Von Gästebewertungen lernen –
mit Künstlicher Intelligenz
Prof. Dr. Hamid Mostofi ist Teil des Expertenteams des Mittelstand Digital Zentrum Tourismus, lehrt an der SRH Hochschule Berlin und forscht an der Technischen Universität Berlin. Gemeinsam mit Omid Shafiezad von der HTW Berlin ließ er über 101.000 Online-Bewertungen von 250 Berliner Restaurants von einem Algorithmus untersuchen. Die Ergebnisse wurden nun publiziert. Ziel war es, herausfinden, was Gäste wirklich über die Berliner Gastronomie denken – und wie diese Eindrücke mit Bewertungen zusammenhängen.
KI-basierte Sentiment-Analyse
Die meisten Unternehmen in Tourismus und Gastronomie wissen, wie wichtig Gästebewertungen sind. Doch wer hat die Zeit, Tausende von Rezensionen zu lesen, geschweige denn auszuwerten? Genau hier kommt Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Mit modernen Analyse-Tools wie VADER lassen sich Emotionen und Meinungen in Texten systematisch und effizient bewerten.
Die übliche Methode, die Kundenzufriedenheit zu messen, besteht darin, die Anzahl der Likes oder Sterne in Bewertungen zu betrachten. Allerdings enthalten schriftliche Rückmeldungen oft wertvolle Informationen darüber, wie Kunden die Qualität des Services empfinden. Bei einer großen Anzahl von schriftlichen Bewertungen wird es jedoch schwierig, alle zu analysieren. Deshalb benötigen wir eine Methode, um große Mengen an Feedback zu interpretieren und in eine numerische Skala umzuwandeln, um die Gefühle der Kunden besser zu verstehen.
Diese Studie verwendete KI-basierte Sentiment-Analyse, um die schriftlichen Rückmeldungen von Touristen auf Online-Plattformen zu bewerten. Anschließend wurden die Sentiment-Werte aus den Texten mit den Sternebewertungen verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kombination von Sentiment-Werten aus KI-Tools mit den Bewertungen tiefere Einblicke in die Servicequalität in der Tourismusbranche bietet.
Die meisten Gäste machen bei Ihren Besuchen in Berliner Restaurants positive Erfahrungen, äußerten aber auch konkrete Kritik – etwa an der Servicequalität oder den Preisen. Diese Informationen sind ein Schatz für Gastronom: innen: Sie können gezielt auf Verbesserungswünsche eingehen und so nicht nur die Zufriedenheit erhöhen, sondern auch die Loyalität ihrer Gäste stärken.
KI als Werkzeug für den Mittelstand
Die Ergebnisse der Studie sind aufschlussreich: Insgesamt war die Stimmung der Gäste positiv, doch in bestimmten Bereichen gab es klare Schwächen. Für Gastronomen ist das eine Chance.
Wer weiß, wo die Probleme liegen, kann gezielt handeln. Und wer seine Gäste zufriedenstellt, bekommt nicht nur bessere Bewertungen, sondern auch mehr Wiederkehrer.
Gerade für kleine und mittlere Unternehmen im Tourismus ist KI ein mächtiges Werkzeug. Sie hilft, Kundenzufriedenheit zu messen und Trends frühzeitig zu erkennen. Wo früher Intuition und Bauchgefühl regierten, liefert KI heute präzise Daten.
Für Touristiker bedeutet das: Sie können ihre Angebote besser auf die Bedürfnisse der Reisenden zuschneiden.
Für Gastronomen: Sie verbessern die Gästeerfahrung und steigern so langfristig ihre Umsätze.
Schwächen und Chancen: Die Ergebnisse im Detail
Diese Studie untersuchte den Einsatz von KI-gestützter Sentiment-Analyse im Tourismussektor, mit Fokus auf Restaurantbewertungen in Berlin. Durch die Analyse sowohl von Textfeedbacks als auch von Bewertungsscores wurden wertvolle Einblicke in die Erfahrungen von Touristen in verschiedenen Essenskategorien gewonnen. Ein kombinierter Ansatz aus qualitativen und quantitativen Daten lieferte ein detailliertes Verständnis der Kundenwahrnehmungen.
Die Ergebnisse zeigen, dass hochwertige Sinneserlebnisse und ein konsistenter Service entscheidend für positive Kundenbewertungen sind. Traditionelle Restaurants wurden hauptsächlich anhand von Servicequalität und Ambiente bewertet, während Fast-Food-Lokale wie Burger-Läden und Dönerbuden nach Preis-Leistungs-Verhältnis und Konsistenz beurteilt wurden. Dönerbuden erzielten Sentiment-Werte, die zwischen denen von Pizzerien und Burger-Läden lagen und eine moderate Kundenzufriedenheit widerspiegeln.
Pizzerien erhielten die niedrigsten Sentiment-Werte, obwohl die Qualität und Vielfalt der Pizzen gelobt wurde. Probleme wie die Effizienz der Lieferung und der Zustand der gelieferten Speisen wurden jedoch als entscheidende Faktoren für die Kundenzufriedenheit identifiziert. Dies deutet darauf hin, dass Pizzerien ihre Betriebsabläufe, insbesondere im Bereich Takeaway und Lieferservice, verbessern müssen, um die Gesamtzufriedenheit zu steigern. Im Gegensatz dazu erzielten Burger-Läden die höchsten Sentiment-Werte, da Kunden das Preis-Leistungs-Verhältnis, den Geschmack und die Portionsgrößen schätzten. Dennoch bleibt die Konsistenz der Lebensmittelqualität ein wichtiger Bereich für Verbesserungen.
Die Botschaft ist klar: Wer KI einsetzt, versteht seine Gäste besser.
Und wer seine Gäste versteht, gewinnt sie für sich – heute und in Zukunft.
Lesen Sie die vollständige Studie, einschließlich der Methodik, detaillierter Ergebnisse und der praktischen Implikationen.
Redaktion: Ann Kathrin Kleist
Autoren
Prof. Dr. Hamid Mostofi
Technische Universität Berlin
TUB · Technology and Participation
Doctor of Philosophy
Professor of Data Science and Artificial Intelligence at SRH Berlin
Omid Shafiezad
HTW Berlin - University of Applied Sciences HTW
Department of Engineering
Master of Business Administration
