Sentiment Analyse: Ein Blick auf die Emotionen deiner Kunden

Eine Sentiment Analyse beschreibt eine Methode, die Kundenbewertungen, Kundenkommentare und relevante Kundendaten zusammenfasst und analysiert. 

Hierbei wird bei den einzelnen Kommentaren der Kunden untersucht, ob diese einen positiven, negativen oder neutralen emotionalen Ton ausspricht. Schließlich kann mit der Analyse erkannt werden, ob der Kunde eine positive Erfahrung mit dem Produkt, Service, Vorgang oder der Marke gemacht hat oder ob ihm etwas Wichtiges gefehlt hat. 

Kommentare wie “Tolle Qualität und super bequem!”, werden als ein positives Sentiment aufgenommen, bei Kommentaren wie “Der Stoff fühlt sich billig an!” schließt man ein eher negatives Sentiment auf das Produkt und regt das Unternehmen an, das Produkt zu verbessern. 

Zu beachten ist, dass im selben Kommentar mehrere Sentiments erfasst werden können, welche die Analyse komplexer machen. 

Beispielsweise kann die Kundenbewertung so aussehen:

  „Die Lieferung war schneller als erwartet (positiv), aber die Verpackung war beschädigt (negativ).“ 

Mit der Unterstützung von AI (Artificial Intelligence) werden auch komplexe Bewertungen mit mehrfachen Sentiments erfasst und analysiert. 

Darüber hinaus erfasst AI zu welchen Themen genau eine Bewertung abgegeben wurde.  Themen wie Kundenservice, Produktqualität, Lieferung & Versand, Preis-Leistungs-Verhältnis oder Benutzerfreundlichkeit werden häufig in Kundenkommentaren bewertet. 

Letztendlich ermöglicht es Marken, nicht nur das Kundenfeedback im Gesamtbild zu analysieren, sondern auch gezielt einzelne Themenbereiche auszuwerten. So können Unternehmen Verbesserungen in den einzelnen Themenbereichen durchführen, um dem Kunden zu zeigen, dass dessen Meinung wichtig ist.  

Damit eine Sentiment Analyse funktionieren kann, braucht es eine strukturierte Datengrundlage, zum Beispiel Kundenkommentare. Eine Sentiment Analyse beschreibt ein wichtiges Business-Intelligence-Tool im Marketing, welches Unternehmen dabei hilft, ihr Image zu verbessern mithilfe von Auswertungen bestimmter Kundenkommentare.

Wie kann Unzufriedenheit und Zufriedenheit der Kunden erfasst werden?

Kundenzufriedenheit wird häufig durch standardisierte Kundenumfragen . und Kennzahlen wie den Net Promoter Score (NPS) ermittelt. Häufig gestellte Fragen beim Online Shopping sind: “Wie zufrieden warst du mit dem Kaufprozess?” oder “Würdest du unsere Marke einem Freund oder Kollegen weiterempfehlen?”. Nachdem der Käufer ein Rating von 0-10 abgegeben hat, kann der Käufer einen Kommentar hinterlassen. Die durchschnittliche Bewertung gibt eine Indikator, wie zufrieden die Kunden grundsätzlich sind. Dies nennt man den Net Promoter Score. 

Das Ziel eines jeden Unternehmens ist es, die Kundenzufriedenheit zu steigern. 

Der Net Promoter Score (NPS) misst die Bereitschaft der Kunden, ein Produkt an Freunde oder Kollegen weiterzuempfehlen. Die abgegebene Bewertung auf einer Skala von 0 bis 10 wird in eine der drei NPS-Kategorien eingeordnet: Promotoren, Indifferente oder Detraktoren. 

Promotoren sind Kunden, die eine Bewertung von 9 oder 10 abgegeben haben. Sie sind äußerst zufrieden und empfehlen das Produkt gerne und ohne Zögern an Familie, Freunde und Bekannte weiter. 

Indifferente geben dem Produkt eine Bewertung von 7 oder 8 und sind nur mäßig zufrieden mit ihrem Kauf. Es kann sein, dass sie sich trotzdem die Wettbewerber anschauen und bei Überzeugung zu diesen wechseln und der Marke nicht treu bleiben. 

