Sie analysieren – KI findet Muster
Entdecken Sie Themen in Ihren Texten automatisch
Erkennen Sie Hauptthemen automatisch. Verstehen Sie, worüber Kunden sprechen. Nutzen Sie Topic Discovery oder trainierte Modelle für tiefere Insights.
Mit KI-Themenanalyse und Topic Discovery von deepsight cloud identifizieren Sie die wichtigsten Themen in Kundenfeedback, Mitarbeiterbefragungen und offenen Textantworten – schneller und präziser als mit manueller Codierung.
So funktioniert Topic Discovery
Der Preis ist zu hoch für das Gebotene
Schnelle Lieferung, sehr zufrieden mit DHL
Rabatt-Aktion war super, gerne wieder
Material fühlt sich hochwertig an
Versand hat leider etwas gedauert
Preis-Leistung stimmt hier absolut nicht
Die Qualität übertrifft meine Erwartungen
Paket kam beschädigt an
Analyse-Methoden
Analyse-Methoden
Wählen Sie die Methode für Ihren Use Case
Topic Discovery (Standard)
Finden Sie automatisch Themen in Ihren Daten mit reiner LLM-Analyse
- •Pure LLM-Analyse ohne Embeddings
- •Höchste Qualität für komplexe Themen
- •Konfigurierbar: 3-15 Themen
Topic Discovery XL (Hybrid) ⚡
10x schneller, 25x günstiger durch Hybrid-Ansatz: Embeddings + Clustering + LLM
- ⚡Hybrid: Embeddings + K-Means + LLM
- ⚡10x schneller bei großen Datenmengen
- ⚡25x günstiger als reine LLM-Analyse
Model Inference (Klassifikation)
Wenden Sie eigene, trainierte ML-Modelle auf neue Texte an – trainiert mit LLMs oder aus Ihren eigenen Daten
- •Eigene Modelle aus Custom Training
- •Training mit LLMs oder eigenen Trainingsdaten
- •Multi-Label Klassifikation mit Confidence-Scores
Alle drei Methoden ergänzen sich perfekt: Topic Discovery (Standard) für höchste Qualität, Topic Discovery XL für große Datenmengen, Model Inference für konsistente Klassifikation mit trainierten Modellen.
Tausende Texte, welche Themen?
Tausende Texte, welche Themen?
Manuelle Kategorisierung von Feedback ist zeitraubend und subjektiv. Wichtige Themen bleiben unentdeckt. Standard-Tools finden nur Keywords, keine echten Themen.
Manuelle Kategorisierung ist zeitaufwändig und inkonsistent
Wichtige Themen bleiben in großen Datenmengen verborgen
Keyword-Suche findet keine semantischen Zusammenhänge
Subjektive Bewertungen führen zu verzerrten Ergebnissen
Die Lösung
Intelligente Topic Discovery
Analysieren Sie Ihre Texte mit zwei leistungsstarken Methoden:
Automatische Themenerkennung
Finden Sie Hauptthemen automatisch in Sample-Analyse (50-100 Texte)
Multi-Label Classification
Erhalten Sie Scores für alle Themen pro Text (0.0-1.0)
Semantisches Verständnis
Gruppieren Sie verwandte Konzepte automatisch, nicht nur Keywords
Trainierte Modelle anwenden
Nutzen Sie eigene, im Custom Training erstellte Klassifikations-Modelle
Themen verfeinern
Passen Sie entdeckte Themen an Ihre Anforderungen an – umbenennen, zusammenführen oder neue hinzufügen
Anwendungsfälle
Anwendungsfälle
Entdecken Sie Themen in verschiedenen Kontexten
Customer Feedback verstehen
Welche Features werden am häufigsten gewünscht?
- Feature-Requests automatisch identifizieren
- Häufigste Probleme erkennen
- Produktverbesserungen priorisieren
Mitarbeiter-Feedback
Welche Themen bewegen Ihre Mitarbeiter?
- Stimmungsbilder in Teams erfassen
- Wichtige Anliegen identifizieren
- Maßnahmen gezielt ableiten
Enterprise-Analysen
Große Datenmengen strukturiert analysieren
- Skalierbare Analysen für große Unternehmen
- Konsistente Kategorisierung über Teams hinweg
- Wiederkehrende Prozesse automatisieren
FAQ
Häufige Fragen
Konfigurierbar: 3-20 Themen. Standard: 8 Themen (optimal für die meisten Use Cases).
Ja! Multi-Label Classification: Jeder Text erhält Scores für alle Themen.
Keywords finden einzelne Wörter. Topic Discovery versteht semantische Zusammenhänge und gruppiert verwandte Konzepte.
Ja! KI schlägt Namen vor, Sie können diese manuell umbenennen.
Model Inference wendet trainierte ML-Klassifikations-Modelle auf neue Texte an. Sie erstellen Modelle im Custom Training Modul und nutzen diese dann für automatische Kategorisierung mit Confidence-Scores (0.0-1.0).
Weitere Module
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Kombinieren Sie Module für einen vollständigen Analyse-Workflow