Sentiment Analysis (2026)

Verstehe, was Kunden wirklich sagen – über alle Standorte, Themen und Bewertungskanäle hinweg – ohne jede einzelne Bewertung zu lesen.

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Was ist Sentiment Analysis?

Sentiment Analysis ist ein KI-gestütztes Dashboard in Advanced Analytics, das deine Kundenrezensionen automatisch liest und klassifiziert. Statt mühsam hunderte von Rezensionen durchzulesen, erhältst du eine strukturierte Übersicht darüber, was Kunden lieben, worüber sie sich beschweren, und wie sich diese Themen im Laufe der Zeit verändern.

Das Dashboard ist in vier Reiter organisiert:

Übersicht — deine allgemeine Sentiment-Gesundheit auf einen Blick
Themen — Tiefgreifende Analyse spezifischer Themen, die Kunden erwähnen (Essen, Personal, Wartezeit usw.)
Standorte — Vergleiche die Sentiment-Leistung über deine Standorte hinweg (in Kürze verfügbar)
Legacy — die vorherige Version des Reports als Referenz

✅ Wer sollte das verwenden?

Brand Manager mit mehreren Standorten, Marketing-Teams und Operations-Leads, die Trends in der Kundenerfahrung im großen Maßstab verstehen müssen – ohne jede einzelne Rezension zu lesen.

Wie du auf Sentiment Analysis zugreifst

Melde dich bei deinem Uberall-Konto an.
Klicke im linken Navigationsmenü auf Analytics.
Scrolle im Analytics-Untermenü nach unten und klicke auf Sentiment Analysis.
Nutze die Filterleiste oben, um nach Geschäft, Gruppe, Standort oder Verzeichnis zu filtern.
Wähle einen Datumsbereich (z. B. Letzte 30 Tage) aus, um das Zeitfenster für alle angezeigten Daten festzulegen.

💡 Profi-Tipp zu Filtern

Du kannst nach Geschäft, Gruppen, Standorten (durchsuchbar nach Name, Kennung, Postleitzahl oder Adresse) und Verzeichnissen filtern. Ein engerer Filter – wie ein einzelner Standort oder ein Verzeichnis – macht es einfacher, spezifische Leistungsprobleme zu diagnostizieren.

Reiter „Übersicht"

Der Reiter „Übersicht" zeigt deine allgemeine Sentiment-Gesundheit auf einen Blick. Das bedeutet jeder Abschnitt:

Durchschn. Sentiment-Trend und Score pro Standort

Die große Zahl (z. B. 92) ist dein allgemeiner Sentiment-Score – ein 0–100-Wert, berechnet aus dem Verhältnis positiver zu negativer Rezensionen über alle verarbeitete Inhalte. Ein höherer Wert bedeutet, dass Kunden generell zufriedener sind.

Darunter klassifiziert Clientele Sentiment die allgemeine Stimmung als Positiv, Neutral oder Negativ, zusammen mit einer Aufschlüsselung der Anzahl (z. B. 1 Negativ, 0 Neutral, 11 Positiv).

📊 Wie wird der Sentiment-Score berechnet?

Der Score wird aus einer gewichteten Formel abgeleitet, die positive und negative Rezensions-Erwähnungen vergleicht. Alle negativen Rezensionen erhalten 0 Punkte, alle positiven Rezensionen 100 Punkte, und der Gesamtscore ist eine Funktion der Gesamtzahl der Rezensionen und ihrer Sentiment-Verhältnisse. Der maximal mögliche Score ist 100.

Sternbewertung & Erwähnungen

Das Panel oben rechts zeigt deine durchschnittliche Sternbewertung (z. B. 4,7) und die Gesamtzahl der Erwähnungen (z. B. 12). Beide enthalten eine % Veränderung gegenüber dem vorherigen gleichwertigen Zeitraum, sodass du schnell sehen kannst, ob du besser wirst oder schlechter.

ℹ️ Was gilt als Erwähnung?

Eine Erwähnung ist jeder Rezensions-Inhalt, der von der KI-Sentiment-Engine verarbeitet und ein definitivem Sentiment-Wert zugeordnet wurde (Positiv, Negativ oder Neutral).

