Lösungen · CX & Voice of Customer Kundenfeedback nach Themen ordnen und vergleichen.
Vergleichen Sie, welche Themen über die Zeit und bei unterschiedlichen Bewertungen genannt werden. Originalkommentare helfen, die Unterschiede einzuordnen.
Ihre Kunden sagen viel – nur nicht an einer Stelle.
Und jeden Monat kommen neue Kommentare hinzu. Bis daraus ein Bild wird, mit dem Service, Produkt und Vertrieb arbeiten können, ist viel Handarbeit nötig.
Ausgangslage: Jeder Kanal für sich
Umfragetool, App Stores und Ticketsystem liefern eigene Berichte mit eigenen Kategorien. Ob dieselbe Kritik überall auftaucht, sieht so niemand.
Mit deepsight: Dieselben Kategorien für alle Quellen
Werten Sie alle Quellen mit demselben Codebook aus, auch mit über- und untergeordneten Kategorien. So sehen Sie, in welchen Kanälen ein Thema auftaucht.
Zum eigenen CodebookAusgangslage: Ein Wert ohne Inhalt
Im Bericht stehen der NPS und vielleicht eine Wortwolke. Welche Themen Kritiker ansprechen, zeigt beides nicht.
Mit deepsight: Themen nach Bewertungsgruppe
deepsight ordnet die Kommentare nach Themen und stellt gegenüber, was Kritiker, Passive und Promotoren nennen – mit den Kommentaren im Wortlaut.
Zur NPS-AnalyseAusgangslage: Jeden Monat von vorn
Neuer Export, neue Auszählung. Fallen die Kategorien jedes Mal etwas anders aus, bleibt offen, ob ein Thema wirklich zunimmt.
Mit deepsight: Eine Zeitreihe statt Einzelberichten
Neue Exporte und neu abgerufene App-Bewertungen führen Sie als weitere Welle weiter und gleichen die Themen ab. So sehen Sie, was zu- und was abnimmt.
Zu den ZeitreihenAusgangslage: Einzelne Anliegen gehen unter
Zwischen Hunderten Kommentaren stehen Beschwerden, offene Fragen und ausdrücklich angekündigte Kündigungen. Wer sie finden will, muss alles lesen.
Mit deepsight: Nach Anliegen filtern
deepsight ordnet Kommentare nach ihrem Anliegen, etwa Beschwerde, Frage oder ausdrücklich genannte Kündigungsabsicht. Solche Kommentare filtern Sie gezielt und geben sie an Ihr Serviceteam.
Zu den Anliegen
Gleiche Themen, zwei Monate
Kommentare aus einer Kundenumfrage, als CSV exportiert. Wählen Sie ein Thema, um einen Kommentar aus dem August zu sehen.
Fiktive Werte. Anteil der Kommentare, die ein Thema nennen. Basis Juli n = 812, August n = 764.
„In der Hotline hing ich eine halbe Stunde in der Warteschleife, danach ging es aber schnell.“
Wählen Sie eine Kategorie, um die Textstelle zu sehen.
Wie Ihr Feedback zu deepsight kommt
| Quelle | Weg in deepsight | Status |
|---|---|---|
| Umfrage- und Feedbackexporte | Import als Excel- oder CSV-Datei, mit Bewertungen und Merkmalen. Wiederkehrende Exporte vergleichen Sie als Wellen über die Zeit (in jedem bezahlten Paket enthalten, siehe Paketvergleich). | Verfügbar |
| Eigene Befragungen | Fragebogen mit Befragungen in der deepsight cloud erstellen und die Antworten direkt auswerten (Freischaltung im Rahmen der Einführung, Teilnahme derzeit auf Deutsch). | Verfügbar |
| Bewertungsplattformen | App Store und Google Play per Konnektor, der Bewertungen regelmäßig abruft (in jedem bezahlten Paket enthalten); welche Daten eine Quelle liefert, hängt von Zugang und Berechtigungen ab. Andere Plattformen wie Google oder Trustpilot importieren Sie als Export. | Verfügbar |
| Support-Tickets | Export aus Ihrem Ticketsystem als Excel- oder CSV-Datei importieren. | Verfügbar |
| Direkte Anbindung weiterer Systeme | Etwa Ihres Ticketsystems: als individuelles Projekt, nach gemeinsamer Prüfung. | Auf Anfrage |
Was Sie mit Ihrem Kundenfeedback beantworten
- Welche Themen nennen Kunden in diesem Monat häufiger als im Vormonat – und welche seltener?
- Welche Themen werden gelobt, welche kritisiert – und kippt ein Thema von Lob zu Kritik?
- Tauchen nach einer Änderung, etwa einem neuen Tarif oder einem App-Update, neue Themen auf?
- Unterscheiden sich Regionen, Produkte oder Kundengruppen darin, worüber sie schreiben?
- Zu welchen Themen nennen Kunden ausdrücklich eine Kündigungsabsicht?
- Welche Fragen stellen Kunden immer wieder, etwa zu Rechnung oder Vertrag?
Gut zu wissen: Fragen wie diese stellen Sie in eigenen Worten auch dem Assistenten. Seine Antwort trennt Berechnung, Beleg und Einordnung.
Was in Ihrem Export stehen sollte
Eine Zeile je Kommentar. Was daneben steht, bestimmt, wonach Sie später vergleichen können.
Gut zu wissen: Tickets und Kommentare enthalten oft Namen oder Kontaktdaten. Die Anonymisierung maskiert Angaben wie Namen, E-Mail-Adressen oder Telefonnummern, bevor die Analysen laufen. Sie erkennt nicht jede Angabe – prüfen Sie Ergebnisse vor der Weitergabe.
