See good feedback,
sonra analyze it at scale.

A different approach to qualitative feedback.

Nitel geri bildirim, bir kişinin kendi sözleriyle verilen herhangi bir yanıttır, bir ölçekten seçilmek yerine. Açık uçlu, tanımlayıcıdır ve genellikle bir derecelendirmenin hiçbir zaman taşımayacağı bağlam taşır. Bir memnuniyet puanı size bir müşterinin sizi 5’ten 3 yıldız verdiğini söylediğinde, nitel geri bildirim size neden verdiğini söyler ve bu ayrım, takımların bunu toplamasının tüm nedenidir: yapılandırılmış anketlerin kaçırdığı sorunları, güdüleri ve fikirleri ortaya çıkarmak.

Why example lists don’t fix your feedback pipeline

İyi örneklerin bir listesini okumak, kuvvetli geri bildirim geldiğinde onu tanımanıza yardımcı olur. Bu, zaten gelen kutunuzda duran iki yüz anket yanıtını, kırk röportaj transkriptini ve destek biletleri klasörünü işlemenize yardımcı olmaz. Açık uçlu sorular, birisi konuyla zaten etkileşime girdikten sonra en iyi şekilde sorulur ve röportajlar ve odak grupları en zengin yanıtları üretir ancak her ikisi de bir e-tablorun gerçekçi bir şekilde absorbe edebileceğinden daha fazla ham metin üretir. Birkaç yüz yanıttan sonra, çoğu ekip en yüksek sesi şikâyeti okur ve bunu bir tema olarak adlandırır.

Reading feedback the way an analyst would

Speak AI, eğitimli bir analist tarafından yapılacak her geri bildirimi makine hızında ele alır. Yazılı yanıtlar, dil ve duygu durumu açısından okunur. Kaydedilen geri bildirim, bir röportaj, bir destek çağrısı, bir video incelemesi, bir kerede üç katmanda okunur: sözcükler, altında yatan ton ve enerji, ve kamera söz konusu olduğunda kişinin ifadesinin eklediği şey. Adlar, temalar ve duygu durumu, ekibinizin filtreleyip sıralayabileceği yapılandırılmış alanlara çıkarılır.

Daha sonra sorular başlar. AI Chat ile tüm geri bildirim arşivinizi sorgulayın: “Müşteriler fiyatlandırma hakkında ne diyor?” veya “Hangi çalışanlar bu çeyrekte tükenmişlikten bahsetti?”, ChatGPT, Claude veya Gemini kullanarak verileriniz üzerinde yerel olarak çalışan veya bu asistanlar içinden doğrudan sorgulayarak MCP sunucusu.

What good feedback looks like, by context

• Customer: “Rakibiniz fiyatlandırmalarını değiştirdikten sonra geçiş yaptım. Ürününüz o kadar parlak değil, ama hesabımı bilen gerçek bir kişi daha düzgün bir arayüzden daha değerlidir.” Rekabetçi dinamiği ve hiçbir derecelendirme ölçeğinin göstermeyeceği bir farklılaştırıcıyı adlandırır.
• Employee: “Marttan gelen sorunu Ekimde duyuyorum, bağlamı kaybettikten sonra. Bunu rahatsız edici olsa bile o anda duymayı tercih ederim.” İK’nin harekete geçebileceği bir inceleme kadansı sorununu doğrudan işaret eder.
• Student: “Dersler çok hızlı ilerler ve not alırken aynı anda mantığı takip etmek mümkün değildir. Ders öncesi slaytlar, yazı yazmak yerine anlamaya odaklanmamı sağlayacaktır.” Materyali eleştirmeden bir hız sorunu ortaya koymaktadır.
• Product: “Kişiselleştirme seçeneğini yanlışlıkla bir forum yazısında buldum. O konuyu görmemiş olsaydım, ürünün bunu yapamayacağını varsayardım.” Eksik bir özellik değil, bir keşfedilebilirlik sorunu.
• Service: “Aynı faturalandırma sorunu hakkında dört kez aradım. Beşinci temsilci bunu on dakikada çözdü. İlk dört’ün yetkileri yoktu.” Bir eğitim sorunu değil, sistematik bir yükseltme boşluğu.

From scattered quotes to a working feedback library

Karmaşık bir kaydolma akışını tanımlayan bir müşteri bir anekdottir. On beş müşterinin farklı kelimelerle aynı karışıklığı tanımlaması bir temadır ve fark yalnızca geri bildirim bir kez okumak yerine sistematik olarak analiz edilirse ortaya çıkar. Speak AI benzer açıklamaları gruplandırır, acil olanları işaretler ve tema ve duygu değişimlerini aylık olarak takip eder. özelleştirebileceğiniz ve white-label oluşturabileceğiniz kontrol panelleri, böylece bu çeyreğin geri bildirimi izole olarak okunması yerine geçen çeyreğinkiye karşı ölçülür. Küresel niteliksel pazar araştırması yapan bir firma, görüşme kütüphanesini bu iş akışından geçirdi ve saved $60K and 950 hours, without adding headcount.