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Kundenfeedback-Analyse

Eingehendes Feedback wird automatisch klassifiziert, bewertet und an die richtige Stelle weitergeleitet – kein Feedback geht verloren.

Größe M Stabil

Was dieser Stack macht

Kundenfeedback kommt über viele Kanäle: E-Mail, Kontaktformular, Bewertungsportale. Bei hohem Volumen geht Feedback unter, negative Rückmeldungen werden zu spät erkannt.

Kern-Komponenten

n8n Kern
Workflow-Automatisierung mit visuellen Flows und 400+ Integrationen.
Fair-Code Score 92/100
Ollama Kern
Lokale LLM-Ausführung für Open-Source-Sprachmodelle (Llama, Mistral u.a.).
MIT Score 88/100
PostgreSQL Kern
Relationale Datenbank für strukturierte Daten, Tracking und Regelwerke.
PostgreSQL Score 95/100
Technischer Aufbau für Interessierte
Sentiment-Analyse und Klassifikation via Ollama LLM. Workflow und Routing via n8n. Trendauswertung in PostgreSQL/Supabase. Visualisierung via Metabase.

Was du damit machen kannst

  • Feedback wird aus verschiedenen Kanälen entgegengenommen
  • Stimmung wird automatisch erkannt (positiv / neutral / negativ)
  • Kategorie wird zugewiesen (Produkt, Service, Lieferung, Preis)
  • Dringende oder negative Rückmeldungen werden sofort eskaliert
  • Trends und Häufigkeiten werden für regelmäßige Auswertung gespeichert

Interesse geweckt?

Wir klären in einem kurzen Gespräch, ob und wie dieser Use Case bei euch passt.

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Kostenlos · 45 Minuten · kein Selbst-Setup
Kern-Tools 3
Zielgruppe KMU mit Kundenkommunikation, Online-Shops, Dienstleister

Tool-Websites

n8n ↗ Ollama ↗ PostgreSQL ↗