Ordentliche Feedback-Analyse

Renate: Herzlich willkommen zu t3n MeisterPrompter, dem Podcast, der deine Prompts

Renate: auf Hochglanz poliert. Wer sitzt hier neben mir?

Stella: Stella vom t3n Magazin und neben mir sitzt Renate von renate.gpt.

Stella: Und wir haben wieder eine neue Folge für euch mitgebracht, selbstverständlich

Stella: mit einem Prompt der Woche, den ihr in den Shownotes findet.

Stella: Und worum geht es? Es geht darum, wie ihr gut mit Kundenfeedback umgehen könnt.

Renate: Genau, also ich hatte das tatsächlich jetzt in einem Workshop in einem Unternehmen

Renate: und da mache ich ja immer, ja, was habt ihr so für Anwendungsfelder gerade und

Renate: da war eben sowas wie Feedback-Analyse, weil das ist ja am Ende sind es Daten,

Renate: die man so hat und die meisten Leute oder die meisten Unternehmen,

Renate: wenn da halt nicht eine delizierte Stelle dafür ist,

Renate: dann ist es nicht immer der strukturierteste Ablauf, wie mit Feedback umgegangen

Renate: wird und eigentlich ist ja Kundenfeedback, ist ja Gold.

Renate: Absolut. Das sind die Leute, die sich auch Zeit nehmen dafür,

Renate: euch Rückmeldungen zu geben, was Leute entweder wirklich stört oder wirklich super läuft.

Renate: Und da kann man ja dann schauen, hey, wo sollte ich vielleicht nochmal was abändern?

Renate: Und da können wir natürlich KI nutzen, um diesen ganzen Prozess effektiver zu

Renate: gestalten und zu analysieren.

Stella: Schon mal so als der Hinweis, was kann alles Feedback sein? Guckt auch mal in

Stella: eure, falls ihr Social Media Accounts habt, da in die Kommentarspalten.

Stella: Das ist auch eine sehr dankbare Quelle, wo NutzerInnen, FollowerInnen eben ihre

Stella: Meinung hinterlassen zu Produkten, Dienstleistungen etc.

Stella: Und natürlich E-Mail-Feedback fordern wir ja auch an. Schreibt uns an meisterprompter.at.t3n.de.

Stella: oder generell, falls ihr eben Nähele habt, wo Feedback eingehen kann,

Stella: checkt das regelmäßig und kategorisiert das gleich vernünftig,

Stella: weil das ist vorab wichtig für diesen Prompt.

Stella: Ihr braucht schon eine Übersicht von dem Feedback. Ihr müsst es nämlich eingeben.

Stella: Also es ist kein Prompt, der dazu dient, erstmal das Feedback zu sortieren.

Stella: Falls ihr daran Interesse habt, sagt uns doch mal Bescheid.

Stella: Ihr braucht schon ein vernünftiges Datenformat.

Renate: Ihr braucht irgendeine Art von Daten.

Stella: Irgendeine Art von Tabelle, Excel-Liste, wo E-Mail-Feedback, Social etc.

Renate: Drin ist. Wo das Feedback irgendwo drin steht, irgendwie verfügbar.

Renate: Ihr könnt jetzt nicht einfach sagen ...

Renate: Guck mal bitte auf meinem Instagram-Kanal, weil das Instagram ist ja eh geblockt

Renate: bei den meisten KI-Dingern. Und wie gehen wir da jetzt vor?

Stella: Also natürlich, was darf nicht fehlen? Unsere Rolle. Und dieses Mal ist es ein

Stella: Customer Insights Analyst, der euch eben helfen soll, das Kundenfeedback strukturiert

Stella: auszuwerten und daraus klare und umsetzbare Handlungsfelder abzuleiten.

Stella: Genau so beginnt der Prompt.

Renate: Genau so. Der Prompt, ihr findet den natürlich in den Captions.

Renate: Ihr kennt das Spiel schon. Es ist in den Caption und natürlich machen wir da kein Copy-Paste.

Renate: Außer den Satz, der ist schon okay. Also es geht auch nicht,

Renate: Copy-Paste komplett von dem Prompt zu machen, weil wir brauchen,

Renate: ja, also ihr braucht ja schon Input von euch.

