Sentimentanalyse klassifiziert Texte nach der darin transportierten Stimmung — positiv, neutral, negativ, oder feiner (wütend, enttäuscht, begeistert). In Voices können Sie Sentiment nach Themen filtern und so sehen, wo die Stimmung kippt, bevor es sich in Abwanderungszahlen niederschlägt.

Voices kombiniert regelbasierte Schritte (Spracherkennung, Satzsegmentierung) mit modernen Sprachmodellen, die auf Marktforschungs-Daten nachtrainiert sind. Ergebnis: konsistente Themen-Kategorien, präzises Sentiment und exportierbare Einzelzitate. Jedes Ergebnis ist bis auf die Original-Antwort rückverfolgbar.

Ja. Für kundenspezifische Themen-Taxonomien trainieren wir das Modell auf Ihre Daten — zum Beispiel interne Produkte, Wettbewerber oder regulatorische Begriffe. Das erhöht die Trefferquote signifikant gegenüber generischen KI-Textanalysen.

Ja. Voices wird in der EU verarbeitet, es werden keine Daten an Drittanbieter wie OpenAI weitergereicht. Auf Wunsch arbeiten wir auch mit pseudonymisierten oder on-premise verarbeiteten Daten.

Faustregel: Ab rund 500 offenen Antworten pro Erhebung ist die Zeitersparnis gegenüber Hand-Kodierung spürbar; ab 2.000+ Antworten ist sie erheblich. Für laufende Service-Ticket-Streams lohnt sich Voices auch unabhängig von Stichprobengrößen, weil es in Echtzeit läuft.