Bewertungen. Klar. Übersichtlich.
Was als Idee begann, Bewertungen mehrerer Filialen nicht mehr einzeln betrachten zu müssen, ist inzwischen zu einer funktionsfähigen Webanwendung geworden.
Der Review Monitor führt Bewertungsdaten zusammen, ordnet Filialen einer Vertriebsstruktur zu und macht Entwicklungen, Auffälligkeiten und Unterschiede zwischen Standorten in einer gemeinsamen Oberfläche sichtbar.
Besonders interessant wurde das Projekt für mich an dem Punkt, an dem nicht mehr nur einzelne Funktionen entstanden, sondern Datenbeschaffung, Datenbank, Benutzerverwaltung, Berechtigungen, Automatisierung und Auswertung als Gesamtsystem zusammenspielten.
Die Demo-Version öffnet eine vorbereitete Testumgebung des Review Monitors. So lassen sich Oberfläche, Navigation und zentrale Funktionen direkt im Browser ansehen.

Der Einstieg in den Review Monitor. Die Anwendung besitzt einen regulären Zugang, eine Demo-Möglichkeit und einen getrennten Administrationsbereich.
Eine einzelne Filialbewertung lässt sich schnell aufrufen. Schwieriger wird es, wenn viele Standorte regelmäßig beobachtet, miteinander verglichen und Veränderungen über einen längeren Zeitraum nachvollzogen werden sollen.
Genau daraus entstand die Leitfrage des Projekts: Wie lässt sich aus vielen einzelnen Rezensionen eine übersichtliche und rollenbezogene Arbeitsgrundlage für mehrere Filialen entwickeln?
Bewertungen mehrerer Filialen nicht einzeln aufrufen, sondern in einer gemeinsamen Anwendung zusammenführen.
Bewertungen, neue Rezensionen, Sterne-Anteile und Veränderungen über Standorte hinweg sichtbar machen.
Filialen über Vertriebsstrukturen den jeweils zuständigen Rollen und Verantwortungsbereichen zuordnen.
Übersicht
Die Startansicht bündelt die wichtigsten Informationen des eigenen Verantwortungsbereichs: zugeordnete Filialen, Durchschnittsbewertung, neue Bewertungen, kritische 1-Stern-Bewertungen und den aktuellen Datenstand. Neue Rezensionen sind direkt erreichbar.

Die Filialansicht zeigt ausschließlich die Standorte, die dem jeweiligen Verantwortungsbereich zugeordnet sind. Suche, aktuelle Bewertung und Veränderung erleichtern den schnellen Einstieg in einzelne Standorte.

Einzelwerte werden besonders dann interessant, wenn sie vergleichbar werden. Deshalb können mehrere Standorte anhand derselben Kennzahlen gegenübergestellt werden.
Dazu gehören Durchschnittsbewertung, Anzahl der Bewertungen, 1-Stern-Anteil, 5-Sterne-Anteil und Trend. Die Vergleichsdaten lassen sich zusätzlich für die weitere Bearbeitung exportieren.

Kennzahlen zeigen, dass sich etwas verändert. Die einzelne Rezension hilft dabei zu verstehen, was hinter dieser Veränderung steckt.
Bewertungen lassen sich deshalb durchsuchen sowie nach Sternebewertung, Zeitraum und Filialauswahl filtern. So bleibt neben der Kennzahl auch die konkrete Kundenstimme sichtbar.

Der Review Monitor ist nicht als einfache Sammlung von Bewertungen aufgebaut. Filialen werden Verantwortungsbereichen zugeordnet und die sichtbaren Daten richten sich nach Rolle und Vertriebsstruktur.
So kann beispielsweise eine regionale Vertriebsleitung ihre Verkaufsleitungen verwalten und die zugehörigen Filialen gezielt zuordnen.

Neben dem Standardzeitraum für Auswertungen kann die Darstellung zwischen Hell, Dunkel und System wechseln. Weitere Bereiche bündeln Benachrichtigungen, die eigenen Filialen, Datenaktualisierung, App-Informationen, Datenschutz, Impressum und Kontosicherheit.

Administration
Mit wachsendem Funktionsumfang wurde schnell klar, dass die eigentliche Nutzeranwendung allein nicht ausreicht. Für Stammdaten, Benutzer, Berechtigungen und Datenprozesse entstand deshalb ein eigener Administrationsbereich.
Nutzer- und Administrationsoberfläche sind bewusst getrennt. Der Administrationsbereich besitzt einen eigenen Zugang und zusätzliche Sicherheitsmechanismen.


Das Admin-Dashboard bildet den Einstieg in die zentrale Verwaltung. Von dort führen die Wege zu Filialstammdaten, Benutzerverwaltung, Zugriffsanfragen, Vertriebsstruktur, Organigramm und den Berichten der automatisierten Datenabrufe.

