KI-Sentimentanalyse
für Kundenfeedback
Wir analysieren, welche Themen positiv, neutral oder kritisch bewertet werden. So werden Stärken, Risiken und Handlungsfelder sichtbar. Besonders wertvoll ist dies bei NPS-Kommentaren, Händlerfeedback und internationalen Studien.
Warum hochwertige Daten entscheidend bleiben
KI kann Muster erkennen, Texte gruppieren und Zusammenfassungen erstellen. Entscheidend bleibt aber die Qualität der Ausgangsdaten. Deshalb ist die Verbindung aus CATI, CAWI und menschlicher Research-Expertise so stark.
Tonalität erkennen - im richtigen Zusammenhang
Positiv, neutral oder negativ klingt einfach. In B2B-Feedback hängen Bewertungen jedoch oft von Fachbegriffen, Ironie, Kombinationen und konkreten Bezugspunkten ab.
Wir verbinden Sentiment mit Themen. So wird sichtbar, ob Kritik etwa Produkt, Service, Preis oder Kommunikation betrifft, statt nur einen globalen Stimmungswert zu erzeugen.
Automatische Zuordnung wird an Beispielen geprüft. Gemischte Aussagen können getrennt behandelt werden, wenn ein Kommentar Lob und Kritik zugleich enthält.
Beispielhafte Projektsituation
Ein Kunde lobt die technische Lösung, kritisiert aber die Projektkommunikation. Eine reine Gesamteinstufung würde diesen Unterschied verdecken.
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Ja, aber sehr kurze oder kontextarme Aussagen sind schwerer eindeutig zuzuordnen. Unsichere Fälle sollten separat gekennzeichnet werden.
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Ironie ist automatisiert fehleranfällig. Verdächtige oder widersprüchliche Formulierungen benötigen eine manuelle Prüfung.
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Grundsätzlich ja, wenn sprachliche Unterschiede und Antwortstile berücksichtigt werden. Ein identischer Score bedeutet nicht automatisch identische Ausdrucksweise.