Verstehen Sie in Echtzeit, was Ihre Kunden wirklich denken, und identifizieren Sie Probleme, bevor sie eskalieren
/ Stimmungsanalyse in Kundenbewertungen & Social Media
Kunden, Mieter und Interessenten äußern ihre Meinung heute auf unzähligen Kanälen: in Google-Bewertungen, auf Immobilienportalen, in Social-Media-Kommentaren oder in E-Mails. Diese riesige Menge an unstrukturiertem Feedback manuell auszuwerten, um Trends oder wiederkehrende Probleme zu erkennen, ist unmöglich. Dadurch geht wertvolles Wissen verloren und aufkommende "Shitstorms" werden zu spät bemerkt.
Eine KI-gestützte Sentiment-Analyse-Plattform sammelt und analysiert automatisch das gesamte öffentliche und interne Feedback. Mittels Natural Language Processing (NLP) erkennt die KI nicht nur, ob ein Kommentar positiv, negativ oder neutral ist, sondern auch, über welche Themen gesprochen wird. Das System kann zum Beispiel erkennen, dass sich im letzten Monat die negativen Kommentare zum Thema "Sauberkeit im Treppenhaus" in einem bestimmten Objekt häufen. Die Ergebnisse werden in einem übersichtlichen Dashboard dargestellt, das die allgemeine Kundenzufriedenheit, die häufigsten Kritikpunkte und aufkommende Trends in Echtzeit visualisiert. So kann das Management datengestützt handeln und Probleme proaktiv lösen.
Quelle: Laut Bundesministerium für Wohnen, Stadtentwicklung und Bauwesen - Offizielle Quelle (Bundesministerium für Wohnen, Stadtentwicklung und Bauwesen)
Sammelt Feedback von Bewertungsportalen, Social Media, E-Mails und Umfragen an einem Ort
Bewertet automatisch die Tonalität jeder einzelnen Kundenstimme (positiv/negativ/neutral)
Identifiziert automatisch die Hauptthemen, über die die Kunden sprechen
Visualisiert die Kundenzufriedenheit und die wichtigsten Kritikpunkte
Löst einen Alarm aus, wenn sich negative Kommentare zu einem Thema plötzlich häufen
Durchschnittliche Reduzierung des manuellen Aufwands
Implementierung: 2-4 Wochen
Reduzierung der operativen Betriebskosten
Amortisation: 6-9 Monate
Wohnungswirtschaft
Studentenwohnheim-Betreiber
Das Unternehmen hatte Schwierigkeiten, die Zufriedenheit der internationalen Studierenden an 20 Standorten systematisch zu erfassen und auf wiederkehrende Beschwerden schnell zu reagieren.
Einsatz eines Sentiment-Analyse-Tools zur Auswertung der Google-Bewertungen und der internen Service-Tickets.
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