Sentiment-Quellen

Dieses Panel zeigt, von welchen Verzeichnissen (Google, Yelp, Sonstige) deine Rezensionen stammen, mit deren Anzahl und % Veränderung. Das hilft dir zu verstehen, welche Plattformen das meiste Feedback generieren.

Themen-Spotlight

Die Themen-Spotlight-Karten geben einen schnellen Überblick über deine wichtigsten Themenbereiche und deren Scores:

Thema	Score	Das bedeutet
Preise und Wert	100	Kunden sind überwiegend der Meinung, dass deine Preise fair sind und gutes Preis-Leistungs-Verhältnis bieten.
Essen	90	Starkes positives Sentiment in Bezug auf Essensqualität und Geschmack.
Service und Personal	89	Personalinteraktionen sind angesehen; leichter positiver Trend.
Einrichtungen und Annehmlichkeiten	75	Generell positiv, aber rückläufig – überwachungswert.
Wartezeit	50	Neutral bis negativ; Kunden haben Wartezeiten als Frustration erwähnt.

Sentiment über die Zeit

Das Liniendiagramm verfolgt das Volumen von Positiv (Grün), Negativ (Rot), Neutral (Gelb) und Durchschnittliches Sentiment (dunkle Linie) über dein ausgewähltes Datumsbereich. Nutze das, um Spitzen zu erkennen – ein plötzlicher Anstieg negativer Rezensionen an einem bestimmten Tag deutet oft auf einen spezifischen Incident hin, der Untersuchung wert ist.

Aktuelle Standort-Rankings

Zeigt, welche deiner Standorte top-performen und welche unter-performen, basierend auf ihren einzelnen Sentiment-Scores. Klick auf einen Standort, um zu verstehen, was sein Ranking bestimmt.

Reiter „Themen"

Der Reiter „Themen" ist der Ort, an dem du verstehen kannst, warum dein Sentiment-Score so ist. Jedes Thema repräsentiert eine Themenkategorie, die von der KI-Modell aus Review-Inhalten extrahiert wird.

Rezensionen nach Sentiment filtern

Oben auf dem Reiter „Themen" kannst du sichtbare Rezensionen nach Sentiment-Typ filtern:

Negativ – Rezensionen, die Unzufriedenheit ausdrücken
Neutral – Rezensionen ohne klares positives oder negatives Signal
Positiv – Rezensionen mit positiver Wortwahl
Sehr gemischt – Rezensionen, die sowohl starke positive als auch negative Signale enthalten

Themen-Karten (Linkes Panel)

Jede Themen-Karte zeigt:

Themenname (z. B. Wartezeit, Essen, Service und Personal)
Score (0–100-Kreis) – der Sentiment-Score für dieses Thema
Sentiment-Etikett (Positiv, Negativ, Neutral)
Veränderung – % Veränderung gegenüber dem Vormonat (z. B. bedeutet -33% Verschlechterung)
Erwähnungen – wie viele Rezensionen dieses Thema erwähnt haben

Du kannst Themen nach Score sortieren (Niedrig zu Hoch oder Hoch zu Niedrig) mithilfe des Dropdown-Menüs oberhalb der Themen-Karten. Wenn du auf eine Themen-Karte klickst, wird das Review-Panel auf der rechten Seite gefiltert, um nur Rezensionen zu diesem Thema zu zeigen.

🔍 Themen für operative Maßnahmen nutzen

Sortiere Themen nach Score: Niedrig zu Hoch, um die problematischsten Bereiche sofort zu identifizieren. Ein Thema wie „Wartezeit" mit einem Score von 33 und einer Veränderung von -33% ist ein klares Operationssignal. Klick darauf, um die tatsächlichen Rezensionen zu lesen und die spezifischen Beschwerden zu verstehen.

Review-Panel (Rechtes Panel)

Wenn du auf ein Thema klickst, zeigt das Panel auf der rechten Seite die einzelnen Rezensionen, die dieses erwähnen, jeweils mit dem Label Positiv oder Negativ. Rezensionen enthalten:

Name des Rezensenten und Datum
Standort (Adresse)
Vollständiger Review-Text
Themen-Tags, die mit dieser Rezension verknüpft sind (z. B. Essen, Service und Personal, Wartezeit)

Du kannst Rezensionen nach Sentiment sortieren (Negativ zu Positiv oder umgekehrt) mithilfe des Dropdown-Menüs in der Review-Panel-Kopfzeile.

