Ab dem 13. Januar 2026 sollten lokale Dienstleister ihr Empfehlungsmarketing nicht mehr nach Bauchgefühl steuern, sondern anhand konkreter Zahlen: Welche Bewertungen werden wirklich gelesen? Über welche Profile kommen Anfragen? Welche Empfehlungskanäle bringen in Ihrer Region die besten Kunden? In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, wie Sie mit KennstDuEinen und einem schlanken Analytics-Setup in wenigen Schritten Transparenz schaffen – und Ihre Empfehlungsaktivitäten konsequent auf das ausrichten, was nachweislich neue Aufträge bringt.

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Empfehlungs-Analytics statt Rätselraten: Wie Sie ab dem 13. Januar 2026 Ihre Weiterempfehlungen endlich messbar machen

Viele lokale Anbieter investieren Zeit in Bewertungen, Profile und Empfehlungen – aber kaum jemand weiß genau, welche Maßnahme wirklich zu neuen Anfragen führt. Die Folge: Aktionismus, Streuverlust und das Gefühl, „irgendwie ständig etwas fürs Marketing zu tun“, ohne klaren Effekt.

Mit einem strukturierten Empfehlungs-Analytics-Ansatz drehen Sie das um:

• Sie sehen, welche Bewertungen und Profile in Ihrer Region tatsächlich angeklickt werden.
• Sie erkennen, über welche Kanäle qualifizierte Anfragen einlaufen – und über welche nicht.
• Sie können Ihr Budget und Ihre Zeit auf die wirksamsten Empfehlungshebel fokussieren.

KennstDuEinen bringt dafür zwei entscheidende Bausteine mit: eine klar strukturierte Bewertungs- und Empfehlungsplattform und Daten, die lokal und handlungsrelevant sind – nicht nur abstrakte Reichweitenkennzahlen.

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1. Was heißt Empfehlungs-Analytics – und warum ist das für lokale Dienstleister so wichtig?

Unter Empfehlungs-Analytics verstehen wir die systematische Auswertung aller Schritte, die zwischen einem Empfehlungskontakt und einer konkreten Anfrage passieren. Es geht nicht nur um Klicks, sondern um den Verlauf:

1. Jemand wird auf Sie aufmerksam (z. B. Empfehlung, Google, Branchenverzeichnis).

2. Diese Person prüft Ihre Bewertungen, Profile und Inhalte.

3. Daraus entsteht entweder Kontaktaufnahme – oder Abbruch.

Für lokale Dienstleister ist entscheidend:

• Sie brauchen keine 10.000 Besucher, sondern 20–50 passende Kontakte im Monat.
• Jeder falsche Kanal frisst Zeit, Nerven und oft teures Budget.
• Jeder passende Kanal kann zur stabilen Stammdatenquelle für Neukunden werden.

Ein Analytics-Ansatz, der zu lokalen Dienstleistern passt, muss deshalb:

• übersichtlich sein (wenige klare Kennzahlen statt 30 Diagramme),
• regional relevant sein (Postleitzahl, Umkreis, Suchbegriffe aus Ihrer Region),
• direkt mit Bewertungen und Empfehlungen verknüpft sein.

Genau hier setzt KennstDuEinen an – als spezialisierter Empfehlungs- und Bewertungsdienst für lokale Anbieter.

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2. Drei Kernfragen, die Ihr Empfehlungs-Analytics ab dem 13. Januar beantworten muss

Statt sich in technischen Details zu verlieren, sollten Sie Ihr Setup so aufbauen, dass es drei einfache Fragen zuverlässig beantwortet:

Frage 1: Woher kommen meine qualifizierten Anfragen wirklich?

Sie wollen nicht nur wissen, wie viele Anfragen kommen, sondern von wo:

• KennstDuEinen-Profil
• Google Unternehmensprofil (früher Google My Business)
• Website (direkt oder über Suchmaschinen)
• Organische Empfehlung (z. B. Weiterleitung Ihres Bewertungsprofils per Link)

Mit KennstDuEinen können Sie eingehende Anfragen und Kontaktaufnahmen so strukturieren, dass Sie klare Zuordnungen vornehmen:

> „Diese Anfrage kam über mein KennstDuEinen-Profil, nachdem die Person meine Bewertungen gelesen hat.“

Das lässt sich pragmatisch abbilden – z. B. über:

• Kontaktformulare mit Quelle-Feld („Wie sind Sie auf uns aufmerksam geworden?“),
• einheitliche Lead-Notizen im CRM oder Kundentool,
• eine einfache Liste in Excel/Sheets für kleinere Betriebe.