Detraktoren geben eine Bewertung zwischen 0 und 6 in der Umfrage ab und stellen dauerhaft unzufriedene Kunden dar. Diese können durch negative Kommentare die Beliebtheit und Ruf der Marke beeinflussen. Dennoch sind die Kommentare unzufriedener Kunden wertvoll, denn durch diese finden Marken genau heraus, was verbessert werden muss.  

Soweit so gut. Im nächsten Schritt, nach dem Rating, kann der Kunde nun einen Kommentar hinterlassen. Das ist das eigentliche Gold!

Über welche Kanäle kann man Kundenfeedback einholen?

Jede Marke besitzt natürlich ihre eigenen Kanäle, auf die sie ganz leicht Zugriff haben, zum Beispiel der Online-Shop, E-Mails oder auch offline im Geschäft. Hier kann das Unternehmen ganz leicht Kundenumfragen an allen Punkten der Customer Journey hinzufügen. Im Geschäft selber kann per Flyer mit QR-Code zu einer Online Umfrage weitergeleitet werden. 

Zudem bieten Unternehmen ihre Produkte aber auch auf Drittanbieter-Seiten an, wie zum Beispiel Amazon oder Zalando, dort liegt das Kundenfeedback in den Rezensionen des jeweiligen Produktes. 

Außerdem haben Kunden oft auch die Möglichkeit, eine Bewertung auf Vergleichsportalen abzugeben. Bekannte Seiten sind Trustpilot, Google Reviews, Yelp, Facebook Reviews, Idealo Bewertungen oder Check24 Bewertungen. 

Wie kann man ein gesamtheitliches Bild über das Kundenfeedback schaffen?

Um ein gesamtheitliches Bild über Kundenfeedback zu schaffen, wäre eine einzige Plattform, bei der all die Daten und das Feedback von verschiedenen Kanälen zusammengefasst werden, um diese schließlich auszuwerten und daraus abschließend Verbesserungen herauszuziehen, eine gute Lösung für dieses Problem. Diesen Vorgang ermöglichen Plattformen wie zenloop. Aktuell sind eine Vielzahl von Kundenkommentaren über verschiedene Kanäle verteilt. Dies führt oft dazu, dass es an einer klaren Gesamtübersicht über die Emotionen der Kunden mangelt. Mit diesem Ansatz einer einzigen Plattform kann dieses Problem behoben werden. 

Die nachfolgende Abbildung stellt das Kundenfeedback als zentralen Mittelpunkt dar. Die Bearbeitung des Feedbacks ermöglicht es verschiedenen Abteilungen, sei es Customer Service, den Vertrieb oder die Logistik, darüber zu informieren und gezielt darauf basierend Verbesserungen zu schaffen. 

Letztlich lässt sich sagen, dass eine Sentiment Analyse für Unternehmen wichtig ist, um schnell und unkompliziert eine Schlussfolgerung über das Empfinden der Kunden zu bilden und die Art der Emotion wie Beschwerden und Freude herauszufinden. 

Es geht nicht nur darum, zu wissen, wie der Kunde das Produkt wahrnimmt, sondern besonders darum, seine Bedürfnisse und Wünsche für das Produkt mithilfe der Sentiment Analyse zu verstehen. Das Ziel ist es, dass die Customer Experience verbessert und gefördert wird.

Sentiment Analysen spielen insbesondere in Marketinganalysen und der Optimierung von Kundenerfahrungen eine zentrale Rolle. Durch die Digitalisierung strömen täglich tausende neuen Bewertungen, Kundenkommentare und Feedbacks über Sozialen Medien und Online-Shops zusammen. Doch wo genau bringt eine Sentiment Analyse einen echten Mehrwert und spart wertvolle Zeit?

• Brand Awareness stärken 

Brand Awareness, im Deutschen bekannt als Markenbekanntheit, trägt eine entscheidende Rolle für den Unternehmenserfolg bei. Dabei erfasst eine Sentiment Analyse Kundenbewertungen und zeigt, wie die Marke in der Öffentlichkeit wahrgenommen wird. Quasi ist jeder einzelne positive Kommentar zu einer Marke und deren Produkte kostenlose Werbung. Dieser Prozess stärkt nicht nur die Brand Awareness, sondern fördert zudem auch das Markenimage und die Kundenbindung.  

