Anwendungsfälle

Offene Antworten

Tausende Stimmen. In Minuten strukturiert.

Cauliflower codiert offene Antworten, ordnet sie Aspekten und Aspektkategorien zu und verbindet qualitative Inhalte mit quantitativen Ergebnissen. Codeplan, Sentiment, Zusammenfassungen und Treiberanalysen bleiben jederzeit prüfbar und editierbar.

VorherTage NachherMinuten

Das Problem

Tausende offene Antworten manuell zu lesen und zu codieren bindet Tage oder Wochen. Gleichzeitig müssen Codes konsistent angewendet, Mehrfachnennungen berücksichtigt und Ergebnisse bis zum ursprünglichen Verbatim nachvollziehbar bleiben.

So löst Cauliflower das

01

Codeplan erstellen oder übernehmen

Die KI entwickelt einen Codeplan aus den Antworten oder arbeitet mit einem hochgeladenen bestehenden Codeplan.

02

Antworten automatisch strukturieren

Verbatims werden passenden Aspekten und Aspektkategorien zugeordnet und können mehrfach codiert werden.

03

Inhalte interpretieren

Cauliflower ermittelt Sentiment je Aspekt und erstellt Zusammenfassungen für Themen, Zielgruppen und Teilstichproben.

04

Treiber priorisieren

Shapley-basierte Analysen und Kruskal-Wallis-Tests zeigen, welche Aspekte mit Zufriedenheit, NPS oder anderen vorhandenen KPIs zusammenhängen.

Alle Zuordnungen bleiben editierbar und führen bis zur jeweiligen Originalantwort zurück.

Genutzte Module

CodeplanSentimentAspekteTreiberanalyseVerbatims

Von einzelnen Aussagen zum strukturierten Gesamtbild

1.200Befragte
3.600offene Antworten
31identifizierte Aspekte

Aus unstrukturiertem Feedback entsteht eine nachvollziehbare Analyse, die quantitative Häufigkeiten, qualitative Zusammenhänge und konkrete Originalaussagen verbindet.

Aus Tagen werden Minuten.

Analysieren Sie offene Antworten, ohne Nachvollziehbarkeit oder Kontrolle abzugeben. Vom Codeplan bis zur Treiberanalyse bleibt jeder Schritt prüfbar und editierbar.

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