Wir messen die Customer Experience (Kundenerfahrung), nicht die technische Ausstattung oder objektive Qualität einer Werkstatt. Grundlage sind echte Meinungsäußerungen von Kundinnen und Kunden. Der Fokus liegt auf der wahrgenommenen Qualität: Wie erleben Menschen den Service, die Beratung und die Preis-Leistung und sind sie motiviert, diese Erfahrung öffentlich zu teilen?
Das Ergebnis spiegelt wider, wie erfolgreich ein Betrieb darin ist, positive Resonanz zu erzeugen.

Die Analyse ist eine Meta-Studie auf Basis öffentlich verfügbarer Rezensionen von großen Plattformen wie Google Maps und TripAdvisor.
Für das aktuelle Ranking im Bike-Segment wurden insgesamt 635.333 Rezensionen herangezogen. Diese gewaltige Datenmenge erlaubt uns Aussagen, die weit über einzelne Momentaufnahmen hinausgehen.

Bevor eine Bewertung in das Ranking einfließt, durchläuft sie einen strengen Bereinigungsprozess. Doppelte Einträge, Spam oder offensichtlich fehlerhafte Daten werden entfernt.
Zudem prüft unser KI-Stack jede Rezension auf Kontextsignale: Wir analysieren die Authentizität, die Textlänge und filtern toxische Inhalte heraus. Nur qualifizierte Daten bilden die Basis für den Score.

Ein einfacher Durchschnitt der "Sterne" reicht nicht aus, weil er 'blind' für den Kontext ist. Er kann nicht unterscheiden, ob eine Bewertung von gestern oder von vor fünf Jahren stammt, ob sie ausführlich begründet oder nur ein schneller Klick war. Unsere Methode korrigiert diese Schwäche des reinen Punkteschnitts, indem sie Glaubwürdigkeit, Aktualität und Aussagekraft mathematisch gewichtet. Deshalb entsteht unser Score entsteht ein mehrstufiges Verfahren:
•	Inhalt vor Sternen: Eine ausführliche Text-Rezension wiegt schwerer als eine reine Stern-Vergabe, da sie Kontext liefert.
•	Aktualität & Glaubwürdigkeit: Neuere und detaillierte Bewertungen haben einen höheren Einfluss auf den Score als sehr alte oder extrem kurze Beiträge.
•	Glättung: Wir nutzen ein statistisches Modell, das Ausreißer (ungewöhnliche Bewertungsmuster) minimiert. Ein Händler mit drei 5-Sterne-Bewertungen landet deshalb nicht automatisch vor einem Händler mit hunderten Bewertungen aber einem Durchschnitt von 4,8-Sternen. Masse und Klasse müssen in einem gesunden Verhältnis stehen.

Ein besseres Ranking bedeutet nicht automatisch einen objektiv besseren Händler, sondern spiegelt vor allem wider, wie viele positive Kundenerlebnisse online sichtbar gemacht werden. Betriebe schneiden dann besser ab, wenn zufriedene Kundinnen und Kunden ihre Erfahrungen häufiger, aktueller und ausführlicher teilen. Ebenso wirkt sich aus, wie stark negative Erfahrungen ins Gewicht fallen. Ein fachlich sehr gut arbeitender Betrieb kann im Ranking dennoch zurückliegen, wenn positive Erlebnisse seltener bewertet oder nur knapp beschrieben werden und dadurch weniger Gewicht in die Analyse einfließen.
Unabhängig von der genauen Platzierung ist die Auszeichnung jedoch klar positiv zu bewerten: Von rund 10.000 Fahrradhändlern und -werkstätten wurden lediglich die besten Betriebe ausgezeichnet. Allein die Aufnahme in diese Auswahl zeigt, dass die wahrgenommene Kundenzufriedenheit deutlich über dem Marktdurchschnitt liegt.

Unsere KI liest nicht nur "gut" oder "schlecht". Sie zerlegt den Text in inhaltliche Bausteine.
Das Modell erkennt spezifische Themen der Bewertungen, wie Service, Beratung, Preis-Leistung oder Wartezeiten. Gleichzeitig bewertet sie Tonalität und Intensität der Sprache. So können wir unterscheiden, ob jemand „ganz zufrieden“ ist oder „absolut begeistert“ – und welche Themen hinter dieser Stimmung stehen.