Die Insight-Engine für qualitative Textdaten in Marktforschung & CX
deepsight verdichtet offene Antworten zu belastbaren Insights – schnell, nachvollziehbar und DSGVO-konform. Für Teams, deren Ergebnisse intern sichtbar und vertretbar sein müssen.
Zwei Wege zum Start: selbst explorieren oder methodisch abgesichert validieren – mit euren eigenen Daten.
Live Analyse
Vom Kommentar zum Insight
“Die Lieferung kam 3 Tage zu spät, aber der Kundenservice hat sich sofort gekümmert und mir einen Gutschein angeboten. Das Produkt selbst ist top!”
Beobachten Sie die automatische Analyse...
Einzelanalyse
Vertrauen von führenden Unternehmen
Offenes Feedback ist der blinde Fleck in eurer Organisation
Ihr habt tausende offene Antworten – aber die Auswertung ist langsam, teuer und oft methodisch angreifbar. Genau da verliert ihr Geschwindigkeit – und Vertrauen in die Ergebnisse.
Manuelle Codierung frisst Zeit & Budget
Bei 5.000+ offenen Antworten dauert die Auswertung Wochen – Zeit und Ressourcen, die ihr nicht habt.
Qualität schwankt je nach Codierer/Agentur
Unterschiedliche Codierer, unterschiedliche Ergebnisse. Schwer zu vergleichen und zu verteidigen.
Insights kommen zu spät für Entscheidungen
Bis die Analyse fertig ist, sind die Ergebnisse oft nicht mehr relevant für aktuelle Entscheidungen.
KI wirkt oft intransparent oder unseriös
Viele KI-Tools liefern Ergebnisse ohne Nachvollziehbarkeit – problematisch für Forschung und Stakeholder.
Reporting kostet fast so viel Zeit wie die Analyse
Ergebnisse müssen aufbereitet, visualisiert und dokumentiert werden – ein enormer Zusatzaufwand.
Es gibt einen besseren Weg ↓
Best-in-class für ein kritisches Problem – statt 'auch noch eine Plattform'
deepsight ist kein generisches AI-Tool. Es ist eine vertikale Problemlösung für die Auswertung qualitativer Textdaten in Research-Workflows – mit Fokus auf Geschwindigkeit, Qualität/Nachvollziehbarkeit und Governance/Compliance.
Die KI für qualitative Insights – nicht für alles.
Was deepsight wirklich ist
Insight-Engine
Themen- & Sentimentanalysen, Topic Discovery, mehrsprachig – powered by LLMs
Workflow-Plattform
Upload → Analyse → Export → Team-Sharing – alles in einer Oberfläche
Execution-Unterstützung
Ergebnisse in Maßnahmen/Reports überführen, standardisierte Pipelines
Collaboration
Rollen, Teamzugriff, reproduzierbare Schritte für die ganze Organisation
Outputs, die in Research-Reports Bestand haben
Ergebnisse, die methodisch belastbar und präsentationsfertig sind.
Themen & Subthemen
Cluster, Long Tail, hierarchische Strukturen
Treiber & Ursachen
Warum passiert das? Root-Cause-Analyse
Segment-Vergleiche
Zielgruppen, Regionen, Wellen im Vergleich
Zitate & Belege
Evidenz pro Thema, direkt aus den Daten
Export/Reporting
Codebook, Tabellen, reportfähige Bausteine
Zwei Wege zum Start
Je nach Risiko & Reifegrad
Exploration
Selbstständig testen, begrenzter Umfang. Ziel: Aha-Moment erleben und deepsight kennenlernen.
TestenValidierung
Geführter Prozess mit euren Daten: methodisch, organisatorisch und wirtschaftlich tragfähig prüfen.
Use Case validierenNachvollziehbarkeit & Compliance
Sieh eure offenen Antworten als Struktur – nicht als Textmasse
Starte direkt mit eigenen Daten oder validiere euren Use Case geführt – inklusive Absicherung für Stakeholder.