Analyse & Statistik

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 Sie wie jede andere kreuztabellieren, gewichten und tracken. Inklusive fertigem Report.

DataLion-Report mit Sentiment-Donut und Themen-Ranking aus einer offenen Befragungsfrage (n=220)

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
  • 🌐 Oberfläche auf DE, EN, FR & NL

Marktforschungsinstitute, Marken & Insights-Teams vertrauen DataLion

  • YouGov
  • Mediengruppe RTL Deutschland
  • SevenOne Media
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  • Spiegel Institut
  • Messe Berlin
  • Hartmann
  • 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 Ihnen aber nicht, ob sie positiv oder negativ gemeint sind.

DataLion übernimmt die Codierung: Wählen Sie 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
Wordcloud der offenen Nennungen einer Befragung – häufigste Begriffe nach Größe, aber ohne Stimmung

Skala wählen, Themen erkennen lassen, starten

Sie wählen die Freitext-Variable und eine Sentiment-Skala: binär (negativ/positiv), 3-Punkt (negativ/neutral/positiv) oder 5-Punkt (sehr negativ … sehr positiv). Oder Sie geben eigene, geordnete Labels vor – etwa die NPS-Logik Kritiker, Neutral, Befürworter. Jede Klasse bekommt automatisch einen Code und einen numerischen Score.

Bei den Themen haben Sie die Wahl: DataLion erkennt sie automatisch aus einer Stichprobe Ihrer Antworten (bis zu 8, einstellbar) – oder Sie geben 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
Einrichtungsdialog „Sentiment- & Themenanalyse" in DataLion: Freitext-Variable, Sentiment-Skala, eigene Labels, maximale Themenzahl und vordefinierte Themen

Drei neue Variablen – nicht nur ein hübsches Chart

Statt eines isolierten Text-Reports schreibt DataLion die Ergebnisse als drei echte Variablen in Ihren 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 Ihre 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
DataLion-Datentabelle mit den neuen Variablen FEEDBACK_SENTIMENT, FEEDBACK_SENTIMENT_SCORE und FEEDBACK_TOPIC neben der offenen Antwort

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 bilden Sie dabei jede Skala ab, die zu Ihrer 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 Ihre 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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Top bewertet

4,5 von 5 Sternen auf G2 und OMR Reviews

Was Nutzer über DataLion sagen

  • via G2
    Sehr professionelles Unternehmen, das auf die Kundenbedürfnisse eingeht – mit großartiger Software und großartigem Service.
    Generoso M. · CRM-Analyst, Automobilindustrie
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    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
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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.
Jens Falkenau, Vice President Market Research · Nielsen Sports
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Weitere Analyse-Features

Häufige Fragen zur Sentiment- & Themenanalyse

Wie codiert DataLion offene Nennungen?
Sie wählen eine Freitext-Variable; eine KI klassifiziert jede Antwort nach Sentiment und Thema. Identische Antworten werden einmal klassifiziert und auf alle Fälle übertragen. Die Ergebnisse werden als drei neue Variablen – Sentiment, Sentiment-Score und Thema – in den Datensatz zurückgeschrieben, plus ein fertiger Report.
Welche Sentiment-Skalen gibt es?
Binär (negativ/positiv), 3-Punkt (negativ/neutral/positiv) und 5-Punkt (sehr negativ bis sehr positiv). Alternativ geben Sie eigene, von negativ bis positiv geordnete Labels vor – etwa Kritiker, Neutral, Befürworter für die NPS-Logik. Jede Klasse erhält automatisch einen Code und einen numerischen Score.
Werden die Themen automatisch erkannt?
Auf Wunsch ja: DataLion erkennt wiederkehrende Themen automatisch aus einer Stichprobe Ihrer Antworten (bis zu 8, einstellbar). Sie können aber auch ein eigenes Codeframe vorgeben, das dann verbindlich verwendet wird. Eine Sonstiges-Kategorie fängt alles ab, was nicht passt.
Was kann ich mit den Ergebnissen machen?
Sentiment, Sentiment-Score und Thema sind vollwertige Variablen im Codebook. Sie kreuztabellieren sie nach Segment, gewichten sie, prüfen sie auf Signifikanz, bilden Top-/Bottom-Box, tracken sie über Wellen und exportieren sie nativ nach PowerPoint.
Wohin gehen meine offenen Antworten bei der KI-Analyse?
Die Klassifikation läuft über ein KI-Sprachmodell (LLM). Der verwendete LLM-Endpoint ist konfigurierbar: Für maximale Datenkontrolle lässt er sich auf ein selbst gehostetes oder EU-/On-Premise-Modell richten statt auf einen externen Dienst. Die DataLion-Plattform und Ihre Daten liegen in ISO-27001-zertifizierten Rechenzentren in Deutschland, DSGVO-konform.

Codieren Sie Ihre offenen Nennungen automatisch

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