• Unzufriedene Kunden frühzeitig erkennen 

Beschwerden von unzufriedenen Kunden erfreut einen natürlich nicht, aber es hinterlässt wertvolle Hinweise darauf, wo Probleme und wo Optimierungspotenziale bestehen. Die Sentiment Analysen sollen dabei helfen, diese kritischen Kundenstimmen zu erkennen und gezielte Maßnahmen mithilfe des Closing-the-Loop Ansatzes einzuleiten. Somit kann man sagen, dass es sehr bedeutend und hilfreich für das Unternehmen sein kann, wenn Kunden ihre Unzufriedenheit in den Kommentaren äußern.

• Sentiment Trends in Zielgruppen verstehen

Je nach Region oder Zielgruppe können die Meinungen zu einem Produkt variieren. Mithilfe einer Sentiment Analyse kann man identifizieren, in welchen Regionen sich gleiche Stimmungen finden lassen und wie sie sich im Laufe der Zeit verändern. Dies hilft Unternehmen, bestimmte Produkte an individuelle Bedürfnisse der Kunden anzupassen.  

Eine Sentiment Analyse funktioniert durch den Einsatz von Technologien aus der Künstlichen Intelligenz (KI). Es geht um die Verarbeitung der natürlichen Sprache (NLP). Solche Tools nehmen schriftliche Informationen wie Kundenbewertungen und Kommentare auf und identifizieren, ob der emotionale Ausdruck Positivität, Negativität oder Neutralität ausstrahlt. Es gibt verschiedene Ansätze, um den Text nach der korrekten Stimmung zu deuten: 

Was beschreibt der Ansatz der Regelbasierten Sentiment Analyse? 

Bei der Regelbasierten Sentiment Analyse werden vordefinierte Wörterbücher verwendet, in denen einzelne Wörter zu einem dieser drei Stimmungsarten – Positivität, Negativität und Neutralität – zugeordnet werden und so die Gesamtstimmung im Text ermittelt werden kann.  

Beispiele: “toll”=0,9, “schlecht”=-0,7, “okay”=0,1

Was beschreibt der Ansatz des Machine Learnings? 

Beim Machine Learning Learning Ansatz wird eine Computer-Software geschult, indem sie mit bereits klassifizierten Datenmengen gefüttert wird. Bei diesen Daten ist bereits bekannt, ob der emotionale Ton positiv, negativ oder neutral ist. 

Durch wiederholtes Training mit solchen Beispielen lernt das Computermodell, die emotionale Stimmung auch in neuen, unbekannten Datensätzen mit hoher Präzision zu erfassen.

Es gibt auch die Möglichkeit, eine Sentiment-Analyse manuell durchzuführen. Diese Methode eignet sich gut, wenn nur eine begrenzte Anzahl an Kundendaten vorliegt – oft spricht man von einer Handvoll Datenpunkten. Sobald jedoch mehr Feedback gesammelt wird, wird der manuelle Aufwand schnell, sehr zeitintensiv und unpraktisch.

Wie funktioniert eine manuelle Durchführung einer Sentiment- Analyse?

1. Vorlage herunterladen – Nutze eine Excel- oder Google-Sheet-Vorlage als Grundlage. 
2. Feedback-Kanäle wählen – Typische Quellen sind Support-Gespräche, Kundenbewertungen oder NPS-/CSAT-Umfragen. 
3. Feedback sammeln – Alle Rückmeldungen zentral erfassen und strukturieren in einem Tool (z.B Google Sheet, Excel-Tabelle)

In der Vorlage findest du beispielhafte Kategorien: Feedback, Kanal, Positive/Negative Themen, Zuständige Abteilung, Sentiment

1. Feedback taggen – Kategorisiere Kommentare nach Thema und Stimmung (z. B. positiv, neutral, negativ) – auf Wunsch mit Skala. Das Feedback wird zusätzlich mit einem numerischen Sentiment-Score (1–5) versehen: 1 = sehr positiv („Happy“), 5 = sehr negativ („Angry“)

Ergebnisse berichten – Analyse visualisieren und daraus klare Handlungsempfehlungen ableiten. Beispielsweise ermöglicht es ein einfach lesbares Diagramm jedem Teammitglied, daraus konkrete Maßnahmen abzuleiten.

