Kursbeschreibung
Dieses Seminar richtet sich an alle, die aus Kundenfeedback mehr machen wollen als Stichproben und Bauchgefühl. Du entwickelst ein Systemdenken für Feedbackanalyse: Welche Fragen willst Du beantworten, welche Entscheidungen sollen daraus folgen und wie misst Du, ob die Automatisierung wirklich hilft? Du startest mit dem Fundament aus Datenquellen, Datenmodell und Taxonomie. Wir klären, wie Du Labels definierst, welche Granularität sinnvoll ist und wie Du mit PII und sensiblen Inhalten umgehst. Danach baust Du eine Vorverarbeitung, die typische Stolpersteine wie Duplikate, Copy-Paste-Ketten, Spam und extrem kurze Kommentare entschärft. Im Analyse-Teil kombinierst Du Sentiment- und Emotionsanalyse mit Themenfindung. Du lernst, wie Du Sentiment kalibrierst, Schwellenwerte setzt und Mehrsprachigkeit berücksichtigst, damit Du Fehlalarme reduzierst. Für Themen setzt Du auf einen Mix aus Klassifikation für bekannte Kategorien und Topic Modeling für unbekannte Cluster. Ein wichtiger Punkt ist Drift: Du erkennst, wann sich Sprache, Produkt oder Kundenerwartungen so verändern, dass Modelle nachjustiert werden müssen. LLMs nutzt Du gezielt für Extraktion und Zusammenfassungen, aber immer mit Guardrails: JSON-Schemata, Validierung, Sampling und Human-in-the-loop. Zum Abschluss baust Du Reporting, Trendanalysen und Alerting, priorisierst Maßnahmen nach Impact und etablierst Monitoring, damit aus Feedback dauerhaft messbare Verbesserungen werden.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- Kundenfeedback aus Tickets, Reviews und Umfragen vorbereiten
- Sentiment und Emotionen mit KI zuverlässig bewerten
- Themen, Trends und Ursachen mit Topic Modeling erkennen
- LLM-Auswertungen mit Guardrails und JSON-Checks absichern
- Gold-Sets, Precision und Recall für Qualitätschecks nutzen
- Alerts für Peaks, Ausreißer und neue Themen einrichten
- Dashboards für Product, CX und Management aufbauen
- Feedback-Insights in priorisierte Maßnahmen übersetzen
Zielgruppe
- 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
- Support- und Service-Leads, die Ursachen systematisch finden wollen
- Für alle, die Kundenfeedback automatisiert auswerten und als Entscheidungsgrundlage nutzen wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Datenanalyse und Kennzahlen ist hilfreich.
- Du solltest bereit sein, mit Beispieldaten, Labels und Qualitätschecks zu arbeiten.
Kursinhalte
- Feedback-Daten richtig einsammeln und vorbereiten
- Quellen: Tickets, Reviews, Umfragen, Chat, Social
- Datenschutz, PII-Handling, Aufbewahrung
- Duplikate, Spam, Bot- und Rage-Text erkennen
- Taxonomie, Labels und Definitionen festlegen
- Sentiment- und Emotionsanalyse, die im Alltag hält
- Sentiment-Skalen und Kalibrierung
- Ironie, Negation, Domain-Sprache
- Mehrsprachigkeit und Code-Switching
- Confidence, Schwellenwerte, Fehlalarme
- Themen erkennen: Klassifikation und Topic Modeling
- Hierarchische Themenbäume statt Tag-Wildwuchs
- Zero-shot vs. trainierte Modelle
- Clustering, Topic Modeling, Zusammenfassungen
- Drift: wenn Themen sich verschieben
- LLM-gestützte Auswertung mit Guardrails
- Prompt-Design für stabile Extraktion
- JSON-Outputs, Schema-Validierung
- Halluzinationen erkennen und begrenzen
- Human-in-the-loop für kritische Fälle
- Messbarkeit und Qualität: von Ground Truth bis Monitoring
- Sampling-Strategien und Gold-Set aufbauen
- Precision/Recall, Confusion Matrix, Kosten
- Bias-Checks und Fairness im Feedback
- Monitoring, Retraining, Release-Prozess
- Vom Insight zur Aktion: Dashboards, Alerts, Entscheidungen
- Trend- und Treiberanalyse (Root Cause)
- Alerting bei Peaks, Outliers, neuen Themen
- Priorisierung mit Impact und Aufwand
- Reporting für Product, CX und Management
