Der Net Promoter Score sagt dir, wie viele Kund*innen dich weiterempfehlen würden. Warum sie es tun oder nicht tun, steht nur in den Kommentaren unter der Skala. Genau diese Freitexte bleiben in vielen Unternehmen ungelesen liegen, weil es bei ein paar hundert Antworten mühsam ist, sie sauber auszuwerten. Dieser Artikel zeigt einen Ablauf, mit dem du NPS-Kommentare nachvollziehbar codierst, nach Gruppen vergleichst und so berichtest, dass die Geschäftsführung damit arbeiten kann.
Kurz zur Erinnerung: Score und Gruppen
Beim NPS beantworten Befragte auf einer Skala von 0 bis 10, wie wahrscheinlich sie dein Unternehmen weiterempfehlen. Wer 9 oder 10 gibt, zählt zu den Promotoren, wer 7 oder 8 gibt, zu den Passiven, und wer 0 bis 6 gibt, zu den Detraktoren. Der Score selbst ist der Anteil der Promotoren minus der Anteil der Detraktoren und liegt damit zwischen minus 100 und plus 100. Für die Auswertung der Kommentare ist vor allem die Gruppenzugehörigkeit wichtig: Sie ist die Spalte, nach der du später vergleichst.
Schritt 1: Daten so exportieren, dass nichts verloren geht
Exportiere die Kommentare nicht allein, sondern zusammen mit dem Skalenwert, der Gruppe und den Merkmalen, nach denen du später auswerten willst, etwa Kundensegment, Tarif oder Region. Eine Zeile pro Antwort reicht. Lösche keine kurzen oder leeren Kommentare vorab, denn auch der Anteil der Antworten ohne Begründung ist ein Ergebnis.
Kommentare enthalten erstaunlich oft Namen: von Ansprechpartner*innen, Kolleg*innen oder der eigenen Person. Pseudonymisiere sie, bevor die Texte in ein Werkzeug oder an ein Team gehen. Wie das bei deutschen Texten mit gebeugten Namen gelingt, beschreibt der Artikel zum Anonymisieren von Transkripten; dieselben Regeln gelten für Freitexte.
Schritt 2: Ein Kategoriensystem aus dem Material bauen
Lies zunächst eine Stichprobe von etwa 50 bis 100 Kommentaren aus allen drei Gruppen und notiere, worüber gesprochen wird. Daraus entsteht ein erster Entwurf mit Themen wie Support, Preis, Bedienbarkeit oder Zuverlässigkeit. Bewährt hat sich, Thema und Richtung zu trennen: Die Kategorie heißt "Support", und ob ein Kommentar den Support lobt oder kritisiert, hältst du als zweite Angabe fest. So vermeidest du doppelte Kategorien wie "guter Support" und "schlechter Support", und du kannst später direkt sehen, ob ein Thema eher Promotoren oder Detraktoren beschäftigt.
Jede Kategorie bekommt eine kurze Definition und ein Ankerbeispiel. Lege außerdem zwei Sammelkategorien an: eine für Kommentare ohne inhaltliche Aussage ("passt", "-", "keine Angabe") und eine für Einzelthemen, die nur ein- oder zweimal vorkommen. Wie du Definitionen und Abgrenzungen formulierst, zeigt der Artikel Kodierleitfaden erstellen.
Schritt 3: Codieren, und zwar mehrfach pro Kommentar
Ein einzelner Kommentar spricht oft zwei oder drei Themen an: "Funktioniert gut, aber für den Preis erwarte ich schnelleren Support." (Beispiel erfunden.) Vergib in solchen Fällen mehrere Codes, sonst verschwinden Nebenthemen, die in der Summe wichtig sind. Prüfe am Ende, wie viele Kommentare gar keinen Code erhalten haben. Ist der Anteil hoch, fehlt dem Kategoriensystem vermutlich ein Thema.
