Die Plattform

Feedback kommt aus jedem Kanal und wird in ein einziges kanonisches Format normalisiert: eine Zeile, eine Kundenrückmeldung. Es geht in eine regierte Schicht, in der Ihre Kennzahlen, Ihr Glossar und Ihre Regeln liegen, von einem Menschen freigegeben, bevor ein Agent sie lesen darf. Danach analysieren spezialisierte Agenten der Reihe nach, und ein letzter Agent hinterfragt ihre Arbeit, bevor Sie sie sehen. Jedes Ergebnis trägt seine Herkunft: woher die Zahl stammt, welche Abfrage sie erzeugt hat, wie aktuell die Daten waren.

Vier Kanäle, jeder sauber gebaut. Web-Umfragen per E-Mail-Einladung. DIGI für Intercepts auf der Website, Pop-ups und Einbettungen, mit einem Chat-Modus für Schritt-für-Schritt-Umfragen und Matrixfragen für Raster mit gemeinsamer Skala. SMS über Ihr Gateway. IVR mit Tastenfeld-Erfassung und aufgezeichneten Sprachantworten.

Sprache ist kein Aufsatz. Offene Antworten im IVR werden aufgezeichnet und transkribiert, und VOICE ist ein vollwertiger Spaltentyp im Datenmodell, kein Anhang. Speech to Text ist seit Februar 2021 im Einsatz.

90+ Konnektoren und vier Wege hinein. Geplanter SFTP-Import nach Ihrem eigenen Zeitplan, bis alle dreissig Minuten. Manueller Datei-Import. Typisierter Upload in Store, wo eine Spaltenüberschrift mit TEXT, NPS, DATE oder CHOICE der Plattform sagt, was sie vor sich hat. Und eine JWT-authentifizierte REST-API für alles andere.

250+ Sprachen, und der Mechanismus zählt. Freitexte in jeder Sprache, die die Übersetzungsschicht unterstützt, werden in eine Basissprache normalisiert, und von dort greift der gesamte Analytics-Stack: Lemmatisierung, Themenextraktion, Sentiment, alles. Ihr deutsches, italienisches und thailändisches Feedback landet in derselben Analyse und wird zu denselben Bedingungen verglichen.

Kontaktrichtlinie eingebaut. Quarantäne- und Blacklist-Regeln verhindern, dass Sie denselben Kunden zu oft befragen. Anonymitätseinstellungen und der Umgang mit der DSGVO sind Konfiguration, kein Beratungsprojekt.

43 Analysearten. Sentiment, Themen, Painpoints, Touchpoints, Journey-Phasen, NPS CSAT und CES, Abwanderungsrisiko, Segmentierung, Wettbewerbsvergleich, operative Kennzahlen, aspektbasiertes Sentiment und Beschwerderisiko. Jede davon ist das Vorgehen eines erfahrenen Analysten, so kodiert, dass es jedes Mal gleich abläuft.

Aspektbasiertes Sentiment, gegen Ihre Taxonomie. Sentiment pro Aspekt von minus eins bis plus eins bewertet, mit einem Konfidenzwert bei jeder Bewertung. Das Modell kann nur Kategorien vergeben, die in Ihrer freigegebenen Taxonomie existieren. Es erfindet nie eine. Deshalb ist Welle zwei mit Welle eins vergleichbar: Pricing bedeutet weiterhin Pricing.

Die Taxonomie gehört Ihnen. TopicAI liest das Feedback und schlägt Themen aus dem vor, was Kunden tatsächlich gesagt haben. Sie wählen, gruppieren, benennen und übernehmen sie, in der Oberfläche, ohne Berater und ohne Change Request. Ändern Sie sie später, lassen sich alte Daten gegen die neue Version neu bewerten.

Beschwerderisiko. Jede Beschwerde wird nach Eskalationswahrscheinlichkeit und Schwere der Auswirkung von null bis eins bewertet und in eine Matrix gesetzt, die sagt, was zu bearbeiten, zu eskalieren, zu beobachten und einzudämmen ist. Keine Trainingsdaten nötig. Es läuft ab dem ersten Tag auf jedem Beschwerdedatensatz.

