Um das Feedback auszuwerten, brauchst du ein grundlegendes technisches Verständnis von Large Language Models, der Genow-Anwendung sowie der aktuellen und zukünftigen Funktionen und Grenzen von Genow. Das erhaltene Feedback lässt sich besonders gut auswerten, wenn es von hoher Qualität ist.
Bildung von Clustern
Cluster sind hilfreich, um Feedback auszuwerten. Ähnliches Feedback wird zusammengefasst. Die folgende Tabelle gibt dir einen Überblick über häufige Cluster und wie du mit ihnen umgehst. Zunächst ist es sinnvoll, negatives und positives Feedback zu clustern. Positives Nutzerfeedback zeigt, wie gut Nutzer die Technologie angenommen haben und wie gut sie geschult wurden. Negatives Feedback gibt Aufschluss über Verbesserungspotenzial. Bitte beachte, dass sich die folgende Tabelle auf die Auswertung von negativem Feedback bezieht:Feedback prüfen
Alles Feedback sollte geprüft werden. Dafür kannst du entweder eine Tabelle (z. B. eine Excel-Datei) oder das vorhandene Feedback Dashboard in der Genow Administration verwenden. Für die Auswertung des Feedbacks sollten die Frage, die Antwort von Genow und der Nutzerkommentar erfasst werden. Anschließend sollte die Frage einem oder höchstens zwei Clustern zugeordnet werden. Zusätzlich kann ein Kommentar ergänzt werden, um die Cluster-Zuordnung zu begründen. Eine mögliche Struktur ergibt sich aus der folgenden Beispieltabelle:Eine zusammengefasste Auswertung erstellen
Die erstellten Cluster und die Häufigkeit, mit der sie auftreten, sollten in einen Gesamtzusammenhang mit der Gesamtzahl der Feedbacks, den positiven und negativen Feedbacks und der Gesamtzahl der Anfragen gebracht werden. Die zusammengefasste Auswertung kann in der folgenden Tabelle dargestellt werden:
Die Tabelle kann um beliebige weitere relevante Cluster ergänzt werden.
Der Übersichtlichkeit halber empfiehlt sich am Ende eine grafische Darstellung.