Jede Stimme gehört. Jede Erkenntnis nachvollziehbar. Jede Frist gehalten.

Analyse auf professionellem Niveau, die mit Ihrem Forschungsvolumen mitwächst

60 Tiefeninterviews, 8 Fokusgruppen in vier Märkten oder 5.000 NPS-Freitexte: Die Menge übersteigt, was sich sorgfältig lesen lässt, und oberflächliche Werkzeuge verlieren genau die Zwischentöne, nach denen die Kundschaft oder die Vertriebsleitung fragen wird. Skimle skaliert, ohne die Tiefe aufzugeben.

• Verarbeitet Interviews, Fokusgruppen, offene Umfragen, Bewertungen und Support-Tickets in einem Projekt
• Jedes Thema mit wörtlichen Kundenzitaten verknüpft — aus dem gesamten Bestand, nicht aus einer Stichprobe
• Segmentanalyse eingebaut: Vergleiche über Demografie, Produktstufen, Regionen und NPS-Bänder
• Über 100 Sprachen in einem Projekt, kein Übersetzungsschritt nötig
• Präsentationsfertige Exporte nach Word, PowerPoint und Excel in Minuten
• Lückenlose Nachvollziehbarkeit, damit Sie genau zeigen können, woher jede Erkenntnis stammt

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Häufige Fragen

Häufig gestellte Fragen

Das sind die Fragen, die uns Insights-Teams und Forschungsleitungen in Instituten am häufigsten stellen, einschließlich derer, die direkt aus einer Ausschreibung stammen. Unsere anbieterneutrale Ausschreibungs-Checkliste stellt dieselben Fragen an jeden Anbieter, den Sie bewerten — uns eingeschlossen.

Wie hilft uns das im Wettbewerb mit billigen, oberflächlichen Alternativen?

Billiganbieter und dünne KI-Hüllen konkurrieren über den Preis, mit Wortwolken und einer flachen Themenliste. Skimle liefert Tiefe in ihrem Tempo, sodass sich ein Institut über die Qualität des „Und was heißt das?“ abhebt statt über den Tagessatz, und ein internes Team aus unverändertem Budget mehr Studien herausholt. Analystenstunden wandern vom mechanischen Codieren zur Deutung — dem Teil, für den überhaupt jemand bezahlt. Sehen Sie, wohin das Geld in einer qualitativen Studie wirklich fließt →

Was sagen wir, wenn Kundschaft oder Beteiligte KI-gestützte Analyse infrage stellen?

Beschreiben Sie es genau: Die KI übernimmt die mechanische Kategorisierung, eine namentlich genannte Person prüft jedes Thema und schreibt die Deutung. Zeigen Sie dann die Belege. Jede Aussage in einem Skimle-Bericht öffnet sich auf das wörtliche Zitat und das Dokument, aus dem es stammt — eine stärkere Antwort, als eine manuelle Synthese geben kann, denn dort existierte die Codierlogik immer nur in jemandes Kopf. 7 Regeln für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in der qualitativen Marktforschung →

Wertet Skimle den gesamten Bestand aus oder eine Stichprobe davon?

Den gesamten Bestand. Das lohnt sich bei jedem Anbieter zu fragen, denn mehrere Werkzeuge holen über eine Embedding-Suche eine Teilmenge Ihrer Dokumente, werten diese aus und nennen nie, welche Dokumente nicht dabei waren. Das Ergebnis liest sich, als decke es den Bestand ab — tut es aber nicht. Skimle codiert jedes Dokument, und Sie können jedes einzelne öffnen, um genau zu sehen, welche Passagen codiert wurden und welche nicht.

Können wir unseren eigenen Codierrahmen anwenden oder nur annehmen, was die KI erzeugt?

Beides, und beides am selben Bestand. Bringen Sie ein vorhandenes Codebuch mit, dann codiert Skimle deduktiv dagegen — oder lassen Sie die Struktur induktiv aus den Daten entstehen. Kategorien lassen sich anschließend zusammenführen, teilen, umbenennen, neu ordnen und löschen, und die Analyse folgt Ihren Änderungen. Institute, die Jahr für Jahr ein Tracking oder einen Kundenstandardrahmen fahren, arbeiten meist deduktiv; explorative Studien beginnen meist andersherum.

Was verhindert, dass ein erfundenes Zitat in unseren Bericht gelangt?

