Google-Rezensionsanalyse: Strategien zur Gewinnung von Kundeneinblicken

Google-Bewertungen zählen weiterhin zu den wichtigsten Online-Bewertungsplattformen: 81 % der Internetnutzer lesen sie vor einem Kauf. Daher sind Google-Bewertungen eine entscheidende Feedbackquelle für Unternehmen. Die Bedeutung der Analyse von Google-Bewertungen zu verstehen, kann für jedes erfolgsorientierte Unternehmen den entscheidenden Unterschied machen.

Warum ist die Analyse von Google-Rezensionen für Unternehmen wichtig?

Es ist nicht verwunderlich, dass immer mehr Unternehmen erhebliche Ressourcen investieren, um ihre Sichtbarkeit bei Google zu verbessern. Beachten Sie jedoch, dass es bei der Google-Optimierung nicht nur um das Sammeln von Google-Rezensionen geht, sondern auch darum, daraus wertvolle Erkenntnisse für Ihr Unternehmen zu gewinnen.

a. Aus negativen Google-Rezensionen lernen

So können Sie die Auswirkungen abmildern und negative Bewertungen in eine positive Kraft für Ihr Unternehmen verwandeln:

1. Identifizierung von Verbesserungspotenzialen

Negative Bewertungen liefern wertvolle Einblicke in Bereiche Ihres Unternehmens, die möglicherweise Aufmerksamkeit oder Verbesserungen erfordern. Die sorgfältige Analyse des in diesen Bewertungen enthaltenen Feedbacks kann Unternehmen dabei helfen, spezifische Aspekte ihrer Produkte, Dienstleistungen oder des Kundenerlebnisses zu identifizieren, die verbesserungsbedürftig sind.

2. Bearbeitung von Kundenanliegen und -problemen

Auf negative Bewertungen zu reagieren, beweist das Engagement für Kundenzufriedenheit und ermöglicht es Unternehmen, direkt mit unzufriedenen Kunden in Kontakt zu treten. Indem sie deren Anliegen und Probleme umgehend und professionell angehen, können Unternehmen die Auswirkungen negativen Feedbacks abmildern und unzufriedene Kunden potenziell zu treuen Fürsprechern machen.

3. Verhinderung des Wiederauftretens negativer Trends

Die Analyse von Mustern und Trends in negativen Bewertungen kann Unternehmen helfen, wiederkehrende Probleme oder Schwachstellen zu identifizieren. Indem sie die Ursachen dieser Probleme verstehen, können Unternehmen Korrekturmaßnahmen ergreifen, um ähnliche Probleme in Zukunft zu vermeiden und so die Kundenzufriedenheit und -bindung insgesamt zu verbessern.

Um mehr über den effektiven Umgang mit Google-Rezensionen zu erfahren, lesen Sie unseren Artikel „ Beispiele für Antworten auf negative Rezensionen: Lassen Sie sich Ihr Geschäft nicht durch schlechte Rezensionen ruinieren“.

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b. Maximierung positiver Google-Rezensionen

Positive Google-Bewertungen verbessern nicht nur Ihre Sichtbarkeit bei Google, sondern helfen Ihnen auch, neue Kunden zu gewinnen. So holen Sie das Beste aus Ihren 4- oder 5-Sterne-Google-Bewertungen heraus:

1. Positives Feedback für Marketingzwecke nutzen

Verwandeln Sie positive Bewertungen in überzeugende Marketinginhalte wie Social-Media-Posts, Website-Testimonials oder Werbematerialien. Indem Sie authentische Erfahrungsberichte zufriedener Kunden präsentieren, können Sie den Wert und die Qualität Ihrer Produkte oder Dienstleistungen einem breiteren Publikum wirkungsvoll demonstrieren und so letztendlich mehr Umsatz und Konversionen erzielen.

2. Aufbau von Markenreputation und Glaubwürdigkeit

Positive Google-Bewertungen sind wertvolle Empfehlungen, die den Ruf und die Glaubwürdigkeit Ihrer Marke bei potenziellen Kunden stärken. Wenn Interessenten positives Feedback von zufriedenen Kunden sehen, vertrauen sie Ihrem Unternehmen eher und entscheiden sich eher für Ihre Angebote als für die der Konkurrenz. Das kontinuierliche Sammeln positiver Bewertungen festigt die Zuverlässigkeit und Exzellenz Ihrer Marke und festigt Ihre Position als vertrauenswürdiger Branchenführer.

