Kundenfeedback-Analyse: Wie analysiert man Bewertungen?

Statistiken zufolge betrachten 88% der Führungskräfte Feedback-Daten als ein entscheidendes Werkzeug für Entscheidungen. Allerdings macht es keinen Sinn, Kundenfeedback zu sammeln, ohne es anschließend zu analysieren. Indem Sie sich tiefer mit den gewonnenen Einblicken befassen und diese intelligent interpretieren, können Sie datenbasierte Entscheidungen treffen.

In diesem Artikel erklären wir, warum und wie Sie Kundenbewertungen analysieren sollten. Wir werden Ihnen auch Ideen, Techniken und hilfreiche Werkzeuge für die automatisierte Kundenfeedback-Analyse vorstellen. Lesen Sie weiter, um das Beste aus den Bewertungen Ihrer Kunden für Ihr Geschäft herauszuholen.

Arten von Kundenfeedback zur Analyse 

Kundenfeedback wird in zwei Haupttypen unterteilt: quantitative und qualitative Daten. 

Quantitative Daten bestehen aus numerischen Werten oder Prozentsätzen und beantworten Fragen wie „wie viele“ oder „wie oft“. Es ist praktisch, Grafiken und Diagramme zu erstellen, um die erhaltenen Statistiken zu visualisieren. Zu den Typen gehören:

• Kundenzufriedenheitswerte (CSAT)
• Bewertungen
• NPS (Net Promoter Score)
• Geschlossene Antworten

Diese Umfragen erfordern nicht viel Zeit von den Befragten, deshalb werden sie meist über Popups gestartet. Übrigens, bald haben Sie die Möglichkeit, NPS mit Claspo zu sammeln. Nutzen Sie diese Gelegenheit, um Ihre Kunden zu befragen. Laut einer Studie sind 75% der Verbraucher bereit, ein Unternehmen, das exzellenten Kundenservice bietet, ihren Freunden und Familien zu empfehlen. 

Qualitative Daten hingegen sind reichhaltiger und beschreibender und erfordern eine tiefere Kundenbefragung. Sie können dem Forscher in verschiedenen Formaten vorliegen, wie zum Beispiel:

• Offene Antworten
• Posts in sozialen Medien
• Kundendienstanfragen (Chat- oder Audioaufzeichnungen)

Diese Art von Daten beantwortet Fragen wie „warum“ und „was war der Grund“. Ihre Analyse hilft dabei, die Motive hinter dem Verhalten der Zielgruppe zu identifizieren, ihre Werte zu verstehen und mehr.

Mit unseren Popups können Sie eine erweiterte Umfrage mit mehreren geschlossenen Antworten und einem Feld erstellen, in das der Benutzer eine ausführliche Antwort eintragen kann.

Testen Sie diese Vorlage

Das Fenster mit einer solchen erweiterten Umfrage ist als Dropdown-Liste mit geschlossenen Antworten verfügbar. Dies spart Platz und ermöglicht es Ihnen, mehr Optionen hinzuzufügen. Mit Claspo können Sie mühelos damit beginnen, Kundenfeedback zu sammeln und umgehend den Datenanalyseprozess einleiten.

Kundenfeedback-Analyse Schritte

Nach dem Sammeln von Kundenfeedback ist es an der Zeit, es zu analysieren. Der Prozess umfasst mehrere aufeinanderfolgende Phasen. Schauen wir uns diese genauer an.

1. Organisation und Kategorisierung

Kundenfeedback kommt aus verschiedenen Kanälen. Daher müssen Sie zuerst die Daten zentralisieren. Verwenden Sie spezialisierte Plattformen, um Feedback von allen Kanälen zu sammeln und an einem Ort zu analysieren. Integrieren Sie Ihr CRM mit der gewählten Plattform, um spezifische Bewertungen mit den Kunden zu verbinden, die sie abgegeben haben.

Erstes Sortieren des Feedbacks

Stellen Sie sich vor, das Feedback, das Sie erhalten, ist ein unordentlicher Dachboden, da die Kundenbewertungen aus verschiedenen Kanälen stammen. Sie müssen es sortieren. Ohne eine erste Kategorisierung kann die Analyse einer großen Anzahl von Bewertungen überwältigend sein. Konzentrieren Sie sich auf das Wesentliche. Nicht jedes Feedback ist gleich. Trennen Sie die aufschlussreichen Informationen, wie zum Beispiel:

• Entdecken Sie versteckte Bedürfnisse, indem Sie auf Kundenprobleme stoßen, von denen Sie nichts wussten.
• Identifizieren Sie Verbesserungsbereiche, indem Sie herausfinden, was funktioniert und was behoben werden muss.

