AXES представляет Axi – нейросеть для автоматизированного контент-анализа.

Корпоративные исследования часто включают в себя открытые вопросы, в которых сотрудники могут в свободной форме рассказать об интересующих их проблемах, перечислить «узкие горлышки» и дать обратную связь руководству компании. Для качественной интерпретации этих ответов и удобного представления результатов Консультанту необходимо провести контент-анализ: выявить общие тематики, распределить ответы по содержательным категориям. Это является залогом эффективной проработки результатов.

Традиционно контент-анализ производится вручную. Однако действовать так при работе с большими массивами данных затруднительно. Задача существенно усложняется, если Вам необходимо подробно проанализировать результаты по конкретным подразделениям, то есть и контент-анализ нужно сделать для каждого из них. Представим, что у Вас работает 20 000 сотрудников: в опросе Вы используете 5 открытых вопросов, а на выходе необходимо детально проанализировать результаты по 20 бизнес-единицам. Согласитесь, задача не из легких и потребует больших временных затрат.

Еще один фактор, который значительно влияет на качество получаемых данных — уровень подготовки и квалификации конкретного специалиста, проводящего контент-анализ. Такой специалист должен, с одной стороны, ориентироваться в проблематике, о которой пишут сотрудники, а с другой — иметь определенный уровень «насмотренности», который бы позволил ему корректно и точно классифицировать анализируемые ответы.

Консультанты AXES совместно с IT-специалистами разработали решение, позволяющее мгновенно производить контент-анализ по любому подразделению или срезу социально-демографического блока, — нейросеть Axi. Мы вложили в Axi нашу экспертизу и многолетний опыт анализа открытых комментариев респондентов.

В данный момент Axi обучена более чем на 50 000 открытых ответов. На выходе Вы получаете процентное распределение ответов по каждой из категорий; возможность просматривать открытые ответы внутри категорий в интерактивном формате и выгружать их в Excel.

Важным нюансом является то, что ответы сотрудников из разных отраслей могут значительно различаться по содержанию. Например, сотрудники производственных компаний нередко беспокоятся об экологических проблемах, нехватке необходимых СИЗ или недостаточно безопасных условиях труда. В то же время сотрудники банков зачастую отмечают недостаточную эффективность тех или иных процессов и регламентов, сложности в межфункциональном взаимодействии или необходимость повышения качества клиентского сервиса. Мы учитываем эту специфику и обучаем нейросеть на ответах сотрудников разных отраслей, что позволяет нам производить тонкую настройку категорий для анализа.

Axi обучается после каждого проведенного исследования, благодаря чему точность производимого Axi анализа постоянно растет.