Renate: Sonst läuft das alles nicht. So, und wir haben ja jetzt neuerdings ein neues

Renate: Prompt-Format, was sehr gut funktioniert.

Renate: Wir haben damit sehr, sehr gute Erfahrungen gemacht, dass wir quasi erstmal

Renate: sagen, erstens verstehen.

Renate: Also erstmal geben wir so die Aufgaben dahingehend, dass es erstmal die Aufgabe

Renate: verstehen soll. Und dazu gehört zum Beispiel jetzt hier, lies alle bereitgestellten

Renate: Rückmeldungen vollständig und sorgfältig.

Renate: Und falls was fehlt, dann frag erst mal, bevor du startest.

Renate: Und da, kleiner Spoiler schon mal vorweg, das wird von den verschiedensten KI-Modellen

Renate: auch unterschiedlich gehandhabt.

Stella: Ja, das stimmt. Manche können es besser, andere können es nicht ganz so gut.

Stella: Dazu kommen wir aber im Zweiten.

Renate: Ich wollte gar nichts vorweg.

Stella: Was kommt danach? Und übrigens ist es auch wichtig, dass ihr eben genau erst

Stella: darum bittet, dass sich dieses Kundenfeedback angeschaut wird und dann nach

Stella: den weiterführenden Fragen stellt. Weil sonst, wonach soll es fragen?

Stella: Das kann ja nur nach dem einen Satz da. Das ist nicht ganz so sinnvoll.

Stella: Im nächsten Schritt geht es dann um die Analyse, die ihr ja braucht.

Renate: Ich mache es mal so grob. Also erst mal Kategorisierung. Inhalt,

Renate: was ist gut, also Stärken, Schwächen und Verbesserungsvorschläge.

Renate: Und dann, natürlich soll es das auch nach Häufigkeit analysieren.

Renate: Also was wird sehr, sehr häufig gesagt?

Renate: Das macht natürlich einen Unterschied, ob jetzt ganz häufig gesagt wird,

Renate: dass Bruschetta nicht schmeckt. Dann nehmen wir es vielleicht auch.

Stella: Wo kann das Beispiel jetzt sein? Ich weiß nicht, ich habe Hunger.

Renate: Ich habe Hunger, Leute. Kann sein, dass es ein paar Essens-relatede Beispiele jetzt kommt.

Renate: So, genau. Dann, und das finde ich spannend, erkenne auch implizite Muster oder

Renate: wiederkehrende Probleme.

Renate: Und das, finde ich, ist eine interessante Sache für die Analyse einfach.

Renate: Genau, und das geht so ein bisschen einher auch mit Häufigkeit und,

Renate: obwohl es ja auch immer was anderes, aber falls es sinnvoll ist,

Renate: dann weise jeder Schwäche eine Auswirkungsschwere zu.

Stella: Genau, dass ihr da einfach schaut, je nachdem, dass es so eine leichte Kategorisierung

Stella: noch gibt, macht euch die Arbeit mit dem Feedback hinterher hoffentlich noch

Stella: ein bisschen leichter. Und was euch auch das Ganze leichter machen wird,

Stella: ist die passende Präsentation von diesem Ergebnis, was ihr da haben wollt.

Stella: Wir sind mal wieder auf diese Klassiker, so die drei bis fünf wichtigsten Stärken und Chancen.

Stella: Ihr könnt es natürlich, also wenn ihr einen riesigen Datensatz habt,

Stella: dann könnt ihr natürlich auch die 20 da rausziehen, würde ich jetzt mal an der Stelle sagen.

Stella: Macht euch natürlich nur bewusst, A, vielleicht dauert es ein bisschen länger

Stella: und B, es kann dann vielleicht auch unübersichtlich werden.

Renate: Genau. Und natürlich auch da wieder kann man es auch wieder nach Dringlichkeit quasi sortieren.

Renate: Und das finde ich jetzt auch spannend. Natürlich wollen wir nicht nur,

Renate: wir wollen natürlich die Analyse wichtig, aber wir wollen natürlich auch Handlungsempfehlungen.

Renate: Was kann ich jetzt dagegen machen?

