Listen Labs – Riset Pelanggan dengan AI, Wawancara Adaptif & Analisis Otomatis
#Quasa #QUA #ListenLabs
Listen Labs adalah platform riset pelanggan berbasis AI yang dikembangkan oleh perusahaan yang didirikan bersama oleh Alfred Wahlforss dan Florian Juengermann. Tim memulai dengan pertanyaan riset atau panduan wawancara yang sudah ada. Platform ini membantu merancang studi, merekrut peserta, melakukan wawancara dengan orang sungguhan, dan menganalisis tanggapan. Moderator AI-nya menyesuaikan pertanyaan lanjutan dengan jawaban peserta. Fitur-fiturnya mencakup wawancara multibahasa, studi terdahulu yang dapat ditelusuri, laporan, slide presentasi, dan kompilasi cuplikan video, dengan temuan yang ditautkan ke bukti wawancara. Platform ini mendukung riset produk, konsep, merek, dan kegunaan. Materi resmi menjelaskan akses berlangganan dengan kredit peserta; harga terkini tercantum di situs web resmi. Microsoft dan Sweetgreen tercatat sebagai pelanggan.
𝗞𝗘𝗨𝗡𝗚𝗚𝗨𝗟𝗔𝗡 𝗨𝗧𝗔𝗠𝗔
• Pertanyaan lanjutan adaptif selama wawancara
• Dukungan perancangan studi dan perekrutan
• Temuan yang ditautkan ke bukti wawancara
• Alur kerja riset pelanggan multibahasa
• Penelusuran riset di berbagai studi terdahulu
𝗜𝗗𝗘𝗔𝗟 𝗨𝗡𝗧𝗨𝗞
Tim produk, pemasaran, UX, dan wawasan konsumen yang melakukan riset kualitatif berulang dengan peserta sungguhan.
𝗙𝗜𝗧𝗨𝗥 𝗨𝗡𝗚𝗚𝗨𝗟𝗔𝗡
• Wawancara video dan suara
• Lebih dari 100 bahasa wawancara
• Unggah panduan wawancara yang sudah ada
• Gunakan daftar peserta Anda sendiri
• Kumpulan slide dan kompilasi cuplikan video
𝗛𝗔𝗟-𝗛𝗔𝗟 𝗬𝗔𝗡𝗚 𝗣𝗘𝗥𝗟𝗨 𝗗𝗜𝗣𝗘𝗥𝗧𝗜𝗠𝗕𝗔𝗡𝗚𝗞𝗔𝗡
• Pastikan ketentuan berlangganan dan biaya kredit
• Periksa perekrutan untuk kelompok sasaran dengan keahlian khusus
• Tinjau interpretasi AI dengan membandingkannya terhadap bukti wawancara
• Validasi moderasi dalam bahasa sasaran Anda
• Evaluasi moderasi oleh manusia untuk topik sensitif
𝗣𝗘𝗡𝗜𝗟𝗔𝗜𝗔𝗡 𝗞𝗘𝗦𝗘𝗟𝗨𝗥𝗨𝗛𝗔𝗡
4.0/5 bintang. Gunakan Listen Labs untuk wawancara pelanggan yang dapat dilakukan berulang kali dengan analisis otomatis dan temuan yang dapat ditelusuri. Pastikan harga, ketersediaan kelompok sasaran, dan kesesuaian moderasi terlebih dahulu. Dapatkan juga hadiah 1 QUA dengan memberikan ulasan di Quasa.io!























