-Sitzung ist wie ein eigener privater Arbeitsbereich—einzigartige Filter anwenden, auf spezifische Untergruppen fokussieren und sofort sehen, wer die Analyse gestartet hat, damit Projekte sich nie verheddern.
Klare Verantwortlichkeit und Teamarbeit: Chats innerhalb von Specific zeigen das Avatar und den Namen jedes Teilnehmers und machen es einfach, Ideen, Prioritäten und Erkenntnisse im Team zu verfolgen. So können technische Admins, Content-Manager und Führungskräfte sich auf das konzentrieren, was für sie relevant ist—ohne sich gegenseitig auf die Füße zu treten.
Es ist der schnellste Weg, Umfragedaten in Teamaktionen umzuwandeln, nicht nur in einen Bericht, der Staub sammelt. Möchten Sie Ihre eigene Umfrage erstellen? Hier ist ein AI-Umfragegenerator für Workspace-Admins zur Suche und Inhaltsauffindbarkeit mit allen Best-Practice-Aufforderungen, die Sie brauchen.
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