Renate: Was soll denn jetzt hier verbessert werden und was kann konkret verbessert werden,

Renate: um diese, vielleicht gibt es

Renate: ja auch eine Maßnahme, die verschiedenste Probleme direkt mit einmal löst.

Renate: dann ist die natürlich höher zu priorisieren als Handlungsempfehlung.

Stella: Wichtig ist natürlich auch so zum Abschluss nochmal darauf zu achten,

Stella: wie wollt ihr denn dieses Ergebnis haben?

Stella: Also ich meine jetzt nicht nur die Form, zum Beispiel, wie wir es gerade gesagt

Stella: haben mit der kurzen Übersicht, sondern was wollt ihr für eine Sprache haben?

Stella: Wir würden empfehlen, eine klare und einfache Sprache. Das ist einfach dann

Stella: verständlicher, auch für Nichtfachleute möglicherweise.

Stella: Und lasst euch natürlich auch immer die Quellen und die Beispielzitate,

Stella: falls ihr welche habt, angeben, Damit ihr einfach nachvollziehen könnt,

Stella: wenn da jetzt irgendwie eine Einschätzung vor euch liegt nach dem Motto,

Stella: hey, hohe Auswirkungsschwere kommt super häufig vor,

Stella: da müsst ihr natürlich irgendwie darauf kommen, okay, wie ist jetzt die KI auf

Stella: diese Idee gekommen. Genau.

Renate: Dann natürlich, also dann kommen natürlich eure Daten. Also wenn ihr eine Excel

Renate: davon habt oder welches, was auch immer, was auch immer, könnt ihr anhängen.

Stella: Also die gängigen Formate, die ihr eben in dem KI-Chatbot nutzen könnt,

Stella: die könnt ihr auch da einfügen.

Stella: Je strukturierter die Aufbereitung der Daten, desto besser wahrscheinlich auch das Ergebnis.

Stella: Vermutlich. Also die Mühe, davor reinzustecken, macht auf jeden Fall Sinn.

Stella: Wir haben das Ganze jetzt einmal ganz grob getestet für einen Podcast.

Stella: Wollen wir damit anfangen, was gut lief? Ja.

Stella: Ja. Also überzeugt hat auch an der Stelle, würde ich sagen, durchaus Claude

Stella: in Ansätzen mit einer Einschränkung.

Stella: Kann man sehen, wie man, also Claude hat direkt schon losgelegt.

Renate: Ja, Claude hat losgelegt und die Ergebnisse waren aber gut. Das hat eben nicht

Renate: Rückfragen gestellt. Das ist uns beim letzten Mal auch schon aufgefallen.

Stella: Nee, damals war es Perplexity. Ach so. Eigentlich ist Perplexity bisher so in

Stella: meiner Erfahrung das Tool, was sich immer bei dem Thema Rückfragen ein bisschen schwer tut.

Stella: Kurioserweise bei diesem Prompt hat es nie mit Rückfragen 1a funktioniert.

Stella: Also auch Perplexity, muss man sagen, war eigentlich gut, auch mit einer Einschränkung leider.

Stella: Wir haben unseren Podcast als Beispiel genommen und haben fiktiv gesagt,

Stella: die Folgen wären den ZuhörerInnen zu lang. Haben da ein paar Beispieltexte mit reingegeben und so.

Stella: Und da wurde uns vorgeschlagen, doch die Folgen auf 25 bis 30 Minuten zu reduzieren.

Stella: Ja, unsere Folgen sind maximal 15 Minuten lang.

Stella: Also das ist eher eine Verdopplung. Das macht nicht ganz so viel Sinn.

Stella: Das war die einzige Einschränkung, muss man jetzt dazu sagen.

Stella: Aber ansonsten hat das eigentlich von den ersten Mal so ganz gut funktioniert.

Stella: Also bei den Handlungsempfehlungen hat es dann einfach gehapert.

Renate: Es liegt natürlich da dran, dass zu wenig Kontext da war von unserer Seite.

Renate: Also da sind natürlich auch wir oder ihr, je nachdem, in der Verantwortung, das zu teilen.

Renate: Aber so ein bisschen geben wir auch die Mitschild ab, weil wir ja gesagt haben,

Renate: hey, frag doch, wenn du noch was wissen willst.