Frage 2: Welche Bewertungen und Inhalte werden am meisten angesehen?

Nicht jede Bewertung hat denselben Effekt. Drei Faktoren sind entscheidend:

• Aktualität: Neuere Bewertungen werden häufiger beachtet.
• Konkretheit: Je spezifischer das Kundenfeedback, desto vertrauensbildender.
• Relevanz: Passt die Bewertung zu der Leistung, für die gerade gesucht wird?

Mit KennstDuEinen können Sie erkennen, welche Seiten und Inhalte besonders häufig besucht werden. Kombiniert mit einem einfachen Web-Analyse-Tool (z. B. Matomo oder Google Analytics) sehen Sie:

• Welche Leistungsseiten werden nach einem Besuch Ihres KennstDuEinen-Profils aufgerufen?
• Wie lange verweilen Interessenten auf Ihren Bewertungsseiten?
• Wo brechen sie häufig ab?

Frage 3: Wie gut wandeln sich Profilbesucher in konkrete Kontakte um?

Die wichtigste lokale Kennzahl lautet:

> „Wie viele Besucher meines Bewertungs-/Empfehlungsprofils werden zu qualifizierten Anfragen?“

Dafür genügt häufig schon ein einfaches Verhältnis:

• Profilbesucher pro Monat (z. B. auf KennstDuEinen),
• Anfragen pro Monat, die eindeutig auf dieses Profil zurückgehen.

Daraus leiten Sie Ihre Conversion-Rate ab. Beispiel:

• 150 Profilbesucher im Januar
• 12 Anfragen über KennstDuEinen
• Conversion-Rate: 8 %

Ab hier können Sie gezielt optimieren (siehe Kapitel 4).

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3. So setzen Sie in 5 pragmatischen Schritten Ihr Empfehlungs-Analytics auf

Sie brauchen kein großes Tracking-Projekt. Ein schlanker, praxisnaher Ansatz reicht – insbesondere, wenn Sie mit einer spezialisierten Plattform wie KennstDuEinen arbeiten.

Schritt 1: Ihre Empfehlungsquellen sauber auflisten

Erstellen Sie eine klare Liste aller relevanten Empfehlungs- und Bewertungskanäle:

• KennstDuEinen-Profil(e)
• Google Unternehmensprofil(e)
• Website (inkl. Unterseiten zu Leistungen & Referenzen)
• Branchenverzeichnisse
• Partner- oder Netzwerkprofile

Notieren Sie pro Kanal:

• Link/URL
• primärer Zweck (Bewertungen, Sichtbarkeit, Visitenkarte, Fachinfo)
• aktueller Status (aktuell gepflegt / veraltet / ungepflegt)

Schritt 2: Einfache Datenerfassung definieren

Legen Sie fest, welche 5–7 Kennzahlen Sie monatlich erheben. Ein mögliches Set für lokale Dienstleister:

1. Anzahl Profilaufrufe auf KennstDuEinen

2. Anzahl neuer Bewertungen auf KennstDuEinen

3. Durchschnittliche Bewertungsnote

4. Anzahl Anfragen über KennstDuEinen (pro Monat)

5. Anzahl Anfragen über das Google-Unternehmensprofil

6. Anzahl Empfehlungen durch bestehende Kunden (mündlich, E-Mail, Link-Weitergabe)

7. Anzahl Website-Kontaktanfragen

Wichtig: Halten Sie diese Kennzahlen in einem einfachen Dashboard fest – z. B.:

• ein strukturiertes Excel-/Google-Sheet,
• ein internes Sheet in Ihrem CRM,
• oder eine kleine Monats-Auswertung als PDF.

Schritt 3: Datenquellen verbinden – ohne Overkill

In vielen Fällen reicht eine Kombination aus:

• KennstDuEinen-Statistiken (Profilbesuche, Bewertungen),
• Ihrem Website-Analyse-Tool,
• einer internen Anfrage-Liste.

Ziel ist nicht, jeden Klick zu tracken, sondern Erkenntnisse für Entscheidungen zu gewinnen:

• Lohnt es sich, mehr Bewertungen über KennstDuEinen zu sammeln?
• Welche Leistung wird besonders häufig über Ihr Profil gefunden?
• Welche Region (PLZ, Stadtteil) reagiert besonders stark auf Ihre Sichtbarkeit?

Schritt 4: Monatliches Empfehlungs-Review einplanen

Blocken Sie ab dem 13. Januar einen wiederkehrenden Termin – z. B. immer am 13. des Monats – für ein kurzes 30-Minuten-Review:

1. Kennzahlen des Vormonats anschauen.

2. Zwei Fragen beantworten:

- Was hat gut funktioniert (mehr Anfragen, bessere Conversion)?