3. Förderung der Kundentreue und -bindung

Dankbarkeit und Interaktion mit Kunden, die positive Bewertungen hinterlassen, fördern Wertschätzung und Loyalität. Indem Sie deren Feedback anerkennen und echtes Interesse an ihrer Zufriedenheit zeigen, stärken Sie die emotionale Bindung zwischen Ihrer Marke und Ihren Kunden. Zufriedene Kunden, die sich wertgeschätzt fühlen, bleiben Ihrem Unternehmen eher treu, kaufen wiederholt bei Ihnen ein und empfehlen Ihre Produkte oder Dienstleistungen begeistert weiter.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Sie Ihre positiven Online-Bewertungen optimal nutzen können? Lesen Sie unseren Artikel: Wie Sie auf eine positive Bewertung reagieren (mit Beispielen)

So analysieren Sie Google-Rezensionen – Die besten Techniken

Die Analyse von Google-Rezensionen kann zwar eine Herausforderung darstellen, ist aber mit der richtigen Herangehensweise durchaus machbar. Hier sind einige effektive Techniken, die Sie bei der Analyse Ihrer Google-Rezensionen anwenden können:

a. Numerische Datenanalyse

Die numerische Datenanalyse umfasst die Untersuchung numerischer Informationen oder Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Im Kontext der Analyse von Google-Rezensionen beinhaltet die numerische Datenanalyse typischerweise die Untersuchung von Kennzahlen wie Rezensionsbewertungen, Antwortraten und der Gesamtzahl der eingegangenen Rezensionen.

1. Sternebewertung von Google Reviews

Das Google-Sternebewertungssystem hat sich im Laufe der Zeit zu einem entscheidenden Bestandteil der Online-Sichtbarkeit und des Reputationsmanagements von Unternehmen entwickelt. Ursprünglich basierte es auf einer Skala von 1 bis 5 Sternen, berücksichtigt aber heute mehrere Schlüsselfaktoren für die Gesamtbewertung. Zu diesen Faktoren gehören die Anzahl der Bewertungen, die darin zum Ausdruck kommende Stimmung und die Relevanz der Bewertungen für das Unternehmen. Darüber hinaus fließen die Glaubwürdigkeit des Bewertenden und die Qualität der Bewertung selbst in den Algorithmus ein.

Die meisten Bewertungen stammen aus Google My Business-Einträgen. Google aggregiert diese Bewertungen und nutzt künstliche Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens, um gefälschte Bewertungen und Spam herauszufiltern und so die Integrität des Bewertungssystems zu gewährleisten.

Das Google-Sternebewertungssystem spielt eine zentrale Rolle für Unternehmen und beeinflusst deren Online-Sichtbarkeit maßgeblich. So werden Unternehmen mit einer Bewertung von über 4 Sternen beispielsweise in mehr Suchergebnissen prominent angezeigt (in Verbindung mit der Anzahl der Rezensionen) und erscheinen im lokalen 3er-Pack der Suchergebnisse, wodurch ihre Sichtbarkeit basierend auf dem Standort des Nutzers verbessert wird.

Das Aman Hotel liegt mit 4,4 Sternen vor dem Mandarin Oriental mit 4,6 Sternen, da es mehr Bewertungen erhalten hat. Zusätzlich wurde es aufgrund der vielen positiven Rezensionen zur Lage mit dem Prädikat „Ausgezeichnete Lage“ ausgezeichnet.

Umgekehrt kann es bei Einträgen mit einer Bewertung von 3 Sternen oder weniger zu einer geringeren Sichtbarkeit auf allen Google-Plattformen kommen, was den Wettbewerb mit höher bewerteten Unternehmen in den Suchergebnissen erschwert. Daher ist eine hohe Sternebewertung für Unternehmen unerlässlich, um potenzielle Kunden zu gewinnen und den Umsatz zu steigern.

Das Plaza Hotel erfreut sich zwar unbestreitbarer Beliebtheit, kann aber in den Online-Bewertungen anderer New Yorker Hotels nicht mithalten.

