Kundenfeedback: Neue Quellen für datenbasierte Entscheidungen erschließen

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Kundenfeedback erfolgt heute auf vielfache Weise. Diese Bewertungen sind für Unternehmen ein Spiegelbild dessen, was verbesserungsfähig ist. Doch wie können Unternehmen diese Daten zielgerichtet auswerten?

Je nachdem, in welcher Branche Ihr Unternehmen tätig ist, können unterschiedliche Plattformen Relevanz haben und zur Auswertung von Daten dienen. Unternehmen mit eigenem Onlineshop können die dort veröffentlichten Bewertungen nutzen. Der Vorteil der im eigenen System hinterlegten Bewertungen liegt auf der Hand: Der Kauf ist verifizierbar und der Kunde messbarer, da auch gegebenenfalls demographische Daten vorliegen.  Die eigene Webseite bietet außerdem die Möglichkeit, Kundenfeedback einzuholen, ohne dass es für andere Nutzer sichtbar ist. So können über digitale Fragebögen effizient relevante Informationen bei den Kunden und Interessenten abgefragt werden.

Kundenfeedback: Überwachung von negativen Bewertungen

Je nach Umsatz, Branche oder Zielgruppe ist die Anzahl an Bewertungen und Fragen auf den eigenen Kanälen begrenzt. Daher lohnt sich der Blick auf die großen Player wie Amazon, Otto, Zalando und viele spezialisierte Onlineshops wie Obi, Hornbach, Reichelt oder Notebooksbilliger. In den großen Onlineshops und Plattformen erhalten und finden Sie oft eine größere Masse an Bewertungen. Das bietet zunächst einmal quantitative Vorteile. Es ist daher wichtig zu filtern, welches Kundenfeedback überhaupt relevant ist. Zudem sollten Sie negative Bewertungen überwachen und beantworten, da diese entsprechend umsatzrelevant sind.

Wenn Sie Produkte anbieten, sind Amazon und Otto aufgrund der hohen Besucherzahlen häufig die ersten Anlaufstellen. Für viele Dienstleister, Online-Shop Betreiber und Co. wird zusätzlich Google Maps beziehungsweise Google My Business immer relevanter. Durch die Verknüpfung mit den Suchergebnissen (SERP) sowie der immer größer werdenden direkten Suche in der Google Maps App ist das Profil ein wichtiger Anlaufpunkt für Kunden geworden. Unternehmen, die ihre Ware oder Dienstleistung vor Ort verkaufen, können ihre digitalen Fragenbögen zusätzlich per QR-Code direkt am POS streuen - sei es per Aufsteller, auf dem Kassenbon oder über Flyer.  

Gebündelt mit den Bewertungen aus externen Quellen ergibt sich ein homogenes Bild der Kundenmeinungen. Alternativ können Sie Emojis nutzen, über die Kunden mit einem Klick Feedback geben können. Die Möglichkeiten zur Bewertung sind auf positiv, neutral oder negativ begrenzt. Diese Variante platzieren Unternehmen vermehrt am Ausgang von Geschäften, Restaurants oder Filialen: Mit nur einer Fingerberührung kann auf einem Display das Kundenfeedback erfolgen.

KI-gestützte Auswertung des Kundenfeedback

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren in nahezu allen Bereichen stark zugenommen. Sie bietet wesentliche Vorteile, im Management und der Beurteilung von Kundenfeedback, dazu gehören unter anderem:

• Präzision: KI ist in der Lage eine Vielzahl von Daten zu analysieren, mehr als jede menschliche Arbeitskraft, die Sie einstellen, jemals leisten könnte. Zusätzlich wird KI immer leistungsfähiger. Dadurch können immer größere Datenmengen immer präziser und schneller ausgewertet werden.
  

• Effizienz: Durch die Automatisierung eines Prozesses steigern Sie dessen Effizienz. Sie können mit der Unterstützung durch eine KI relevante Daten sammeln und auf diese Weise objektive und fundierte Entscheidungen treffen.
  

• Kundenerfahrung: Eine KI kann Antworten auf Kundenfeedback automatisieren. Das bietet sich vor allem bei positiven Bewertungen an, auf die sie mit Dankbarkeit und Wertschätzung dem Kunden gegenüber reagieren können. Darüber hinaus kann die KI bei Kritik bestimmte Schlüsselwörter herausfiltern und dem Kunden eine vorgefertigte Antwort senden. Damit filtern Sie häufige Kritikpunkte, auf die Sie nur wenig Einfluss nehmen können, im Vorfeld heraus (Beispiel: durch den Versanddienstleister verspätet sich die Lieferung).

