Forschungsprojekt

Analyse der Online-Kundenbewertungen von Vor-Ort-Apotheken: Auswertung der Sterne-Bewertungen und Text Mining der Kundenrezensionen aller Baden-Württemberger Apotheken


Hintergrund:

Wenn Kunden Produkte im Internet kaufen wollen, ist es für viele von ihnen zur Gewohnheit geworden, die Rezensionen des Produkts oder des Online-Händlers zu lesen. Auch in der Vor-Ort-Einkaufswelt schauen Kunden immer häufiger auf die Online-Rezensionen – und schreiben selbst welche. Und wie in vielen anderen Bereichen des Internets dominiert auch hier Google. Firmen können in dem „Google-Unternehmensprofil“ Informationen wie Adresse, Öffnungszeiten oder Fotos hinterlegen. Ebenso können Nutzer eine Firma bewerten, entweder nur durch die Vergabe von Sternen oder zusätzlich mit einem Freitext. Diese Sterne-Bewertungen und Rezensionen sind für alle Nutzer sichtbar.
 

Fragestellung:

  • Was bewegt die Kunden der Vor-Ort-Apotheken zu solchen Sterne-Bewertungen und Rezensionen?
  • Welche Themen sind für sie wichtig?
  • Was führt dazu, dass sie eine Apotheke gut und eine andere schlecht bewerten?
  • Gibt es Unterschiede in der Beurteilung unterschiedlicher Apothekentypen? Werden Filialapotheken besser oder schlechter als Haupt- oder Einzelapotheken bewertet?
  • Existiert ein Zusammenhang zwischen der Zahl der Apotheken innerhalb eines Filialverbundes und ihren Bewertungen?
     

Vorgehen bei der Untersuchung:

Für unsere Untersuchung haben wir die Sterne-Bewertungen und Kundenrezensionen aller Baden-Württemberger Apotheken, die bis Ende Dezember 2022 abgegeben wurden, berücksichtigt. Insgesamt weisen 2318 Apotheken knapp 50.000 Sterne-Bewertungen in Ihrem Google-Unternehmensprofil auf, 2302 Apotheken davon haben über 32.000 Kundenrezensionen erhalten.
Mittels deskriptiver Statistik haben wir die Sterne-Bewertungen analysiert, die Kundenrezensionen haben wir mit Methoden des Text Mining untersucht. Dazu gehören Keyword Extraction, Document Classification mit Random Forest und Topic Modeling. Das Text Ming wurde mit der Data-Mining-Software KNIME durchgeführt.
 

Veröffentlichung der Untersuchungsergebnisse:

  • Deutsche Apotheker Zeitung (DAZ)26/23: Hör gut zu, wenn den Kunden etwas stört – Analyse der Online-Kundenbewertungen von Apotheken in Baden-Württemberg