Automotive Google Review Onderzoek

Methode en verantwoording: drie bronnen, 600.000+ datapunten

0 min. reading time
Bob Pieterse
July 15, 2026
Het Automotive Google Review Onderzoek 2026 combineert drie databronnen: 2.481 dealerprofielen, 204.976 reviewteksten en 55.103 klantreviews. Elk cijfer is geteld, niet geschat, en narekenbaar tot op de bron.

Het Automotive Google Review Onderzoek 2026 van Repmanager combineert drie databronnen: de openbare Google-scores van 2.481 dealerprofielen, 204.976 volledige reviewteksten van de 30 grootste dealergroepen, en 55.103 reviews uit de eigen Repmanager-klantdata. Samen ruim 600.000 datapunten. Elk cijfer is geteld, niet geschat, en herleidbaar naar één van deze bronnen. Zo kun je alles narekenen. Graag zelfs.

Drie bronnen, één meetlat

De drie datasets controleren elkaar. De markt toont het probleem, de eigen klantdata toont dat het anders kan. We mengen ze nergens in één cijfer: bij elk getal staat de bron.

  • Markt-scores: openbare Google-reviews van 2.481 Nederlandse dealerprofielen (403.316 reviews), peildatum 25 juni 2026. Hieruit komt de marktbenchmark van 4,40.
  • Markt-teksten: alle openbare reviews van de 30 grootste dealergroepen, 204.976 reviews van 853 vestigingen, inclusief elk antwoord en beide tijdstempels. Verzameld in twee rondes (26 juni en 10 juli 2026). Hieruit komen het klachtgat, de reactietijden en de thema's.
  • Klantdata: 55.103 reviews van aangesloten dealergroepen. Voor eerlijke vergelijkingen gebruiken we de schone set van 46.046 reviews (6 groepen): net gestarte pilots en afwijkende platforms zijn uitgesloten. Scores op een 10-puntsschaal zijn genormaliseerd naar 5.

Voor het AI-hoofdstuk legden we daarnaast 540 antwoorden vast van ChatGPT, Perplexity en Gemini (180 per platform) op koopvragen over 60 merk-regiocombinaties, juli 2026.

Waarom je deze cijfers kunt vertrouwen

De bronnen bevestigen elkaar. Voor dealergroepen die in twee bronnen voorkomen, wijken de scores minder dan 0,1 punt af. Het markt-klachtgat kwam langs drie onafhankelijke rekenroutes identiek uit (53,1 procent). En de score-ladder sluit over de bronnen heen: de hele markt staat op 4,40, de 30 grootste groepen op 4,32 en de aangesloten klanten op 4,62. Het klant-effect bewijzen we bovendien met een tijdreeks binnen dezelfde groepen (van 44,6 naar 2 procent klachtgat): ze begonnen op het marktgemiddelde.

Vaste definities

  • Het klachtgat: het aandeel negatieve reviews (1-2 ster) dat geen openbaar antwoord van de dealer krijgt. Markt, volledige historie: 53,1 procent.
  • Het afscheidsgat: het aandeel publieke vertrek-aankondigingen ("nooit meer", "laatste keer") dat onbeantwoord blijft. Markt: 47 procent van 2.105 reviews.
  • De reactietijd-kloof: het verschil in reactiesnelheid op lof versus kritiek. Markt: 26 uur op een 5-sterren review, 48 uur op een 1-ster.
  • Het vergeten midden: de 3-sterren review, van alle sterren het minst vaak beantwoord (33 procent).
  • De premium-paradox: hoe duurder het merk, hoe groter het klachtgat. Premiumdealers beantwoorden 29 procent van hun reviews, mainstreamdealers 62.
  • Het aftersales-lek: het scoregat tussen verkoop-reviews (4,27) en werkplaats-reviews (3,95) over de volledige historie. Bestond in 2019 nog niet.
  • Premium: de vaste merkenlijst BMW, Mercedes-Benz, Audi, Volvo, Lexus, MINI, Porsche, Land Rover en Jaguar.
  • Reactietijd: de tijd tussen een review en het openbare antwoord. Reviews die ná het antwoord zijn bewerkt, tellen niet mee.
  • Lopende maand: uitgesloten bij alle reactiecijfers, want een verse review mag nog even in de wachtrij staan.

Beperkingen, eerlijk benoemd

Tekstanalyse is patroonherkenning: thema's en vertrek-taal zijn geteld met vaste woordenlijsten, geen handmatige codering. Percentages kunnen enkele punten verschuiven met een andere lijst; de patronen zelf zijn robuust. Klantdata is geen marktsteekproef: aangesloten groepen kozen zelf voor reviewmanagement. Daarom bewijzen we het effect met de tijdreeks binnen dezelfde groepen, niet met de vergelijking tussen groepen. Externe cijfers (zero-click, consumentverwachtingen) komen uit Amerikaans onderzoek en staan altijd met bron vermeld.

Veelgestelde vragen

Op welke bronnen is het onderzoek gebaseerd?

Op drie bronnen: de openbare Google-scores van 2.481 dealerprofielen (403.316 reviews), 204.976 volledige reviewteksten van de 30 grootste dealergroepen (853 vestigingen), en 55.103 reviews uit de eigen Repmanager-klantdata. Samen ruim 600.000 datapunten.

Wat is de peildatum van het onderzoek?

De marktdata heeft peildatum 25-26 juni 2026, met een tweede meetronde op 10 juli 2026. De klantdata loopt tot en met mei 2026. De lopende maand telt niet mee in de reactiecijfers.

Mag ik cijfers uit het onderzoek overnemen?

Ja. Overname met bronvermelding is toegestaan en aangemoedigd: "Automotive Google Review Onderzoek 2026, Repmanager". Op verzoek laten we de onderliggende berekening zien.

Bochane saves 16 hours a month.
Find out what that means for your locations.

For franchise and multi-location organizations that want to save time and keep a grip on reputation.

Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
More than 35 companies preceded you — join now!
Repmanager Success Stories:
Terwolde increases the review response rate to 100% and saves 2.5 hours a week with Repmanager
Multi-brand management: How Hans Jongerius efficiently manages 5 car brands
8 locations, 13 Google profiles: How Nieuwendijk keeps multi-brand review management under control with AI
Peak-proof scalability: How Bochane Groep manages 80+ Google reviews a day without stress
From time-consuming admin to strategic impact: How Stam scaled AI Review Management across 20 locations
Win More Customers
Start Free Trial
Win More Customers
Start Free Trial
Win More Customers
Start Free Trial