Es gibt eine Menge Herausforderungen, die sich bei einer Sentiment Analyse herausstellen. Beispielsweise den Sarkasmus richtig zu interpretieren oder Negationen richtig zu deuten. Diese werden im Folgenden näher erläutert: 

Sarkasmus richtig interpretieren: Sobald ein Satz positive Wörter wie “super”, “toll” , “gut” beinhaltet, würde der Computer auf Grundlagen dieser gespeicherten Datensätze die Stimmung als positiv einordnen. Doch dank moderner Technik und dem schnellen Fortschritt in KI kann nun sogar Sarkasmus erfasst werden. 

 Negationen richtig deuten:  Ein Beispiel wäre: „Die Qualität des Produkts ist nicht schlecht.“ Hier erkennt KI während der Sentiment Analyse, dass in diesem Zusammenhang das Wort “schlecht” als positiv bis neutral gesehen wird und nicht einfach als negativ. 

Multipolarität: Eine weitere Herausforderung, die bereits in der „Definition der Sentiment Analyse“ kurz angesprochen wurde, ist die Multipolarität. Damit ist gemeint, dass in einem Kundenkommentar mehrere Sentiments gleichzeitig vorhanden sein können, wodurch sowohl positive als auch negative emotionale Töne zum Ausdruck kommen.

Verschiedene Sprachen: Die sprachliche Vielfalt stellt eine bedeutende Herausforderung für viele Marken dar. Marken stehen oft vor der Aufgabe, Kundenfeedback wie Kundenkommentare in verschiedenen Sprachen zu verstehen und darauf zu reagieren. Im Deutschen gibt es zudem viele Nuancen, Slang und unterschiedliche Bedeutungen von Wörtern, die KI zum Glück erkennen kann und richtig deutet. 

Die Klassifikation von Gefühlen kann für Maschinen eine große Herausforderung darstellen. Trotz des technischen Fortschrittes stellt die menschliche Sprache eine größere Schwierigkeit dar. 

Was sind Vorteile einer Sentiment Analyse?

In den vorherigen Kapiteln wurden bereits zahlreiche Vorteile der Sentiment Analyse in verschiedenen Zusammenhängen aufgegriffen – von der systematischen Erfassung von Kundenfeedback bis hin zur Umsetzung konkreter Maßnahmen. Doch was genau bringt der Einsatz einer Sentiment Analyse Unternehmen ganz konkret? Hier findest du die wichtigsten Benefits noch einmal kompakt zusammengefasst:

• Schnelle Kategorisierung von Emotionen: Kundenkommentare werden effizient als positiv, negativ oder neutral klassifiziert.

• Thematische Auswertung: Feedback lässt sich gezielt einzelnen Themenfeldern wie Lieferung, Preis oder Produktqualität zuordnen.

• Multikanal-Zusammenführung: Feedback aus verschiedenen Kanälen (z. B. Shops, Drittplattformen, Social Media) wird zentral gesammelt und analysiert.

• Trend- und Stimmungsanalysen über Zeit und Zielgruppen: Regionale und demografische Unterschiede in der Wahrnehmung werden sichtbar.

• Frühzeitiges Erkennen unzufriedener Kunden: Kritische Stimmen können schnell identifiziert und mit dem Closing-the-Loop-Ansatz adressiert werden.

• Stärkung der Markenwahrnehmung: Positive Kommentare wirken als kostenlose Markenwerbung und fördern Brand Awareness.

• Datengetriebene Verbesserungen: Unternehmen können gezielt Maßnahmen in Bereichen mit hohem negativem Sentiment ableiten und umsetzen.

• Unterstützung des NPS-Managements: Ergänzt klassische Metriken wie den Net Promoter Score durch qualitative Tiefenanalysen.

Die Sentiment Analyse fördert die Kundenbindung und steigert den Umsatz, da zufriedene Kunden loyaler sind und häufiger kaufen. Sie ermöglicht es zudem, kritische Themen früh zu erkennen und negative Erfahrungen schnell in positive umzuwandeln. Darüber hinaus bietet sie wertvolle Einblicke, um die Gefühle, Meinungen und Motivationen der Kunden besser zu verstehen.

Wie kann Kundensentiment gezielt gesteigert werden mit 3 einfachen Maßnahmen?