- Was hat unterdurchschnittlich funktioniert (wenig Resonanz)?

3. Eine konkrete Maßnahme für den nächsten Monat festlegen – z. B.:

- „Wir holen gezielt 10 neue Bewertungen zu Leistung X ein.“

- „Wir aktualisieren die Profiltexte auf KennstDuEinen und Google.“

- „Wir ergänzen 3 besonders aussagekräftige Kundenstimmen im Profil.“

Schritt 5: Erkenntnisse in Ihre Empfehlungsstrategie zurückspielen

Analytics ist nutzlos, wenn sich nichts im Alltag ändert. Entscheidend ist, dass Sie:

• bewusst mehr von dem tun, was nachweislich Anfragen bringt,
• konsequent weniger von dem tun, was nur Zeit kostet.

Beispiele für Ableitungen:

• Sie erkennen, dass 90 % der Anfragen über KennstDuEinen kommen → Sie fokussieren Ihr Bewertungsmanagement auf diese Plattform und nutzen andere Kanäle vor allem als Ergänzung.
• Sie sehen, dass Bewertungen zu einem bestimmten Themenfeld („Sanierung im Bestand“, „Notdienst“, „Beratung auf Augenhöhe“) besonders häufig gelesen werden → Sie holen gezielt weitere Bewertungen zu genau diesem Themenfeld ein.
• Sie stellen fest, dass sich in Ihrer Region bestimmte Suchbegriffe häufen → Sie passen Titel und Beschreibungen Ihrer Profile entsprechend an.

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4. Typische Optimierungshebel, die sich aus Empfehlungs-Analytics ergeben

Sobald Sie erste Daten gesammelt haben, tauchen wiederkehrende Muster auf. Drei Hebel sind für lokale Dienstleister besonders wirksam.

Hebel 1: Die Conversion Ihres KennstDuEinen-Profils verbessern

Wenn Sie sehen, dass viele Menschen Ihr Profil ansehen, aber nur wenige anfragen, prüfen Sie:

• Zahl und Aktualität der Bewertungen: Sind in den letzten 3–6 Monaten neue Stimmen dazugekommen?
• Klarheit des Leistungsprofils: Wird sofort erkennbar, worin Sie stark sind und für wen?
• Kontaktwege: Ist der Weg vom Profil zur Anfrage wirklich einfach (Telefon, Formular, klare Handlungsaufforderung)?

Kleine Anpassungen können hier die Conversion-Rate deutlich steigern.

Hebel 2: Bewertungen entlang Ihrer Kernleistungen strukturieren

Mit Daten aus KennstDuEinen und Ihrem eigenen System erkennen Sie schnell:

• Welche Leistung wird am häufigsten angefragt?
• Für welche Leistung sind Ihre Bewertungen besonders stark – oder zu dünn?

Nutzen Sie dies, um Ihre Bewertungsstrategie zu schärfen:

• Bitten Sie zufriedene Kunden zielgerichtet um Feedback zur Leistung, die Sie stärken wollen.
• Nutzen Sie Ihre besten Bewertungen als Belege in Angeboten, auf Leistungsseiten und in Beratungsgesprächen.

Hebel 3: Regionale Besonderheiten berücksichtigen

Insbesondere im Rhein-Main-Gebiet und in Städten wie Frankfurt am Main zeigt sich häufig:

• Unterschiedliche Preissensibilität je Stadtteil oder Umlandregion,
• verschiedene Erwartungen an Erreichbarkeit, Reaktionszeit und Termintreue,
• unterschiedliche Gewichtung von Kompetenz vs. Sympathie in den Bewertungen.

Ihre Analytics-Auswertung hilft Ihnen zu erkennen, wo in Ihrer Region welche Argumente am besten ziehen. Daraus können Sie:

• Texte in Profilen und auf der Website lokal anpassen,
• Bewertungen mit starkem Regionalbezug besonders hervorheben,
• gezielt in den Regionen Sichtbarkeit aufbauen, die schon gut auf Ihre Präsenz reagieren.

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5. Warum KennstDuEinen die ideale Basis für Ihr Empfehlungs-Analytics ist

Als Anbieter von KennstDuEinen.de ist die WinLocal GmbH darauf spezialisiert, lokalen Dienstleistern ein praxisnahes Fundament für messbares Empfehlungsmarketing zu geben – ohne Sie mit komplexen Marketing-Fachbegriffen zu überfordern.