2. Antwortrate

Die Überwachung der Antwortrate auf Kundenrezensionen ist entscheidend, um das Engagement der Kunden zu verstehen. Eine hohe Antwortrate deutet auf eine aktive Interaktion mit den Kunden hin, während eine niedrige Antwortrate auf Verbesserungspotenzial im Kundenservice hinweisen kann. Dies gilt insbesondere heutzutage, da 53 % der Verbraucher innerhalb einer Woche eine Antwort auf ihre Rezension erwarten.

Eine Studie der Harvard Business Review ergab zudem, dass die Beantwortung von Kundenbewertungen zu besseren Bewertungen führt. Die Studie zeigte, dass Hotels nach der Einführung von Antwortfunktionen einen Anstieg der Bewertungen um 12 % und eine entsprechende Verbesserung der durchschnittlichen Bewertung um 0,12 Sterne verzeichneten. Auch wenn diese Verbesserungen gering erscheinen mögen, runden Online-Bewertungsplattformen die durchschnittlichen Bewertungen üblicherweise auf den nächsten halben Stern auf. So wird beispielsweise ein Hotel mit 4,26 Sternen auf 4,5 aufgerundet, während ein Hotel mit 4,24 Sternen auf 4 abgerundet wird.

Die eigenen Untersuchungen von MARA ergaben, dass die durchschnittliche Reaktionsquote von Hotels über alle Kategorien und Regionen hinweg lediglich bei etwa 40 % Studie von 2024 jedoch nun eine Reaktionsquote von 82 % bei negativen und 75 % bei positiven Bewertungen an. Unternehmen der hospitality haben die Bedeutung der Beantwortung von Online-Bewertungen eindeutig erkannt.

3. Anzahl der Bewertungen

Die Beobachtung des Bewertungsvolumens im Zeitverlauf liefert Einblicke in Trends bei Kundenbindung und -zufriedenheit. Ein stetiger Anstieg der Bewertungszahlen kann auf wachsende Markenbekanntheit und Kundenloyalität hindeuten.

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Für die meisten Unternehmen ist es ein realistisches Ziel, täglich ein bis zwei Bewertungen zu erhalten, da dies zu etwa 30 bis 60 Bewertungen pro Monat führen kann. Für Google-Unternehmensprofile benötigen Unternehmen etwa 30 bis 40 positive Bewertungen, um ihre Bewertung um einen Stern zu verbessern. Mehr dazu erfahren Sie in unserem Artikel „ Wie viele Google-Bewertungen sind für Ihr Unternehmen notwendig? “.

b. Stimmungsanalyse

54 % der Unternehmen geben an, Stimmungsanalysen einzusetzen, um Rezensionen und Social-Media-Beiträge zu untersuchen und so Kundeneinblicke zu gewinnen. Die Stimmungsanalyse bewertet den emotionalen Tonfall in Google-Rezensionen anhand vordefinierter Themen wie Frühstück, Zimmerreinigung, Zimmerqualität und Lage. Algorithmen ermitteln für jede Rezension zunächst, ob diese Themen erwähnt werden, und bewerten anschließend die geäußerte Stimmung – positiv oder negativ.

Google Reviews verfügt über eine integrierte Stimmungsanalyse für Google Business-Einträge, die für alle zugänglich ist, einschließlich Ihrer Zielgruppe.

Geschäftsinhaber können auch ein Drittanbieter-Tool zur Stimmungsanalyse von Google-Rezensionen nutzen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Stimmungsanalyse-Algorithmen auf eine begrenzte Anzahl vordefinierter Themen beschränkt sind. Obwohl die Genauigkeit der Themenerkennung und Stimmungsanalyse hoch sein kann, verwenden viele Anbieter immer noch veraltete KI-Technologie, was zu Ungenauigkeiten sowohl bei der Themen- als auch bei der Stimmungsanalyse führt. Dies kann fehlerhafte Geschäftsentscheidungen zur Folge haben.

