Skip to the main content.

2 minuutin luku

Avoimien vastausten tekoälyavusteinen analyysi

Avoimien vastausten tekoälyavusteinen analyysi

Kiinteistöalalla on suuri arvo ymmärtää, mitä vuokralaiset todella ajattelevat - ei ainoastaan määrällisten tietojen vaan myös heidän omien kirjoitettujen sanojensa kautta. Yli 70 prosenttia vastaajista jättää avoimia tekstikommentteja kyselytutkimuksissa, joten nämä vastaukset ovat yksi parhaista lähteistä monivalintakysymysten vastausten ymmärtämiseksi ja oikeiden toimien toteuttamiseksi - kiinteistöissä, asuinalueilla tai yksittäisten vuokralaisten osalta.

Tehokkaampi tekstianalyysi

Avoimet vastaukset ovat korvaamattoman arvokkaita - mutta aikaa vievää analysoida. Siksi olemme kehittäneet AktivBo Analyticsissa uuden tekoälyyn perustuvan palvelun, joka käsittelee automaattisesti kaikki avoimet vastaukset, yhdistää ne oikeaan kysymysalueeseen kyselyssä, arvioi, ovatko kommentit positiivisia vai negatiivisia, ja korostaa ne, jotka ovat toteuttamiskelpoisia. Näin saat nopean yleiskuvan siitä, mitkä aiheet ovat olennaisimpia ja mitkä alueet tulisi priorisoida.

Tonaalisuuden ymmärtäminen ja vertailu vuokralaisten omin sanoin

Palvelu analysoi paitsi sitä, mitä sanotaan, myös sitä, miten se sanotaan - onko sävy positiivinen, neutraali vai negatiivinen. Tämä antaa kiinteistöyrityksille syvällisemmän näkemyksen vuokralaisten kokemuksista ja tarjoaa arvokasta tietoa, jota voidaan verrata ajallisesti tai eri kiinteistöjen ja alueiden välillä. Näin sinun on helppo mitata parannusten vaikutusta tai toimia nopeasti, kun asiat ovat menossa väärään suuntaan.

Keskity siihen, mitä voidaan toteuttaa

Kaikkia avoimia vastauksia ei voida muuttaa toiminnaksi. Palvelu on koulutettu tunnistamaan toteuttamiskelpoinen palaute eli kommentit, jotka sisältävät konkreettisia parannusehdotuksia tai selkeitä pyyntöjä vuokralaisilta.

Nämä kommentit korostetaan visuaalisesti alustassa, jolloin on helppo priorisoida oikein - olipa kyse sitten tietystä ongelmasta yhdessä kiinteistössä, toistuvista kommenteista tietyllä alueella tai yleisistä asioista, jotka ovat merkityksellisiä laajemmalla organisaatiotasolla.

Esimerkkejä siitä, miten palvelu luokittelee avoimet vastaukset.

  • Seurannan puute: Useat vuokralaiset kirjoittavat, että he eivät saa riittävästi palautetta sen jälkeen, kun he ovat lähettäneet huoltopyynnön verkkosivuston kautta. Palvelu tunnistaa tämän kysymyksen "Tiedottamiseen" liittyväksi kysymykseksi alaluokassa "Palaute" ja merkitsee sen negatiiviseksi.

    Arvo: Luokittelemalla ja visualisoimalla tämäntyyppisen palautteen selkeästi yritys näkee nopeasti, missä vaiheessa prosessia ongelma ilmenee. On myös helpompaa määrittää sopiva toimenpide - esimerkiksi ottaa käyttöön automaattiset vahvistukset, kun huoltopyyntö on rekisteröity, tai tarkistaa rutiinit seurantaa varten.
  • Lämpötila ja ilmanvaihto: Toimistokiinteistön vuokralaiset kuvaavat epätasaisia lämpötilaolosuhteita talvikuukausina. Palvelu luokittelee tämän negatiiviseksi tekstivastaukseksi alueella "Tilat", alaluokassa "Talvilämpötila".

