Case Study · Tech & AI · Consumer
Echtzeit-NPS aus Social-Media-Daten für den CEO.
Für den CEO gewichten wir Community-Rückmeldungen nach Resonanz: 6,3% der Kommentare trugen 22,3% der Likes.
Quelle: ZCG-Klassifikation, TikTok-Kommentare 31.01.2026 bis 01.06.2026, n=33.049 negative Kommentare, Lauf vom 21.06.2026; Sprachmodell-Werte, ein zweiter Lauf weicht ab
Ausgangslage
Die Kundenperspektive erreicht die Geschäftsführung erst als Einzelfall
Ein Konsumgüterunternehmen mit Direktvertrieb, einer großen Social-Media-Community und einem Umsatz im hohen dreistelligen Millionenbereich wird von einem Private-Equity-Investor begleitet. Öffentliche Rückmeldungen liegen auf den eigenen Kanälen täglich und in großer Zahl vor, sind aber unsortiert und in dieser Menge für eine Geschäftsführung nicht lesbar. Klassische Zufriedenheitsbefragungen liefern dagegen eine Stichprobe im Quartalsrhythmus.
Der Auftrag lautete deshalb nicht, mehr zu messen, sondern das vorhandene Material auf eine Zahl zu bringen, die eine strategische Frage beantwortet und ihre eigene Herkunft offenlegt.
Der CEO wollte wissen, welche Kritik die Community tatsächlich trägt und ab welcher Schwelle eine Entwicklung die Geschäftsführung erreichen muss.
Vorgehen
Vier Schritte führen vom Testlauf im Juni 2026 zum Alert-Konzept nach NPS-Logik im September
- Juni 2026
Negative Rückmeldungen nach Thema klassifizieren
Ein Sprachmodell hat 33.049 negative TikTok-Kommentare aus dem Zeitraum 31.01. bis 01.06.2026 zwölf Themen zugeordnet. Je Kategorie haben wir den Anteil an Kommentaren dem Anteil an Likes gegenübergestellt.
- Juli 2026
Dashboard-Struktur mit dem CEO abstimmen
Am 20.07.2026 haben wir Struktur und Kennzahlen für ein Reputationsdashboard festgelegt, das kurz- und langfristige Risiken trennt, und sie der Geschäftsführung vorgestellt.
- Sep. 2026
Den Wochenwert in Betrieb nehmen
Seit dem 14.09.2026 verdichtet ein Reputationsscore drei Storylines (Produkt, Leistung, Haltung) zu einer Wochenzahl, die montags an das Kommunikationsteam geht. Resonanz zählt dabei als gezählte Likes.
- 23.09.2026
Das Alert-System nach NPS-Logik vorschlagen
Im Termin mit dem CEO haben wir vorgeschlagen, den Score als Alert-System zu führen, das wie ein Net Promoter Score aufgebaut ist: zustimmende minus ablehnende Rückmeldungen, gewichtet nach Resonanz, mit einer Schwelle, ab der die Geschäftsführung informiert wird.
Die Rechenweise
So haben wir dem CEO am 23.09.2026 das Alert-System vorgeschlagen: Der Wert folgt dem Aufbau des Net Promoter Score, ersetzt aber die Befragung durch öffentliche Rückmeldungen und die Kopfzahl durch die Resonanz. Er wird je Kategorie und je Woche gerechnet; der seit 14.09.2026 laufende Reputationsscore ordnet die Themen in die drei Storylines Produkt, Leistung und Haltung.
- w
- Resonanzgewicht einer Rückmeldung, gerechnet als Summe aus Zustimmungen und Antworten darauf. Eine Rückmeldung ohne Resonanz zählt mit eins.
- w⁺
- Resonanzgewicht der zustimmenden Rückmeldungen einer Kategorie in der betrachteten Woche.
- w⁻
- Resonanzgewicht der ablehnenden Rückmeldungen derselben Kategorie und Woche.
- Σ w
- Resonanzgewicht aller klassifizierten Rückmeldungen dieser Kategorie und Woche, einschließlich der neutralen.
Der Wert ist kein befragter NPS und wird auch nicht als solcher berichtet. Er misst die öffentlich geäußerte Zufriedenheit und ist deshalb nur gegen sich selbst im Zeitverlauf vergleichbar, nicht gegen Branchenwerte aus Befragungen. Ein Wochenwert nach dieser Formel läuft noch nicht; der Vorschlag ist seit dem 23.09.2026 in Abstimmung.
Ergebnis
Die Kategorie mit 6,3% der Kommentare trägt 22,3% der Likes, die größte nur 4,6%
Der Testlauf zeigt, warum Resonanz vor Menge geht: Versand und Service stellten 20,9% der negativen Kommentare, aber nur 4,6% der Likes darauf. Kritik an einer Person kam auf 6,3% der Kommentare und 22,3% der Likes. Wer nach Menge priorisiert, arbeitet am falschen Thema.
Aus dem Testlauf ist die Rechenweise entstanden, die der Score seit September 2026 nutzt: Je Kategorie ergibt sich aus zustimmenden und ablehnenden Rückmeldungen ein Wert zwischen minus 100 und plus 100, gewichtet mit der Resonanz jeder Rückmeldung. Die Rechenweise steht offen, damit die Geschäftsführung eine Bewegung nachvollziehen kann, statt sie glauben zu müssen.
- Versand und Service: Kommentare: 20,9
- Versand und Service: Likes: 4,6
- Person: Kommentare: 6,3
- Person: Likes: 22,3
So What?
Eine Rückmeldung mit tausend Likes wiegt schwerer als tausend ohne.
Die Kategorie mit 6,3% der Kommentare trug 22,3% der Likes (n=33.049). Ohne Resonanzgewichtung investiert ein Unternehmen dort, wo die Kritik öffentlich am wenigsten sichtbar ist.
Ein Score für die Geschäftsführung braucht eine Schwelle, keinen Bericht.
Der Vorschlag vom 23.09.2026 führt den Wochenwert als Alert: Erst wenn eine Kategorie die Schwelle reißt, erreicht sie den CEO.
Die Rechenweise muss offenliegen, sonst hat die Zahl keinen Bestand.
Jede Bewegung des Werts lässt sich bis zur einzelnen Rückmeldung zurückverfolgen. Das ist die Voraussetzung dafür, dass eine Kennzahl in einer Geschäftsführung Bestand hat.
Quellen und Methodik
- ZCG-Klassifikation negativer TikTok-Kommentare, Lauf vom 21.06.2026, n=33.049, Zeitraum 31.01.2026 bis 01.06.2026, 12 Kategorien.
- Protokoll Reputationsdashboard, 20.07.2026 (Struktur und Kennzahlen, kurz- und langfristige Risiken).
- Comms Weekly 14.09.2026 (Reputationsscore, drei Storylines, zehn Themen).
- Protokoll Jour Fixe mit dem CEO, 23.09.2026 (Reputation Score, Alert-System nach NPS-Logik).
Das Team