Mit KennstDuEinen profitieren Sie von:

• Strukturierten Bewertungs- und Empfehlungsprofilen, die auf lokale Sichtbarkeit und Vertrauen ausgelegt sind.
• Auswertungsmöglichkeiten, die Ihnen zeigen, wie Ihr Profil genutzt wird.
• klaren Schnittstellen zu Ihrer Website und Ihrem bestehenden Online-Auftritt.
• der Möglichkeit, Bewertungen systematisch einzuholen, zu präsentieren und auszuwerten.

In Verbindung mit einem einfachen Analytics-Setup wird KennstDuEinen nicht nur zur „digitalen Visitenkarte“, sondern zu einer messbaren Akquise-Säule, die Sie aktiv steuern können.

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FAQ: Empfehlungs-Analytics & KennstDuEinen

1. Was ist Empfehlungs-Analytics für lokale Dienstleister?

„Empfehlungs-Analytics bezeichnet die systematische Auswertung aller Daten rund um Empfehlungen, Bewertungen und Anfragen – mit dem Ziel, genau zu erkennen, welche Kanäle und Maßnahmen tatsächlich zu neuen Aufträgen führen.“

2. Welche Kennzahlen sind im Empfehlungsmarketing wirklich wichtig?

„Für lokale Dienstleister sind vor allem Profilaufrufe, Anzahl und Qualität der Bewertungen, Anfragen pro Kanal und die Conversion von Profilbesuchern zu konkreten Kontakten entscheidend – nicht abstrakte Reichweitenzahlen.“

3. Wie hilft mir KennstDuEinen bei der Messung meiner Empfehlungen?

„KennstDuEinen bündelt Ihre Bewertungen und Empfehlungen in einem strukturierten Profil, zeigt Ihnen Nutzungsdaten zu diesem Auftritt und erleichtert die Zuordnung von Anfragen, die aus diesem Empfehlungsweg entstehen.“

4. Brauche ich für Empfehlungs-Analytics ein komplexes Tracking-System?

„Nein – in den meisten Fällen reicht eine Kombination aus KennstDuEinen-Statistiken, einem schlanken Web-Analyse-Tool und einer einfachen internen Liste zur Erfassung der Anfragequelle völlig aus.“

5. Ab wann lohnt sich ein strukturiertes Empfehlungs-Analytics für meinen Betrieb?

„Sobald Sie mehr als nur gelegentliche Empfehlungen erhalten und aktiv mit Bewertungen und Online-Profilen arbeiten, lohnt sich ein einfaches Analytics-Setup – meist schon ab 5–10 Online-Anfragen pro Monat.“

6. Kann ich mit Empfehlungs-Analytics meine Lead-Qualität verbessern?

„Ja – indem Sie sehen, über welche Kanäle Ihre besten Kunden kommen, können Sie Ihre Aktivitäten und Budgets gezielt auf diese Empfehlungswege konzentrieren und weniger passende Kanäle reduzieren.“

7. Unterstützt WinLocal mich beim Aufbau eines passenden Analytics-Setups?

„Die WinLocal GmbH unterstützt Sie dabei, KennstDuEinen, Ihre Website und ein passendes Analytics-Setup so zu verbinden, dass Sie mit überschaubarem Aufwand klare Entscheidungsgrundlagen für Ihr Empfehlungsmarketing erhalten.“

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Ihr nächster Schritt: Machen Sie Ihre Empfehlungen ab heute messbar

Wenn Sie ab dem 13. Januar 2026 nicht mehr raten, sondern wissen wollen, welche Empfehlungen in Ihrer Region wirklich neue Kunden bringen, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, Ihr Empfehlungs-Analytics mit KennstDuEinen aufzusetzen.

Lassen Sie sich zeigen, wie Sie:

• Ihre bestehenden Bewertungen und Profile strukturiert auswerten,
• in wenigen Schritten ein schlankes, aber wirksames Analytics-Setup etablieren,
• und daraus konkrete Maßnahmen für mehr qualifizierte Anfragen ableiten.

Kontakt WinLocal GmbH – Anbieter von KennstDuEinen.de

WinLocal GmbH – Anbieter von KennstDuEinen.de

Elisabeth-Norgall-Straße 6

60487 Frankfurt am Main

Web: https://winlocal-ki-booster.de

Nutzen Sie das Kontaktformular auf der Website, um ein unverbindliches Gespräch zu vereinbaren – und machen Sie Ihre Empfehlungen 2026 zu einem messbaren, steuerbaren Wachstumsmotor.