Der Begriff „Neubewertung der Feedbacks“ bezeichnet die systematische erneute Analyse und Interpretation bereits erfasster Rückmeldungen von Kunden, Nutzern oder Mitarbeitern. Ziel ist es, Feedback unter veränderten Rahmenbedingungen, mit neuen Bewertungsmaßstäben oder im Lichte aktueller Entwicklungen anders einzuordnen. Dies kann z. B. bei veränderten Marktbedingungen, nach Software-Updates oder im Rahmen kontinuierlicher Verbesserungsprozesse sinnvoll sein. Die Neubewertung trägt dazu bei, fundiertere Entscheidungen zu treffen, Prioritäten neu zu setzen oder Trends besser zu erkennen.
Feedback-Historie & Kontextanalyse: Darstellung früherer Bewertungen inklusive Kontext, wie Zeit, Kanal oder Nutzergruppe.
Kategorisierung und Umgewichtung: Möglichkeit, Feedback nach neuen Kategorien einzuordnen oder Gewichtungen zu ändern (z. B. höheres Gewicht für zahlende Kunden).
Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis): Erneute automatisierte Bewertung der Tonalität mithilfe aktuellerer KI-Modelle.
Trendvergleich & Zeitreihenanalyse: Analyse, wie sich ähnliche Feedbacks im Zeitverlauf verändert haben.
Feedback-Clustering: Gruppierung thematisch ähnlicher Rückmeldungen zur Erkennung wiederkehrender Muster.
Dashboards für Feedback-Dynamiken: Visualisierung von Veränderungen in der Wahrnehmung oder Priorität einzelner Themen.
Review-Trigger: Automatische Hinweise zur Neubewertung, z. B. nach Systemänderungen oder Release-Updates.
Ein SaaS-Anbieter analysiert frühere Kritik nach einem umfangreichen UI-Update neu, um zu prüfen, ob die Probleme weiterhin bestehen.
Ein Kundenservice-Team bewertet alte Support-Kommentare neu, nachdem ein neues Produktfeature eingeführt wurde.
Ein Unternehmen passt die Gewichtung von Feedback an, um zahlungskräftigen Key Accounts mehr Einfluss zu geben.
Ein HR-Team bewertet Mitarbeiter-Feedback im Kontext veränderter Arbeitsmodelle wie Remote Work neu.
Ein Produktmanager erkennt durch Clustering neu interpretierter Feedbacks, dass ein Feature falsch verstanden wurde.