Im Zeitalter der Digitalisierung können Unternehmen durch die Analyse von Bewertungen ihrer Kunden auf Portalen, in Foren und sozialen Netzwerken am Kunden dranbleiben. Bewertungsportale haben einen sehr großen Einfluss auf die Kaufentscheidung, mehr als drei Viertel der Deutschen vertrauen bei Neuanschaffungen auf die Bewertung anderer. Dabei spielt eine große Rolle, wer der Urheber der Empfehlung ist. Das Vertrauen in herstellerunabhängige Fachforen ist größer als das in spezielle Kunden-Communities von Unternehmen. Das zeigt die Stude “Potenzialanalyse Big Data Analytics” von Steria Mummert Consulting.

Unterschiede zwischen neutralen Portalen und Kunden-Communities
Portale, Foren und Communities zur Bewertung gekaufter Produkte oder Dienstleistungen werden oft genutzt. Als digitales Pendant zur mündlichen Empfehlung werden diese Webseiten von 80 Prozent der Konsumenten für hilfreich erachtet. Allerdings gibt es Unterschiede zwischen neutralen Portalen und Kunden-Communities von Unternehmen. 80 Prozent der Kunden vertrauen Portalen und Foren, 64 Prozent bzw. 58 Prozent halten Kundenmeinungen in Social Media und Kunden-Communities für hilfreich. Während drei Viertel ihre Meinung kundtun würden, tun dies nur 48 Prozent in Foren und Bewertungsportalen und nur 43 bzw. 36 Prozent in sozialen Netzwerken und Kunden-Communities.

Online-Rezension als Ursache für Kaufentscheidung
Die geposteten Bewertungen haben großen Einfluss auf die Kaufentscheidung. Mehr als 85 Prozent haben sich aufgrund einer Online-Rezension für ein Produkt entschieden. Insbesondere Bewertungen auf Fachforen und Bewertungsportalen haben großen Einfluss. 91 Prozent haben auf Grundlage der Kundenmeinungen hier eine Kaufentscheidung gefällt. Hingegen entfällt fast ein Viertel der Kaufentscheidungen, die durch negative Bewertungen nicht zustande kamen, auf Kunden-Communities und soziale Netzwerke. Dieser große Einfluss auf die Kaufentscheidung sollte für Unternehmen Anlass sein, diese Daten zur Verbesserung ihrer Produkte und Identifikation von Trends auszuwerten.

Bewertungen für eine Software verständlich machen
Die Integration und Analyse von strukturiert vorliegenden Daten ist für Unternehmen meist kein Problem. Allerdings sind Bewertungen und Empfehlungen in der Regel Texte, also unstrukturierte Sammlungen von Wörtern und Texten. Das Problem ist, den Text mithilfe von statistischen und linguistischen Mitteln für eine Software verständlich zu machen. Ein Kerngebiet von Big Data ist die Verarbeitung und Analyse von vielen unstrukturiert vorliegenden Daten. Bestimmte Softwarealgorithmen können zur „Stimmungserkennung“ genutzt werden, sodass die Texte automatisch auf ihre positive oder negative Meinung ausgewertet werden können.