Schritt 4: Nach Gruppen und Segmenten vergleichen
Interessant wird es erst im Vergleich. Zähle für jede Kategorie, wie oft sie bei Detraktoren, Passiven und Promotoren vorkommt, und rechne das in Anteile der jeweiligen Gruppe um. Die folgende Tabelle ist ein erfundenes Beispiel, das zeigt, wie so ein Vergleich aussieht:
| Kategorie (Beispiel, erfunden) | Detraktoren | Passive | Promotoren |
|---|---|---|---|
| Support, kritisch | 41 % | 18 % | 4 % |
| Preis, kritisch | 22 % | 25 % | 9 % |
| Bedienbarkeit, positiv | 6 % | 21 % | 48 % |
Daraus lassen sich unterschiedliche Fragen ableiten: Was hält Promotoren bei dir (hier die Bedienbarkeit), was treibt Detraktoren weg (hier der Support), und was fehlt den Passiven, um zu Promotoren zu werden? Wiederhole denselben Vergleich nach Segment, wenn du genug Antworten pro Segment hast.
Typische Fehler
- Nur die Detraktoren lesen. Die Kommentare der Promotoren zeigen, was du auf keinen Fall verschlechtern solltest.
- Wortwolken statt Kategorien. Häufige Wörter sind noch keine Themen. "Support" kann Lob oder Ärger bedeuten.
- Prozente bei kleinen Gruppen. Bei zwölf Detraktoren sind "25 %" drei Personen. Nenne bei kleinen Fallzahlen die absoluten Zahlen.
- Zitate ohne Zusammenhang. Ein drastischer Einzelfall wirkt im Bericht stärker, als es seiner Häufigkeit entspricht. Wähle Belege, die für die Kategorie typisch sind.
- Jede Welle neu erfinden. Wenn sich das Kategoriensystem zwischen zwei Befragungen ändert, lassen sich die Ergebnisse nicht mehr vergleichen. Erweitere es, statt es neu zu bauen.
Was Software dabei übernehmen kann und was nicht
Ein Werkzeug kann aus mehreren hundert Kommentaren einen Entwurf für das Kategoriensystem vorschlagen, die Kommentare codieren und zu jedem Code die wörtliche Textstelle anzeigen. In Themera wird ein Beleg, der nicht exakt so im Material steht, automatisch verworfen, und eine Abdeckungsanzeige zeigt, welche Antworten keinen Code bekommen haben. Das Kategoriensystem lässt sich bearbeiten und das Material danach neu codieren, die Ergebnisse gehen als DOCX oder CSV in deinen Bericht.
Was keine Software für dich entscheidet: welche Themen für dein Unternehmen wichtig sind, welche Unterschiede zwischen Segmenten relevant sind und was daraus folgen soll. Lies deshalb immer einen Teil der Kommentare selbst und prüfe, ob die Kategorien zu dem passen, was du liest. Mehr zum Codieren großer Mengen Freitext steht im Artikel Offene Fragen im Fragebogen auswerten.
So berichtest du die Ergebnisse
Für die Geschäftsführung reichen meist drei bis fünf Themen. Nenne zu jedem Thema, wie häufig es in welcher Gruppe vorkommt, zwei typische wörtliche Belege und eine konkrete Schlussfolgerung. Beschreibe in einem Satz, wie du vorgegangen bist, damit die Zahlen einzuordnen sind:
Ausgewertet wurden alle [Anzahl] Freitextantworten der NPS-Befragung vom [Zeitraum]. Die Kategorien wurden aus einer Stichprobe der Kommentare entwickelt, mit Definitionen und Ankerbeispielen festgehalten und auf alle Antworten angewendet, wobei einem Kommentar mehrere Kategorien zugeordnet werden konnten. [Anteil] der Kommentare enthielten keine inhaltliche Aussage. Die Anteile beziehen sich auf die Zahl der Kommentare je Gruppe (Promotoren, Passive, Detraktoren).
Fazit
Der Score zeigt die Richtung, die Kommentare zeigen die Gründe. Wer die Freitexte mit einem festen Kategoriensystem codiert, Thema und Richtung trennt und nach Gruppen vergleicht, bekommt aus derselben Befragung deutlich mehr heraus, und kann die Entwicklung von Welle zu Welle verfolgen.
Beispielanalyse ansehen mit Codes, wörtlichen Belegen und Abdeckungsanzeige, oder mit eigenen Kommentaren testen: drei Analysen kostenlos, ohne Kreditkarte.