Kürzlich haben wir ein Webinar veranstaltet, das sich intensiv mit der ChatGPT-basierten Textanalyse mit Survalyzer befasst hat. Beginnend mit einer aufschlussreichen Einführung in die Möglichkeiten von ChatGPT mit Survalyzer, geht die Diskussion über in die kundenzentrierte Reise von DPD Schweiz. Tauchen Sie ein in unsere umfassende Webinar-Aufzeichnung, in der Christian Hyka und Marco Kaiser die Feinheiten der Textanalyse im digitalen Zeitalter entschlüsseln.
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Gastgeber Christian Hyka stellt die Tagesordnung vor, erklärt die verschiedenen Abschnitte und kündigt das Thema des Webinars an, nämlich die Verwendung von ChatGPT für die Stimmungsanalyse und die Themenanalyse offener Feedbackantworten.
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Marco Kaiser, Head of Marketing bei DPD Schweiz, spricht zunächst über den Wandel von einem negativen NPS-Trend hin zu Auszeichnungen für einen kundenzentrierten Ansatz. Anschließend hebt er die Integration von Survalyzer zur effizienten Erfassung und Analyse von Feedback hervor.
Darüber hinaus unterstreicht er das Engagement des Unternehmens, die Ursprünge des Feedbacks zu verstehen, klare Ziele zu setzen und sich auf die wichtigsten Kundenkontaktpunkte zu konzentrieren. Darüber hinaus unterstreicht Marco die Bedeutung von Echtzeit-Feedback und befürwortet die Verwendung des NPS als zentrale Kennzahl für DPD.
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Chris demonstriert den idealen Ansatz für die Bewertung von offenen Antworten. Anhand mehrerer Beispiele für Rückmeldungen auf die Frage „Bitte begründen Sie Ihren Kauf“ erläutert er die richtige Bewertungsmethode. Er geht auf die verschiedenen Stimmungen ein, in die Texte eingeteilt werden können: positiv, neutral und negativ.
Außerdem führt Chris eine weitere Dimension ein: eine Liste von Themen, die zur Analyse dieser Kommentare verwendet werden. Anschließend stellt er eine Tabelle vor, in der die Kommentare bestimmten Themen und Stimmungsanalysen zugeordnet sind.
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Christian Hyka diskutierte während des ChatGPT- und Survalyzer-Webinars die Hürden traditioneller Umfragemethoden. Er betonte die mühsame Aufgabe, jede einzelne Antwort zu sichten und zu kategorisieren. Manchmal ist es sogar schwierig, zu erkennen, ob ein Kommentar positiv oder nur neutral ist.
Er ging auch auf die Herausforderungen bei mehrsprachigen Umfragen ein. Jedes Feedback in eine Sprache zu übersetzen, die jeder versteht, ist zeitaufwändig. Außerdem besteht die Gefahr, dass versehentlich persönliche Details preisgegeben werden, etwa wenn in einem Kommentar ein bestimmter Mitarbeiter genannt wird.
Aber es gibt Hoffnung. Christian hat eine Lösung angedeutet, die die Stärken von ChatGPT und Survalyzer Professional Analytics kombiniert. Dies könnte die Antwort auf schnellere und effizientere Umfrageanalysen sein.
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Vor der KI-Integration war die Software-Auswertung begrenzt. Die Benutzer sahen eine Vorschau auf ein herkömmliches Umfrage-Dashboard und setzten Filter, um spezifische Zielgruppendaten anzuzeigen. Offene Kommentare wurden einfach aufgelistet, und wenn sie zahlreich waren, wurden sie geordnet. Eine gängige Visualisierungstechnik war die Wortwolke, die häufig verwendete Wörter hervorhob. Dieser Methode der „alten Welt“ mangelte es an fortschrittlicher Automatisierung, was einen veralteten Ansatz darstellt.
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Im Gegensatz zum traditionellen Ansatz stellte Christian Hyka eine neue Lösung vor, die die Integration von KI-Sentiment- und Themenanalyse betont. Damit können Nutzer ChatGPT für die Analyse von Umfragen nutzen und den Prozess durch eine geführte Einrichtung rationalisieren. Benutzer können wählen, ob sie alle oder bestimmte Umfrageantworten analysieren, Texte anonymisieren und sogar Kommentare übersetzen möchten. Die Business-Version nutzt die ChatGPT-API, die kostenpflichtig ist. Nach der Konfiguration können die Benutzer die Analyse starten, wobei die Verarbeitungszeit je nach Umfang der Beantwortungen variiert.
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Christian Hyka stellte das Dashboard „Open Comments“ von Survalyzer vor, das KI für die Analyse von Gefühlen und Themen nutzt. Die ChatGPT-Integration kategorisiert Feedback effizient in Stimmungen wie negativ, neutral oder positiv und hebt die Häufigkeit der diskutierten Themen hervor. Während zum Beispiel das Thema „Einfachheit“ positiv bewertet wurde, gab es bei Themen wie „Gewinnspiele“ Kritik.
Christian betonte auch die Geschicklichkeit der KI bei der Übersetzung von Kommentaren und zog Parallelen zu Plattformen wie DeepL. Während die KI den Prozess rationalisiert, stellt Survalyzer die Qualität sicher, indem es manuelle Bearbeitungen ermöglicht. Benutzer können Rohdaten optimieren, Kommentare neu zuordnen oder sogar für externe Anpassungen exportieren, um sowohl Automatisierung als auch Genauigkeit zu gewährleisten.
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