Vyrdis

Tilbakemeldinger fra brukere ligger spredt i undersøkelser, supporthenvendelser, brukertester og Slack-tråder. Vyrdis samler dem ett sted og bygger dem opp til beslutninger du faktisk kan begrunne når noen spør «hvorfor gjorde dere det?».

Slik virker det
Feedback kommer inn via en widget på nettsiden, import av eksisterende data eller API. Hver tilbakemelding blir et faktum. En innebygd AI-assistent leser gjennom, bryter teksten ned i enkeltpåstander og kobler dem til hypoteser om hva brukerne opplever. Metoden heter Atomic Research — god, men altfor arbeidskrevende å gjøre for hånd. Det er den delen AI-en tar seg av. Du godkjenner, justerer eller forkaster hvert forslag underveis.

Hvem det er for
UX-designere, produktledere, produkteiere og CX-ansvarlige — folk som sitter på mye kvalitativ innsikt og skal omsette den til prioriteringer andre kan stole på.

Det som gjør Vyrdis annerledes
Hver hypotese får en styrke fra −10 til +10, basert på hvor mye evidens som støtter eller svekker den. Ny feedback veier tyngre enn gammel, så bildet holder seg oppdatert av seg selv. Motbevis skjules aldri — de vises side om side med det som støtter. Og hver anbefaling kan spores hele veien tilbake til det brukeren faktisk sa. All data ligger i Europa.