Offene Nennungen automatisch codieren
Schluss mit dem manuellen Durchlesen von Freitext: DataLion klassifiziert jede offene Antwort per KI nach Sentiment und Thema – und schreibt die Ergebnisse als neue Variablen zurück, die du wie jede andere kreuztabellierst, gewichtest und trackst. Inklusive fertigem Report.
DataLion codiert offene Nennungen automatisch mit KI: Jede Antwort wird nach Sentiment (binär, 3- oder 5-Punkt oder eigenen Labels wie Kritiker/Neutral/Befürworter) und einem automatisch erkannten Thema klassifiziert. Die Ergebnisse landen als drei neue Variablen – Sentiment, Sentiment-Score und Thema – direkt im Datensatz und lassen sich kreuztabellieren, gewichten, auf Signifikanz prüfen und über Wellen tracken.
- 🇩🇪 Made in Munich
- DSGVO-konform
- AV-Vertrag inklusive
- Hosting in Deutschland
Marktforschung, Insights & Medien vertrauen DataLion
- 50+ interaktive Charttypen
- 20+ statistische Verfahren
- SPSS · Excel · CSV Import ohne Datenverlust
- ISO 27001 zertifizierte Rechenzentren (DE)
Freitext ist die teuerste Frage im Fragebogen
Offene Nennungen sind oft die wertvollsten Antworten – und die, die am längsten liegen bleiben. Sie von Hand zu codieren ist mühsam, teuer und über mehrere Codierer:innen kaum konsistent. Eine Wordcloud zeigt zwar die häufigsten Begriffe, sagt dir aber nicht, ob sie positiv oder negativ gemeint sind.
DataLion übernimmt die Codierung: Wähle eine Freitext-Variable, und die KI klassifiziert jede einzelne Antwort nach Stimmung und Thema – aus tausenden Verbatims wird in Minuten ein strukturierter, auswertbarer Datensatz.
- Kein zeilenweises Durchlesen mehr
- Konsistente Codierung statt Codierer-Drift
- Sentiment plus Thema – nicht nur Worthäufigkeit
- Tausende offene Antworten je Lauf
Skala wählen, Themen erkennen lassen, starten
Du wählst die Freitext-Variable und eine Sentiment-Skala: binär (negativ/positiv), 3-Punkt (negativ/neutral/positiv) oder 5-Punkt (sehr negativ … sehr positiv). Oder du gibst eigene, geordnete Labels vor – etwa die NPS-Logik Kritiker, Neutral, Befürworter. Jede Klasse bekommt automatisch einen Code und einen numerischen Score.
Bei den Themen hast du die Wahl: DataLion erkennt sie automatisch aus einer Stichprobe deiner Antworten (bis zu 8, einstellbar) – oder du gibst ein eigenes Codeframe vor (z. B. „Preis, Support, Bedienbarkeit"), das dann verbindlich verwendet wird. Eine Sonstiges-Kategorie fängt alles ab, was nicht passt.
- Sentiment-Skala binär / 3-Punkt / 5-Punkt
- Oder eigene, von negativ bis positiv geordnete Labels
- Themen automatisch erkennen oder Codeframe vorgeben
- Themen entstehen in der Sprache der Antworten
Drei neue Variablen – nicht nur ein hübsches Chart
Statt eines isolierten Text-Reports schreibt DataLion die Ergebnisse als drei echte Variablen in deinen Datensatz zurück: ein Sentiment (kategorial, codiert und beschriftet), einen numerischen Sentiment-Score (mittelbar) und das Thema (kategorial). Sie liegen im Codebook wie jede andere Variable.
Damit fließt das codierte Sentiment direkt in deine gewohnte Auswertung: Kreuztabellen (Sentiment × Zielgruppe), Gewichtung, Signifikanztests, Top-/Bottom-Box, Tracker über Wellen und der native PowerPoint-Export. Dazu legt DataLion einen fertigen Report mit Sentiment- und Themen-Chart an – kombinierbar mit der Wordcloud zur selben Frage.
- Sentiment (kategorial) + Sentiment-Score (numerisch) + Thema (kategorial)
- Sentiment je Segment kreuztabellieren und auf Signifikanz prüfen
- Über Wellen tracken – verschiebt sich die Stimmung?
- Fertiger Report inklusive, nativ nach PowerPoint exportierbar
Von NPS-Verbatims bis Brand-Tracker
Die Methode passt überall dort, wo offener Text anfällt: die „Warum?"-Frage hinter dem NPS, offene Nennungen im Brand-Tracking, Kundenfeedback, Mitarbeiterbefragungen oder Produkt-Reviews. Mit den eigenen Labels bildest du dabei jede Skala ab, die zu deiner Studie passt.
Ehrlich eingeordnet: Die Klassifikation läuft über ein KI-Sprachmodell (LLM). Der LLM-Endpoint ist konfigurierbar – für volle Datenkontrolle lässt er sich auf ein selbst gehostetes, EU- oder On-Premise-Modell richten statt auf einen externen Dienst. Die DataLion-Plattform und deine Daten liegen in ISO-27001-zertifizierten Rechenzentren in Deutschland. Die Analyse unterstützt aktuell über Umfragen erhobene Datensätze.
- NPS- und CX-Verbatims, Brand-Tracking, HR- und Produktfeedback
- Eigene Labels für jede Skalenlogik
- Konfigurierbarer LLM-Endpoint (self-hosted / EU / On-Premise)
- Plattform-Hosting in Deutschland, DSGVO-konform
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Was Nutzer über DataLion sagen
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Sehr professionelles Unternehmen, das auf die Kundenbedürfnisse eingeht – mit großartiger Software und großartigem Service.
Generoso M. CRM-Analyst · Automobilindustrie via G2 -
Die Ansprechpartner bei DataLion sind sehr engagiert. Bei Problemen kann man sich auf Hilfe verlassen. DataLion reagiert schnell auf Wünsche nach neuen Funktionen.
Robert Q. Geschäftsführer via G2 -
Benutzerfreundlichkeit, besonders für Marktforschungsthemen. Strukturiertes Backend mit vielen Anpassungsmöglichkeiten.
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Mit der Embedding-Funktion erstellen wir Insights aus unseren Daten für unser Publikum und unsere Kunden in weniger als der Hälfte der früher benötigten Zeit.
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Wir arbeiten nun viel effizienter und haben so mehr Zeit, uns um die Ableitungen und Insights aus den Daten für die Kunden zu kümmern.
Weitere Analyse-Features
Häufige Fragen zur Sentiment- & Themenanalyse
Wie codiert DataLion offene Nennungen?
Welche Sentiment-Skalen gibt es?
Werden die Themen automatisch erkannt?
Was kann ich mit den Ergebnissen machen?
Wohin gehen meine offenen Antworten bei der KI-Analyse?
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