Sprig war ein Wendepunkt für die Sammlung von Produktfeedback. Seine Fähigkeit, Benutzer nahtlos zu erreichen und Erkenntnisse in großem Maßstab zu erfassen, hat die Art und Weise, wie wir Feedback sammeln, revolutioniert. Es lieferte sowohl eine hohe Menge als auch qualitativ hochwertige Antworten mit minimalem operativem Aufwand.
Vor Sprig erforderte das Durchführen von Early-Access- und Beta-Programmen erheblichen Programmmanagementaufwand, was oft zu niedrigen Rücklaufquoten oder schwachen Signalen führte. Mit Sprig konnten wir autonom einen stetigen Strom von qualitativ hochwertigem Feedback sammeln, sodass Teams die Stimmung in Echtzeit mit ihrer KI-gestützten Analyse überwachen konnten.
Der wirkliche Durchbruch kam, als wir Sprig mit Enterpret integrierten. Plötzlich war das Produktfeedback nicht mehr nur ein isolierter Datenpunkt. Es wurde Teil eines einheitlichen Feedback-Ökosystems, zusammen mit Quellen wie Zendesk, Twitter und Reddit. Dies gab dem gesamten Unternehmen eine einzige, durchsuchbare Quelle der Wahrheit, was es einfacher machte, Trends zu identifizieren, Entscheidungen zu validieren und in großem Maßstab mit den Bedürfnissen der Benutzer verbunden zu bleiben.
Wenn Sie eine kontinuierliche Schleife zwischen Benutzererkenntnissen und Produktentscheidungen aufbauen möchten, ist Sprig (insbesondere in Kombination mit Enterpret) ein Muss. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Das Abrechnungsmodell von Sprig kann sehr verwirrend und ziemlich teuer sein. Es ist nicht sehr klar, wie es funktioniert und wie man es optimal verwalten kann. Auch die Art und Weise, wie sie ihre Datenexporte über die API formatieren, ist wirklich knifflig und es dauert lange, sie in eine brauchbare Form zu bringen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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