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09.10.2014

Kundenwünsche per Big Data herausfinden

Wie gelingt es Unternehmen im Zeitalter der Digitalisierung das Ohr am Kunden zu haben? Indem sie Bewertungen analysieren, die Kunden auf Portalen, in Foren und sozialen Netzwerken posten. Denn Bewertungsportale haben enormen Einfluss auf die Kaufentscheidung.

Kundenwünsche werden im Internet geäußert, Grafik: Steria Mummert Consulting

Über drei Viertel der deutschen Konsumenten vertrauen auf das Votum anderer, wenn es um Neuanschaffungen geht. Dabei achten sie allerdings genau darauf, wer der Urheber einer Empfehlung ist: Das ist ein Ergebnis der repräsentativen Studie „Potenzialanalyse Big Data Analytics“ von Steria Mummert Consulting.

Unabhängige Portale besitzen mehr Vertrauen

Portale, Foren und Communities sind das digitale Pendant zur mündlichen Empfehlung, daher empfinden acht von zehn Konsumenten Webseiten wie Trip Advisor und Yelp als hilfreich. Sie unterschieden jedoch zwischen neutralen Portalen und Foren auf der einen und Kunden-Communities von Unternehmen und sozialen Netzwerken auf der anderen Seite: Mit 80 Prozent bringen mehr Kunden Portalen und Foren ihr Vertrauen entgegen. Nur 64 beziehungsweise 58 Prozent halten das Lesen von Kundenmeinungen in Social Media und Kunden-Communities für hilfreich.

Entscheidungen fallen mithilfe von Bewertungen

Der Einfluss, den die geposteten Bewertungen auf Kaufentscheidungen ausüben, ist enorm: Über 85 Prozent der Kunden haben schon einmal eine Online-Rezension zum Anlass genommen, um sich für ein Produkt zu entscheiden. Besonders schwer wiegen Bewertungen auf Fachforen und Bewertungsportalen: Bei 91 Prozent der Befragten haben Kundenmeinungen hier eine Kaufentscheidung begünstigt. Anders ist es bei Kaufentscheidungen, die durch negative Bewertungen verhindert wurden. Diese gehen zu fast einem Viertel von Kunden-Communities und sozialen Netzwerken aus.

Unstrukturierte Daten auswerten

Daher wird es für Unternehmen immer wichtiger, diese Daten auszuwerten, um ihre Produkte zu verbessern und Trends zu identifizieren. Bewertungen und Empfehlungen erfolgen aber in der Regel in Textform und sind daher eine unstrukturierte Sammlung von Wörtern und Zeichen. Die Verarbeitung und Analyse von großen Mengen an unstrukturiert vorliegenden Daten ist ein Kerngebiet von Big Data. Spezielle Softwarealgorithmen lassen sich hier zur „Stimmungserkennung“ als Untergebiet des „Text Mining“ einsetzen. Mit ihr ist es möglich, Texte automatisch danach auszuwerten, ob eine geäußerte Haltung oder Wertung positiv oder negativ gemeint war, selbst wenn sie beispielsweise durch eine ironische oder sarkastische Formulierung nur schwer zu entschlüsseln ist.

Redaktion QZ
qz <AT> hanser.de

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