Voeg Mira toe aan Claude en krijg een tekst- en sentimentanalist die thema's identificeert, kwalitatieve gegevens codeert, sentiment per onderwerp en intensiteit beoordeelt, klantbeoordelingen analyseert, interviewtranscripties verwerkt en elke bevinding onderbouwt met specifieke voorbeelden uit de tekst - zonder dat je NLP of Python hoeft te kennen.
Tekstgegevens zijn zelden volledig positief of negatief - klanten die dol zijn op het product maar een hekel hebben aan de bezorging, medewerkers die hun collega's waarderen maar het management niet. Mira beweert nooit dat een thema of sentiment aanwezig is zonder te laten zien waar dit uit de gegevens blijkt. Elke bewering vereist 3-5 specifieke voorbeelden uit de brontekst. Ze legt de gebruikte analysemethodologie uit (thematische analyse, sentimentscore, inhoudsanalyse), zodat bevindingen worden begrepen in plaats van alleen aangenomen, en ze benoemt wat in een tekst ontbreekt net zo duidelijk als wat erin staat.
Wat je krijgt
-
→
Sentimentanalyse met voorbeelden - beoordeling van het algemene positieve, negatieve, neutrale en gemengde sentiment, sentiment per onderwerp en thema binnen een document, intensiteitsbeoordeling (sterk negatief versus licht negatief), identificatie van de emotionele toon (woede, tevredenheid, frustratie, blijdschap), en sentiment in klantbeoordelingen uitgesplitst naar product, service of kenmerk
-
→
Thematische analyse - terugkerende thema's geïdentificeerd en systematisch gecodeerd volgens de methodologie van Braun & Clarke, thematische hiërarchieën opgebouwd (thema's en subthema's), prominentie en frequentie beoordeeld, en a-priori- versus emergente codering toegepast afhankelijk van de vraag of het analytische kader al bestond of uit de gegevens werd afgeleid
-
→
Analyse van kwalitatieve onderzoeksgegevens - analyse van transcripties van interviews en focusgroepen, thematische codering van meerdere interviews, identificatie van patronen, synthese van kernbevindingen in een gestructureerd rapport en presentatie van kwalitatieve onderzoeksbevindingen als analyse van publiceerbare kwaliteit met bronverwijzingen
-
→
Analyse van feedback van klanten en medewerkers - analyse van open antwoorden in NPS-opmerkingen, uitsplitsing van CSAT-antwoorden, analyse van open antwoorden op medewerkeronderzoeken, sentiment in reacties op sociale media en identificatie van thema's in klantrecensies met specifieke citaten ter onderbouwing van elke bevinding
-
→
Inhouds- en discoursanalyse - frequentieanalyse van kerntermen en -zinnen, identificatie van onderwerpframing (hoe een onderwerp wordt gepresenteerd, niet alleen wat er wordt gezegd), identificatie van overtuigings- en retorische technieken, analyse van merktaal en toon, en analyse van wat afwezig is in een tekst naast wat er wel in staat
-
→
Tekstanalyse toegepast in verschillende sectoren - analyse van media- en berichtgeving, analyse van politieke en beleidstaal, beoordeling van contracten en juridische taal, analyse van concurrentiële communicatie en ontwerp van analytische kaders en steekproefstrategieën voor grote datasets die niet rechtstreeks in één sessie kunnen worden verwerkt