Wenn Sie beispielsweise Kundenantworten auf einen Fehler sehen, der während des Bestellvorgangs aufgrund der Unfähigkeit, die richtige Versandadresse auszuwählen, auftritt, ist dies ein aufschlussreiches Feedback, das eine dringende Reaktion und Behebung erfordert.

Vermeiden Sie nicht aufschlussreiches Feedback, das das Offensichtliche bestätigt. Verschwenden Sie keine Ressourcen mit Kommentaren, die keine Tiefe, Details oder nützliche Informationen enthalten, wie z. B. "gute Arbeit!" oder "das ist schrecklich".

Konzentrieren Sie sich stattdessen auf umsetzbare Erkenntnisse aus dem Kundenfeedback, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen, die Ihr Geschäft verbessern.

Prinzipien der Kategoriezuteilung 

Durch die Gruppierung ähnlicher Kommentare können Sie schnell das allgemeine Stimmungsbild verstehen und Verbesserungsbereiche identifizieren.

Gruppieren Sie ähnliche Kommentare nach Thema. Beispielsweise können Rückmeldungen zu Produkteigenschaften als ‘Benutzerfreundlichkeit’ oder ‘Funktionalität’ kategorisiert werden. Diese erste Organisation hilft, wiederkehrende Themen und Bereiche, die Aufmerksamkeit benötigen, zu identifizieren. Eine weitere Variante der Kategorisierung ist nach Phasen des Verkaufstrichters, von der Werbung und dem ersten Besuch auf der Website bis zu Transaktionen, Problemlösungen, erneuten Besuchen usw.

Anhand der Menge des Feedbacks in jeder Kategorie können Sie entscheiden, welches Problem am dringendsten und welches ein sekundäres Problem ist. Dadurch können Sie Ihre Zeit besser managen und Aufgaben für das gesamte Team priorisieren. Sie können Kategorien auch verschiedenen Abteilungen des Unternehmens zuordnen – Vertrieb, Kundensupport, Marketing, Logistik usw.

Der Zweck der Unterkategorisierung

Sie sollten auch Unterkategorien erstellen, um eine detailliertere Datenbank zu strukturieren und die Probleme Ihrer Kunden besser zu verstehen. Wie Tags in automatisierten Kundensystemen werden Unterkategorien in der Regel situativ erstellt. Sie können sich auf Folgendes beziehen:

• ein bestimmtes Produkt,
• einen Mitarbeiter des Unternehmens,
• eine territoriale Abteilung,
• den Grund für die Anfrage und so weiter.

Eine Antwort kann sich gleichzeitig auf mehrere Unterkategorien beziehen, sodass Sie deren Wesen besser verstehen und schneller zu konkreten Erkenntnissen gelangen können.

2. Zusammenstellen eines Puzzles aus Zahlen und Wörtern

Quantitative Analyse befasst sich mit der numerischen Seite der Dinge, da Zahlen Ihren Ergebnissen Gewicht verleihen. Dies kann NPS-Feedback oder Umfragen mit geschlossenen Antworten umfassen. Wir können auch Kennzahlen wie den CSAT berechnen, um Zufriedenheitsgrade zu messen. 

Plattformen zur Sammlung und Analyse von Kundenfeedback bieten typischerweise Dashboards mit Tools, um quantitative Daten zusammenzufassen. Diese Tools umfassen oft Grafiken und Diagramme, die Vermarkter nutzen können, um Umfrageergebnisse oder Antworten auf spezifische Fragen über verschiedene Segmente hinweg zu vergleichen.

Durch das Aggregieren und Analysieren großer Mengen an Feedback-Daten kann die quantitative Analyse Trends und Muster im Verbraucher-verhalten, in den Präferenzen und Meinungen aufdecken. Zum Beispiel können Sie NPS-Werte analysieren, um Muster oder Schwankungen im Laufe der Zeit zu erkennen. Achten Sie auf Trends wie steigende oder sinkende Zufriedenheitsgrade und versuchen Sie, die zugrundeliegenden Gründe zu verstehen.

