Konsumenten & User verstehen.
Consumer Centricity messen.
Personalisieren.

Machen Sie mit Insaas Multi-Channel-Feedback für Ihre Marke, Produkte und Services verfügbar.
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Insaas in action

Konsumenten verstehen

Automatisieren Sie die Analyse von unstrukturiertem Text mit KI!

Consumer Centricity messen

Verwandeln Sie verfügbares Feedback in messbare Erkenntnisse!

Personalisieren

Individualisieren Sie Produkte und Kommunikation auf Basis der Erkenntnisse!

Warum entscheiden sich Unternehmen für Insaas

Customer Centricity prägt die Industrie seit Jahren.

Trotz bestehender Infrastruktur ist die Analyse und Auswertung des Feedbacks komplex, weil:

  • die Texte unstrukturiert sind.
  • es vielfältige Quellen gibt.
  • und es häufig keinen Prozess für die Analyse gibt.

Die Anforderungen für Customer Centricity sind für jede Industrie nahezu identisch.

Insaas löst für Unternehmen diese Herausforderungen, indem unstrukturierter Text automatisiert analysiert wird, um Trends vorherzusagen und Zusammenhänge zu erkennen.

01

Customer Centricity für Versicherungen

Unsere Lösung: Customer Voice Analytics
WER: die Fachabteilungen.
WARUM: neue Themen erkennen, Nischen definieren und die Kommunikation auf die Sprache des Kunden anpassen.
NUTZEN: Der “Customer Centricity Graph”, um Customer Centricity für Versicherungen messbar zu machen.
Usecase & Konzept
02

Customer Relationship Monitoring für Dienstleister

Unsere Lösung: Prozessautomatisierung
WER: Marketing und Serviceabteilungen.
WARUM: Qualität von Service und Kommunikation messen.
NUTZEN: Unstrukturierte Texte und CRM Daten werden automatisiert verarbeitet.
Usecase & Konzept
03

Customer Expectation Prediction für B2B & Hersteller

Unsere Lösung: Qualitative Analysen für Marken
WER: Marketing.
WARUM: Umfassender Überblick zu Konkurrenzprodukten und Marken
NUTZEN: Kundenstimmen aus internen und externen Quellen automatisiert zusammenfassen und nach Sentiment filtern.
Usecase & Konzept

Ein einfaches, übersichtliches Dashboard

Nutzen Sie unsere individualisierte Dashboards oder unsere API.
Insaass in action

So funktioniert unser Ansatz

Drei Schritte, um Kunden und Konsumenten besser zu verstehen

Sie können mit Insaas Kundenstimmen und unstrukturierter Text einfach und problemlos analysieren. Sie müssen dafür nur die Datenquellen definieren.

Schritt 1. Datenerhebung

Im ersten Schritt definieren Sie die gewünschten Datenquellen, die von uns erhoben werden (Crawling, API, Data Lake), unabhängig von ihrer Form und Qualität.

Schritt 2. Datenverarbeitung

Nachdem die Daten vorliegen, werden sie bereinigt und in Trainingssets überführt. Das ist die Basis, Sentiment und Aspekte automatisch zu bestimmen.

Schritt 3. Dashboard oder API

Die Ergebnisse beinhalten Entitäten, Aspekte und Sentiment. Nutzen Sie unser Dashboard oder eine API, um die Ergebnisse zu verarbeiten und zu konsumieren.

Unsere Technologie & IP

Wie wir unstrukturierte Daten analysieren

Wir kombinieren künstliche Intelligenz, validierte Regeln und industriespezifische Wörterbücher, um automatisiert unstrukturierten Text zu verarbeiten

Natural Language Processing

Mit unserer eigenständigen SaaS Lösung sagen wir aus unstrukturiertem Text die passenden Aspekte und Sentiments voraus und verknüpfen diese mit Entitäten. Dafür verwenden wir Machine Learning Algorithmen und arbeiten mit BERT und statistischen Modellen.

Validierte Regeln

Um unstrukturierten Text für Sprachen (u.a. Deutsch und Englisch) zu analysieren, addieren wir Regeln, um das Ergebnis zu verbessern. Wir entwickeln diese Regeln und passen sie an die jeweilige Sprache an, zum Beispiel Lemmatization.

