Nie wieder mühsam eine Themensammlung erstellen - mit Themen, die weder voreingenommen noch überlappend sind und kein Feedback unberücksichtigt lassen. Mit Caplena können Sie Ihre Daten mit nur einem Klick hochladen und erhalten eine hierarchische Themensammlung mit Beschreibungen und Häufigkeitsangaben für jedes Thema.

Egal ob Sie 100 oder mehr als 100.000 Zeilen hochladen: Unsere proprietäre KI nutzt LLMs, um eine statistisch relevante Themensammlung zu erstellen – von Haus aus „MECE“-konform, also mit Themen, die sich gegenseitig ausschließen und zugleich das gesamte Feedback abdecken.

Während andere Lösungen kaum Flexibilität für Änderungen bieten, macht Caplenas interaktive Oberfläche es leicht, Ihre Themensammlung nach Ihren Wünschen anzupassen.

Für maximale Flexibilität konzipiert, können Sie neue Themen hinzufügen, die Hierarchie ändern, eine bestehende Themensammlung importieren, eine völlig neue Themenfindung starten oder beides kombinieren.

Caplena unterstützt Sie dabei, Ihre Themensammlung mithilfe von LLMs zu verfeinern. Unsere integrierten, LLM-basierten Tools helfen Ihnen interaktiv dabei, mehr oder weniger ins Detail zu gehen, potenzielle Duplikate oder seltene Themen zu erkennen – oder auch neue Themen zu entdecken.

Sie haben ein bestimmtes Thema im Kopf und möchten dessen Häufigkeit prüfen? Nutzen Sie Prompts, um Ihre Themensammlung zu durchsuchen und anzupassen – ganz nach Ihren Bedürfnissen und Zielen.

Bei Tracking-Studien verändern sich Themen im Laufe der Zeit – daher ist es entscheidend, aufkommende Trends nicht zu verpassen. Mit Caplena können Sie neue Themen fortlaufend überwachen: Unser Themen-Assistent hebt diese für Sie hervor, und mit Benachrichtigungen werden Sie umgehend informiert, sobald neue Themen erkannt werden.

Direkt einsatzbereit weist unsere branchenführende, LLM-gestützte KI in über 75 % der Projekte Themen so präzise zu wie ein Mensch (KI-Genauigkeitswert von >70).

Ähnlich wie bei einem Briefing berücksichtigt Caplenas KI dabei den Kontext des Projekts, die Fragestellung, die Themen sowie Spaltenbeschreibungen bei der Themenzuordnung. Dieser Ansatz stellt erstklassige Codierung sicher – unter Berücksichtigung Ihres Geschäftskontexts und Ihrer Ziele.

Beim Codieren großer Mengen offener Nennungen mit KI möchten Sie sicherstellen, dass die Zuordnungen zuverlässig sind. Caplena bietet Ihnen dafür einen einzigartigen Prozess zur Qualitätssicherung und Feinjustierung, wodurch Sie Ihren Ergebnissen voll vertrauen können.

Ein KI-Genauigkeitswert zeigt an, wie gut die KI Ihre Daten verstanden hat und wie zuverlässig die Zuordnungen sind. Sie können die Themenzuordnung weiterhin feinjustieren, indem Sie einige der automatisch generierten Themenbeschreibungen anpassen oder eine Handvoll Zeilen zur Qualitätssicherung überprüfen – und anschließend ein KI-Update auslösen.

Diese Nachvollziehbarkeit gibt Ihnen die Sicherheit, dass die Ergebnisse, die Sie mit Stakeholdern oder Kunden teilen, tatsächlich relevant und belastbar sind.

Eine Nennung enthält oft mehrere Themen und Stimmungen. Mit Caplena können Sie über die reine Stimmungsanalyse auf Nennungsebene hinausgehen und Nuancen auf Themenebene erfassen – und diese zudem in großem Umfang quantifizieren, ohne zusätzliche Kosten.

So lassen sich verlässliche Treiberanalysen, Korrelationen und Trendvisualisierungen erstellen.

Analysieren Sie mühelos verschiedene Sprachen innerhalb eines einzigen Projekts – und stellen Sie dabei konsistente und vergleichbare Ergebnisse über Regionen und Länder hinweg sicher. Unsere KI unterstützt mehr als 100 Sprachen nativ.

Für weitere Sprachen stehen integrierte Übersetzungen über DeepL und Google Translate zur Verfügung.

Verstecken sich in Ihren offenen Nennungen oder Metadaten Produktnamen, Orte, Unternehmens- oder Personennamen? Mit Caplena's Smart Columns lassen sie sich mühelos extrahieren.

Anschließend können Sie diese Werte nutzen, um Ihre Reporte flexibel aufzuschlüsseln oder Filter für segmentierte Ansichten zu erstellen.

Wenn Sie Kunden- oder Mitarbeiterfeedback analysieren, möchten Sie sicherstellen, dass Ihren Stakeholdern oder Kunden keine ungeeigneten Inhalte angezeigt werden. Caplena hilft Ihnen, Anstößiges zu erkennen und zu entfernen – und korrigiert gleichzeitig störende Rechtschreibfehler in großem Umfang.

Text wird beim Import automatisch anonymisiert, um sicherzustellen, dass keine personenbezogenen Daten versehentlich weitergegeben werden. Unsere Plattform ist DSGVO-konform und SOC 2 Typ II-zertifiziert.