Zahlen zeichnen ein Bild, aber Worte erzählen die Geschichte. Deshalb brauchen wir die qualitative Analyse, bei der wir den "Warum" hinter den Themen ergründen. Wir analysieren spezifische Kommentare und Interviews, um die eigentlichen Ursachen von Kundenproblemen und die Emotionen, die ihr Feedback antreiben, zu verstehen. Zum Beispiel kann die Analyse der Kommentare über die "begrenzte Auswahl an Workouts" die Wünsche der Nutzer nach gezielteren Workouts oder einer größeren Auswahl an Fitnessaktivitäten offenbaren.

Viele Systeme verwenden eine "Wortwolke", um solche Themen hervorzuheben. Sobald Sie das am häufigsten verwendete Wort der Verbraucher sehen, können Sie es als Tag hinzufügen und in allen Bewertungen danach suchen. Dann führt das System die Analyse durch, um eine Zusammenfassung des Inhalts zu erhalten. Oder lesen Sie sie manuell, wenn der Text klein ist.

Wichtigkeit der Sentiment-Analyse

Die Sentiment-Analyse geht tiefer als Worte und analysiert Benutzerinteraktionen, um verborgene Gefühle und Meinungen aufzudecken.

Dieser Ansatz wird angetrieben durch:

• Maschinelles Lernen (ML): ML-Algorithmen werden mit enormen Mengen an Textdaten trainiert, was ihnen ermöglicht, Muster zu erkennen und emotionale Töne zu identifizieren.
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): NLP hilft, die Lücke zwischen menschlicher Sprache und Maschinenverständnis zu überbrücken. Es zerlegt Text in Komponenten, wodurch die KI den Kontext und das Sentiment hinter den Wörtern erfassen kann.

Künstliche Intelligenz ist der Dirigent und nutzt ML und NLP, um aufschlussreiche Sentiment-Analysen zu liefern. Die Sentiment-Analyse geht über ein einfaches Daumen hoch oder runter hinaus. So geht sie tiefer:

• Feinmaschige Analysemethode geht über die einfache positive/negative Kategorisierung hinaus. Sie analysiert ein Spektrum von Emotionen, einschließlich gemischter Gefühle.
• Aspektbasierte Analysetechnik hilft, Algorithmen zu verstehen, wenn das Feedback des Kunden nicht klar positiv oder negativ ausgedrückt wird. Sie analysiert die Details eines Falls, um festzustellen, ob es sich um ein Problem oder Lob handelt. Zum Beispiel kann die Technik Feedback wie "Das Smartphone startet ohne Benachrichtigungen oder Aufforderungen neu" erkennen.    
• Emotions-erkennunghelps recognize emotions in complex feedback, even when the system is dealing with non-obvious judgments. For example, standard word processing would not work for a sentence like ‘This dress looks insane on me, even though it almost broke my husband's bank account!’. Without context, algorithms would classify such a review as negative. However, emotion detection, powered by ML-based classifiers, can interpret such nuances and provide a more accurate picture of customer sentiment.
• Intentanalyse hilft, das Ziel eines Kunden zu bestimmen. Ist der Kunde an einem Kauf interessiert oder nur am Stöbern? Diese Information ist entscheidend, um Marketingstrategien zu optimieren und gezielte Kundenerlebnisse zu schaffen.

Unternehmen können mithilfe verschiedener Arten der Sentimentanalyse ein umfassendes Verständnis für die Gefühle und Motivationen ihrer Kunden gewinnen.

3. Visualisierung und Schlussfolgerungen ziehen

Wir haben die gesammelten Daten analysiert, Themen identifiziert und ein klares Bild der Kundenstimmung gezeichnet. Jetzt ist es an der Zeit, diese Erkenntnisse in Aktionen umzusetzen. Datenvisualisierungstools wie Diagramme, Grafiken und Infografiken verwandeln komplexe Datensätze in leicht verdauliche Formate. Ihr Abschlussbericht sollte eine Geschichte sein, die Kundeninsights in umsetzbare Empfehlungen verwandelt. Hier ist, was Ihr Bericht enthalten sollte:

• Zusammenfassung — Geben Sie eine kurze Übersicht über die wichtigsten Erkenntnisse und Empfehlungen.
• Kundensegmentierung — Heben Sie wiederkehrende Themen in spezifischen Kundensegmenten hervor.
• Praktische Empfehlungen — Schlagen Sie Schritte vor, um auf Kundenbedenken einzugehen und das Produkt oder die Dienstleistung für jedes Thema zu verbessern.

