What is Caplena AG?
고객과 직원이 실제로 무엇을 생각하는지 쉽게 파악할 수 있다고 상상해 보세요. Caplena의 AI 피드백 분석 플랫폼은 단순한 설문 조사와 평점을 넘어, 개방형 피드백을 심층적으로 분석하여 만족도(또는 불만족도)의 진정한 동인을 밝혀냅니다. 텍스트 응답을 수동으로 분석하는 데 시간을 낭비하지 마세요. Caplena는 주요 주제, 감정, 실행 가능한 통찰력을 신속하게 파악하여 경험을 개선하고 변화를 주도하는 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
주요 기능:
📊 데이터를 원활하게 가져오기: Caplena를 기존 피드백 소스(CRM 시스템, 설문 조사 도구, 소셜 미디어, 리뷰 플랫폼, 독립 실행형 파일)에 직접 연결합니다. 복잡한 설정이나 기술 팀을 기다릴 필요가 없습니다. 즉, 데이터를 정리하는 데 시간을 덜 쓰고 데이터를 이해하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
🌍 모든 언어로 피드백 분석: 100개 이상의 언어를 기본적으로 지원하는 Caplena는 커뮤니케이션 장벽을 허물어 줍니다. 여러 도구나 수동 번역 없이 글로벌 고객의 피드백을 이해할 수 있습니다.
🔍 AI로 숨겨진 주제 찾기: Caplena의 강력한 AI는 추세가 진화함에 따라 피드백 내에서 가장 관련성이 높은 주제와 테마를 자동으로 식별합니다. 알고리즘은 LLM을 사용하며 주제가 포괄적인지 확인하는 MECE입니다. 사용자는 모든 것을 제어할 수 있으며 필요에 따라 분석을 완벽하게 조정할 수 있습니다. 이를 통해 노이즈 속에 숨겨진 중요한 통찰력을 놓치지 않을 수 있습니다.
😊😠 주제 수준에서 감정 파악: 전반적인 감정 점수를 넘어 Caplena는 긍정적 또는 부정적 피드백을 유도하는 특정 주제를 식별합니다. 이를 통해 사람들이 행복한지 여부뿐만 아니라 이유도 이해할 수 있습니다.
🤖 AI에 즉각적인 답변 요청: Caplena의 "InsightChat"을 활용하여 대화형 인터페이스를 사용하여 데이터를 심층적으로 분석합니다. 요약을 얻고, 특정 주제를 탐색하고, 긴급한 질문에 빠르게 답변하십시오. 이를 통해 고급 분석의 힘을 직접 사용할 수 있습니다.
📈 개방형 텍스트를 정량적 데이터와 결합: 텍스트 분석을 기존 메트릭(예: 만족도 점수 또는 인구 통계)과 연결하여 전체적인 그림을 확인합니다. 예를 들어, 개방형 응답을 분석하여 특정 고객 세그먼트가 다른 세그먼트보다 만족도가 낮은 이유를 즉시 확인할 수 있습니다.
⚙️AI 미세 조정: AI를 개선하고 훈련하여 시간이 지남에 따라 정확도를 높일 수 있습니다.
사용 사례:
고객 경험(CX): 한 호텔 체인에서 Caplena를 사용하여 고객 리뷰를 분석합니다. 그들은 전반적인 만족도는 높지만 "느린 체크인"에 대한 의견은 지속적으로 부정적이라는 것을 발견합니다. 이를 통해 특정 운영 병목 현상을 해결하고 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
직원 경험(EX): 대기업에서 Caplena를 사용하여 직원 설문 조사 피드백을 분석합니다. 그들은 "경력 성장 기회 부족"이 전반적인 직업 만족도를 "좋음"으로 평가하는 직원들 사이에서도 주요 관심사라는 것을 식별합니다. 이는 새로운 교육 및 개발 프로그램에 투자하도록 유도합니다.
시장 조사: 시장 조사 기관에서 Caplena를 사용하여 신제품에 대한 소비자 설문 조사에서 개방형 응답을 분석합니다. 그들은 "사용하기 쉬움" 및 "너무 비쌈"과 같은 주요 주제를 신속하게 식별하여 고객에게 시장 인식에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
결론:
Caplena는 개방형 피드백을 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 고객과 직원을 진정으로 이해할 수 있도록 지원합니다. 단순한 텍스트 분석 도구 그 이상입니다. 경험을 개선하고, 충성도를 높이고, 데이터 기반 의사 결정을 내리기 위한 전략적 자산입니다. 추측은 그만하고 Caplena로 이해를 시작하세요.





