So lässt sich Kundenfeedback schnell und einfach verstehen
Keyword Extraction, auch bekannt als Keyword Detection oder Keyword Analysis, bedeutet im Deutschen so viel wie "Schlüsselwort-Findung". Das Vorgehen ermöglicht es, einen Text auf die relevanten Themen und Ausdrücke zu verdichten. Dadurch werden Texte so zusammengefasst, dass die zentralen Inhalte und deren Auftretenshäufigkeit einfach zu überblicken sind. Durch den Einsatz von Deep Learning KI mit Natural Language Processing wird menschliche Umgangssprache aus Befragungen, Social-Media-Kommentaren, Reviews oder Kundenfeedback in großen Mengen in kurzer Zeit analysiert.
Es gibt verschiedene Methoden zur Analyse von Textdaten unter Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Was alle eint, ist, dass Zeit- und Arbeitsaufwand dabei deutlich reduziert werden. Bei der Keyword Extraction liegt der Fokus auf dem inhaltlichen Verständnis von Feedback. Über welche Themen sprechen die Kunden? Welche Themen werden jetzt gerade relevant? Welche Assoziationen haben entsprechende Zielgruppen?
Es gibt verschiedene Methoden zur Analyse von Textdaten unter Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Was alle eint, ist, dass Zeit- und Arbeitsaufwand dabei deutlich reduziert werden. Bei der Keyword Extraction liegt der Fokus auf dem inhaltlichen Verständnis von Feedback. Über welche Themen sprechen die Kunden? Welche Themen werden jetzt gerade relevant? Welche Assoziationen haben entsprechende Zielgruppen?
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Per App an wichtige Insights gelangen
Die Keyword-Extraction-Plattform von Cauliflower, einem KI-Start-up aus Hamburg, konzentriert sich auf die automatisierte Analyse von Kundenfeedback aus Umfragen, Reviews oder Social Media. Über eine Web-Applikation können Nutzer eigene Daten hochladen, die Datenaufbereitung per Drag & Drop vornehmen, die Analyse der mehrsprachigen Textdaten anstoßen und nach wenigen Minuten die Ergebnisse in einem Dashboard kollaborativ mit dem Team teilen.
Mit der KI-Lösung von Cauliflower kann jeder unstrukturiertes und mehrsprachiges Kundenfeedback ohne Spezialwissen und manuellen Aufwand in wertvolle Insights verwandeln.
Das Angebot richtet sich an Unternehmen aller Branchen und Größen, in denen Kommunikation mit und für B2C- und B2B-Kunden stattfindet. Die Keyword Extraction hilft Anwendern aus den Bereichen Marketing, Marktforschung, Produktentwicklung, E-Commerce, Digital, CRM, Vertrieb, HR und IT dabei, ihre Kunden besser zu verstehen, potenzielle Kunden zu konvertieren und die Kommunikation mit Kunden zu verbessern.
Mit der KI-Lösung von Cauliflower kann jeder unstrukturiertes und mehrsprachiges Kundenfeedback ohne Spezialwissen und manuellen Aufwand in wertvolle Insights verwandeln.
Das Angebot richtet sich an Unternehmen aller Branchen und Größen, in denen Kommunikation mit und für B2C- und B2B-Kunden stattfindet. Die Keyword Extraction hilft Anwendern aus den Bereichen Marketing, Marktforschung, Produktentwicklung, E-Commerce, Digital, CRM, Vertrieb, HR und IT dabei, ihre Kunden besser zu verstehen, potenzielle Kunden zu konvertieren und die Kommunikation mit Kunden zu verbessern.
Cauliflower bietet zwei Optionen der Keyword Extraction
Innerhalb der Web-Applikation bietet Cauliflower zwei verschiedene Optionen der Nutzung der eigens entwickelten KI-basierten Analysetools:
1. Text Analytics als kollaborative Plattform mit intuitiven Visualisierungen
Keyword Extraction, Sentiment Analysis und Network-Analyse können innerhalb einer Web-Applikation selbstständig initiiert werden und die Ergebnisse werden automatisch in zu den Daten passenden Visualisierungen aufbereitet. Dabei können Anwender eigene Filter und Indikatoren definieren und die Ergebnisse kollaborativ mit einer unlimitierten Anzahl an Nutzern teilen.
2. API für den skalierbaren Einsatz des Cauliflower-Toolkits
Partner oder Entwickler können einzelne Services des Cauliflower Toolkits über gut dokumentierte Schnittstellen ansprechen und skalierbar in die eigenen Lösungen integrieren.
1. Text Analytics als kollaborative Plattform mit intuitiven Visualisierungen
Keyword Extraction, Sentiment Analysis und Network-Analyse können innerhalb einer Web-Applikation selbstständig initiiert werden und die Ergebnisse werden automatisch in zu den Daten passenden Visualisierungen aufbereitet. Dabei können Anwender eigene Filter und Indikatoren definieren und die Ergebnisse kollaborativ mit einer unlimitierten Anzahl an Nutzern teilen.
2. API für den skalierbaren Einsatz des Cauliflower-Toolkits
Partner oder Entwickler können einzelne Services des Cauliflower Toolkits über gut dokumentierte Schnittstellen ansprechen und skalierbar in die eigenen Lösungen integrieren.
