Customer intelligence platform

Verbesserung der Kundenerfahrung und Geschäftsentwicklung durch Datenanalyse
Mit ayona haben wir eine Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützt, qualitatives Kundenfeedback aus verschiedenen Quellen wie App-Store-Bewertungen oder Support-E-Mails effizient zu nutzen. Unser Ziel war es, den manuellen Aufwand für die Analyse und Kategorisierung dieser Daten zu reduzieren und gleichzeitig verwertbare Empfehlungen bereitzustellen.

Vernetzung und Analyse verschiedener Feedback-Kanäle
Viele Unternehmen sammeln wertvolles Kundenfeedback, das jedoch oft ungenutzt bleibt, weil die Analyse aufwendig und kostspielig ist. Mit ayona wollten wir eine Lösung schaffen, die diese Datenquellen zusammenführt und Echtzeit-Einblicke liefert. Wir haben eine Architektur entwickelt, die verschiedene öffentliche und private Feedback-Kanäle auf einer Plattform integriert und die Daten über ein zentrales Dashboard zugänglich macht. Dabei nutzen wir Algorithmen, die qualitative Daten automatisch kategorisieren und Empfehlungen generieren.

Automatisierte Kategorisierung und Datenverarbeitung
Unsere Plattform unterstützt vordefinierte Integrationen für verschiedene Datenquellen, sowohl öffentlich als auch privat. Um die Datenverarbeitung zu automatisieren, haben wir Mechanismen eingebaut, die alle eingehenden Datenquellen automatisch analysieren und kategorisieren, was den manuell erforderlichen Aufwand erheblich verringert.

Überwachung von Verbesserungsbereichen in Echtzeit
Wir haben Tools entwickelt, die es ermöglichen, Feedback-Quellen kontinuierlich zu überwachen. Durch Sentiment-Analyse und die Identifikation von Schlüsselbereichen können Unternehmen die wichtigsten Handlungsfelder in Echtzeit einsehen.

Quantifizierte Empfehlungen für klare Prioritäten
Ein wichtiger Aspekt unserer Arbeit war die Entwicklung von Algorithmen, die Empfehlungen nicht nur ausgeben, sondern diese auch nach ihrer Relevanz und ihrem Einfluss quantifizieren. Damit wollten wir sicherstellen, dass Unternehmen klare Prioritäten setzen können, ohne lange Debatten führen zu müssen. Mithilfe von Filtern und Sortierfunktionen können die Nutzer tiefer in die Analyse einsteigen.

Datenschutz und Sicherheitsmaßnahmen
Während der Entwicklung haben wir großen Wert auf Datenschutz gelegt. Die Plattform filtert automatisch personenbezogene Daten (PII) aus den Datenquellen heraus, und wir haben Mechanismen für benutzerdefinierte Maskierungen geschaffen. Außerdem wird sämtliches Feedback sicher in der Schweiz gespeichert, und unsere KI-Modelle sind so aufgebaut, dass sie nicht zwischen verschiedenen Datenquellen teilen oder lernen. Die gesamte Plattform ist so konzipiert, dass sie den Datenschutzanforderungen unserer Kunden gerecht wird und trotzdem flexibel und skalierbar bleibt.

Insgesamt war unser Ansatz bei ayona, eine Lösung zu entwickeln, die Unternehmen ermöglicht, ihre Kunden besser zu verstehen, ohne dass sie sich mit den Herausforderungen von manueller Datenanalyse und unübersichtlichen Feedback-Kanälen auseinandersetzen müssen.

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www.ayona.ai