Ein Agent mit 104 Tools, kein Chatbot mit einem Prompt. Zehn Tool Packs: Analyse, Themen und Risiken, Datensätze, Dashboards, Bibliothek, Erfassung, Stories, Memory, SQL und Live-Überwachung der Agenten. Er beschreibt nicht, was man tun könnte. Er ruft Tools auf, die in echte Tabellen schreiben.

Bitten Sie ihn, eine Umfrage zu bauen, und er baut die Umfrage. Verlangen Sie ein Dashboard, und er legt das Dashboard und seine Widgets an. Bitten Sie ihn, die Taxonomie zu erweitern, und die Taxonomie ändert sich. Das ist der Unterschied zwischen einem Assistenten, der Ihnen ein Ticket entwirft, und einer Kollegin, die die Arbeit macht.

Und er zeigt seinen Rechenweg. Jede Antwort trägt die Quelle, aus der sie stammt, die ausgeführte Abfrage, die Zeilenzahlen und die Aktualität der Daten. Wenn er raten musste, sagt er es.

Die Analyse läuft als Pipeline, nicht als Prompt. Neun Spezialisten der Reihe nach: Datenqualität, Domänenkontext, Sentiment, Themen, Trends, Segmente, Risiko, dann Synthese. Der neunte ist ein QA-Agent, dessen einzige Aufgabe es ist, die anderen acht zu hinterfragen. Er liest ihr SQL nach, prüft ihre Annahmen gegen Ihre Definitionen, markiert Befunde ohne Beleg und senkt die Konfidenzwerte, wenn sie nicht verdient sind.

Das Prinzip, das er durchsetzt, hat im Produkt einen Namen: nicht selbst zertifizieren. Eine Stufe, die die Prüfung nicht besteht, geht nicht stillschweigend weiter.

Hängen Sie ein Sprachmodell an ein Data Warehouse ohne semantische Schicht, und Sie bekommen selbstsichere, plausible Antworten, die auf eine Weise falsch sind, die nur Ihr eigener Analyst bemerken würde. Genau das verhindert das Knowledge Pack.

Es enthält Ihre freigegebenen Kennzahlen mit der exakten Formel dahinter, Ihr Glossar dazu, was Begriffe in Ihrer Organisation bedeuten, die Regeln, denen der Agent folgen muss, die dokumentierten Fallen in Ihren Daten, geprüfte Paare aus Frage und Abfrage sowie Referenzdokumente je Datensatz.

Das Modell kann all das entwerfen. Ein Mensch gibt es frei. Nichts gelangt in den Kontext des Agenten, bevor jemand Ja gesagt hat. Freies Erkunden ist der unerwünschte Notbehelf, und wenn er genutzt wird, ist die Antwort entsprechend markiert, damit sie niemand versehentlich in eine Vorstandsunterlage weiterreicht.

Dashboards und Widgets bauen Sie selbst oder lassen sie Scoty aus einer fertigen Analyse zusammenstellen. Erzählende Stories für die Menschen, die nie ein Dashboard öffnen werden. Alerts zu den Fällen, die heute einen Menschen brauchen, ins Ticketing geleitet und bis zum Abschluss verfolgt, damit sich der Kreis wirklich schliesst und nicht in einem Bericht endet.

SANDSIV ist Schweizer, ohne US-Muttergesellschaft. Betreiben Sie sandsiv+ auf europäischer Public Cloud, in der Private Cloud, in Ihrem eigenen Rechenzentrum oder vollständig on premise mit dem Sprachmodell innerhalb Ihrer Mauern. Der US CLOUD Act greift bei Anbietern mit Hauptsitz in den USA, egal wo deren Server stehen. Wir sind keiner, also ist eine europäische Region hier ein Wechsel der Jurisdiktion und nicht nur ein Wechsel der Adresse. Nichts, was Sie hineingeben, trainiert je ein geteiltes Modell.

ISO 27001, ISO 27701, ISO 27017, ISO 27018, SOC 2 Type II, CSA STAR Level 1, GDPR native. Offene Architektur, vollständige Exportierbarkeit, und Ihre Daten bleiben Ihre, auch auf dem Weg hinaus.