1. Ausgangslage kennen
   Nur wer weiß, wie zufrieden Kunden aktuell sind, kann gezielt nachjustieren. Eine fundierte Analyse liefert die Basis, um Stimmungen zu verstehen, Trends zu erkennen und frühzeitig gegenzusteuern.
2. Mitarbeitende befähigen
   Geben Sie Ihrem Service-Team mehr Entscheidungsspielraum – etwa bei kleinen Kulanzlösungen. Das spart Zeit, vermeidet Frust und zeigt: Wir nehmen Kundenanliegen ernst.
3. Interaktionen personalisieren
   Individuelle Ansprache und passende Empfehlungen schaffen Nähe. Wer sich als Mensch – und nicht als Ticketnummer – wahrgenommen fühlt, bleibt eher loyal und teilt positives Feedback.

Oft überzeugt erst der Blick auf konkrete Ergebnisse – insbesondere, wenn Unternehmen bereits erfolgreich eine Sentiment Analyse eingesetzt haben. Aber genau das können wir euch in diesem Blogpost bieten: 

Wie sieht es am Beispiel von Thalia aus? Welche Herausforderung, Lösung und Auswirkungen? 

Die Herausforderung für Thalia war, ihr Kundenfeedback systematisch auf ein System zusammenzufassen und aus den Auswertungen zielgerichtete Maßnahmen zu entwerfen. Mithilfe der CX-Management-Plattform von zenloop schaffte es für Thalia herausragende Ergebnisse. Sie konnten einen NPS von +78 die ganze Zeit beibehalten und das, indem sie eine Sentiment Analyse in den Einsatz brachten. zenloop’s Plattform basiert auf drei zentralen Säulen eines effektiven CX Managements: Zuhören, Verstehen und Handeln. Bei der Säule “Verstehen” steht eine Sentiment Analyse stark im Fokus, um Thalias gesamtes Kundenfeedback zu strukturieren und auszuwerten. Dieses sorgte für ein deutlich verbessertes Kundenerlebnis. Die Erfolgsgeschichte von Thalia ist zudem ein perfektes Beispiel für „Closing the Loop“ im Customer Experience Management. Durch den Einsatz von zenloop konnte Thalia nicht nur systematisch Kundenfeedback sammeln, sondern auch konkrete Maßnahmen daraus ableiten und direkt umsetzen.

Thalia optimierte durch diesen geschlossenen Feedbackkreislauf nicht nur den NPS, sondern steigerte auch seine Trustpilot-Bewertung signifikant und gewann Kunden zurück, die sonst möglicherweise abgesprungen wären.

Willst du mehr über Thalias Erfolgsgeschichte mit zenloop erfahren und wie die Sentiment Analyse durch unsere Zusammenarbeit beeindruckende Ergebnisse erzielte? Dann klicke hier.

Wie sieht es am Beispiel von vertbaudet aus? 

Eine Schlüsselkomponente für vertbaudet war die Sentiment Analyse, die es dem Unternehmen ermöglichte, tiefere Einblicke in die Zufriedenheit der Kunden zu gewinnen. Innerhalb von 8 Monaten hat vertbaudet mehr als 6.500 Kundenkommentaren durch Umfragen auf deren Online-Shop und Marketing E-Mails erfassen können. Hier sind einige Beispiele von Verbesserungen, die vertbaudet durchgeführt hat:

• Ergänzung der Zahlungsmethoden, nachdem kontinuierlich Feedback danach eingereicht wurde
• Online-Kauf als Gast, ohne sich vorher ein Kundenkonto erstellen zu müssen
• Einführung von kostenlosem Versand ab 75€, was die Anzahl der Beschwerden reduziert
• Aktivierung von druckbaren Gutscheinen

Nach Umsetzung all dieser Verbesserungen konnte vertbaudet den NPS um ganz 12 Punkte steigern und Kundenservice-Anfragen um 35% senken. Auch vertbaudet stellt ein perfektes Beispiel für ein echtes “Closing the Loop” dar. 

Du möchtest mehr über die Success Story von vertbaudet erfahren? Dann klicke hier.  

Abschließend lässt sich sagen, dass es sich für Unternehmen auszahlt, in eine Sentiment Analyse zu investieren. Sie ermöglicht das gezielte Erfassen von Kundenfeedback und bietet wertvolle Einblicke, um das Kundenerlebnis mithilfe von Kundenkommentaren zu verbessern. Insgesamt trägt eine erfolgreiche Sentiment Analyse dazu bei, die Beziehung zu den Kunden zu stärken und auf deren Bedürfnisse einzugehen.