Offene Textanalyse
Offene Antworten enthalten oft die wertvollsten Erkenntnisse, aber auch die größte Komplexität. Artemis verwendet KI-gestützte semantische Analyse, um qualitative Rückmeldungen in großem Umfang zu interpretieren, zusammenzufassen und zu strukturieren.
Anstatt Hunderte oder Tausende von Kommentaren manuell zu lesen, können Nutzer strukturierte Erkenntnisse direkt anfordern.
Artemis kann:
Wiederkehrende Themen zusammenfassen
Positive, negative und gemischte Stimmung erkennen
Kommentare nach Bedeutung clustern
Aufkommende Bedenken hervorheben
Repräsentative Zitate extrahieren
Ergebnisse offener Texte zusammen mit anderen Umfrageantworten gruppieren
🔎 Themenentdeckung & Zusammenfassungen
„Fasse die Hauptthemen aus der Comment Question zusammen.“
„Worüber sprechen Kunden am meisten basierend auf der Comment Question?“
„Gib einen Überblick über die jüngsten Kommentare basierend auf der Comment Question.“
„Identifiziere die Top 5 der wiederkehrenden Feedback-Themen aus der Comment Question.“
„Gib die Hauptthemen der Comment Question an und gruppiere sie nach der Country Question“
Ausgaben können strukturierte Zusammenfassungen, kategorisierte Themen und prägnante narrative Übersichten enthalten.
😊 Sentiment-Analyse
„Analysiere die Stimmung in den jüngsten Kommentaren basierend auf der Comment Question.“
„Zeige die Verteilung von positiven vs. negativen Rückmeldungen basierend auf der Comment Question.“
„Hebe die kritischsten Kommentare basierend auf der Comment Question hervor.“
„Identifiziere stark positive Testimonials basierend auf der Testimonial Question.“
Artemis liefert Stimmungsauflistungen und kontextuelle Interpretationen, nicht nur rohe Kennzeichnungen.
🧩 Kommentar-Clustering
„Clustere Kommentare nach Thema.“
„Gruppiere ähnliches Feedback zusammen.“
„Identifiziere Muster bei servicebezogenen Beschwerden.“
„Segmentiere Kommentare in zentrale Diskussionskategorien.“
Dies hilft, unstrukturierte Rückmeldungen in umsetzbare Erkenntnisgruppen zu verwandeln.
Zuletzt aktualisiert
War das hilfreich?