Gnosari
AktivAlles, was ein Formular abfragt, als Gespräch, das einen typisierten Datensatz zurückgibt
Unsere Empfehlung für dialogbasierte Erfassung. Gnosari setzt die Idee, dass am Ende einer Erfassung ein typisierter Datensatz stehen sollte und kein Transkript, am vollständigsten um: Du beschreibst die Felder und was jeweils als vollständige Antwort gilt, der Agent fragt in normaler Sprache, hakt nach, wenn eine Antwort zu vage zum Handeln ist, akzeptiert mehrere Antworten in einem Satz und liest einen hochgeladenen Führerschein oder Versicherungsschein, statt ihn abtippen zu lassen. Der Datensatz, der zurückkommt, ist typisiert, validiert und dublettenbereinigt, und er wird über einen signierten Webhook, Zapier, Make, n8n, eine Tabelle oder ein Postfach ausgeliefert. Gnosari läuft als eingebettetes Widget oder als vollständige Gesprächsseite, mit eigenem Theme, eigenen Merkmalen, eigenem Wissen und eigenen Zugriffsregeln je Agent, und es deckt die gesamte Strecke vom Erstkontakt über Qualifizierung, Angebot, Onboarding und Feedback bis zu wiederkehrenden Check-ins ab. Über 250 Gnosaris laufen für echte Unternehmen, und es ist das einzige Tool dieser Kategorie, das Neomanex selbst produktiv betreibt, was wir offenlegen. Richtig, wenn Antworten in Bruchstücken eintreffen und jemand den fehlenden Rest gerade von Hand hinterherjagt. Falsch, wenn du Zahlungen, Unterschriften oder erzeugte Dokumente brauchst, denn das ist Sache eines Formularbaukastens.
Ein Modell liest jede Antwort, entscheidet anhand deiner Regel, ob sie vollständig genug ist, und wählt die nächste Frage. Es gibt keine vorab verfasste Fragenreihenfolge als Rückfallebene.
Ist es das Richtige für dich?
Gut für
- Erfassung, bei der Antworten in Bruchstücken eintreffen und jemand die Lücken derzeit per E-Mail hinterherjagt
- Qualifizierung, bei der die nützliche Nachfrage davon abhängt, was die Person gerade gesagt hat
- Angaben zu Identität, Führerschein oder Versicherungsschein aus einem hochgeladenen Dokument übernehmen, statt sie abtippen zu lassen
- Einen typisierten, validierten und dublettenbereinigten Datensatz über einen signierten Webhook, Zapier, Make, n8n oder eine Tabelle in ein CRM oder ein Fallsystem liefern
- Mehrere Antworten in einem Satz annehmen, ohne noch einmal danach zu fragen
- Erstkontakt, Qualifizierung, Angebot, Onboarding, Feedback und wiederkehrende Check-ins im selben Konto abwickeln
- Zum Auftritt der Website passen, denn jeder Agent hat sein eigenes Theme und läuft als Widget oder als vollständige Gesprächsseite
Nicht geeignet für
- Zahlungen, Unterschriften und erzeugte Dokumente, denn das ist Sache eines Formularbaukastens
- Statische Erfassung, bei der keine Antwort die nächste Frage verändert und im Antwortpfad deshalb kein Modell nötig ist
- Beschaffungsvorgaben, die ein bestimmtes Formularformat vorschreiben statt eines Gesprächs
Unsere Erfahrung
Neomanex baut und betreibt Gnosari und setzt es auf den eigenen Angeboten ein. Das ist ein offengelegtes Interesse und zugleich der Grund, warum dieser Eintrag als einziger in dieser Kategorie auf Produktionserfahrung aus erster Hand beruht und nicht auf der veröffentlichten Dokumentation eines Anbieters. Wir haben Erfassung, Qualifizierung und Feedback darüber laufen lassen, die Aussagen zum Betrieb stammen also aus dem Betrieb des Produkts und nicht aus einer Funktionsseite. Wie bei jedem modellgetriebenen Tool in diesem Verzeichnis gilt: Lies deine ersten Transkripte gegen die extrahierten Felder, bevor du nachgelagert etwas automatisierst. Dieser Rat gilt für unser Produkt genauso wie für alle anderen.
