Zusammenfassung
Die Möglichkeiten, Kundenzufriedenheit via Bewertungsportale und soziale Medien zu ermitteln, werden als eine neuartige Methodenherausforderung und -chance diskutiert. Facebook, Twitter, Foren, Blogs – über praktisch jedes Produkt oder jede Dienstleistung wird irgendwo im Netz geschrieben und sich ausgetauscht. Es stellt sich die Frage: warum nicht einfach nur mitlesen, was der Kunde spontan preisgibt, anstatt aufwendige Befragungen zur Kundenzufriedenheit durchzuführen? Der vorliegende Beitrag analysiert die fünf Herausforderungen, die für ein qualitativ hochwertiges, vollständiges und permanentes Monitoring von Social-Media-Daten zu bewältigen sind: 1) die Menge der Daten und die sich daraus ergebenden 2) Zeit- und Kostenfaktoren; 3) die korrekte Erkennung des Sentiments; 4) die Relevanzbewertung; 5) die exakte Zuordnung der Bewertung/des Sentiments zu den relevanten Sachverhalten. Am Beispiel der automatischen Identifikation von inhaltlichen Treibern der Kundenzufriedenheit (des Net Promotor Scores) aus Freitexten und offenen Nennungen wird demonstriert, inwieweit innovative Softwarelösungen hilfreich sein können.
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Schönebeck, B., Skottke, EM. (2017). „Big Data“ und Kundenzufriedenheit: Befragungen versus Social Media?. In: Gansser, O., Krol, B. (eds) Moderne Methoden der Marktforschung. FOM-Edition. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-09745-5_13
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