Beschreibung
Remesh ist ein innovatives Conversational-AI-Tool zur synchronen Befragung größerer Gruppen mit unmittelbarer Auswertung. Es ermöglicht interaktive Live-Gesprächsformate mit größeren Stichproben mit bis zu 1.000 Teilnehmern (praktikabel sind nach unserer Erfahrung eher 50–100), bei denen offene Antworten erhoben und durch ein integriertes Bewertungsverfahren priorisiert werden. Teilnehmende sehen ausgewählte Antworten anderer und bewerten diese per „agree“ oder „disagree“. Ein Machine-Learning-Modell („Collaborative Filtering“) schätzt darauf basierend Zustimmungsraten für alle Beiträge – auch für jene, die nicht explizit bewertet wurden. Die Ergebnisse werden in Echtzeit in einem Dashboard dargestellt, das einem quantitativen Cockpit ähnelt. Methodisch stellt Remesh somit einen Hybrid aus offenen Antworten und quantitativen Poll-Elementen dar.
Bewertung
Die Bewertung erfolgt anhand von fünf zentralen Kategorien, aus denen sich eine Gesamtpunktzahl von maximal 25 Punkten ergibt. Sie dient der strukturierten und vergleichbaren Einschätzung von Leistungsfähigkeit, Integration, Mehrwert, Ergebnisqualität und Sicherheit.
Funktionalität & Usability | |
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Prozess- & Research-Integration | |
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Mehrwert & Zukunftspotenzial | |
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Qualität & Verlässlichkeit der Ergebnisse | |
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Daten- & Sicherheitseinschätzung | |
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Eine detaillierte Übersicht der zugrunde liegenden Bewertungskriterien finden Sie hier.
Ansprechpartner
Wir helfen Ihnen gerne weiter. Kontaktieren Sie uns einfach per Telefon oder E-Mail. Wir melden uns schnellstmöglich bei Ihnen zurück.
Stefan Ruthenberg
Managing Director bei mindline
Telefon: +49 (0) 40 808 109 0
E-Mail-Adresse: s.ruthenberg@mindline.de
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Anwendungsfelder
- Wenn unstrukturiertes Feedback erwartet wird
- Priorisierung offener Antworten in größeren Gruppen
- Schnelle Meinungsaggregation bei Stakeholder-Projekten
- Rapid Testing & Optimierungen mit quantifizierbaren Zustimmungswerten zu qualitativen Aussagen (z.B. UX/CX-Optimierungen, Produktinnovationen/Konzepte)
- Entscheidungssimulationen
Stärken
- Skalierbarkeit qualitativer Interviews
- Zeitersparnis bei großen Stichproben
- Standardisierte Gesprächsführung
- Hybride Methodik: Bietet einen USP durch die Kombination aus Qual & Quant
- Effiziente Echtzeitauswertung direkt im Dashboard
Watchouts
- Begrenzte situative Empathie und methodische Tiefe
- Qualität der Ergebnisse ist stark abhängig vom Prompt-Design und der Leitfadenstruktur
- Verfügbarkeit von nonverbalen Kontextinformationen ist gering
- Konzentration der Teilnehmer nimmt nach 15-20 Minuten deutlich ab
Empfehlung
Wir empfehlen Remesh für Studien, in denen qualitative Exploration mit einer systematischen Priorisierung und quantifizierbaren Zustimmungswerten verbunden werden soll. Das Tool eignet sich insbesondere für klar umrissene Fragestellungen, bei denen ein breites Spektrum offener Narrative generiert und anschließend innerhalb derselben Stichprobe bewertet und verdichtet werden soll. Besonders sinnvoll ist der Einsatz bei Projekten mit größerer Teilnehmerzahl, wenn eine schnelle Meinungsaggregation erforderlich ist. Die Kombination aus offenen Antworten und Zustimmungswerten ermöglicht es, qualitative Inhalte unmittelbar in eine priorisierte Entscheidungsgrundlage zu überführen.