Stella: Also hier nochmal der Hinweis, checkt wirklich genau, okay, was könnte dafür

Stella: wichtig sein. Ihr seht ja das Feedback auch,

Renate: Ihr seht es ja auch schon. Und wenn ihr so seht, da wird jetzt zum Beispiel

Renate: Länge vom Podcast oft angesprochen, dann würde ich meine, die Länge,

Renate: die es jetzt halt hat, schon mit reinnehmen in den Prompt einfach.

Stella: Genau.

Stella: Was aber gut funktioniert hat, muss man sagen, ChatGPT

Renate: Wieder solide. Solide. Der Glasreiniger wieder.

Stella: Der Glasreiniger war auch von den Handlungsempfehlungen, hat Sinn gemacht,

Stella: hat sich ein bisschen, ehrlich gesagt, gerettet und dann so vorgeschlagen,

Stella: ja, ihr könntet ja die Länge um 20 bis 40 Prozent reduzieren.

Stella: Das ist natürlich eine ganz,

Renate: Ja. Aber ist ja auch eine gute Antwort.

Stella: Ja, muss man ehrlich sagen. Das macht Sinn. Ich glaube, Claude hatte das auch so angegeben.

Stella: Auch mit dem, auch mit 20 bis 40 Prozent und Und CoPilot hat uns auch überzeugt,

Stella: hat nämlich eine super Tabelle ausgeworfen.

Stella: Auch mit einer super Einordnung. Es war direkt übersichtlich.

Renate: Da merkt man einfach in arbeitsbezogenen Sachen, in diesem Kontext, da sind die gut.

Stella: Ja, definitiv.

Renate: Das können die ganz gut. Und diese Tabellen halt auch, da könntest du sofort,

Renate: aber das kannst du natürlich auch in anderen Modellen machen,

Renate: das dann quasi als Excel extra hier ein Pipapo.

Stella: Aber hat auch die Reihenfolge, also erst Fragen nochmal gestellt,

Stella: dann mit den Antworten gearbeitet. Das war wirklich so, wie wir uns das optimal

Stella: vorstellen. Dann kam Gemini.

Stella: Es hat auch ein bisschen, gut, das hat jetzt Perplexity auch gemacht mit der

Stella: falschen Länge. Das hat Gemini auch hervorgebracht.

Stella: Das ist jetzt einfach ein Vergleich.

Renate: Aber warum würdest du jetzt genau sagen, war es nicht so gut?

Stella: Also die Rückfragen waren erstmal, fand ich, solide. Also zum Beispiel hat nachgefragt,

Stella: um welchen Podcast es sich handelt, was Perplexity in der Form nicht gemacht hat.

Stella: Aber dann ist das alles sehr oberflächlich geblieben, finde ich.

Stella: Also so im Vergleich zu den anderen würde ich schon sagen, dass sie da einfach

Stella: nicht so Podcastlänge reduzieren.

Stella: Wir waren schnell bei den Handlungsempfehlungen und dieser mittlere Teil,

Stella: die Analyse, die war auf der einen Seite irgendwie kurz und knapp,

Stella: aber da haben wir bei den anderen einfach mehr rausbekommen,

Stella: obwohl die Eingabe immer dieselbe war. Ja, genau.

Stella: Also jetzt kann man auch darüber debattieren, okay, kurz und knapp.

Stella: Jetzt so gesehen, da fehlt nichts.

Stella: Unser Datensatz war auch recht beschränkt, muss man dazu sagen.

Stella: Aber also was einfach bei Gemini war, es war jetzt auch nicht komplett schlecht.

Stella: Das muss man auch dazu sagen. Das war durchaus eine solide Sache.

Stella: Die anderen, gerade Copilot, haben uns an der Stelle aber einfach mehr überzeugt.

Stella: bei Gemini war ein Problem, dass auch da wie bei Perplexity die Länge einfach

Stella: nicht gestimmt hat mit diesen 20 bis 30 Minuten in dem Fall.

Stella: Das macht keinen Sinn, obwohl Gemini eindeutig wusste, dass es um t3n MeisterPrompter geht.