Ein gut geschriebener Bericht überbrückt die Lücke zwischen Kundeninsights und Geschäftsauswirkungen, sodass Stakeholder die Bedürfnisse der Kunden verstehen und datenbasierte Entscheidungen über Verbesserungen treffen können.

4. Kundeninsights in Aktionen umsetzen

Die Reise endet nicht bei der Analyse – es geht darum, Erkenntnisse in Aktionen umzusetzen. Hier ist, wie Sie den Einfluss Ihres Kunden-Feedback-Loops maximieren können.

• Nehmen Sie an der Diskussion teil. Reagieren Sie auf alle Rückmeldungen auf Social Media, Foren und Ihrer Website. Dies zeigt den Kunden, dass Sie ihre Meinung schätzen. Unglaubliche 81% der Verbraucher schreiben gelegentlich Bewertungen zu lokalen Unternehmen, und beeindruckende 41% bevorzugen Unternehmen, die antworten. Die Botschaft ist klar: zeitnahe und relevante Antworten auf Bewertungen sind entscheidend, um Kunden zu gewinnen.
• Führen Sie ausgelöste E-Mail-Kampagnen durch. Diese Phase ist nicht für Kommentare in sozialen Medien möglich, aber sie ist für die gezielte Feedback-Sammlung notwendig. Zum Beispiel haben Sie eine Umfrage nach dem Kauf mit einem Claspo-Popup durchgeführt und die Kontaktdaten der Befragten. Sie müssen ihnen eine ausgelöste E-Mail senden. Dies erfordert die Einrichtung einer Integration zwischen Claspo und CRM, ESP oder CDP, um die Daten zum Ausfüllen des Feedback-Formulars automatisch zu übertragen. So können Sie Kunden basierend auf ihrem Score segmentieren und gezielte Trigger-E-Mails senden. Bedanken Sie sich bei Promotern für ihr positives Feedback und sprechen Sie die Bedenken der Kritiker direkt an.
• Innovationen und Verbesserungen fördern. Erkenntnisse können die Produktentwicklung, Serviceverbesserungen und Content-Marketing-Strategien leiten. Zum Beispiel verwendet Stitch Fix NLP, um Feedback zu analysieren und kundenspezifische Produktbeschreibungen zu erstellen.
• Messen und anpassen. Track the impact of changes driven by feedback. Set relevant Metriken und KPIs, um die Produktakzeptanz, die Kundenzufriedenheit und andere wichtige Bereiche zu messen. Diese kontinuierliche Messung ermöglicht es Ihnen, Ihre Vorgehensweise ständig zu verfeinern und sicherzustellen, dass Ihre Feedback-Schleife echte Ergebnisse liefert.

Durch die Implementierung dieser Schritte können Sie das Kundenfeedback von passiven Daten in ein leistungsstarkes Werkzeug für das Wachstum verwandeln.

In unserem Blog veröffentlichen wir regelmäßig Artikel mit interessanten und nützlichen Inhalten und Tipps zur Optimierung verschiedener Geschäftsprozesse, einschließlich der Arbeit mit Kundenfeedback. Abonnieren Sie unseren Newsletter, um stets über die neuesten Marketingtrends informiert zu bleiben.

Wie man Kundenbewertungen analysiert: 7 Tools zum Ausprobieren

Die Analyse von Kundenfeedback ist eine schwierige Aufgabe. Lange Zeit war es meist mühsame, manuelle Arbeit, die viel Zeit und Aufwand erforderte. Glücklicherweise ermöglichen es Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nun, Hunderte und Tausende von Anfragen innerhalb einer Minute zu verarbeiten. 

Einige Unternehmen kombinieren sowohl manuelle als auch AI-basierte Methoden für eine schnelle und genaue Analyse. Automatisierte Tools können Ihnen helfen, viele Aufgaben einfach durch Hochladen Ihrer Daten zu erledigen. Schauen wir uns die besten Tools an, die für die Analyse von Kundenfeedback zur Verfügung stehen.

1. Brandwatch

Brandwatch kann den emotionalen Ton von Bewertungen analysieren und zeigen, ob Kunden begeisterte Fans sind oder Enttäuschung verbergen. Es verwendet eine Kombination aus maschinellem Lernen, regelbasierten Systemen und Wissensdatenbanken, um Online-Erwähnungen als positiv, negativ oder neutral zu kategorisieren. 