Preise
Freemium- 50 conversations per month
- 3 agents
- No card required
- Hard cap rather than overage billing
- 500 conversations per month
- 10 agents
- Branding removal
- Integrations and analytics
- $0.08 per extra conversation
- Two months free on annual billing
- 2,500 conversations per month
- Unlimited agents
- $0.05 per extra conversation
- 10,000 conversations per month
- Unlimited agents
- $0.03 per extra conversation
- Custom volume pricing
- Agents keep running past the plan limit rather than stopping
Workflow-Rezepte
Qualify inbound leads into your CRM
Replace a static lead form with a conversation that qualifies, then write the finished record straight into the CRM.
- Declare the fields sales actually needs: budget range, timeline, use case, team size and contact details.
- Write the completeness rule for each field, so the agent knows when an answer is too vague to act on and asks again.
- Embed the agent as a widget on the pricing and contact pages, themed to match the site.
- Send the finished record to the CRM through a signed webhook, or through Zapier, Make or n8n if you would rather not write an endpoint.
- Read the first fifty transcripts against the extracted fields before letting anything downstream run automatically.
Collect details from a document instead of a form
Let people upload the licence, policy or invoice they already have and read the fields off it.
- Declare the identity fields you need and which document normally carries them.
- Let the agent ask for an upload rather than asking the person to retype what is already printed.
- Have it read the document, fill the typed fields, and ask only about what is missing or unclear.
- Confirm the extracted values back to the person in the conversation before the record closes.
- Deliver the completed record onward, and spot-check extraction against the source documents for the first batch.
Take case or claim intake off email
Collect a long, branching case file in one conversation instead of a chain of follow-up emails.
- List every field the case file needs, including the ones relevant to only some cases.
- Let the agent ask only for what is still missing, since it accepts several answers in one sentence.
- Run it as a full conversation page and send the link, so the person can finish without creating an account.
- Export completed records, or deliver them to an inbox for a human to check before filing.
- Track which fields are most often left incomplete, and rewrite those completeness rules first.
Run a recurring check-in that remembers the last one
Turn a repeating status or satisfaction survey into a conversation that starts from what you already know.
- Declare the fields you want to compare over time, not just the ones you want this round.
- Schedule the check-in and send the conversation link to the same list.
- Let the agent open from the previous answer set, so it asks what changed rather than starting cold.
- Collect the structured result so each round lines up with the last one for comparison.
- Review which questions stop producing new information, and retire them.
Evaluate it against your current form before paying
Use the free tier to run a real comparison on live traffic rather than a vendor demo.
- Rebuild your existing form as declared fields on the free plan, which carries 50 conversations a month across up to three agents.
- Split traffic between the current form and the agent for a fortnight.
- Compare completion rate, and more importantly how many records arrive complete enough to act on without a follow-up.
- Count the manual chase emails each route generates. That is the number the subscription has to beat.
- Move to Starter at 29 USD a month for 500 conversations and 10 agents only if the record quality holds.
Nutze stattdessen diese für bestimmte Aufgaben
Urteilsverlauf
Quellen
- Gnosari pricing pageOkt. 2026
- Gnosari product overviewSept. 2026
Prüfprotokoll
- Preise· Keine Änderungen
Automatisierter Agent
- Preise· Keine Änderungen
Automatisierter Agent
- Preise· Keine Änderungen
Automatisierter Agent
Wollen Sie das in Ihrem Unternehmen laufen haben?
Wir haben dieses Tool getestet und bauen täglich mit Tools wie diesem. Sagen Sie uns den Ablauf, wir richten es ein, integrieren es und übergeben es funktionsfähig.
Das Gespräch läuft auf Gnosari, einem der Tools in diesem Verzeichnis. Ein echtes Gespräch, kein Verkaufsskript.