Renate: Genau, weil es das auch erfragt hat. Die Rückfragen waren auch gut,

Renate: es kamen gute Rückfragen.

Stella: Die Rückfragen waren solide,

Renate: Aber man muss halt ja wirklich sehen, wir haben exakt denselben Prompt genommen

Renate: und wir haben auch exakt dieselben Antworten auf die Fragen gegeben, die halt rückkamen.

Stella: Also Perplexity hat halt andere Fragen gestellt, so.

Renate: Aber ChatGPT beispielsweise, die Fragen waren schon ähnlich.

Stella: Genau, das stimmt.

Renate: Und die Ergebnisse dann waren schon nicht auf demselben, nicht auf derselben Ebene.

Stella: Genau. Also was mir da auch nochmal aufgefallen ist, was mich ein bisschen gewundert

Stella: hat, Gemini fragt halt nach einem festen Episodenformat.

Stella: Also auf der einen Seite, ich habe als Feedback fiktiv übrigens,

Stella: würde ich ja mal sagen, eingegeben, von wegen zu unstrukturiert und von der Umsetzung her.

Stella: Und wir haben ja ein festes Episodenformat.

Stella: Also Intro, Hauptteil mit dem Prompt der Woche. Deswegen...

Stella: Finde ich das nicht so ganz nachvollziehbar, woher das halt kommt.

Renate: Genau, man könnte sonst, normalerweise hätte man gesagt, hey,

Renate: da muss halt ja mehr Kontext einfach in unserem Prompt, müssen wir da wieder,

Renate: hey, wir müssen mehr sagen, auch dass es dieses strukturierte Format gibt.

Renate: Aber andere Modelle haben es halt gepackt.

Stella: Genau. Und das ist eben der Unterschied, den wir hier machen.

Stella: Ansonsten, also ich würde jetzt mal sagen, wenn ihr eine grobe Analyse haben

Stella: wollt, ihr könnt die auch mit Gemini machen.

Renate: Falsch, weiß nicht.

Stella: So, ihr könnt die mit allen Tools machen, die wir getestet haben.

Stella: Es war jetzt nicht absolut daneben, aber ihr solltet euch schon in dem Feld ganz gut auskennen.

Renate: Genau, das ist, glaube ich, man müsste jetzt, also da, wenn ich jetzt diese

Renate: Antwort bekommen würde, würde ich jetzt einfach tiefer nochmal reingehen und

Renate: sagen, hey, kannst du mir das nochmal strukturiert aufarbeiten?

Renate: Was halt zum Beispiel bei CoPilot echt gut rauskam.

Stella: CoPilot ist einfach schon mit der Ausgabe einen Schritt weiter.

Renate: Super gut, super strukturiert.

Stella: Ja.

Renate: Genau.

Stella: Deswegen, das wollten wir euch einmal so mitgeben für diese Episode.

Stella: Und ich würde sagen, wir sind jetzt schon am Ende angekommen für die Folge.

Stella: Wir hoffen, ihr habt was mitnehmen können. Gerade zum Thema mit Kundenfeedback umgehen.

Renate: Und wenn ihr noch eine andere Frage habt, was euch so auf dem Herzen liegt,

Renate: was ihr gerne mal oder Feedback.

Stella: Feedback wollen wir haben. Heute sind euch die Episoden deutlich zu lang.

Renate: Keine Fragen. Doch, ihr könnt natürlich auch, wenn ihr irgendwelche Prompts haben

Renate: wollt, gerne, gerne. natürlich. Aber gebt uns doch mal Feedback.

Stella: Und wie gebt ihr uns Feedback? Schreibt uns eine E-Mail an meisterprompter at t3n.de.

Renate: Das wäre super, wenn das über die E-Mail funktioniert.

Stella: Genau. Machen wir mal so. Schreibt uns mal am besten einfach an meisterprompter@t3n.de.

Stella: Das ist am leichtesten. Wir freuen uns von euch zu hören.

Renate: Ihr sollt jetzt nicht getriggert sein, nur Positives zu schreiben.

Stella: Einmal noch Fishing for Compliments zum Abschluss. Okay, und in dem Sinne,

Renate: bis dahin, 3, 2, 1,

Renate und Stella: bleib sauber!