Hopp til hovedinnhold
Hva Vyrdis gjør

Vyrdis fra innsiden

Hver del av produktet løser et konkret problem team støter på når tilbakemeldinger samler seg raskere enn de blir brukt.

01

Sporbar evidens

Hver anbefaling kobles tilbake til et faktisk sitat fra en faktisk bruker.

Anbefalinger kobles til hypotesene som ligger bak. Hypotesene kobles til faktaene som støtter eller svekker dem. Faktaene kobles til den opprinnelige tilbakemeldingen de kom fra. Når noen spør hvorfor du prioriterer noe, kan du vise kjeden — ikke bare forsvare valget.

Sporbarhet · H-042
Sitat fra bruker
Jeg finner ikke kjøpsknappen på mobil
Fakta
Kjøpsknappen er vanskelig å finne på mobil
Hypotese
Kjøpsknappen på mobil trenger tydeligere kontrast
Anbefaling
Rediger kassen for mobil, lanser i Q2
02

AI-assistert analyse

Lesingen og taggingen du ville gjort hvis du hadde hatt en uke — gjøres i bakgrunnen, alltid mulig å overprøve.

Vyrdis bryter hver tilbakemelding ned til atomiske påstander, foreslår tagger, og kobler nye tilbakemeldinger til hypotesene dine basert på mening — ikke ordlyd. Mønstre som forsvinner når du skummer hundre svar, dukker opp der du kan handle på dem. Hvert steg er synlig og kan reverseres.

AI-forslag

  • Hentet ut 24 påstander fra 12 tilbakemeldinger

  • Koblet 8 fakta til eksisterende hypoteser

  • Foreslo 3 nye emneord

Foreslått kobling

Et nytt faktum henger sammen med hypotesen om kassen på mobil.

GodkjennAvvis
03

Hypotesetesting

Skriv ned teorien du kom inn med, og se evidensen bygge seg for eller mot. Eller la Vyrdis trekke fram mønstre du ikke hadde sett.

Har du en mistanke — for eksempel «brukere unngår den nye checkout-flyten» — så skriv den ned, og Vyrdis søker gjennom faktaene dine etter det som støtter eller svekker den. Hver hypotese får en styrkescore fra −10 til +10: støttende fakta hever den, motstridende evidens senker den, og nyere tilbakemeldinger teller mer. Hvis du starter med blanke ark, kan AI-en klustre mønstre i tilbakemeldingene og foreslå hypoteser det er verdt å undersøke. De fleste team ender opp med å gjøre begge deler — teorien de vil teste, og mønstrene de ikke så komme.

Evidensstyrke +7,2 på en skala fra minus 10 til pluss 10, basert på 8 fakta som støtter og 2 som taler imot.
04

Studier

Hvert intervju, hver survey og hver test du gjør, fortsetter å bidra.

Sett opp en studie med metode, deltakere, datoer og mål. Koble fakta etter hvert som du behandler dem. Et funn fra en brukertest for seks måneder siden kan fortsatt styrke en hypotese du følger med på i dag — uten at noen må huske å gå tilbake til den. Åtte vanlige forskningsmetoder er innebygd fra start.

  • Brukertest av kassen på mobil

    8 deltakere

    Brukertest23 fakta

  • Spørreundersøkelse om oppstart

    142 svar

    Spørreundersøkelse89 fakta
05

Innsamling

Samle der det skjer. Hent inn det du allerede har. Legg til det som kom opp i samtalen.

Sett widgeten inn på nettstedet eller i appen din og fang opp tilbakemeldinger i øyeblikket brukerne treffer på problemet. Hent CSV-eksporter fra verktøyene du allerede bruker — Vyrdis gjenkjenner vanlige kolonnemønstre og mapper dem automatisk. Send tilbakemeldinger inn fra dine egne systemer via API. Eller legg dem inn manuelt når noe dukker opp over en kopp kaffe. Alt mater den samme evidensbasen, uansett hvordan det kom inn.

  • Innebygd tilbakemeldingsskjema

    42 innsendinger denne uken

  • CSV-import

    275 rader, kolonner koblet automatisk

  • API

    Koblet til supportverktøyet

  • Manuell registrering

    For det som dukker opp utenom

06

Rapporter

Still et spørsmål på naturlig språk. Få tilbake et strukturert svar med evidensen det bygger på.

Vyrdis søker gjennom faktaene, hypotesene og anbefalingene dine for å svare på spørsmålet du faktisk stilte. Funnene kommer tilbake som tabeller, statistikk, lister og uthevninger — med alle kilder oppgitt. Lagre rapporten, del den, eller eksporter til Markdown eller HTML for å lime den inn i Confluence, Notion, eller hvor teamet ditt skriver.

Spørsmål

Hva er de tre viktigste grunnene til at brukere forlater kassen?

Funn
  1. 1

    Uklare fraktkostnader

    12 fakta fra 4 kilder

  2. 2

    Tvungen kontoopprettelse

    9 fakta fra 3 kilder

  3. 3

    Knappen er vanskelig å finne på mobil

    7 fakta fra 2 kilder

07

Bygget for team

Roller og organisasjoner som matcher hvordan team faktisk jobber — og data som forblir dine.

Fire roller — eier, administrator, medlem og leser — dekker de fleste team uten skreddersydd oppsett. Én innlogging kan bevege seg mellom organisasjoner slik arbeidet ditt gjør. Data ligger i tenant-isolert lagring, adskilt på databasenivå. Og det som betyr mest for tillit — full dataeksport, full datasletting, GDPR-etterlevelse — er selvbetjent, ikke en supportsak.

Acme Corp4 medlemmer, 2 produkter

  • Ola Larsen

    Eier

  • Kari Hansen

    Medlem

  • Marit Solberg

    Leser

Prøv det på dine egne tilbakemeldinger.

Gratis i tidlig tilgang. Slipp inn en CSV, eller sett opp widgeten — du ser kjeden bygge seg selv etter de første få faktaene.

Start gratis