Nehmen wir beispielsweise ein Hotel, das seine Google-Bewertungen mithilfe von Stimmungsanalysen auswertet. Der Algorithmus kann Erwähnungen von Themen wie Sauberkeit, Freundlichkeit des Personals und günstige Lage präzise erkennen. Ist das Stimmungsanalyse-Tool jedoch veraltet und erfasst es die in den Bewertungen ausgedrückte Stimmung nicht korrekt, übersieht das Hotel möglicherweise negative Rückmeldungen zu Sauberkeitsproblemen oder unfreundlichem Personal. Dies führt zu verpassten Verbesserungsmöglichkeiten und potenziellen Umsatzeinbußen.

c. Fortschrittliche KI-Analysen

Die traditionelle Stimmungsanalyse stößt an ihre Grenzen und verpasst aufgrund ihrer Beschränkung auf vordefinierte Themen oft wertvolle Erkenntnisse. Mit den fortschrittlichen KI-Analysen von MARA können Unternehmen jedoch ein völlig neues Verständnis ihrer Google-Rezensionen gewinnen.

Anders als herkömmliche Methoden analysieren die intelligenten Algorithmen von MARA jeden Aspekt von Bewertungen und liefern so einzigartige Erkenntnisse wie jedes Unternehmen selbst. Beschweren sich Gäste beispielsweise über Vogelgezwitscher in der Lobby, kann MARA dieses Problem präzise identifizieren. Im Gegensatz dazu würden herkömmliche Stimmungsanalysen solch differenziertes Feedback möglicherweise übersehen oder in eine zu allgemeine Kategorie einordnen.

Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von MARA erhalten Unternehmen maßgeschneiderte und umsetzbare Erkenntnisse ohne aufwendige manuelle Überprüfung. Dieser fortschrittliche Ansatz stellt sicher, dass kein wertvolles Feedback unberücksichtigt bleibt und ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und sinnvolle Verbesserungen zu erzielen.

Traditionelle Stimmungsanalyse vs. MARA AI Advanced Analytics

Aktuelle Umfragen zeigen, dass fast 63 % der Unternehmen KI in ihre Abläufe integrieren, wobei der Schwerpunkt vor allem auf Marketingstrategien liegt. Trotz der weitverbreiteten Nutzung von KI-Tools setzen viele jedoch weiterhin auf herkömmliche Methoden der Stimmungsanalyse.

Die traditionelle Stimmungsanalyse liefert einen allgemeinen Überblick über die in Rezensionen ausgedrückten Stimmungen, beispielsweise die Feststellung, dass es 50 negative Rezensionen zum Thema „Frühstück“ gibt. Sie bietet jedoch keine detaillierten Einblicke in die in diesen Rezensionen angesprochenen spezifischen Probleme.

Im Gegensatz dazu bietet MARAs Advanced AI Analytics einen umfassenderen Ansatz. Anstatt nur die allgemeine Stimmung hervorzuheben, liefert es eine detaillierte Aufschlüsselung spezifischer Beschwerden von Gästen.

So könnte beispielsweise festgestellt werden, dass von den 50 negativen Bewertungen zum Frühstück 12 Gäste die Frische der Rühreier bemängelten, 8 Gäste Probleme mit einer defekten Kaffeemaschine meldeten und 5 Gäste sich über lange Wartezeiten ärgerten. Dank dieser detaillierten Auswertung können Unternehmen viel einfacher und schneller aus dem Feedback ihrer Gäste konkrete Handlungsempfehlungen gewinnen und so gezielt auf Probleme eingehen und das Kundenerlebnis insgesamt effektiver verbessern.

Das Wichtigste an MARAs Review Analytics ist, dass sie Ihnen hilft, die Vielzahl an Bewertungen zu verstehen und zu analysieren und sie übersichtlich und leicht verständlich darzustellen. Mit MARA erfassen Sie schnell die Kernaussage all Ihrer Bewertungen, ohne jede einzelne lesen zu müssen. Die Analyse ist so detailliert, dass Sie spezifische Probleme wie „Das Wasser im Pool ist zu kalt“ oder „Es gibt keine veganen Frühstücksoptionen“ erkennen können. Diese Erkenntnisse helfen Ihnen, das Gästeerlebnis zu optimieren, ohne dass Sie ein Datenexperte sein müssen.

Analysieren Sie Google-Rezensionen effektiv mit MARA

MARA geht über fortgeschrittene Analysemethoden hinaus und bietet zahlreiche Funktionen, die die Umsetzung effektiver und effizienter Online-Reputationsmanagementstrategien auf der Grundlage von Kundeneinblicken erleichtern.

