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LIVE · ~25–30 Sek.

Review Mining Agent

Clustert echte App-Store-Bewertungen nach JTBD-Themen (Jobs-to-be-Done) (Abwanderung, Funktionslücken, Preise, UX-Reibung, Bugs, Lob) — keine Sentiment-Werte, sondern der tatsächliche Grund hinter der Bewertung.

Über diese Case Study

Problem: Manuelle Analyse von Wettbewerbsbewertungen skaliert nicht — Hunderte Bewertungen von Hand zu lesen und zu gruppieren dauert Stunden, und reine Sentiment-Analyse zeigt nicht, ob eine schlechte Bewertung Abwanderungsrisiko, eine fehlende Funktion, einen Preiseinwand oder einen simplen technischen Bug bedeutet. Jedes davon braucht eine andere Lösung. Ansatz: Eine Pipeline löst einen Markennamen zu seinem App-Store-Eintrag auf und sammelt öffentliche Bewertungen — diese Demo läuft gegen drei vorab geladene Apps — und klassifiziert sie dann (Multi-Label, nicht Sentiment) gegen eine feste 6-Tag-JTBD-Taxonomie — Abwanderung, Funktionslücke, Preiseinwand, UX-Reibung, technischer Bug, Lob — sodass die Ergebnisse zwischen Wettbewerbern vergleichbar sind statt nur "negativer" oder "weniger negativ." Ergebnis: Ein Pilotversuch über YAZIO, MyFitnessPal und Noom zeigte drei tatsächlich unterschiedliche Wettbewerbsgeschichten hinter scheinbar gleichem negativem Bewertungsrauschen — MyFitnessPals Problem war Zuverlässigkeit, Nooms war Abrechnung/Support, YAZIOs waren fehlende Funktionen und UX-Reibung. Diese Demo führt dieselbe Live-Klassifizierung gegen echte, vorab gesammelte Bewertungen aus — App oben auswählen und beim Clustern zusehen.

Methodik-Hinweis

Die Bewertungen sind echt und vorab über den öffentlichen App-Store-RSS-Feed gesammelt — ein sicherer, stabiler Datensatz, um die Klassifizierungsmethodik zu validieren. Klassifizierung und Umformulierung laufen live gegen echte KI.

Beispiel: MyFitnessPal

Live-Zugang ist auf Anfrage verfügbar — ich prüfe jede Anfrage persönlich.