KI-gestützte Analyse von Textantworten

Effiziente Analyse von Textantworten

Textantworten sind sehr wertvoll, aber ihre Auswertung kostet viel Zeit. Deshalb haben wir in AktivBo Analytics einen neuen KI-basierten Dienst entwickelt, der sämtliche Texteingaben in den Mieterbefragungen automatisch analysiert, sie den passenden Themenbereichen der Befragung zuordnet, ihren Ton bewertet und jene Rückmeldungen hervorhebt, die tatsächlich umsetzbar sind. So erhalten Sie in kürzester Zeit einen klaren Überblick darüber, welche Themen aktuell bewegen und welche Bereiche Priorität haben.

Tonalität in den Antworten verstehen und vergleichen

Der Dienst erfasst nicht nur was gesagt wird, sondern auch wie es gesagt wird – ob der Ton positiv, neutral oder negativ ist. Dadurch gewinnen Immobilienunternehmen ein tieferes Verständnis für die Erfahrungen ihrer Mieter*innen und können Entwicklungen über die Zeit sowie Unterschiede zwischen Gebäuden oder Standorten nachvollziehen. So lässt sich die Wirkung von Verbesserungen einfach messen oder frühzeitig erkennen, wenn sich eine Entwicklung in die falsche Richtung bewegt.

Fokus auf umsetzbare Rückmeldungen

Nicht jede Textantwort führt zu konkreten Maßnahmen. Unser Dienst ist darauf trainiert, umsetzbares Feedback zu erkennen – Kommentare, die klare Wünsche oder konkrete Verbesserungsvorschläge enthalten.

Diese Rückmeldungen werden in der Plattform visuell hervorgehoben, sodass Prioritäten schnell und gezielt gesetzt werden können – egal ob es um ein einzelnes Gebäude, wiederkehrende Themen in einem Quartier oder um unternehmensweite Muster geht.

Textkategorisierung in der Praxis

• Fehlende Rückmeldung: Mehrere Mieter*innen berichten, dass sie nach einer online eingereichten Schadensmeldung keine ausreichende Rückmeldung erhalten. Der Dienst ordnet dies dem Themenbereich „Information“ und der Unterkategorie „Rückmeldung“ zu und markiert den Kommentar als negativ.

  Wert: Durch die klare Kategorisierung und Visualisierung dieses Feedbacks erkennt das Unternehmen schnell, an welcher Stelle im Prozess das Problem entsteht. Gleichzeitig wird es leichter, geeignete Maßnahmen abzuleiten – etwa automatische Bestätigungen für eingehende Schadensmeldungen einzuführen oder Routinen für Nachverfolgung zu verbessern.

• Temperatur und Belüftung: Mieter*innen in einem Bürogebäude berichten über ungleichmäßige Temperaturen während der Wintermonate. Der Dienst kategorisiert diese Rückmeldungen als negative Textantworten im Bereich „Lokal“ und der Unterkategorie „Wintertemperatur“.
  
  Wert: Durch das Filtern und Identifizieren wiederkehrender Kommentare innerhalb derselben Kategorie erhalten Benutzer ein klares Bild der Häufigkeit und können beispielsweise erkennen, dass Probleme mit der Heizung im Winter so häufig auftreten, dass sie bei der Untersuchung und Ergreifung von Maßnahmen priorisiert werden sollten.
• Kontakt: Mehrere Mieter*innen beschreiben, dass es schwierig sei, die richtige Ansprechperson zu erreichen, wenn sie Unterstützung benötigen oder Fragen haben. Der Dienst ordnet diese Kommentare der Kategorie „Kontakt“ und der Unterkategorie „Erreichbarkeit“ zu.
  
  Wert: Die Analyse macht deutlich, dass Mieter*innen Schwierigkeiten haben, ihre zuständige Ansprechperson zu erreichen. Dadurch kann das Unternehmen gezielt Maßnahmen einleiten, etwa durch klarere Kommunikationswege, zentrale Kontaktpunkte oder eine schnellere Weiterleitung eingehender Anfragen.

Fertige Handlungsempfehlungen – direkt in der Plattform

Es genügt nicht, zu wissen, was Mieter*innen denken. Man muss auch darauf reagieren können. Deshalb wird jede Textantwort automatisch der entsprechenden Frage in der Befragung zugeordnet, sodass passende Handlungsempfehlungen direkt im System angezeigt werden.

Sie erhalten also nicht nur eine Analyse, sondern auch einen klaren nächsten Schritt – genau an der Stelle, an der die Erkenntnis entsteht. Dadurch lassen sich relevante Maßnahmenpläne leichter erstellen und Maßnahmen datenbasiert umsetzen.

Mehr Zeit für das Wesentliche

Die manuelle Durchsicht von Tausenden Textantworten ist zeitintensiv und lenkt vom Wesentlichen ab. Dank der automatisierten Analyse bleibt mehr Zeit für das, was wirklich zählt: auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse zu handeln.

Der Dienst hilft Ihnen, Muster schnell zu erkennen, Prioritäten richtig zu setzen und Maßnahmen umzusetzen, die für Mieter*innen einen echten Unterschied machen. Gleichzeitig sinkt das Risiko, wichtige Rückmeldungen zu übersehen, was zu präziseren Entscheidungen und schnelleren Verbesserungen in Gebäuden und Quartieren führt.