Das Beantworten von Online-Bewertungen kann eine Herausforderung sein, muss es aber nicht – mit unserem AI Review Assistant von MARA. Dieses intuitive Tool vereinfacht Ihr Online-Reputationsmanagement und macht es effizienter, persönlicher und zeitsparender. Es bietet die beste und individuellste KI für die Beantwortung und Analyse Ihrer Gästebewertungen.

Gruppenanalyse für mehrere Einträge

Unsere Gruppenanalyse bietet Ihnen zudem eine schnelle Übersicht über die Leistung jedes Standorts. Neben wichtigen Kennzahlen wie Antwortraten, Bewertungen und der Anzahl der Rezensionen bietet MARA auch Kategoriebewertungen auf Basis fortschrittlicher KI-Analysen. Im folgenden Screenshot sehen Sie eine Analyse von Hotels mit Kategoriebewertungen für Bereiche wie Gastronomie, Rezeption und Housekeeping. Diese Analyse hilft Ihnen, potenzielle Schwachstellen schnell zu erkennen. Beim Überfahren einer Kategorie mit dem Mauszeiger wird eine Vorschau detaillierter Themen angezeigt.

Google Business-fähiges Review Inbox

Eine der wichtigsten Funktionen dieses Tools ist der Review Inbox . Mit diesem Posteingang können Sie ganz einfach auf Bewertungen antworten: Klicken Sie einfach auf „Antwort generieren“ und anschließend auf „Senden“. Der Review Inbox ist mit verschiedenen Bewertungsportalen wie Google, Booking.com und TripAdvisor verknüpft und bietet Ihnen so einen umfassenden Überblick über alle Ihre Bewertungen. Sie können sogar die automatische Beantwortung von Bewertungen konfigurieren: Lassen Sie MARA automatisch auf einfache Bewertungen antworten, wie z. B. 5-Sterne-Bewertungen auf Google ohne Text, damit Sie keine Bewertung mehr verpassen. Tägliche Benachrichtigungen über neue Bewertungen halten Sie auf dem Laufenden und geben Ihnen die volle Kontrolle.

Die persönlichste KI-Antwort

Die KI von MARA bietet nicht nur Effizienz, sondern auch Personalisierung. Dank der Brand Voice passt sich die KI Ihrem Tonfall an und sorgt so für authentische Antworten. Mit Smart Snippets “ können Sie der KI beibringen, auf wiederkehrendes Lob oder Kritik zu reagieren. Ihre KI integriert diese Informationen dann in ihre Antworten, formuliert sie aber stets anders und liefert so personalisierte und relevante Antworten.

Dieser Bewertungsassistent hat sich für über 2000 Kunden schnell zu einem echten Gamechanger entwickelt. Seine vielversprechende Fähigkeit, die Gesamtbewertung zu verbessern, die Antwortraten zu erhöhen, Erkenntnisse aus dem Kundenfeedback zu gewinnen und Zeit und Geld zu sparen, ist der Grund für seine wachsende Beliebtheit.

Abschließender Gedanke

Google-Rezensionen sind in der heutigen digitalen Welt ein entscheidender Feedback-Mechanismus für Unternehmen. Da die meisten Verbraucher ihre Kaufentscheidungen auf Google-Rezensionen stützen, ist deren Verständnis und Analyse von größter Bedeutung. Durch ein effektives Management sowohl positiver als auch negativer Rezensionen können Unternehmen ihren Ruf stärken, neue Kunden gewinnen und die Kundenbindung fördern.

Der Einsatz fortschrittlicher Analysetools wie MARA optimiert diesen Prozess zusätzlich durch detaillierte Einblicke und konkrete Handlungsempfehlungen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses. Mit den richtigen Strategien und Tools können Unternehmen die Reichweite von Google-Rezensionen optimal nutzen und nachhaltigen Erfolg in ihrer Branche erzielen. Worauf warten Sie noch? Testen Sie unseren AI Review Assistant MARA noch heute. Die Testversion ist kostenlos , Sie benötigen keine Kreditkarte und MARA ist in weniger als fünf Minuten einsatzbereit.