Ziehe aus einer Flut von Kundenkommentaren sofort die richtigen Schlüsse: Die KI durchforstet offene Feedbackfelder, Bewertungen oder Umfrageantworten für dich und extrahiert die häufigsten Themen, Kritikpunkte und den generellen Ton – ohne dass du jedes Wort lesen musst.
Themenextraktion durch NLP: Die KI erkennt sprachliche Muster und Häufigkeiten in Textdaten, was einem menschlichen Leseprozess entspricht – nur um ein Vielfaches schneller. Sie gruppiert ähnliche Aussagen (Clustering) und bewertet Sentiment (Stimmungsanalyse), sodass aus unüberschaubaren Textmengen ein klares Bild destilliert wird. Das nutzt Prinzipien der qualitativen Inhaltsanalyse, aber automatisiert: Du bekommst objektive, umfassende Insights, ohne dich in Details zu verlieren.
Sammle das Kundenfeedback, das du analysieren möchtest: z.B. alle Freitext-Antworten aus einer Umfrage (exportiert als Text oder CSV), Rezensionen von deiner Website oder Support-Ticket-Zusammenfassungen.
Kopiere eine großzügige Stichprobe dieser Kommentare (oder alle, falls die KI mit dem Umfang umgehen kann). Achte darauf, dass die einzelnen Feedbacks erkennbar getrennt sind (z.B. durch Zeilenumbrüche oder Bulletpoints).
Öffne ein KI-Tool mit großem Kontext (Claude 2 kann z.B. sehr viel Text verarbeiten, alternativ portioniere den Input und analysiere in Etappen mit ChatGPT). Stelle die Anfrage: "Analysiere die folgenden Kundenfeedbacks. Nenne die häufigsten 3-5 Themen oder Anliegen, die erwähnt werden, und gib Beispiele. Beurteile auch die generelle Stimmung (positiv/neutral/negativ) pro Thema." Füge dann den gesammelten Feedback-Text ein.
Lass die KI den Text verarbeiten. In kurzer Zeit erhältst du eine Zusammenfassung. Darin stehen zum Beispiel Top-Themen wie "Preisgestaltung", "Produktqualität" oder "Kundenservice" mit Erläuterung, was Kunden dazu sagen ("viele finden den Preis zu hoch, einige loben jedoch das Preis-Leistungs-Verhältnis"). Auch die Stimmung wird erkennbar (z.B. überwiegend kritisch bei Thema Preis, positiv bei Service).
Nutze diese Erkenntnisse: Du kannst jetzt Prioritäten setzen, wo Verbesserungen am dringendsten sind, oder positive Aspekte weiter ausbauen. Und das alles hast du in Minuten gewonnen statt durch tagelanges manuelles Lesen und Strichlistenführen.
Vorher: 500 offene Antworten aus einer Kundenumfrage lagen wochenlang brach, weil niemand die Zeit hatte, sie einzeln auszuwerten. Nachher: Die KI-Analyse lieferte in Minuten die Top 5 Kundenwünsche und Hauptärgernisse – eine klare Handlungsagenda für das Team.
Vorher: Produktentscheidungen basierten auf Bauchgefühl oder einzelnen lautstarken Feedbacks. Nachher: Dank KI-Textanalyse flossen alle Kundenstimmen mit ein; Trends wurden deutlich (z.B. "Viele vermissen Feature X"), und das Produktteam konnte datengestützt priorisieren.