Einzelne Kommentare sind Anekdoten. Nach Themen geordnet zeigen sie, was sich wiederholt.
Über alle Quellen hinweg, Monat für Monat.
Vom Export zum Themenvergleich
- Daten übernehmen
Exporte hochladen oder App-Bewertungen per Konnektor abrufen. Leere Kommentare und Einträge wie „keine Angabe“ sortieren Sie auf Wunsch aus.
Datenqualität prüfen - Themen festlegen
Themen vorschlagen lassen oder Ihr Codebook anwenden. Produktnamen, Tarife und interne Begriffe hinterlegen Sie vorab im Studienkontext.
Themenanalyse - Am Kommentar prüfen
Je Thema die Kommentare im Wortlaut lesen, einzelne Zuordnungen korrigieren, Themen umbenennen, zusammenführen oder aufteilen.
Themen verfeinern - Vergleichen
Bewertungen und Themen nach Monat, Quelle oder Kundengruppe gegenüberstellen, auf Wunsch mit Signifikanzhinweisen.
Gruppenvergleich
Was Sie an Service, Produkt und Vertrieb weitergeben
Gut zu wissen: Ihr Quartalsbericht entsteht aus Tabellen eines anderen Programms? Die slide factory setzt Excel-Daten in Folien Ihrer PowerPoint-Vorlage um.
Sehen Service, Produkt und Vertrieb dieselben Themen, reden alle über dasselbe.
Statt eines eigenen Berichts je Kanal.
Worauf es beim Feedback-Vergleich ankommt
Neue Themen bewusst aufnehmen
Wenden Sie Ihr Codebook mit zusätzlich vorgeschlagenen Themen an. So fällt auf, was es noch nicht abdeckt – etwa nach einem App-Update. Ob ein neues Thema bleibt, entscheiden Sie: behalten, zusammenführen oder entfernen. Jede Änderung wird als Themenversion gespeichert.
Basis je Monat und Quelle
Anteile beziehen sich auf die ausgewerteten Kommentare eines Monats oder einer Quelle; was die Datenqualitätsprüfung aussortiert, zählt nicht zur Basis. Mehrfachnennungen sind möglich. Bei wenigen Kommentaren schwanken Anteile stark – unter einer Basis von 10 werden Werte im Gruppenvergleich und in Dashboards gekennzeichnet oder ausgeblendet.
Jede Quelle hat ihr Publikum
Ein Ticket schreibt, wer ein Anliegen hat; Bewertungen stammen oft von Kunden mit besonders guten oder schlechten Erfahrungen. Was in Tickets dominiert, betrifft deshalb nicht automatisch alle Kunden.
Stimmung je Thema
Ein Kommentar wie „Produkt top, Lieferung zu spät“ lobt und kritisiert zugleich. deepsight ordnet die Stimmung deshalb je Thema ein; Ironie und mehrdeutige Formulierungen prüfen Sie am Original.
Fragen zu CX & Voice of Customer
So oft, wie neue Daten vorliegen, etwa monatlich oder je Erhebungswelle. Analysierte Kommentare zählen zum Textkontingent Ihres Pakets, siehe Preise.
Eine Echtzeit-Überwachung mit Warnmeldungen gibt es nicht: Veränderungen sehen Sie, wenn Sie neue Daten auswerten und vergleichen. Ist eine Auswertung fertig, benachrichtigt deepsight Sie auf Wunsch per E-Mail.
Ja, wenn Sie die früheren Exporte mit denselben Kategorien auswerten wie die neuen, etwa mit Ihrem bisherigen Kategoriensystem als Codebook. Anteile aus dem alten Tool direkt danebenzustellen, empfehlen wir nicht: Andere Kategorien und Zuordnungsregeln verschieben die Werte. Auch frühere Exporte zählen beim Auswerten zum Textkontingent. Der Wellenvergleich ist in jedem bezahlten Paket enthalten – siehe Paketvergleich.
Ja. Eine integrierte Übersetzung (KI-gestützt, wahlweise auch DeepL oder Google) unterstützt die Auswertung; die Originalkommentare bleiben abrufbar. Ist die Übersetzung aktiv, wird übersetzt, bevor die Anonymisierung personenbezogene Angaben maskiert.
Nicht im Sinne einer Ursache. Häufig genannte Themen zeigen, wo Sie genauer hinsehen sollten; Signifikanzhinweise zeigen, ob sich eine Gruppe statistisch auffällig vom Rest der Stichprobe unterscheidet. Dass ein Thema den Wert verändert, belegen beide nicht.
Die deepsight cloud läuft auf Microsoft Azure in der EU. Daten sind bei der Übertragung (TLS) und bei der Speicherung (AES-256) verschlüsselt; Löschfristen für Datensätze legen Sie je Projekt oder für die Organisation fest. Für KI-Funktionen nutzen wir Azure OpenAI; Microsoft verwendet Ihre Daten nicht zum Training von KI-Modellen. Die Verarbeitung regelt ein Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO. Mehr unter Sicherheit.
Die Anonymisierung maskiert personenbezogene Angaben wie Namen, E-Mail-Adressen oder Telefonnummern, bevor die Analysen laufen; ist die Übersetzung aktiv, wird vorher übersetzt. Sie erkennt nicht jede Angabe.
Passend zu CX & VoC
Ihr Kundenfeedback auswerten
Lernen Sie den Themenvergleich in einer persönlichen Demo kennen. Anschließend erhalten Sie einen Testzugang – auf Wunsch besprechen wir die Auswertung an einem Export aus Ihrem System.