Sehen Sie, wo Reibung lebt, nach Thema
SentiTrack fasst jede bewertete Nachricht zu einem stabilen Thema zusammen — sodass „beschädigt“ und „defekt“ unter eine Überschrift fallen. Jetzt können Sie Sentiment nach Thema lesen, Preisgestaltung, Onboarding oder Retouren, statt nur nach Person.
Themen-Clustering ist die automatische Gruppierung von Nachrichten danach, worum es geht, wobei Umformulierungen zu einem stabilen Thema zusammengefasst werden. SentiTrack fasst jede bewertete Nachricht zu einem Thema zusammen und verwendet das vorhandene Thema wieder, wenn der Gegenstand übereinstimmt — sodass „beschädigt“ und „defekt“ zusammenbleiben — und lässt Sie Sentiment nach Thema lesen, nicht nur nach Person.
Ton auf Personenebene verbirgt das Warum
Zu wissen, dass sich eine Beziehung verschlechtert, sagt Ihnen, wer, nie was. Dieselbe Beschwerde taucht als „beschädigt“, „defekt“ und „kaputt bei Ankunft“ auf, sodass sie sich über Nachrichten verstreut und sich nie summiert. Bis ein Muster offensichtlich ist, treibt das Thema, das die Reibung verursacht, schon seit Monaten sein Unwesen.
Ein stabiles Thema über jede Umformulierung hinweg
SentiTrack fasst jede Nachricht bei der Bewertung zu einem Thema zusammen und verwendet ein vorhandenes Thema wieder, sobald der Gegenstand übereinstimmt. Semantisch ähnliche Nachrichten — andere Worte, gleiche Bedeutung — fallen zu einer einzigen Überschrift zusammen, sodass Sentiment sauber nach Thema aggregiert und die wahre Reibungsquelle von selbst zum Vorschein kommt.
- Themen automatisch generiert — keine Taxonomie oder Schlüsselwortlisten zu pflegen
- Umformulierungen verschmelzen: „beschädigt“ und „defekt“ werden zu einem Thema
- Durchschnittliches Sentiment pro Thema neben Wer und Wann lesen
- Funktioniert über E-Mail, Sprache, Chat und die /ingest-API, in 7 Sprachen
Wie Themen geclustert werden
E-Mail, Anrufe, Chat und jeder /ingest-Text werden von 1–10 bewertet — dieselbe Engine hinter jeder SentiTrack-Ansicht — und dann wird der Inhalt verworfen.
Bei der Bewertung verdichtet das Modell jede Nachricht zu einem kurzen Gegenstand und verwendet ein vorhandenes Thema wieder, sobald die Bedeutung übereinstimmt, sodass Umformulierungen unter einer stabilen Überschrift gruppiert bleiben.
Bewertungen aggregieren pro Thema, sodass Sie nach Häufigkeit sortieren, A–Z durchblättern, einen Graphen nach Thema filtern oder eine Zeitreihe nach den Themen aufteilen können, die den Trend treiben.
Sehen Sie, ob sich Reibung um Preisgestaltung, Onboarding oder Retouren häuft — und handeln Sie an der Ursache, nicht am Symptom.
„Beschädigt“, „defekt“ und „kaputt“ verschmelzen zu einem Thema, sodass ein wiederkehrendes Problem sein wahres Volumen zeigt.
Themen werden automatisch aus Ihrem eigenen Verkehr generiert — nichts zu konfigurieren, keine Schlüsselwortlisten aktuell zu halten.
Filtern Sie den Net Graph oder teilen Sie einen Time Graph nach Thema auf, um genau zu isolieren, welches Thema das Sentiment bewegt.
Nachrichten in jeder der 7 bewerteten Sprachen clustern ohne Einrichtung pro Sprache zu kohärenten Themen.
Themen sind kurze Zusammenfassungen plus die Bewertung von 1–10 — der ursprüngliche Inhalt wird nie gespeichert.