Die Algorithmen konzentrieren sich nicht nur auf Schlüsselwörter, sondern berücksichtigen auch den Kontext des Geschriebenen und erkennen sogar Sarkasmus. Brandwatch verwandelt Stimmungsdaten in umsetzbare Erkenntnisse. Sie können die Stimmung im Laufe der Zeit verfolgen, aufkommende Trends identifizieren und Benachrichtigungen für Spitzen in negativen Stimmungen einrichten.

Möglichkeit der kostenlosen Nutzung. Die Plattform bietet keine kostenlosen Optionen, und Sie müssen eine Demo buchen, um Informationen über bezahlte Pläne zu erhalten.

2. Lexalytics 

Lexalytics Semantria ist eine Textanalytik-Plattform, die neben anderen Funktionen wie der Extraktion von Entitäten und der Kategorisierung von Themen auch eine Stimmungsanalyse bietet. Die Plattform verwendet maschinelles Lernen, um Texte zu analysieren und Stimmungswerte zuzuweisen, wobei sie über die einfache Schlüsselwortübereinstimmung hinausgeht und den gesamten Ton und die Nuancen der Sprache erfassen.

Lexalytics bietet auch einen Dienst namens Spotlight an, der unstrukturiertes Textfeedback aus sozialen Netzwerken, Bewertungen oder Umfragen analysiert. Das System identifiziert die Hauptthemen und Stimmungen der Befragten. Dashboards können erstellt und nach PowerPoint exportiert werden, etc.

Möglichkeit der kostenlosen Nutzung. Der Zugang zur Plattform ist nicht kostenlos. Preise werden in der Demo angezeigt. Es gibt eine Demonstration der analytischen Fähigkeiten des Systems. 

Leider können Sie Ihren eigenen Kommentar nicht testen; Sie können nur sehen, wie der vorab geladene Text verarbeitet wird. Zumindest können Sie sich aber eine Vorstellung davon machen, was Sie bei der Analyse von Feedback erwartet. 

3. Dovetail

Dovetail fokussiert sich auf die Analyse von Kundenbewertungen und Nutzerforschung. Es kann ein zentraler Ort sein, um Forschungsdaten zu speichern und zu sammeln, einschließlich Interviewnotizen, Videos, Bilder und mehr. Die Plattform bietet Funktionen zum Taggen und Kategorisieren von Forschungsdaten, was die Identifizierung von Mustern und Trends in den Kundeninformationen erleichtert. 

Es reicht aus, die gesammelten Bewertungen, beispielsweise in Google Docs, auf die Plattform hochzuladen, um eine Kundenfeedback-Analyse zu erhalten. Das System extrahiert den Text aus dem Dokument und analysiert dessen Inhalt. Klicken Sie anschließend auf die Schaltfläche "Zusammenfassen", um eine Zusammenfassung der Forschung zu sehen. Das System identifiziert Problembereiche und hebt die positiven Aspekte hervor, die in den Kommentaren am häufigsten erwähnt werden. 

Es hilft Forschern auch, Kundenfeedback zu überzeugenden Geschichten zu kombinieren, um Forschungsergebnisse effektiv an Stakeholder zu kommunizieren. Zu diesem Zweck verfügt das System über eine Bibliothek von Berichtsvorlagen.

Möglichkeit zur kostenlosen Nutzung. Dies sind die grundlegenden Werkzeuge, die im kostenlosen Plan verfügbar sind. Bezahlte Pläne erweitern die Möglichkeiten zur Zusammenfassung der Ergebnisse, zur Verwendung verschiedener Diagrammtypen, zum Hinzufügen mehrerer Projekte usw. Selbst der kostenlose Zugang bietet jedoch genügend Material zum Nachdenken und zur Entwicklung von Hypothesen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses.

4. Ipsos Synthesio

Ipsos Synthesio ist eine KI-gesteuerte Verbraucherintelligenzplattform, die sich auf Social Listening und Marktforschung konzentriert. Synthesio sammelt Daten aus einer Vielzahl von Online-Quellen, einschließlich: 

• Social Media
• Foren
• Nachrichtenseiten
• Bewertungen

Anschließend analysiert es diese Daten, um Einblicke in Marken-Erwähnungen, demografische Daten des Publikums und Stimmungen zu gewinnen. Es verwendet KI für Aufgaben wie Topic Modeling, das hilft, aufkommende Trends zu identifizieren und Gespräche automatisch zu kategorisieren. 