Eine der umfangreicheren Aufgaben war die Abbildung der Vertriebsorganisation. Filialen werden zunächst einer Niederlassung zugeordnet und anschließend über regionale Vertriebsleitungen bis zu den jeweiligen Verkaufsleitungen verteilt.
Diese Struktur ist nicht nur eine organisatorische Darstellung. Sie entscheidet gleichzeitig darüber, welche Filialen und Bewertungsdaten ein Benutzer innerhalb der Anwendung sehen und auswerten kann.
Eine integrierte Strukturprüfung kontrolliert dabei unter anderem fehlende Zuordnungen und widersprüchliche Verknüpfungen. So werden organisatorische Fehler sichtbar, bevor sie sich auf die eigentliche Anwendung auswirken.

Der entscheidende Schritt war für mich nicht, Bewertungen einmalig anzeigen zu können. Die Anwendung sollte selbstständig aktuell bleiben und neue Bewertungen erkennen, ohne dass jede Filiale manuell geprüft werden muss.
Dafür werden die Bewertungsdaten automatisiert abgerufen, vorhandenen Filialen zugeordnet und mit bereits gespeicherten Bewertungen abgeglichen. Neue Einträge werden übernommen, bestehende erkannt und die daraus entstehenden Kennzahlen anschließend aktualisiert.
Erfolgreicher Lauf · 23.09.2026
467
betroffene Filialen
4.609
gelieferte Daten
4.587
bereits bekannt
22
neue Bewertungen
0
Fehler

Für mich war gerade das Zusammenspiel der einzelnen Ebenen der spannendste Teil des Projekts. Erst wenn Datenquelle, Datenbank, Benutzerstruktur und Oberfläche zuverlässig zusammenspielen, entsteht aus einer Sammlung einzelner Funktionen eine wirklich nutzbare Anwendung.
01
Aktuelle Bewertungsdaten werden über DataForSEO für die hinterlegten Filialen abgerufen.
02
Neue und bereits bekannte Bewertungen werden unterschieden, zugeordnet und in der Datenhaltung verarbeitet.
03
Die Anwendung übersetzt die gespeicherten Daten in Übersichten, Filter, Vergleiche und konkrete Kundenbewertungen.
Der Review Monitor verbindet mehrere technische Bausteine, die im Projekt Schritt für Schritt zusammengewachsen sind. Für mich war dabei besonders wichtig, nicht nur eine Oberfläche zu bauen, sondern den vollständigen Weg von der Datenquelle bis zur nutzbaren Anwendung zu verstehen und umzusetzen.
Supabase mit PostgreSQL bildet die Grundlage für Filialstammdaten, Bewertungen, Benutzer, Vertriebsstrukturen und weitere Anwendungsdaten.
DataForSEO liefert die Bewertungsdaten für die automatisierten Abrufe. Bereits bekannte und neue Bewertungen werden anschließend voneinander unterschieden.
Benutzerrollen, geschützte Bereiche, Zugriffsprozesse und Zwei-Faktor-Authentifizierung trennen normale Nutzung und Administration voneinander.
Die responsive Anwendung verbindet Dashboard, Filialen, Vergleiche, Bewertungen und Einstellungen mit einer eigenständigen Administrationsoberfläche.
Der Review Monitor gehört inzwischen zu den interessantesten Eigenprojekten, die ich umgesetzt habe. Nicht weil jede einzelne Funktion für sich außergewöhnlich wäre, sondern weil aus vielen einzelnen Themen ein funktionierendes Gesamtsystem entstanden ist.
Datenbeschaffung, Datenbank, Benutzerverwaltung, Vertriebsstrukturen, Berechtigungen, Automatisierung und Auswertung greifen inzwischen ineinander. Aus einer ersten Idee ist damit eine Anwendung entstanden, die tatsächlich funktioniert und eigenständig aktuelle Daten verarbeitet.
Besonders spannend war für mich der Moment, an dem aus einer Entwicklungsumgebung ein System wurde, das selbstständig arbeitet. Wenn nachts aktuelle Bewertungen abgerufen werden und am nächsten Morgen neue Daten ohne manuelles Eingreifen bereitstehen, ist aus einem Lernprojekt deutlich mehr geworden.
Der Review Monitor entstand 2026 als privates Eigenprojekt und Selbststudium. Ziel war es, eine eigene Idee von der Datenbeschaffung bis zur funktionsfähigen Anwendung umzusetzen und dabei moderne Webentwicklung, Datenhaltung, Rollenmodelle und Automatisierung praktisch miteinander zu verbinden.
Die auf dieser Case Study gezeigten Ansichten dienen der Dokumentation des Projekts. Personen- und Testdaten in Entwicklungsbereichen sind fiktiv beziehungsweise für Demonstrationszwecke angelegt.
Weitere Case Studies
Weitere Projekte
Weitere Beispiele zeigen, wie ich Daten, Prozesse und praktische Anforderungen in eigene Werkzeuge und Lösungsansätze übersetze.