    Arvo: Suodattamalla ja tunnistamalla samassa kategoriassa toistuvat kommentit käyttäjät saavat selkeän kuvan niiden esiintymistiheydestä ja näkevät esimerkiksi, että lämmitysongelmia esiintyy talviaikaan niin usein, että ne olisi priorisoitava tutkittaviksi ja toimenpiteitä varten.
  • Yhteystiedot: Useat vuokralaiset kirjoittavat, että on vaikea tavoittaa oikeaa henkilöä, kun he tarvitsevat apua tai heillä on kysymyksiä. Palvelu sijoittaa nämä kommentit luokkaan "Yhteydenpito", alaluokkaan "Saatavuus".

    Arvo: Analyysi osoittaa selvästi, että vuokralaiset kokevat puutteita siinä, miten helposti he saavuttavat yhteyshenkilönsä. Tämä auttaa yritystä keskittymään oikeisiin toimenpiteisiin - esimerkiksi selkeyttämään yhteydenottokanavia, ottamaan käyttöön yhteisiä yhteyspisteitä tai varmistamaan, että saapuvat pyynnöt ohjautuvat nopeasti oikealle henkilölle.

Oivalluksesta toimintaan - saumattomasti alustassa

Ei riitä, että ymmärrät, mitä vuokralaiset ajattelevat - sinun on myös pystyttävä toimimaan sen mukaan. Jokainen avoin vastaus voidaan siksi yhdistää yksittäisiin kyselykysymyksiin, jolloin käyttäjälle voidaan esittää suoraan toimintasuosituksia. Et saa pelkkää analyysia - saat konkreettisen seuraavan askeleen, juuri siellä, missä oivallus syntyy. Tämä helpottaa asiaankuuluvien toimintasuunnitelmien laatimista ja parannusten toteuttamista datin selkeällä tuella.

Enemmän aikaa tärkeille asioille

Tuhansien avointen vastausten manuaalinen tarkastelu vie aikaa ja siirtää huomion pois siitä, mikä todella tuottaa arvoa.
Analysoinnin automatisoiminen vapauttaa aikaa tärkeimpään eli oivallusten perusteella toimimiseen.

Palvelu auttaa sinua tunnistamaan nopeasti kaavat, asettamaan oikeat prioriteetit ja toteuttamaan toimia, joilla on todellista merkitystä vuokralaisille. Samalla se vähentää riskiä tärkeän palautteen menettämisestä, mikä johtaa tarkempiin päätöksiin ja nopeampiin parannuksiin kiinteistöissä ja alueilla.

Haluatko tietää lisää? Ota meihin yhteyttä!

AktivBo lanseeraa uuden toiminnan suunnittelutyökalun ennakoivaa analytiikkaa varten.

AktivBo lanseeraa uuden toiminnan suunnittelutyökalun ennakoivaa analytiikkaa varten.

Lähes kaikki ammattimaiset kiinteistöyhtiöt ja kiinteistöjen omistajat tekevät vuokralaiskyselyjä lisätäkseen tehokkuutta, asiakastyytyväisyyttä ja...

Asiakaspolun mittaaminen - miten K2A optimoi asiakastyytyväisyystyönsä?

Asiakaspolun mittaaminen - miten K2A optimoi asiakastyytyväisyystyönsä?

K2A on kiinteistöyhtiö, joka keskittyy itse tuotettujen vuokra-asuntojen pitkäaikaiseen omistamiseen ja hallinnointiin. Viimeisten 10 vuoden aikana...

Miksi asiakaskyselyt?

2 min luettu

Miksi asiakaskyselyt?

Vuokralaiskyselyjen avulla vuokralaiskyselyt avulla on mahdollista kartoittaa jäsennellysti, mikä asiakkaille on tärkeintä, ja toimia vastausten...