Die Plattform bietet anpassbare Dashboards und Berichte, die es ermöglichen, wichtige Kennzahlen im Laufe der Zeit zu verfolgen, die Stimmung über verschiedene Segmente hinweg zu vergleichen und Verbesserungsbereiche zu identifizieren.

Möglichkeit zur kostenlosen Nutzung. Es gibt keine kostenlose Nutzung. Informationen zu den kostenpflichtigen Plänen können durch eine Demo angefordert werden.

5. MonkeyLearn

MonkeyLearn ist eine cloudbasierte Plattform, die Text-Kundenfeedback-Analysen bietet. Sie ermöglicht es Benutzern, maschinelle Lernmodelle für Aufgaben wie Sentimentanalyse ohne Programmierung zu erstellen und zu trainieren. Das System verfügt über Klassifikatoren, die Feedback in spezifische Kategorien sortieren, wie Stimmung, Thema, Absicht, Priorität und mehr. 

Es gibt auch ein Extraktionstool, das wertvolle Informationen aus Texten extrahiert, einschließlich Schlüsselwörtern, Eigenschaften, Namen, Daten, Preisen und mehr. Die Plattform ermöglicht den Aufbau von Diagrammen und Berichten und bietet Werkzeuge zum Bereinigen, Beschriften und Visualisieren von Textdaten. Zudem bietet sie NPS- und CSAT-Analysen. 

Möglichkeit zur kostenlosen Nutzung. MonkeyLearn bietet ein kostenloses Online-Tool zur Sentimentanalyse an. Es kann Ihnen helfen, ein allgemeines Verständnis für den Ton der Bewertungen zu bekommen. 

Allerdings funktioniert es genauer, wenn Sie nacheinander nur eine Bewertung hochladen, was fraglich ist, ob es sinnvoll ist.

6. SurveyMonkey

SurveyMonkey ist eine weithin anerkannte Online-Umfrageplattform, die auch Tools zur Feedbackanalyse und Berichterstellung bietet. Sie generiert automatisch Diagramme und Grafiken, um Ihre Daten visuell darzustellen. 

Sie können analysieren, wie verschiedene Gruppen von Befragten Ihre Fragen beantwortet haben, und Kreuztabellen erstellen, um Antworten nach Demografie, Standort usw. zu vergleichen. Dies hilft Ihnen, Ihr Publikum zu segmentieren und Trends innerhalb spezifischer Gruppen zu identifizieren.

Möglichkeit der kostenlosen Nutzung. Sie können kostenlose Umfrageformulare mit bis zu 10 Fragen erstellen und pro Umfrage nur bis zu 25 Antworten sammeln. Daher ist die Analyse auf diese Anzahl von Befragten beschränkt.

7. Thematic

Thematic verwendet KI, um automatisch wiederkehrende Themen im Text-Feedback von Kunden zu erkennen. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie Umfragen, Bewertungen, E-Mails oder Gesprächen in sozialen Medien. Die Plattform kann unstrukturierte Textdaten analysieren. Sie zählt nicht nur Schlüsselwörter, sondern analysiert auch die Stimmung und den Kontext in den Bewertungen. Thematic transformiert die identifizierten Themen in umsetzbare Berichte mit Visualisierungen in Form von Dashboards.

Möglichkeit der kostenlosen Nutzung. Der Service bietet eine kostenlose Testversion an. Sie müssen hierfür eine Demo bestellen.

Diese Plattformen automatisieren den gesamten Analyseprozess und sparen Ihnen im Vergleich zu manuellen Methoden erheblich Zeit, Ressourcen und Aufwand. Sie arbeiten jedoch am effektivsten mit großen Datenmengen und wenn Sie die Dynamik von Änderungen im Kundenfeedback verfolgen müssen. Wenn Sie Dutzende, nicht Hunderte von Kundenbewertungen haben, können Sie Chat GPT zur Analyse verwenden.

Verwendung von Chat GPT zur Kundenfeedback-Analyse

ChatGPT ist hilfreich, um Bewertungen schnell in negative und positive einzuteilen. Außerdem wird die KI schnell die wichtigsten Themen identifizieren, die in den Bewertungen verschiedener Personen am häufigsten vorkamen. Mit ihrer Hilfe können Sie das Gesamtbild sehen, die vorherrschende Stimmung unter den Kunden messen und Probleme hervorheben, die Aufmerksamkeit verdienen. Der Algorithmus für die Arbeit mit ChatGPT kann wie folgt aussehen.

