Offene Umfrageantworten in Minuten statt Wochen analysieren.

Laden Sie Ihre Antworten hoch, erstellen Sie eine KI-gestützte Codierungsstruktur, prüfen Sie die Zuordnungen und exportieren Sie Ihre Ergebnisse – alles in einem Arbeitsablauf für Forschende und Analystinnen und Analysten.

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Teil von SurveysAI – KI-Werkzeuge für Umfragedesign, Transkription und qualitative Analyse.

Antworten hochladen und vorbereiten

Importieren Sie Excel-Dateien mit Ihren offenen Umfragedaten. Das System prüft die Struktur und bereitet Ihren Datensatz für die Analyse vor – leere Zellen werden übersprungen und nie berechnet.

KI-gestützte Codierungsstruktur erstellen

Leistungsstarke KI-Modelle erstellen eine hierarchische Kategorienstruktur mit drei Ebenen und ordnen Antworten mit Konfidenzwerten zu – für den Einstieg ist keine manuelle Codierung nötig.

Ergebnisse prüfen, visualisieren und exportieren

Prüfen und passen Sie Zuordnungen an, betrachten Sie visuelle Auswertungen Ihrer Daten und exportieren Sie anschließend einen umfassenden Bericht als Excel- oder JSON-Datei, der sich mit Auftraggebern teilen lässt.

So funktioniert es: Kategorienstruktur mit drei Ebenen

Open-End Response Analyser erstellt aus Ihren Umfrageantworten automatisch eine hierarchische Codierungsstruktur und ordnet Themen von allgemeinen Konzepten (L1) bis zu konkreten Details (L3).

Beispiel-Umfrageantworten
Antwort Nr. 1:

„Die Website ist zu langsam und der Bestellvorgang ist verwirrend. Außerdem antwortet der Kundenservice nie auf E-Mails.“

Antwort Nr. 2:

„Ich liebe die Produktqualität, aber die Lieferung hat ewig gedauert. Die Verpackung war beschädigt, als sie ankam.“

Antwort Nr. 3:

„Tolles Kundenserviceteam! Sie haben mein Problem schnell gelöst. Die Rückgaberegelung ist außerdem sehr fair.“

Von der KI erstellter Kategorienbaum
L1 Website & Technik
L2 Leistungsprobleme
L3 Ladezeit der Seite
L2 Nutzererfahrung
L3 Checkout-Prozess
L1 Kundenservice
L2 Antwortqualität
L3 E-Mail-Support
L1 Produkt & Lieferung
L2 Liefererlebnis
L3 Lieferzeit
L3 Zustand der Verpackung
Automatisierter Ablauf: Excel-Datei hochladen → KI erstellt Kategorien → Antworten werden zugeordnet → vollständige Analyse exportieren

Vollständiger Analyse-Arbeitsablauf

1
Hochladen und prüfen
Excel-Dateien mit Ihren offenen Umfrageantworten importieren
2
Codierungsstruktur erstellen
Die KI erstellt eine hierarchische Kategorienstruktur mit drei Ebenen (L1–L2–L3)
3
Zuordnungen prüfen
Von der KI zugeordnete Kategorien ansehen und bei Bedarf anpassen
4
Visualisieren und exportieren
Diagramme erstellen und umfassende Berichte exportieren
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Das erhalten Sie
  • Automatisch erstellte hierarchische Codierungsstruktur mit drei Ebenen
  • Zuordnung jeder Antwort mit Konfidenzwerten
  • Visuelle Auswertungen und Verteilungsdiagramme
  • Export als Excel und JSON für weitere Analysen
  • Berechnet werden nur gültige Textantworten – leere Zellen sind kostenlos
  • Akademie-Bonus: +30 % zusätzliche Credits für Studierende und Forschende

Wer Open-End Response Analyser nutzt

Entwickelt für alle, die qualitative Daten aus offenen Fragen in großem Umfang auswerten müssen.

Akademische Forschung

Studierende und wissenschaftlich Forschende nutzen Open-End Response Analyser, um Interviewtranskripte und Umfrageantworten für Abschlussarbeiten, Dissertationen und Veröffentlichungen auszuwerten – inklusive Akademie-Bonus.

Marktforschung

Marktforschende und Insights-Agenturen nutzen Open-End Response Analyser, um wörtliche Antworten aus großen Verbraucherumfragen zu codieren und zu kategorisieren, und wandeln so Rohfeedback schneller in strukturierte Ergebnisse um.

Kundenfeedback

Produkt- und CX-Teams analysieren NPS-Kommentare, Zufriedenheitsumfragen und Support-Feedback, um Muster zu erkennen und Verbesserungen anhand dessen zu priorisieren, was Kundinnen und Kunden tatsächlich sagen.

UX-Forschung

UX-Forschende codieren offenes Usability-Feedback, Fragebögen nach Tests und Tagebucheinträge aus Tagebuchstudien und erkennen wiederkehrende Themen, ohne Tage in einer Tabelle zu verbringen.

