Schlüsselwortgruppierung verfehlt die Antworten, die am meisten zählen
Offene Umfrageantworten sind das wertvollste Feld und das am wenigsten analysierte. Schlüsselwörter zu zählen ist schnell und gruppiert nach Wortschatz. Schlüsselwörter zu zählen splittert eine Beschwerde über vier Eimer, weil vier Leute sie unterschiedlich beschrieben haben.
Nach Bedeutung zu gruppieren ist die einzige Methode, die einem Zweck dient. Drei Antworten können kein einziges Wort gemeinsam haben und trotzdem denselben Ausfall beschreiben. Eine lesende Person sieht das sofort. Eine Schlüsselwortzählung kann das nicht.
Ausreißer brauchen Schutz. Eine einzelne Antwort, die etwas beschreibt, das sonst niemand erwähnt hat, kann die wichtigste Antwort in der Menge sein. Jeder Prozess, der auf Häufigkeit optimiert, wird sie begraben.
Ein Zitat ist das, was ein Thema in ein Meeting einführt. Ein Satz in den eigenen Worten der Kundin oder des Kunden führt nur dann zu Handlung, wenn eine Anzahl bestätigt, dass das Thema gültig ist.
So läuft der ActionFlow auf der Canvas
Freitextantworten kommen aus einem Google-Sheets-Knoten, aus einem Webhook-Trigger aus dem Umfragetool oder aus einem PostgreSQL-Knoten, der die Antworten speichert.
Ein Filter-Knoten entfernt Antworten, die leer sind oder aus einem einzigen Wort bestehen, weil diese Antworten Budget verbrauchen, ohne etwas zu erzeugen.
Ein Sentiment Analysis-Knoten bewertet jede Antwort. Sentiment ist eine eigene Dimension und wird vor dem Gruppieren bewertet, sodass ein Thema als gemischt gelistet werden kann statt abgeflacht.
Ein Generate Object-Knoten erledigt das Gruppieren. Dieser Vorgang hat keine Embedding-Stufe. Das Modell liest die Antworten und gibt die Themen zurück, jedes mit seinen Antwortkennungen. Jede Gruppe kann erklären, warum diese Antworten zusammengehören. Ein Vektorcluster kann diese Erklärung nicht bieten. Genau diese Erklärung stellt eine Stakeholderin oder ein Stakeholder infrage.
Ein Sort-Knoten ordnet die Themen nach Häufigkeit. Ein Filter-Knoten behält einen Abschnitt niedriger Häufigkeit, statt ihn zu entfernen. In diesem Abschnitt bleiben die Ausreißer.
Ein Generate Text-Knoten schreibt die Zusammenfassung, mit einem exakten Zitat je Thema. Ein Notion-Knoten archiviert die vollständige Thementabelle. Ein Slack-Knoten postet die Überschrift.
Knoten, die dieser ActionFlow verwendet
- Google Sheets (Integration): hält die Antworten. Webhook und PostgreSQL decken andere Quellen ab.
- Filter (Data): entfernt leere Antworten und Einwortantworten, bevor etwas gelesen wird.
- Sentiment Analysis (AI Custom): bewertet jede Antwort, sodass ein Thema als gemischt berichtet werden kann.
- Generate Object (AI Core): gruppiert nach Bedeutung und gibt den Grund zurück, warum jede Gruppe zusammenhält.
- Sort (Data): ordnet Themen nach Anzahl.
- Filter (Data): behält einen Abschnitt niedriger Häufigkeit, sodass Ausreißer die Zusammenfassung überstehen.
- Generate Text (AI Core): schreibt die Zusammenfassung mit einem wörtlichen Zitat je Thema.
- Notion (Integration): archiviert die vollständige Thementabelle zum Vergleich beim nächsten Mal.
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