💡 Rezensionen direkt beantworten

Jede Review-Karte hat ein Umschlag-Symbol in der oberen rechten Ecke. Wenn du darauf klickst, wirst du zum Workflow zur Beantwortung von Rezensionen weitergeleitet, sodass du direkt antworten kannst – ohne das Sentiment Analysis-Dashboard zu verlassen.

Reiter „Legacy"

Der Reiter „Legacy" enthält die vorherige Version des Sentiment Analysis-Reports. Er zeigt deine Daten in einem älteren Format und ist als Referenz oder zum Vergleich verfügbar, während Teams zum neuen „Übersicht"- und „Themen"-Erlebnis übergehen.

Wichtige Komponenten des Legacy-Reiters sind die Sentiment-Score-Anzeige, die Aufschlüsselung nach Sentiment-Typ (Positiv/Neutral/Negativ mit % Veränderung), die Panels „Trending Up" und „Trending Down" und die Tabelle „Sentiment nach Standort".

📌 Notiz zum Legacy-Reiter

Der Legacy-Reiter wird irgendwann eingestellt. Wir empfehlen dir, die Reiter „Übersicht" und „Themen" für alle aktive Überwachung und Berichterstellung zu nutzen. Das Legacy-Erlebnis gibt dieselben zugrundeliegenden Daten wieder – nur in einer anderen Form dargestellt.

Häufig gestellte Fragen

F: Wie wird das Sentiment bestimmt?

A: Das KI-Modell liest die natürliche Sprache jeder Rezension und ordnet einen Sentiment-Wert zu – Positiv, Negativ oder Neutral – basierend auf den Sprachmuster, die es erkennt. Es taggt Rezensionen auch mit relevanten Themen (z. B. Essen, Service und Personal, Wartezeit) basierend auf den erwähnten Themen.

F: Wie wird der Sentiment-Score berechnet?

A: Der Score ist ein 0–100-Wert, basierend auf dem Verhältnis positiver zu negativer Rezensionen. Rein negative Rezensionen ergeben einen Score von 0; rein positive Rezensionen 100. Die Formel berücksichtigt das Gesamtvolumen und die Sentiment-Mischung über alle verarbeiteten Rezensionen im ausgewählten Zeitraum.

F: Was bedeuten die % Veränderungszahlen?

A: Alle % Veränderungswerte vergleichen den aktuellen Datumsbereich mit dem äquivalenten Vormonat. Wenn du z. B. „Letzte 30 Tage" auswählst, wird die Veränderung mit den 30 Tagen davor verglichen. Ein Aufwärtspfeil mit +38% bedeutet, dass diese Metrik um 38% gegenüber dem Vormonat verbessert hat; ein Abwärtspfeil bedeutet, dass sie gefallen ist.

F: Warum zeigen manche Themen einen Bindestrich (–) statt eines Scores?

A: Ein Bindestrich bedeutet, dass es in der ausgewählten Periode null Erwähnungen für dieses Thema gab. Keine Rezensionen erwähnten dieses Thema, sodass kein Score berechnet werden kann. Das ist normal für Themen wie Getränke oder Covid-Richtlinie, die möglicherweise nicht für alle Geschäftstypen oder Zeiträume relevant sind.

F: Kann ich Rezensionen für einen bestimmten Standort sehen?

A: Ja. Nutze das Filterpanel, um einen bestimmten Standort nach Name, Kennung, Postleitzahl oder Adresse zu wählen. Das gesamte Dashboard – inklusive Scores, Themen und Review-Feed – wird dann nur die Daten dieses Standorts anzeigen. Du kannst auch den Reiter „Standorte" (in Kürze verfügbar) für einen strukturierten Vergleich nebeneinander nutzen.

📬 Fehlt dir etwas?

Wenn du unerwartete Datenlücken siehst, überprüfe zunächst, dass deine Verzeichnis-Integrationen aktiv sind und dass deine Rezensionen die Inhaltsanforderungen erfüllen. Wenn Probleme bestehen bleiben, kontaktiere den Uberall-Support und gebe den spezifischen Standort, den Datumsbereich und das Verzeichnis an.

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