Verwandle Kundenfeedback und Bewertungen in echte Erkenntnisse
Mühelos Kundenfeedback, offene Umfrageantworten, Bewertungen und jede Art von Freitext analysieren. Erkenntnisse einfach in Dashboards teilen.
Gratis 14 Tage Testabo
Keine Kreditkarte benötigt
VON START-UPS BIS HIN ZU FORTUNE-500-UNTERNEHMEN VERWENDET
Unser Team liebt das transparente Automatisierungskonzept von Caplena: Eine vollautomatische Analyse zu haben, aber dennoch in der Lage zu sein, Dinge zu ändern, die wir anders interpretieren. Die Anwendung lernt dann von diesen Änderungen. Dies ist eine wirklich leistungsstarke Art der Zusammenarbeit.
Kilian Hughes
DIRECTOR RESEARCH & INSIGHTS @
90%
der Analysezeit pro Woche eingespart
800
gesammelte Rückmeldungen pro Woche
125k +
Kommentare bisher analysiert (07.2021)
Passen wir zusammen?
Ihr habt euch gegenseitig gefunden!
Caplena
Insights sowie CX & UX Teams
Warum es funktioniert
CX-Touchpoints, Umfragen und Bewertungen - Kunden lieben es, offenes Feedback zu geben. Mit modernem maschinellem Lernen kannst Du einfach und schnell echte Erkenntnisse aus Textkommentaren ableiten. Es ist jedoch wirtschaftlich nicht tragbar, eine solche hochmoderne Deep-Learning-Plattform für ein einzelnes Unternehmen zu entwickeln und zu betreiben.
Wir verwenden unsere gesamte Energie darauf, diese technologische Lücke für Dich zu überwinden.
...für CX-, UX- und Insight-Teams
Argumente für Textkommentare
Gewinne tiefere Einblicke durch die Analyse von Textkommentaren
Die Gewinnung von Erkenntnissen aus offenem Kundenfeedback, Bewertungen und Touchpoint-Kommentaren ist für führende Insight- und CX-Teams zum Standard geworden. Die Quantifizierung der Stimme der Kunden ist ein wirksames Mittel, um bestehende Annahmen zu überprüfen, verborgene Muster aufzudecken und bessere Entscheidungen zu ermöglichen.
Dein Business Case
Gib deinem Team die Möglichkeit zur selbständigen Textanalyse
Profitiere von starken Geschwindigkeitssteigerungen und automatisiere deinen Analysefluss. Werte mühelos jeden Textkommentar, ohne auf Dritte warten zu müssen, aus.
Deine Chance
Bessere Entscheidungen aufgrund besserer Erkenntnisse
Generiere umsetzbare Erkenntnisse, indem du dein Insight-Team mit Künstlicher Intelligenz verstärkst. Verwandle dein Team in eine unabhängige Drehscheibe für Kundenfeedback.
Wer
Vorteile
CX & UX
Teams
Teams
- Verstehe was Kunden an jedem Kontaktpunkt denken und fühlen Verfolge Kundenstimmungen im Laufe der Zeit
UX Teams
- Verfolge Kundeneinstellungen im Laufe der Zeit
Insight teams
- Erhalte relevantere und weniger voreingenommene Kundeneinblicke Verbessere dein Wettbewerbs- und Marktforschungswissen
Schneller werden
Erleichtere dein Leben
CX & UX
Teams
Teams
- Von Textkommentaren zu Erkenntnissen: 10x bis 30x schneller*
- Automatisiere deine Touchpoint-Forschung in hohem Masse
- Erreiche die höchste Analysekonsistenz
- Tiefere Kundeneinblicke generieren
- Nachverfolgen wichtiger Themen und Stimmungen im Zeitverlauf
UX-Teams
- Erhalte Einblicke in die Wünsche der Nutzer und verstehe, was sie wirklich antreibt
- Verfolge Kundenreaktionen auf neue Features
Insight
Teams
Teams
- Von Textkommentaren zu Erkenntnissen: 10x bis 30x schneller*
- Befreie dich von wiederholenden Aufgaben mit einer hochautomatisierten Analyse
- Gewinne Autonomie und mache es selbst - warte nicht auf Dritte
- Gewinne tiefere Einblicke in die Kunden und den Markt
- Ermögliche es anderen Teams selbstständig Erkenntnisse aus Textkommentaren zu ziehen
* Im Vergleich zu manuellen Analysen oder traditionellen Tools
Textanalyse-Technologien im Vergleich
Eine Mischung aus supervised und unsupervised Machine Learning führt zu qualitativ hochwertigen Ergebnissen bei einem Minimum an manuellen Eingriffen.
Caplena
Excel
MaxQDA
Qualtrics
Gavagai
Discover.ai
Grundprinzip
Augmented Intelligence
Einzigartige Mischung aus supervised und unsupervised Machine Learning: Caplena lernt aus über 8 Millionen bewerteten Antworten, generiert qualitativ hochwertige Themen und erkennt Stimmungen automatisch.
Manuelle Analyse
Manuelle Kodierung & sehr einfache Regeln für die Themenzuweisung
Manuell &
regelbasiert
regelbasiert
Manuelle Kodierung und regelbasierte Themenzuweisung.
Regelbasiert & Stimmung
Regelbasierte Themenzuweisung und automatisierte Stimmungsanalyse.
Schlüsselwort-Erkennung
Ungestützte Themenerkennung.
Erforschung & Entdeckung
Unsupervised Clustering und menschliche Analyse.
Textart
Quant
Optimiert für die Analyse von durchschnittlich bis zu 1.000 Zeichen pro Textkommentar.
Indifferent
Qual & gemischt
Quant
Indifferent
Qual
Dateneingabe
Dateien, API, Review Scraping
Neben dateibasierten Uploads und API-Verbindungen mit anderen Apps können auch direkt von der App aus Bewertungen von verschiedenen Websites abgerufen werden.
Dateien
Dateien
Dateien, API
Dateien, API, Review Scraping
Dateien, Online-Quellen
Vorteile
Hochwertige, leistungsstarke & anpassbare AI
- Verwertbare & maßgeschneiderte Erkenntnisse
- Erstaunlicher Automatisierungsgrad für hochwertigen Output
- Volle Kontrolle über Themen
Familiär & flexibel
Vielseitige Lösung für qualitative Forschung
Ganzheitliche Lösung für quantitatives Feedback.
Rasche hochwertige Ergebnisse
Explorative, kreative Ergebnisse für Qual
Nachteile
Feinabstimmung für menschenähnliche Ergebnisse
Für eine menschenähnliche Kodierungsqualität sind ein paar manuelle Überprüfungen erforderlich. Das bedeutet aber auch, dass eine Zuweisungsqualität auf menschlichem Niveau erreicht werden kann, was man von den meisten anderen Tools nicht behaupten kann 😉.
Zeitaufwendig; arbeitsintensiv
Zeitaufwendig; Nicht für Quant
Nur grundlegende KI; Nicht optimiert für offene Nennungen
Inkonsistente Themen im Laufe der Zeit; Schwer anpassbar
Ineffizient und inkonsistent bei quantitativen Daten
Was andere mit Caplena erreicht haben
Die häufigsten Anwendungsfälle für Marktforschungsteams.
Häufig gestellte Fragen
Wie genau ist Caplena im Vergleich zur manueller Kodierung?
Wie kann die Analyse von CX-/UX-Touchpoints automatisiert werden?
Kann ich mit Caplena Bewertungen direkt von Bewertungsseiten abrufen? Welche werden unterstützt? Was ist, wenn ich Bewertungen aus zusätzlichen Quellen analysieren muss?