Caplena nutzt Large Language Models (LLMs) statt Keyword-Regeln.

Für die Themenzuordnung liest die KI jede Antwort zusammen mit Ihrem Projektkontext:

• Projekt- und Fragebeschreibungen,

• Themen- und Kategorienamen,

• eine Beschreibung jedes Themas.

Die KI ordnet Themen und Sentiment auf Themenebene zu, und jedes Ergebnis ist erklärbar: Die KI markiert die Textstelle, die jede Zuordnung begründet, und zeigt an, wie sicher sie ist.

Sie steuern die KI, indem Sie Themenbeschreibungen in einfacher Sprache bearbeiten und die KI anschließend erneut auf die betroffenen Antworten anwenden. Die Ergebnisse erreichen in der Regel schon nach dem ersten Durchlauf menschliches Niveau, sodass eine Stichprobe von 10–15 Antworten meist ausreicht.

Jeder Durchlauf erhält einen AI Quality Score von 0 bis 100, der misst, wie konsistent die KI Ihre Daten codiert. Ein Wert von 70–85 entspricht menschlichem Niveau: Zwei Personen, die dieselben Daten codieren, erreichen typischerweise 70–85. Die Ergebnisse sind zudem reproduzierbar: Zwei Durchläufe mit denselben Daten stimmen bei rund 92 % der Themenzuordnungen überein. Erfahren Sie, wie wir die Reproduzierbarkeit testen.

Wir nutzen Frontier-Modelle von Google Cloud und Microsoft Azure, die in deren EU-Rechenzentren betrieben werden. Ihre Daten werden niemals zum Training dieser Modelle verwendet. Mehr dazu finden Sie in unserem Trust Center.

Im Gegensatz zu einer Black Box stellt Ihnen Caplena einen KI-Genauigkeitswert – einen F1-Score – zur Verfügung, der misst, wie sicher sich die KI bei der Zuordnung von Themen und Stimmungen zu Ihren Daten ist. Dieser Wert zeigt Ihnen auf, welche Themen Sie zuerst überprüfen sollten, um die Genauigkeit weiter zu steigern.

Während Sie die Ergebnisse feinjustieren, lernt Caplena von Ihnen und überträgt Ihre Anpassungen auf den gesamten Datensatz. Sie können das Fine-Tuning beenden, sobald Sie mit der Klassifizierung zufrieden sind.

Dieser Prozess stellt sicher, dass Sie eine solide Grundlage für Ihre Analyse haben – und vor allem Vertrauen in Ihre Ergebnisse.

Ob Sie nun eine Liste von Themen zur Nachverfolgung definieren oder Ihre Themensammlung erweitern möchten – es ist entscheidend zu wissen, auf wie viele Themen Sie abzielen sollten. Unsere Empfehlung: Starten Sie mit 30 bis 60 Themen.

Genau diese Anzahl an Themen und Unterthemen generiert Caplena basierend auf Ihren Daten. Zwar können Sie Caplena nicht anweisen, eine exakte Anzahl an Themen zu erstellen, doch Sie können eine bestehende Themensammlung importieren und beim Feinjustieren Themen hinzufügen oder entfernen.

Basierend auf über 100.000 Projekten, die wir auf unserer Plattform analysiert haben, zeigt sich: Rund 90 % der Projekte umfassen zwischen 10 und 100 Themen. Darüber hinaus gibt es einen langen „Long Tail“ mit bis zu 300 Themen – in besonders komplexen Fällen, wie beispielsweise bei Lufthansa.

KI-Systeme haben ihre Fähigkeiten zur Erkennung von Ironie und Sarkasmus in den letzten Jahren deutlich verbessert. Wie Menschen verlassen sie sich dabei jedoch auf sprachliche Hinweise im Text – etwa Übertreibungen, Emojis oder Großschreibung. Auch wenn sie noch nicht ganz so gut sind wie Menschen, erkennen sie die überwiegende Mehrheit der Fälle korrekt.

Ein Vorteil gegenüber Menschen ist, dass sie weniger dazu neigen, zu viel in Texte hineinzuinterpretieren. Menschen neigen oft zur Überinterpretation, was die Ergebnisse verfälschen kann.

Caplena unterstützt Excel-Dateien (xls, xlsx), CSV und SPSS-Dateien (sav) mit Hunderten von Spalten und Hunderttausenden von Zeilen. Auch JSON-Dateien werden über die API unterstützt – oder Sie verbinden Ihre Systeme direkt über eine unserer fertigen Integrationen. Alternativ können wir für Sie Online-Reviews direkt von einer der unterstützten Plattformen sammeln.

Nein. Ihre Daten werden weder zum Training der KI von Caplena noch zum Training von Modellen Dritter verwendet. Für KI-Funktionen nutzen wir Frontier-Modelle von Google Cloud und Microsoft Azure, die in deren EU-Rechenzentren betrieben werden. Caplena darf Nutzungsdaten (also Daten dazu, wie das Produkt genutzt wird) verwenden, um unsere Services zu verbessern, die Performance zu benchmarken und neue KI-Algorithmen zu testen. Alle Unterauftragsverarbeiter und ihre Verarbeitungsstandorte finden Sie in unserem Trust Center.