- Was ist Explorance MLY: Explorance MLY, ausgesprochen [mi-lee], ist eine preisgekrönte, KI-gestützte Feedback-Analyseplattform, die offene Kommentare aus jeder Quelle in klare, umsetzbare Erkenntnisse verwandelt. Mit den vorgefertigten maschinellen Lernmodellen von Explorance kategorisiert MLY qualitatives Feedback in relevante Themen, erkennt Stimmungen, schwärzt sensible Inhalte, hebt Empfehlungen hervor und markiert kritische Probleme – alles mit außergewöhnlicher Geschwindigkeit und Genauigkeit. Mit MLY können Sie drei speziell entwickelte Modelle nutzen: Student Experience Intelligence, Employee Experience Intelligence oder Employee Learning Intelligence. Jedes Modell ist mit relevanten Themen ausgestattet, die kontextualisierte, nuancierte Einblicke bieten, die Sie schnell umsetzen können. Inhouse entwickelt und kontinuierlich verfeinert, spiegelt MLY jahrelange Feedback-Expertise, durchdachtes Design und ein gemeinsames Engagement wider, Organisationen dabei zu helfen, die Stimmen ihrer Mitarbeiter zu verstärken. - Hauptvorteile: 1. Kontextuelle Kategorisierung: Kommentare werden automatisch analysiert und nach spezifischen Themen organisiert, die für das Studentenerlebnis, das Mitarbeitererlebnis und Lernprogramme für Mitarbeiter relevant sind, um aussagekräftige Erkenntnisse zu extrahieren, die für jeden Kontext spezifisch sind. 2. Stimmungsanalyse: Analysieren Sie Feedback, um die positivsten und negativsten Themen zu identifizieren, Ergebnisse nach demografischen Merkmalen aufzuschlüsseln und priorisierte Empfehlungen zu erhalten, die nach Schlüsselthemen organisiert sind, um Stärken hervorzuheben, Wachstumschancen zu identifizieren und effektive Maßnahmen zu ergreifen. 3. Zielgerichtete Empfehlungen: Erhalten Sie priorisierte Empfehlungen, die nach Schlüsselthemen organisiert sind, um die Aufmerksamkeit auf die wichtigsten Probleme zu lenken und effektive Maßnahmen zu unterstützen. 4. Schwärzung sensibler Inhalte: Verwenden Sie benutzerdefinierte Schlüsselwortfilter, um nicht-konstruktives oder schädliches Feedback automatisch zu schwärzen, um Einzelpersonen vor störender Sprache zu schützen und gleichzeitig wertvolle Erkenntnisse zu bewahren. 5. Benutzerdefinierte Modelle: Definieren Sie eine personalisierte Kategoriestruktur und ordnen Sie institutionsspezifische Terminologie zu, um eine genauere und umfassendere Analyse zu erhalten. 6. Warnungen zu dringenden Themen: Markieren Sie automatisch unangemessene Inhalte, identifizieren Sie aufkommende Probleme und priorisieren Sie kritische Themen, um rechtzeitige, proaktive Reaktionen zu ermöglichen und eine sichere und reaktionsfähige Feedback-Kultur aufrechtzuerhalten. 7. Proprietäre Modelle: Nutzen Sie proprietäre Modelle, die kontinuierlich auf relevantes Feedback trainiert und durch Expertenbewertungen verbessert werden, um genaue, qualitativ hochwertige Erkenntnisse zu liefern, die sich an aufkommende Themen anpassen und priorisierte Empfehlungen für effektive, fokussierte Maßnahmen bieten. 8. Skalierbare Kommentaranalyse: Laden Sie große Mengen an Kommentaren hoch und erhalten Sie schnelle, genaue und skalierbare Analysen in Minuten. 9. Erkenntnis-Dashboards: Verwenden Sie vollständig anpassbare Dashboards, um Feedback nach demografischen Merkmalen mit leistungsstarken Widgets zu segmentieren. Arbeiten Sie einfach mit Stakeholdern zusammen, um Stimmungen zu überwachen, Schlüsselbereiche für Verbesserungen hervorzuheben und fundierte Entscheidungen in Ihrer Organisation zu treffen. Mehrsprachige Analyse: Erfassen Sie Eingaben von allen Teilnehmern unabhängig von der Sprache – einschließlich Arabisch, Bulgarisch, Chinesisch (vereinfacht), Chinesisch (traditionell), Tschechisch, Dänisch, Niederländisch, Englisch (amerikanisch), Englisch (britisch), Estnisch, Finnisch, Französisch, Deutsch, Griechisch, Ungarisch, Indonesisch, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Lettisch, Litauisch, Norwegisch Bokmål, Polnisch, Portugiesisch, Portugiesisch (brasilianisch), Rumänisch, Russisch, Slowakisch, Slowenisch, Spanisch, Schwedisch, Türkisch, Ukrainisch – um inklusive und repräsentative Erkenntnisse über diverse Bevölkerungsgruppen hinweg zu gewährleisten.