Der Podcast
E04: E.ONs 4,2-Sterne-Score: Exzellenz oder Täuschung?
Die Audioinhalte wurden mittels Text-to-Speech-Synthese (TTS) generiert. Als
Datengrundlage dienen
strukturierte Markdown-Skripte, die aus Studien, Berichten und technischer
Dokumentation extrahiert
wurden. Die Skripterstellung erfolgt intern oder durch Dritte, wobei sowohl rein manuelle
Verfahren als auch hybride Prozesse unter Einsatz von
Deep-Research-Modellen zur Anwendung kommen. Sämtliche Quelldateien unterliegen einer
abschließenden manuellen
Qualitätsprüfung.
Wie kann ein Unternehmen gleichzeitig einen "exzellenten" TrustScore von 4,2 Sternen haben und dennoch
Gegenstand massiver Online-Kritik sein? In dieser Episode sezieren wir die digitale Reputation der E.ON
Energie Deutschland GmbH und entlarven das Phänomen als „metrische Illusion“.
Unsere forensische Datenanalyse von über 65.000 Bewertungen enthüllt eine systematische Verzerrung durch automatisiertes Reputationsmanagement. Wir analysieren die Diskrepanz zwischen zwei völlig unterschiedlichen Bewertungswelten:
Die 5-Sterne-Illusion: Wir zeigen, wie der „Automatic Feedback Service“ (AFS) gezielt triviale Interaktionen auf „Happy Paths“ (z.B. erfolgreicher App-Login) abfischt. Diese „eingeladenen“ Bewertungen sind extrem kurz (Ø 12 Wörter) und bewerten primär die Usability der App, nicht die Versorgungsleistung.
Die 1-Sterne-Realität: Im Kontrast steht die organische Kohorte. Hier finden wir detaillierte Berichte (Ø 87 Wörter) über existenzielle Probleme: Abrechnungschaos, Verletzung gesetzlicher Fristen (60 Wochen Wartezeit auf Schlussrechnungen) und aggressive Haustürgeschäfte.
Social Engineering Botting: Wir definieren „Botting“ neu – nicht als Fake-Profile, sondern als Konditionierung echter Kunden zu bot-ähnlichem Klickverhalten durch Nudging.
Das Fazit: Bereinigt man den Score um die inflationären App-Bewertungen („Invitation Bias“), kollabiert die Kundenzufreidenheit von „Gut“ (4,2) auf „Mangelhaft“ (2,8). Hören Sie, warum Sie beim nächsten Blick auf Bewertungssterne nicht fragen sollten „Wie ist der Schnitt?“, sondern „Wer wurde wann eingeladen?“.
Unsere forensische Datenanalyse von über 65.000 Bewertungen enthüllt eine systematische Verzerrung durch automatisiertes Reputationsmanagement. Wir analysieren die Diskrepanz zwischen zwei völlig unterschiedlichen Bewertungswelten:
Die 5-Sterne-Illusion: Wir zeigen, wie der „Automatic Feedback Service“ (AFS) gezielt triviale Interaktionen auf „Happy Paths“ (z.B. erfolgreicher App-Login) abfischt. Diese „eingeladenen“ Bewertungen sind extrem kurz (Ø 12 Wörter) und bewerten primär die Usability der App, nicht die Versorgungsleistung.
Die 1-Sterne-Realität: Im Kontrast steht die organische Kohorte. Hier finden wir detaillierte Berichte (Ø 87 Wörter) über existenzielle Probleme: Abrechnungschaos, Verletzung gesetzlicher Fristen (60 Wochen Wartezeit auf Schlussrechnungen) und aggressive Haustürgeschäfte.
Social Engineering Botting: Wir definieren „Botting“ neu – nicht als Fake-Profile, sondern als Konditionierung echter Kunden zu bot-ähnlichem Klickverhalten durch Nudging.
Das Fazit: Bereinigt man den Score um die inflationären App-Bewertungen („Invitation Bias“), kollabiert die Kundenzufreidenheit von „Gut“ (4,2) auf „Mangelhaft“ (2,8). Hören Sie, warum Sie beim nächsten Blick auf Bewertungssterne nicht fragen sollten „Wie ist der Schnitt?“, sondern „Wer wurde wann eingeladen?“.
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