User Evaluation
User Evaluation · Stimme & Sprache
User Evaluation ist eine KI-Plattform für Nutzerforschung, die moderierte Interviews führt, sie transkribiert und Transkripte in belegte Berichte für Produkt-, Design- und Forschungsteams verwandelt.
Über User Evaluation
About
Was ist User Evaluation
User Evaluation ist eine Forschungsplattform rund um einen KI-Agenten, der Interviews liest und daraus Fragen beantwortet. Sie starten mit einer Frage zu Produkt oder Markt, und der Agent plant die Studie und beantwortet, was er mit den vorhandenen Belegen beantworten kann. Wenn die Antwort echte Menschen braucht, geben Sie ein KI-moderiertes Interview frei, und derselbe Thread macht aus dem Transkript Berichte, Diagramme und Clips.
Das Problem kennt jeder, der Forschung betreibt. Einen Stapel Interviews zu lesen, um eine Antwort herauszuziehen, dauert Tage, und oft steckt die Antwort in einem einzigen Satz, den niemand wiederfindet. User Evaluation liest die Transkripte einmal und bleibt bereit zu antworten, solange Sie Fragen haben. Jede Aussage verweist auf die genaue Transkriptzeile, und Exporte kommen als belegte PowerPoint-Präsentationen heraus, nicht als lose Notizen.
Das Unternehmen ist ein remote arbeitendes Team, das 2022 mit dem Ausliefern begann, mit Kunden in Forschungs- und Produktteams sowie unabhängigen Beratern und akademischen Laboren. Die wichtigsten Grenzen liegen auf der menschlichen Seite: Teilnehmerinterviews werden pro abgeschlossener Sitzung abgerechnet, die Kosten wachsen also mit der Zahl der befragten Personen, und der Standardablauf stützt sich auf KI-Moderation statt auf einen menschlichen Moderator.
Erste Schritte
- Erstellen Sie einen kostenlosen Workspace auf userevaluation.com und melden Sie sich an. Der Free-Plan enthält ein monatliches Kontingent an Agent-Credits, sodass Sie den Rechercheagenten vor dem Bezahlen testen können.
- Öffnen Sie einen Thread mit der Frage, die beantwortet werden soll. Der Agent plant die Recherche und arbeitet mit Dateien, die Sie importieren, oder mit Belegen, die er schon hat.
- Importieren Sie eigene Forschungsdateien oder verbinden Sie eine Interviewstudie, und lassen Sie den Agenten die Sitzungen transkribieren und analysieren.
- Geben Sie ein bezahltes Interview nur frei, wenn die Antwort echte Menschen braucht. Wählen Sie eigene Teilnehmer, Verbraucher oder B2B-Fachkräfte, und legen Sie ein Budget fest, damit jede bezahlte Aktion zuerst eine Freigabekarte passiert.
- Prüfen Sie die Ergebnisse im selben Thread und exportieren Sie einen Bericht, ein Diagramm oder einen Clip. In den bezahlten Plänen können Sie strukturierte Daten auch über die öffentliche API bewegen oder über signierte Webhooks auf Ereignisse reagieren.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von User Evaluation.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Produktmanager, die zwischen Releases schnell Antworten brauchen
- UX-Forscher mit moderierten Studien
- Einzelberater und kleine Labore
- Beteiligte, die nur zuschauen wollen
- Teams, die belegte Nachweise für Entscheidungen brauchen
Aufgaben
- Einen Stapel Transkripte in eine Antwort verwandeln
- Ein KI-moderiertes Interview führen
- Eine präsentationsfertige Auswertung exportieren
- Betrügerische Teilnehmer aussortieren
- Forschung in den eigenen Stack einbinden
Szenarien
- Eine Funktionsidee vor dem Bau prüfen
- Eine teure Agenturstudie ersetzen
- Der Führungsebene Nachweise zeigen
- Nutzerdaten in einem Prüfprozess halten
Wichtigste Funktionen
KI-Rechercheagent
Der Agent ist das Herz des Produkts, kein Seitenchat. Sie geben ihm eine Frage, und er plant die Recherche, antwortet mit den vorhandenen Belegen und bleibt für Rückfragen verfügbar. Wenn eine Studie Menschen braucht, wandert derselbe Thread von der Planung über das Interview bis zum Bericht, sodass der Kontext nicht zwischen Werkzeugen verloren geht. Jede Antwort zitiert die Transkriptzeile, die sie stützt.
KI-moderierte Interviews mit echten Teilnehmern
Wenn die Antwort Menschen braucht, geben Sie eine KI-moderierte Studie frei, statt einen Moderator zu buchen. Interviews mit eigenen Teilnehmern kosten 8 bis 9 Dollar, Verbraucherinterviews 22 bis 24 und B2B-Fachkräfte 40 bis 44, inklusive Sourcing und Screening in diesem Preis. Das deckt 40 Sprachen ab, eine Studie bleibt also nicht auf einen Markt beschränkt.