Schritt 1: Kontext und Feedback bereitstellen. In diesem ersten Schritt kopieren Sie alle Bewertungen und geben der KI den Befehl „Erinnere dich an diese Bewertungen zu einem Unternehmen“. Laden Sie das kopierte Feedback in das System hoch. Wenn Sie eine große Menge an Text haben, müssen Sie ihn aufteilen und in Teilen hochladen. Schon in dieser Phase wird die künstliche Intelligenz beginnen, ihre eigenen Schlussfolgerungen zu ziehen, aber das ist nicht das, was wir brauchen.

Schritt 2: Bedingungen für die Feedback-Analyse formulieren. Hier ist ein Beispiel für eine Aufforderung, die wir an ChatGPT gesendet haben:

„Bitte analysiere das Kundenfeedback und führe Folgendes durch:

• Sortiere sie in positive und negative. 
• Hebe wiederkehrende Probleme hervor. Liste diese Themen auf und gib an, wie oft jedes Problem im Feedback auftrat.
• Hebe die wiederkehrenden positiven Aspekte in den Bewertungen hervor. Liste diese Themen auf und gib an, wie oft jedes davon in den Bewertungen genannt wurde.“

Danach wird Chat GPT eine Kundenbewertungsanalyse generieren, mit der Sie bereits arbeiten können. Zuerst wird das System das Feedback in negative und positive Kategorien einteilen und Ihnen eine kurze Zusammenfassung mit einer Liste von Themen und der Anzahl der Erwähnungen geben.

Dann wird die KI detaillierter auf die Probleme eingehen, auf die Kunden gestoßen sind, sowie auf die beliebten positiven Aspekte der Kundeninteraktionen mit dem Unternehmen.

Schritt 3: Empfehlungen generieren. Wenn Sie wenig Zeit haben und schnell Schlussfolgerungen auf der Grundlage der Feedback-Analyse formulieren müssen, können Sie erneut Chat GPT um Hilfe bitten. Wir haben eine einfache Anfrage gestellt: ‘Geben Sie mir einen Bericht basierend auf der Analyse’. Die KI fasste ihre Erkenntnisse zusammen und generierte Empfehlungen, wie die Situation verbessert werden kann. 

Insgesamt sind viele ihrer Ratschläge offensichtlich, aber vielleicht liefern einige davon wertvolle Einblicke.

Warum ist Kundenfeedback-Analyse wichtig?

Der Erfolg eines Unternehmens hängt von der Effektivität seiner Interaktion mit Kunden ab. 80% der Verbraucher glauben, dass die Kundenerfahrung eines Unternehmens ihnen ebenso wichtig ist wie seine Produkte und Dienstleistungen. Der Grundstein dafür ist ein tiefes Verständnis der Zielgruppe, ihrer Schmerzpunkte, ihrer Bestrebungen, der Besonderheiten der Nutzung der Produkte des Unternehmens und so weiter. Sammeln und analysieren Sie Kundenfeedback, um alles oben Erwähnte zu erfahren. Die Analyse von Kundenbewertungen bietet folgende Vorteile.

1. Erkennen der Stärken und Schwächen Ihres Unternehmens

Die Perspektive eines Kunden unterscheidet sich von der eines Unternehmensmitarbeiters, Managers oder Investors. Während ein Produkt aus geschäftlicher Sicht als bequem und rentabel erscheinen mag, kann es die Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden nicht erfüllen. Das Anhören der Meinungen der Kunden ist der einzige Weg, um sein wahres Marktpotenzial zu bestimmen und die besten Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Dies gilt nicht nur für die Produktpolitik, sondern für jeden Aspekt der Interaktion des Unternehmens mit der Zielgruppe — Werbung, kommerzielle Angebote, Transaktionsprozesse, Unterstützung und nachfolgende Kommunikation. Feedback kann sich nicht nur auf Produkte beziehen, sondern auch auf die Marke selbst — ihr Image, ihren Ruf und ihren Ton.

