Eine Bewertung sagt Ihnen, dass ein Problem existiert. Die Kommentare sagen Ihnen, welches
Zufriedenheitswerte werden berichtet, und nichts ändert sich, weil eine Zahl nicht handlungsfähig ist. 4,1 von 5 ist keine Aufgabe.
Das offene Textfeld hält das handlungsfähige Material, aber alle überspringen es, weil vierhundert Freitextkommentare zu lesen niemandes Nachmittag ist.
Sie zu gruppieren ist die Arbeit. Nach Bedeutung statt nach Schlüsselwort zu gruppieren macht die Gruppen echt. Drei Kundinnen oder Kunden können denselben Ausfall beschreiben, ohne irgendeinen gemeinsamen Wortschatz.
Ein repräsentatives Zitat je Thema trägt in einem Prüfungstermin mehr Gewicht als jede Anzahl. Die Anzahl belegt, dass das Thema real ist. Das Zitat macht, dass jemand es beheben will.
So läuft der ActionFlow auf der Canvas
Umfrageantworten kommen über einen Webhook-Trigger aus dem Umfragetool, oder ein Google-Sheets-Knoten hält den Export.
Ein Filter-Knoten trennt Antworten mit Freitext von denen mit nur Bewertung. Die Menge nur mit Bewertung braucht Zählen, nicht Lesen, deshalb verschwendet es Ressourcen, sie durch einen Generierungsknoten zu schicken.
Ein Sentiment Analysis-Knoten bewertet jeden Kommentar und gibt dem Gruppierungsschritt eine Dimension, die er sonst folgern müsste.
Ein Generate Object-Knoten clustert die Kommentare nach dem zugrunde liegenden Anliegen und gibt Themen mit einer Anzahl, einem repräsentativen Zitat und der Sentiment-Verteilung je Thema zurück. Das Zitat als eigenes Feld anzufordern hält es wörtlich.
Ein Sort-Knoten ordnet die Themen nach Anzahl, und ein Filter-Knoten verwirft alles unter der Schwelle, an der ein Kommentar wie ein Muster wirken würde.
Ein Generate Text-Knoten schreibt die Zusammenfassung. Ein Slack-Knoten postet sie, und ein Notion-Knoten speichert die vollständige Thementabelle, damit das nächste Quartal dagegen verglichen werden kann statt unabhängig beschrieben.
Knoten, die dieser ActionFlow verwendet
- Webhook (Trigger): nimmt Umfrageantworten entgegen. Google Sheets hält stattdessen einen Export.
- Filter (Data): trennt Freitextantworten von nur Bewertung, die Zählen brauchen, nicht Lesen.
- Sentiment Analysis (AI Custom): bewertet jeden Kommentar günstig vor dem Clustering.
- Generate Object (AI Core): clustert nach zugrunde liegendem Anliegen und gibt Anzahl, wörtliches Zitat und Sentiment-Spreizung zurück.
- Sort (Data): ordnet Themen nach Anzahl.
- Generate Text (AI Core): schreibt die lesbare Zusammenfassung.
- Notion (Integration): speichert die Thementabelle, damit Quartale verglichen werden können.
- Slack (Communication): postet die Zusammenfassung.
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