Automatisierte Analyse von Kundenfeedback mit KI

Von Rohtext zu Entscheidungen: Sentiment, Themen, Trends und Alerts mit KI und klaren Qualitätschecks. Zu den Schwerpunkten gehören Feedback-Daten richtig einsammeln und vorbereiten, Sentiment- und Emotionsanalyse, die im Alltag hält, Themen erkennen: Klassifikation und Topic Modeling, LLM-gestützte Auswertung mit Guardrails, Messbarkeit und Qualität: von Ground Truth bis Monitoring und Vom Insight zur Aktion: Dashboards, Alerts, Entscheidungen.

Die Schulung richtet sich an Product Managerinnen und Product Manager, die Prioritäten aus Feedback ableiten, Customer Experience und VoC-Verantwortliche mit Reporting-Auftrag, Data Analysts und BI-Teams, die Textdaten operationalisieren und Support- und Service-Leads, die Ursachen systematisch finden wollen sowie alle, die Kundenfeedback automatisiert auswerten und als Entscheidungsgrundlage nutzen wollen.

Grundverständnis von Datenanalyse und Kennzahlen ist hilfreich. Du solltest bereit sein, mit Beispieldaten, Labels und Qualitätschecks zu arbeiten.

Zu den Schwerpunkten gehören Feedback-Daten richtig einsammeln und vorbereiten, Sentiment- und Emotionsanalyse, die im Alltag hält, Themen erkennen: Klassifikation und Topic Modeling, LLM-gestützte Auswertung mit Guardrails, Messbarkeit und Qualität: von Ground Truth bis Monitoring und Vom Insight zur Aktion: Dashboards, Alerts, Entscheidungen.

Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu LLM-gestützte Auswertung mit Guardrails, Messbarkeit und Qualität: von Ground Truth bis Monitoring und Vom Insight zur Aktion: Dashboards, Alerts, Entscheidungen geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Wenn Du Kundenfeedback nur manuell liest, verpasst Du Muster, die sich über Wochen aufbauen, und reagierst zu spät auf neue Probleme; Dieses Seminar zeigt Dir, wie Du Feedbackströme so strukturierst, dass Du Trends und Treiber früh erkennst und sie in konkrete Maßnahmen überführst; Du beginnst mit einem sauberen Setup: Datenquellen wie Support-Tickets, App-Store-Reviews, NPS-Kommentare oder Chat-Transkripte, einheitliche Felder,; Dabei klären wir auch, wie Du PII behandelst und welche Aufbewahrungs- und Zugriffskonzepte sinnvoll sind; Anschließend baust Du Analysebausteine, die im Betrieb stabil bleiben.

Ja. „LLM-gestützte Auswertung mit Guardrails“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Prompt-Design für stabile Extraktion, JSON-Outputs, Schema-Validierung, Halluzinationen erkennen und begrenzen und Human-in-the-loop für kritische Fälle.