Industriespezifische Wörterbücher

Um Aspekte und Sentiment in allen Fällen eindeutig zu bestimmen, erstellen wir eigene Wörterbücher aus den Kundenstimmen, jeweils für eine Sprache und Industrie. Wir passen unseren Ansatz für jeden Kunden individuell an. Die Qualität der Ergebnisse wird mit der Zeit immer besser.

Unsere Kunden & Partner

Was Kunden über Insaas denken

Die Analyse von Insaas war für uns eine große Hilfe. Wir analysieren schon mit verschiedenen Tools das online Feedback für unsere Produkte, aber das dauert zu lange und ist aufwendig.
Felix Bäuerle, Beiersdorf
Mit Hilfe von Insaas konnten wir die Emotionen und Verbesserungspotentiale im Kundenfeedback noch detaillierter analysieren und direkt für die Optimierung unseres Produktes nutzen.
Christoph Commes, Bits & Pretzels
Für uns ist die automatisierte Analyse von Feedback aus verschiedenen Kanälen sehr wichtig, um unser Angebot zu verbessern. Damit können wir besser und schneller auf unsere Kunden eingehen und ihnen im Bedarfsfall helfen.
Dr. Michael Greiner, BSH
„Wir sind fest davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz ihren Wert anhand der Analyse neuer, unstrukturierter Datenquellen für ausgewählte Branchen zeigen wird. Die automatisierte Verarbeitung von Sprache bietet heute die Möglichkeit, neue Erkenntnisse zu liefern und datengetriebene Entscheidungen zu begünstigen. Unsere persönliche Motivation ist es, diese neue Möglichkeiten mit Insaas zu beweisen.

Seit meinem Studium arbeite ich mit Software zur Sprachverarbeitung. Meine ersten Erfahrungen an der Harvard University (2009) haben mir gezeigt, dass das Natural Language Processing (NLP) ein großes Potenzial hat. Ich habe mich intensiv mit Suchmaschinenoptimierung und Big Data (DMP) beschäftigt. Daher bin ich mit den Möglichkeiten, die Software-basierte Sprachverarbeitung und AI für Unternehmen bieten können, sehr vertraut.

Unser Ziel ist die Entwicklung einer SaaS-Plattform, um wertvolle Insights zu liefern. Angespornt von den erfolgreichen Versuchen möchten wir unseren Kunden den Wert unserer Arbeit zeigen.“

Dr. Korbinian Spann
Gründer und CEO

Über uns

Das Team von Insaas

Wir sind ein professionelles und engagiertes Team aus Deutschland und Indien.

Korbinian Spann

Gründer und CEO
Korbinian ist ein ausgewiesener und anerkannter Experte für Sprachen, digitales Marketing und Data Science. Als Berater entwickelte er jahrelang Konzepte und Strategien und unterstützte Kunden als Projektmanager bei der erfolgreichen Umsetzung ihrer digitalen Projekte.

2016 entwickelte Korbinian die Idee von Insaas und baute einen ersten POC, der erfolgreich umgesetzt wurde. Nachdem er viele Jahre als Manager für digitales Marketing und eCommerce sowohl im B2B als auch im B2C Bereich gearbeitet hatte, entschied er sich im April 2018, selbstständig zu arbeiten und die Idee von Insaas zu realisieren. Im März 2019 gründete er mit zwei Experten das Startup Insaas in München.

Karan Singh

Gründer
Karan ist Tech Entrepreneur im digitalen Zeitalter. Während seiner 24-jährigen Arbeitserfahrung arbeitete er mit globalen Unternehmen wie IBM, Accenture und L & T Infotech in Europa zusammen.

Karan verfügt über solide Erfahrung und zahlreiche Erfolgsge beim Aufbau von Technologie-Kompetenzzentren und Lösungen für das digitale Zeitalter für die Monetarisierung von Daten und Geschäftsmodelle für das neue Zeitalter. Er hat KI-basierte Anwendungen auf Unternehmensebene konzipiert und umgesetzt.

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