Themen sind Zusammenfassungen, nie gespeicherte Inhalte
Themen-Clustering liest Ton und Gegenstand, ohne Inhalte aufzubewahren. SentiTrack bewertet jede Nachricht, leitet ein kurzes Thema ab und verwirft den Inhalt — nur die Bewertung, die Beteiligten, der Zeitstempel, die Richtung, ein Betreff-Hash und die Themenzusammenfassung werden aufbewahrt, mit konfigurierbarer Aufbewahrung und einem Endpunkt zum harten Löschen.
- 0 Nachrichteninhalte, Betreff-Text oder Anhänge gespeichert
- Nur Bewertung + Metadaten + Betreff-Hash + Themenzusammenfassung dauerhaft gespeichert
- Konfigurierbare Aufbewahrung (Standard 365 Tage) und hartes Löschen auf Anfrage
- Self-Hosting mit SentiTrack Edge, sodass Inhalte Ihr Netzwerk nie verlassen
Themen-Clustering — FAQ
Wie funktioniert Themen-Clustering in SentiTrack?
Während jede Nachricht von 1–10 bewertet wird, fasst das Modell sie zu einem kurzen Thema zusammen und verwendet ein vorhandenes Thema wieder, sobald der Gegenstand übereinstimmt. Umformulierungen wie „beschädigt“ und „defekt“ fallen zu einer stabilen Überschrift zusammen, sodass Sentiment sauber nach Thema über E-Mail, Sprache, Chat und die /ingest-API aggregiert.
Speichert Themen-Clustering meinen Nachrichteninhalt?
Nein. SentiTrack speichert nur die Sentiment-Bewertung von 1–10, Teilnehmer-Metadaten, einen Zeitstempel, die Richtung und eine kurze Themenzusammenfassung. Nachrichteninhalte, Betreff-Text und Anhänge werden bewertet und dann verworfen — sodass Sie Erkenntnisse auf Themenebene erhalten, ohne aufzubewahren, was jemand tatsächlich geschrieben hat.
Muss ich zuerst eine Liste von Themen oder Schlüsselwörtern einrichten?
Nein. Themen werden automatisch aus Ihrem eigenen Kommunikationsverkehr generiert — es gibt keine Taxonomie, kein Tagging und keine Schlüsselwortliste zu erstellen oder pflegen. Das Modell schlägt pro Nachricht ein Thema vor und verwendet vorhandene wieder, wenn passende Gegenstände wiederkehren, sodass die Themenmenge mit Ihren Daten wächst.
Wie werden Umformulierungen desselben Gegenstands zusammengehalten?
Das Modell fasst nach Bedeutung zusammen, nicht nach genauem Wortlaut, sodass semantisch ähnliche Nachrichten unter einem Thema bleiben. Beispielsweise werden „beschädigt“, „defekt“ und „kaputt bei Ankunft“ zum selben Produkt alle einer einzigen Überschrift zugeordnet, was jedem Gegenstand sein wahres Volumen gibt, statt sich über nahezu identische Labels zu verstreuen.
Kann ich Themen mit den Graphen und Berichten kombinieren?
Ja. Thema ist eine Filter- und Aufteilungsdimension über SentiTrack hinweg: Filtern Sie den Net Graph nach Thema, teilen Sie eine Time-Graph-Reihe nach Thema auf, um zu sehen, welche Gegenstände einen Trend bewegen, und stellen Sie Themen-Aufschlüsselungen in geplanten PDF-Berichten dar — alles aus Bewertungen und Metadaten, nie aus Inhalten.
Funktioniert Themen-Clustering in anderen Sprachen?
Ja. SentiTrack bewertet und clustert nativ über 7 Oberflächensprachen — Englisch, Deutsch, Französisch, Italienisch, Spanisch, Russisch und Türkisch, mit Arabisch ebenfalls bewertet — und es ist keine Konfiguration pro Sprache nötig. Nachrichten in verschiedenen Sprachen zum selben Gegenstand gruppieren sich automatisch zu kohärenten Themen.
Sehen Sie Ihre Reibung nach Thema sortiert
Öffnen Sie die Live-Demo mit Beispieldaten — keine Anmeldung — und durchblättern Sie automatisch generierte Themen, oder verbinden Sie Ihre Kanäle und beobachten Sie, wie sich Ihre eigenen Gegenstände clustern, während Nachrichten bewertet werden.