Mitarbeiterbefragungen

HR- und People-Teams analysieren offene Antworten aus Engagement-Umfragen, Daten aus Austrittsgesprächen und Kommentare aus Pulsumfragen, um die Stimmung in der Belegschaft zu verstehen und umsetzbare Themen zu erkennen.

Sicherheit und Datenschutz

Was mit Ihren Daten passiert, wenn Sie Open-End Response Analyser nutzen.

Hochgeladene Antworten

Ihre Excel-Dateien werden über eine verschlüsselte HTTPS-Verbindung hochgeladen und sicher in der Datenbank gespeichert, die Ihrem Konto zugeordnet ist. Die Dateien werden ausschließlich für die von Ihnen gestartete Analyse verwendet.

KI-Verarbeitung

Um Kategorien zu erstellen und Antworten zuzuordnen, wird der Textinhalt im Rahmen der Analyse an externe KI-Anbieter übermittelt. Mit der Nutzung von Open-End Response Analyser bestätigen Sie diesen Verarbeitungsschritt. Laden Sie keine personenbezogenen oder sensiblen Daten ohne geeignete Anonymisierung hoch.

Datenspeicherung

Ihre Projekte, Antworten und Ergebnisse werden so lange in Ihrem Konto gespeichert, wie das Konto aktiv ist. Einzelne Projekte können Sie jederzeit über Ihr Dashboard löschen.

Authentifizierung und Zugriff

Für den Zugriff auf Ihre Daten ist eine Kontoauthentifizierung erforderlich. Projekte und Analyseergebnisse sind nur für Ihr Konto bestimmt und sind für andere Nutzende weder freigegeben noch sichtbar.

Zahlungen

Alle Zahlungen werden über Stripe abgewickelt. Open-End Response Analyser speichert Ihre Kartendaten niemals. Zahlungsdaten werden vollständig über die sichere Infrastruktur von Stripe verarbeitet.

Häufig gestellte Fragen

Antworten auf häufige Fragen zu Open-End Response Analyser.

Open-End Response Analyser ist ein KI-gestütztes Werkzeug für die qualitative Codierung offener Umfrageantworten. Sie laden eine Excel-Datei mit Textantworten hoch. Das System erstellt automatisch eine hierarchische Codierungsstruktur (Kategorien L1–L2–L3), ordnet jede Antwort dieser Struktur zu und ermöglicht es Ihnen, die Ergebnisse zu prüfen, anzupassen und zu exportieren. Es soll die manuelle Codierung ersetzen oder beschleunigen, die Forschende und Analystinnen und Analysten sonst üblicherweise in Tabellenkalkulationen durchführen.

Open-End Response Analyser akzeptiert Excel-Dateien (.xlsx). Ihre Datei sollte eine Spalte mit den offenen Textantworten enthalten. Das System prüft die Struktur automatisch und meldet Probleme, bevor die Analyse beginnt. Leere Zellen werden erkannt und übersprungen – berechnet werden nur gültige Textantworten.

1 Credit entspricht 1 gültigen Textantwort. Bei einer Analyse werden Credits abhängig von der Anzahl nicht leerer Antworten in Ihrem Datensatz abgebucht. Leere Zellen sind immer kostenlos. Credits verfallen nicht und bleiben auf Ihrem Konto, bis sie verwendet werden. Credit-Pakete kaufen Sie nach Verbrauch – es gibt keine Abonnements.

Ja. Nachdem die KI die Codierungsstruktur erstellt hat, können Sie die Kategorienhierarchie prüfen, bevor die Zuordnung beginnt. Sie können Kategorien umbenennen, die Struktur anpassen und danach fortfahren. Nach der Zuordnung können Sie außerdem einzelne Zuordnungen prüfen und Einträge markieren, die Aufmerksamkeit benötigen.

Die Ergebnisse können als Excel-Datei (.xlsx) exportiert werden, die sich für weitere Auswertungen in Tabellenkalkulationen eignet, oder als JSON-Datei für die programmatische Nutzung. Beide Exportformate enthalten die vollständige Kategorienstruktur, jede Antwort, ihre zugeordneten Kategorien auf allen drei Ebenen und den Konfidenzwert jeder Zuordnung.

Der Textinhalt Ihrer Antworten wird im Rahmen der Analyse an externe KI-Anbieter übermittelt. Wenn Ihr Datensatz personenbezogene Daten oder sensible Inhalte enthält, die einer Vertraulichkeitspflicht unterliegen, sollten Sie die Daten vor dem Hochladen anonymisieren. Open-End Response Analyser ist derzeit nicht für klinische, rechtlich geschützte oder anderweitig regulierte personenbezogene Daten zertifiziert.

Teil des SurveysAI-Ökosystems

Open-End Response Analyser ist ein Werkzeug in einer wachsenden Reihe von KI-Produkten für die Forschung von SurveysAI.

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