Feedback analysieren

Von Bauchgefuehl zu Daten

🔄 Recall: In Lektion 5 hast du gelernt, FAQ-Inhalte aus Tickets zu generieren. Jetzt nutzen wir KI, um einen Schritt weiterzugehen: Feedback systematisch analysieren und daraus Strategien ableiten.

Die meisten Unternehmen sammeln Feedback — und tun dann nichts damit. Die E-Mails liegen im Postfach, die Bewertungen stehen auf Google, die Umfragen verstauben in einer Excel-Datei. Das Problem ist nicht fehlende Daten — sondern fehlende Analyse.

4 Feedback-Quellen, die du nutzen solltest

Quelle	Was du findest	Wie oft pruefen
Support-Tickets	Konkrete Probleme, Verbesserungsideen	Woechentlich
Online-Bewertungen	Google, Trustpilot, Branchenportale	Monatlich
Umfragen (NPS, CSAT)	Quantitative Zufriedenheitswerte	Nach jedem Kontakt
Social Media	Ungefilterte Meinungen, Stimmungen	Woechentlich

KI-Prompt: Feedback-Analyse

Analysiere dieses Kundenfeedback der letzten 4 Wochen:

[Feedback einfuegen — Tickets, Bewertungen, Umfrageantworten]

Erstelle:
1. Sentiment-Uebersicht: Wie viel Prozent positiv/neutral/negativ?
2. Top 5 Themen: Worueber beschweren sich Kunden am haeufigsten?
3. Top 3 Lob-Themen: Was funktioniert gut?
4. Trends: Gibt es neue Themen, die vorher nicht aufgetaucht sind?
5. Handlungsempfehlungen: Was sollte als Erstes verbessert werden?

Format: Tabelle mit Prioritaet (hoch/mittel/niedrig) und geschaetztem Aufwand.

Die Feedback-Matrix

Nicht jedes Feedback ist gleich wichtig. Sortiere nach Impact und Haeufigkeit:

	Haeufig	Selten
Hoher Impact	🔴 Sofort beheben	🟡 Einplanen
Niedriger Impact	🟡 Beobachten	🟢 Notieren

🔴 Sofort beheben: Viele Kunden klagen + es kostet Umsatz/Kunden 🟡 Einplanen: Entweder haeufig oder impactstark — in Sprint/Quartal einplanen 🟢 Notieren: Einzelfaelle, geringer Impact — im Auge behalten

✅ Quick Check: Wie analysierst du aktuell Kundenfeedback? Wenn die Antwort „gar nicht systematisch" ist — genau dafuer ist diese Lektion da.

Service-KPIs messen

Zahlen, die zaehlen:

CSAT (Customer Satisfaction Score): „Wie zufrieden waren Sie?" (1-5 Sterne)
NPS (Net Promoter Score): „Wuerden Sie uns weiterempfehlen?" (0-10)
First Response Time: Wie schnell antwortest du?
Resolution Time: Wie lange bis zur Loesung?
Ticket Volume: Steigt oder sinkt es? (Sinken = FAQ funktioniert)

Benchmark DACH-Markt:

CSAT ueber 4.2/5 = gut
NPS ueber 30 = gut, ueber 50 = exzellent
First Response < 4 Stunden (E-Mail), < 2 Minuten (Chat)

Key Takeaways

Feedback sammeln reicht nicht — systematische Analyse mit KI zeigt dir, wo der groesste Hebel liegt
4 Quellen: Tickets, Bewertungen, Umfragen, Social Media
Feedback-Matrix: Priorisiere nach Haeufigkeit × Impact
KPIs messen: CSAT, NPS, Response Time, Resolution Time
Trends erkennen: Neue Themen frueh identifizieren, bevor sie eskalieren

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In Lektion 7: Templates und Workflows baust du ein System, das konsistenten, exzellenten Support auch im Team und bei wachsendem Volumen moeglich macht.