Belegte Berichte und Clips
Transkripte werden zu Berichten, Diagrammen und Clips, in denen jede Aussage auf den Moment ihres Ursprungs verweist. Ergebnisse exportieren als belegte PowerPoint-Präsentationen, mit Aussagen, Zitaten, Quellzeilen der Teilnehmer und Clip-Verweisen. Dieses Format zählt, wenn ein Befund einer Prüfung standhalten muss, denn der Leser kann den Beleg nachsehen, statt dem Resümee zu vertrauen.
Studie fast in Echtzeit mitverfolgen
Beteiligte können fast in Echtzeit mithören und den Moderator steuern, während eine Studie läuft. Untertitel kommen zuerst, das weitergeleitete Audio folgt in 5 bis 10 Sekunden, bis zu fünf Zuhörer können teilnehmen, und die KI nutzt eingewilligte Bildschirmaufnahmen für kontextbezogene Rückfragen. So wird aus einer Blackbox eine Studie, die ein Team verfolgen und anpassen kann.
Qualitätsprüfung der Teilnehmer
Die Plattform prüft Signale zu Sitzung, Netzwerk, Gerätewiederverwendung und Antwortmustern, um Betrug zu erkennen, und meldet Hinweise in klarer Sprache statt in einer versteckten Ablehnung. Eine markierte Sitzung wird kostenlos ersetzt, ohne ein weiteres Interview-Credit zu verbrauchen. Das zählt, weil Online-Forschungspanels ein echtes Betrugsrisiko tragen.
Daten rein, Daten raus und Integrationen
Forschungsdateien kommen über kurzlebige, signierte Upload-URLs herein, und Ergebnisse kommen als strukturierte Daten über die öffentliche API zurück. Signierte Webhooks melden Projekt-, Interview-, Antwort-, Transkriptions-, Berichts- und Sitzungsereignisse ohne Polling, und kompatible KI-Clients verbinden sich über MCP. Die API deckt Interviews und Forschungsdaten rein und raus ab, der Chat bleibt im Produkt.
Standardmäßig privat mit Freigabekarten
Freigabekarten sichern jede bezahlte Aktion ab, nichts wird ohne Prüfung berechnet. Öffentliche Links zeigen nur den Bericht oder Thread, den Sie teilen möchten, entfernen gängige Kontakt- und Geheimmuster, schließen Quellaufnahmen aus und lassen sich widerrufen. Enterprise-Workspaces ergänzen SSO über SAML 2.0 oder OpenID Connect, Bereitstellung über SCIM 2.0 sowie Audit- und Aufbewahrungskontrollen für Administratoren.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Der Agent liest die Transkripte einmal und beantwortet später neue Fragen, was den erneuten Lesedurchgang kürzt, der die meisten Studien bremst.
- Jede Aussage verweist auf die genaue Transkriptzeile, ein Befund wird also geprüft statt einfach geglaubt.
- Ein abgeschlossenes Verbraucherinterview kostet 24 Dollar inklusive Sourcing und Screening, deutlich unter dem Agenturpreis.
- Der kostenlose Workspace enthält ein monatliches Kontingent an Agent-Credits, sodass Sie den Agenten vor dem Bezahlen testen können.
- Hinweise auf schlechte Teilnehmer kommen mit kostenlosem Ersatz, und das markierte Interview verbraucht kein weiteres Credit.
Nachteile
- Interviews werden pro abgeschlossener Sitzung abgerechnet, eine große Studie summiert sich also schnell, sobald echte Teilnehmer dazukommen.
- Der Standardablauf stützt sich auf KI-Moderation, und der Chat liegt nicht in der öffentlichen API, Teams mit Bedarf an menschlicher Moderation oder Chat-Zugriff über die API müssen also woanders suchen.
- Die öffentliche Dokumentation reklamiert weder SOC 2 noch ISO 27001 oder HIPAA, eine Beschaffungsprüfung braucht also eine direkte Bestätigung statt eines Siegels.
- Datenstandort und Residenzzusagen hängen vom Vertrag ab, ein Team mit strengen Hosting-Regeln braucht diese also schriftlich bestätigt.
Häufige Fragen
Es deckt den ganzen Kreislauf der Nutzerforschung in einem Workspace ab. Sie stellen eine Frage, der Agent plant die Studie und antwortet mit den vorhandenen Belegen, und wenn die Antwort Menschen braucht, führt er KI-moderierte Interviews und macht aus den Transkripten belegte Berichte. Produkt-, Design- und Forschungsteams nutzen es, um schneller zu einer Antwort zu kommen, als Interviews von Hand neu zu lesen.
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