2. Ihre Kunden besser kennenlernen

Egal, wie effektiv Ihre Prognosemodelle sind, Sie können nicht alles über Ihre Kunden wissen. Dies gilt besonders für die sozial-psychologischen Merkmale Ihrer Zielgruppe. Durch die detaillierte Analyse von Feedback können Sie Folgendes erfahren:

• wie Verbraucher das ideale Produkt sehen, um ihre Bedürfnisse zu erfüllen,
• welche Funktionen für sie entscheidend sind,
• was wiederholte Käufe verhindert,
• was sie von Ihrer Marke erwarten.

All dies ermöglicht es Ihnen, Ihre Marketingstrategie genauer anzupassen, Kommunikationsmethoden und Nachrichten auszuwählen. Eine detaillierte Feedback-Analyse hilft Ihnen, den "Schlüssel zu ihren Herzen" zu finden und die Konversionsraten zu erhöhen.

3. Verbesserung Ihrer Taktik und Strategie

Analysieren Sie Kundenfeedback, um Muster und Trends zu identifizieren. Mit diesen Informationen können Sie aktuelle Probleme lösen und zukünftige verhindern. Manchmal ermöglicht die von der Marketingabteilung gewonnenen Daten die Optimierung anderer Aspekte der Unternehmensstrategie, wie Personalressourcen, Technologie, Infrastruktur usw. 

Untersuchen Sie das Feedback, um die Herausforderungen und Wissenslücken der Kunden zu verstehen. Erstellen Sie gezielte Inhalte, die diese Bedürfnisse ansprechen und Ihre Marke als Vordenker positionieren.

Fazit

Die Analyse von Kundenfeedback ermöglicht es Ihnen, ein tieferes Verständnis für die Bedürfnisse, Wünsche und Frustrationen Ihrer Kunden zu gewinnen. Dadurch treffen Sie datengestützte Entscheidungen, die Ihre Produkte, Dienstleistungen und das gesamte Kundenerlebnis verbessern.

Nutzen Sie die Erkenntnisse aus der Analyse, um Verbesserungen zu priorisieren. Konzentrieren Sie sich darauf, die häufigsten Kundenprobleme und Verbesserungsbereiche anzugehen. Entwickeln Sie gezielte Lösungen, indem Sie Ihre Produkte, Dienstleistungen und Marketingstrategien besser an die spezifischen Bedürfnisse verschiedener Kundensegmente anpassen.

Überwachen Sie schließlich regelmäßig die Auswirkungen Ihrer Änderungen und sammeln Sie weiterhin Feedback und analysieren Sie Kundenrezensionen, um sicherzustellen, dass Sie auf dem richtigen Weg sind. Diese Strategie ermöglicht es Ihnen, Kundenloyalität zu fördern und nachhaltiges Geschäftswachstum zu erzielen. 

FAQ

Was ist Kundenfeedback-Analyse?

Die Kundenfeedback-Analyse extrahiert wertvolle Erkenntnisse aus den erhaltenen Rückmeldungen. Dadurch können Sie aus erster Hand Daten interpretieren, um die tatsächliche Situation zu erkennen und Vermutungen und Annahmen bei Entscheidungen zu vermeiden. 

Analysieren Sie Kundenfeedback, um zu verstehen, ob die tatsächlichen Meinungen der Kunden mit Ihren Hypothesen übereinstimmen und machen Sie Ihre Marke kundenorientierter.

Wo findet man wertvolles Kundenfeedback zur Analyse?

Beginnen Sie damit, Umfrage-Pop-ups auf Ihrer Website oder App einzubetten, strategisch platziert, um Feedback zu kritischen Momenten zu erfassen, z.B. nach dem Kauf oder bevor Kunden die Seite verlassen. Überwachen Sie soziale Medien auf Markennennungen, Bewertungen und Diskussionen, um zu verstehen, wie Kunden Ihre Marke online wahrnehmen. Zielgerichtete E-Mail-Umfragen an spezielle Kundensegmente versenden. Behandeln Sie jede Kundenunterstützungsinteraktion als Feedback-Möglichkeit, indem Sie Chat-Protokolle, E-Mails, Anrufaufzeichnungen und mehr analysieren.

Wie oft sollte ich Kundenfeedback analysieren?

Eine kontinuierliche Analyse ist entscheidend. Während die Häufigkeit je nach Ihrem Feedbackvolumen variieren kann, sollten Sie darauf abzielen, Kundenfeedback mindestens vierteljährlich zu analysieren. Dies stellt sicher, dass Sie über Trends informiert bleiben und aufkommende Probleme umgehend angehen können.