Jedes Zitat wird maschinell gegen das Quelldokument geprüft. Erzeugt das Modell Text, der in Ihren Daten nicht wörtlich vorkommt, meldet Skimle das und verarbeitet erneut, statt ihn anzuzeigen — ein erfundenes Zitat erreicht so keine Kundenpräsentation. Sie können außerdem jedes Dokument öffnen und sehen, welche Passagen codiert wurden und welche nicht; so entdecken Sie den umgekehrten Fehler, dass etwas übersehen wurde. So funktioniert Transparenz in beide Richtungen →

Wie sollten wir Skimle gegen die anderen Werkzeuge auf unserer Liste bewerten?

Machen Sie einen Piloten, statt Demos anzusehen. Nehmen Sie einen Bestand, den Sie bereits ausgewertet haben, damit Sie das Ergebnis kennen; schreiben Sie vorab drei Aufgaben auf (eine Codierung, ein Segmentvergleich, eine Belegsuche); stoppen Sie die Zeit für jede, einschließlich der Korrekturarbeit; und widersprechen Sie dem Werkzeug bewusst, um zu sehen, wie schnell Sie sein Ergebnis umbauen können. Wir fahren gern ein echtes Projekt parallel zu Ihrem bisherigen Werkzeug, und mit der kostenlosen Stufe bildet sich eine Person schon vorher an einem Nachmittag ein Urteil. Die Ausschreibungs-Checkliste mit 7 Feldern und Bewertungsvorlage →

Wie viele Daten verarbeitet Skimle, und in wie vielen Sprachen?

Bis zu 1.000 Dokumente je Projekt — von einer Studie mit 20 Interviews bis zu einem globalen Tracking mit tausenden Umfrageantworten — und über 100 Sprachen, in der Originalsprache ausgewertet, ohne Übersetzungsschritt. Ein einzelnes Projekt kann Englisch, Spanisch, Mandarin, Deutsch und Arabisch mischen, daraus eine Themenstruktur bauen und jedes Zitat in seiner Originalsprache behalten. Wenn Sie regelmäßig am oberen Ende arbeiten, sprechen Sie uns zu Mengenvereinbarungen an.

Sind Kundendaten sicher und vertraulich?

Alle Daten werden innerhalb der EU auf AWS gespeichert und verarbeitet, in einer von einem zertifizierten Dritten eingerichteten Umgebung, und Kundendaten werden nie zum Training von Modellen verwendet. Auftragsverarbeitungsverträge sind verfügbar, wir arbeiten unter Vertraulichkeitsvereinbarungen der Kundschaft, Pseudonymisierung ist in den Ablauf eingebaut, und dedizierte Einzelmandanten- oder Private-Cloud-Installationen gibt es dort, wo die Datensouveränität es verlangt.

Was passiert mit unserer Analyse, wenn wir Skimle nicht mehr nutzen?

Sie nehmen sie mit, in jedem Tarif. Exportieren Sie codierte Daten im offenen Standard REFI-QDA (.qdpx) und arbeiten Sie in NVivo, ATLAS.ti oder MAXQDA weiter — oder nehmen Sie Word-, PowerPoint- und Excel-Ausgaben mit nach Themen geordneten Zitaten. Wir setzen den Interoperabilitätsstandard gerade deshalb um, damit Bleiben eine Entscheidung ist und keine Folge.

Wie funktioniert die Preisgestaltung, wenn unser Studienvolumen schwankt?

Skimle ist ein schlankes Abonnement je Arbeitsplatz mit enthaltenem Credit-Kontingent, dazu Credit-Pakete, die Sie für die Monate kaufen, in denen eine große Studie läuft. Das Abonnement hält das ganze Team zwischen den Projekten im Werkzeug; die Pakete hängen die Kosten an das Projekt, das sie verursacht hat — was für Institute zählt, die sie weiterberechnen. Beteiligte, die nur Ergebnisse lesen müssen, brauchen keinen Arbeitsplatz, denn Exporte und druckbare Forschungsberichte decken das ab.

Können mehrere Forschende am selben Projekt arbeiten?

Ja, gleichzeitig, wobei die Änderungen und Anmerkungen jeder Person erhalten bleiben. Das passt zu Gegenlesen und Qualitätssicherung, und es passt dazu, eine große Studie zwischen jüngeren und erfahrenen Forschenden aufzuteilen, wobei eine erfahrene Person die Kategorienstruktur steuert.