OpinMind: Blog-Suchmaschine für Kundenmeinungen

ConnectedMarketing.de berichtet über eine spezialisierte Blog-Suchmaschine namens OpinMind. OpinMind über sich selbst:

Opinmind is a search engine with a twist. We scour the web for the opinions expressed by people on anything and everything. We find what people like and don’t like. We find people’s views on politics and current events. We also find what people think about products, brands, and services. You don’t have to be an expert to be listed in our results. All you need is a blog and an opinion.

Beispiel:
Mercedes: 249 positive und 35 negative Meinungen
Weblog: 331 positive und 175 negative Meinungen
Nokia: 205 + und 63 –
Dell: 182 + und 197 –

Zusammengesetze Suchen sind ebenso möglich „Google AdSense„.

---

Neue Stellenangebote

		Social Media- und PR-Manager (m/w/d) EWR Aktiengesellschaft in Worms
		Social-Media-Manager (m/w/d)in Teilzeit mit einem Umfang von 20 Std. wöchentlichals Elternzeitvertretung Stadtentwässerungsbetriebe Köln, AöR in Köln
		Content & Social Media Manager (m/w/d), München Wackler Holding SE in München

Alle Stellenanzeigen

---

Dass die Suchmaschine noch lange nicht vernünftig arbeitet, sieht man am Beispiel Dell. Da finden sich vermeintliche Dell-Meinungen wieder: „I really love the Teatro dell’Indurimento del Cuore)!!!.“ oder „i just love linda hollrah genna o’dell and michael mcever they crack me up„. Also hapert es noch etwas mit der Kontexterkennung und der Sprache an sich. Die grundlegende Schwierigkeit dürfte in dem Schwarz-Weiss-Ansatz von OpinMind liegen: Differenzierte Meinungen sind einerseits positiv und einerseits negativ („ich finde das Produkt weder besonders super noch super schlecht, es hat einige Macken, muss man halt selbst wissen, ob man es sich kauft…“). Doch Opinmind kennt nur Ja/Nein. Daran müssen die auf jeden Fall noch arbeiten.

Momentan werden lediglich nordamerikanische Blog gelistet: We’ve started out by including the larger North American blog sites but we’re constantly building out Opinmind’s reach. If you’d like your blog to be included in our search function, submit your URL at the bottom of the search results page. Für meinen Geschmack sind die Ergebnisse noch viel zu mager, alleine zu „Google AdSense“ gibt es in der Blogosphere massiv viele Blogartikel (lt. Technorati >35.000 Artikel), doch auf OpinMind gerade mal 9 Meinungen. Ergo sind die noch weit davon entfernt, einen echten Nutzen zu stiften. Aber was noch nicht ist kann noch werden.

Was bringt das nun?
Bei ConnectedMarketing kann man etwas über den sog. Net Promoter Score von Fred Reichheld nachlesen. Der Net Promoter Score wurde 2003 in der Harvard Business vorgestellt, Artikel „The One Number You Need To Grow„. Bei Eric Peterson (Jupiter Research) kann man es prima nachlesen, wie der Score sich errechnet und wozu er eigentlich dienen soll:

Basically, as opposed to asking a handful of questions and then cross-tabulating the results and working to discover whether your customers are satisfied or not you can ask them this:

How likely is it that you would recommend [company X] to a friend or colleague?

Offer the respondents a 1 to 10 scale (10 being most likely) and look at the percentage of respondents giving 9’s and 10’s compared to the percentage of respondents giving 0 through 6 scores. Reichheld refers to the delta as „net promoters“ or the „net promoter score“ and says that companies commonly get scores between 10% and 16% but the best companies (Amazon, eBay) get scores between 75% and 80%.

Connected Marketing zur Errechnung des Scores und auch zur Bedeutung:

… muss der prozentuale Anteil der Befragten ausgerechnet werden, die 9 oder 10 geantwortet haben (die „Promoters“), außerdem der Anteil derjenigen, die null bis 6 geantwortet haben (die „Detractors“). Anschließend werden die % der Detractors von den % der Promoters abgezogen – voilà, der Net Promoter Score….

In Fred Reichhelds Forschung, sowie in anderen Untersuchungen, unter anderem in der von Dr. Paul Marsden an der London School of Economics, kam heraus, dass dieser Wert eine bessere Korrelation mit dem Umsatzwachstum von Unternehmen bildet, als alle anderen Kennziffern, die über Unternehmen sonst zur Verfügung stehen bzw. erhoben werden

Leider kann man OpinMind nicht so nutzen, da es eben keine Skalierung außer 0/1 kennt. Letztlich aber könnte man Technorati nutzen und sich selbst die Mühe machen, um die Kundenmeinungen zu analysieren. Solange aber keine echten Werkzeuge für Blogger angeboten werden, bleibt das Herausfinden der Kundenmeinungen ein mühseliges Geschäft.