Vorteile von datenbasierten Entscheidungen

Es gilt zu beachten, dass eine KI anfangs Informationen von Ihnen benötigt, um bestmöglich zu arbeiten. Sie müssen diese „trainieren“, damit sie das Kundenfeedback wie ein menschlicher Mitarbeiter auswerten kann – mit dem Ziel, dass sie dies in erheblich schnellerer Zeit erledigt. Arbeitet die KI schließlich weitgehend autonom, können Sie die gesammelten Daten für sich auswerten. Sie sind in der Lage zu erkennen, dass Kunden einen bestimmten Mangel am Produkt regelmäßig ansprechen und können diesen schnell und effizient beheben. Vor allem wenn Sie ein neues Produkt auf den Markt bringen und sich gegen die Konkurrenz behaupten wollen, kann Ihnen das einen Wettbewerbsvorteil bieten.

Betreiben Sie beispielsweise ein Restaurant, könnten Sie erkennen, dass sich Gäste zu gewissen Zeiten über lange Wartezeiten beschweren und dadurch zu dem Schluss kommen, dass Sie Ihr Personal zu diesen Zeiten aufstocken müssen. Die Möglichkeiten sind mannigfaltig und in der heutigen Zeit kann es sich kaum ein Unternehmen leisten, diesen Datenschatz nicht zu heben. Es folgt ein Praxis-Beispiel, das zeigt, wie datenbasierte Entscheidungen ablaufen können.

Praxis-Beispiel: Hersteller von Handwerksartikeln

Ein neu gegründetes Unternehmen bringt im Bereich der Handwerksartikel ein neues Produkt auf den Markt. Als Beispiel soll hier der Werkzeugkasten dienen. Die Konkurrenz auf dem Markt ist groß und die ersten Bewertungen auf Amazon und Ebay sind nur durchschnittlich. Das Feedback, das Kunden direkt geben (per Mail, Telefon, etc.) ist nur mäßig - eine denkbar ungünstige Ausgangslage für einen erfolgreichen Absatz des Produktes.

Statt sich vom negativen Kundenfeedback demotivieren zu lassen oder es gar zu ignorieren, nutzt der Hersteller des Werkzeugkastens die Vorteile eines KI-Bewertungsmanagements. Das System beginnt damit, alle relevanten Bewertungsportale, Onlineshops und direktes Feedback zu scannen. Die KI filtert bestimmte Schlüsselwörter heraus. Kunden erwähnen häufiger ein bestimmtes Werkzeug, das keine gute Qualität aufweist. Andere hingegen berichten, dass der Griff des Koffers nach einiger Zeit kaputtgeht. Ein weiterer Teil der Kunden beschwert sich über zu lange Versandzeiten.

Kundenfeedback: Produkt verbessern

Mithilfe der Ergebnisse der KI kann sich das Unternehmen nun einerseits an die Verbesserung des Produkts machen. Das kritisierte Werkzeug wird verbessert, die Qualität des Griffs erhöht, und im Lager stellt der Anbieter neue Mitarbeiter ein, um den Versand zu beschleunigen. Zudem können die Mitarbeiter oder optional die KI beginnen, den Kunden zu antworten, eine Lösung anbieten und diese anschließend bitten, Bewertungen zu ändern oder zu löschen. Positives Kundenfeedback kann der Hersteller dazu nutzen, die Stärken des Werkzeugkastens herauszufiltern. Wenn die Kunden mit dem Preis-Leistungs-Verhältnis zufrieden sind, kann das Unternehmen diesen Punkt verstärkt zu Werbe- und Marketingzwecken hervorheben.

Ohne eine KI wäre eine Auswertung in diesem Umfang gar nicht möglich. Der Hersteller, der unbeabsichtigt ein fehlerhaftes Produkt auf den Markt bringt und mit Startschwierigkeiten zu kämpfen hat, könnte sich gegen die Konkurrenz nur schwer behaupten. Durch datenbasierte Entscheidungen kann er jedoch die nötigen Schritte unternehmen, auf die Kritik der Kunden eingehen und ein mäßiges Produkt in ein hervorragendes Produkt verwandeln sowie gleichzeitig Kundenorientierung ausstrahlen.

Kundenbewertungen sind in großen Mengen vorhanden und frei verfügbar. Eine Erfassung und Aufbereitung dieser Daten mithilfe einer KI kann Ihnen helfen, die Informationen zu nutzen und für einen Wettbewerbsvorteil zu verwerten. Sehen Sie KI vor allem als Ergänzung zur menschlichen Arbeitskraft.

Über den Autor: Philipp Rodewald ist seit 2009 Geschäftsführer bei Webbosaurus und hilft Unternehmen, die für sie relevanten Bewertungen in Onlineshops, Bewertungsplattformen und mehr. zu beobachten. Mit dem Review-Monitoring-Tool erkennen Produkthersteller, Global Player und Mittelständler Lob und Kritik zu Ihren Produkten und Standorten, um daraus Consumer Insights zu generieren sowie Produkte und Services zu optimieren. (sg)

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