Bedeutung der Stimmungsanalyse: Definition, Wichtigkeit und Nutzen

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Sentiment Analysis helps improve Customer Experience2
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Die Stimmungsanalyse befasst sich mit der in einem Text zum Ausdruck gebrachten Neigung. Sie wird in der Regel verwendet, um Kundeneinlagen, Übersicht Reaktionen und Artikel Umfragen aufzuschlüsseln. Webbasierte Unterhaltung Kontrollen, Bekanntheits Management und Kundenerfahrungen sind nur einige der Bereiche, die von der Sentimentanalyse profitieren können. Zum Beispiel kann die Aufschlüsselung einer großen Anzahl von Artikel-Audits wertvollen Input für Ihre Bewertungen oder Artikel liefern.

Leitfaden für explorative Forschung

Die Durchführung von Sondierungs Forschung scheint schwierig zu sein, aber ein effektiver Leitfaden kann helfen.

Was ist Stimmungsanalyse?

In diesem weitreichenden Leitfaden werden wir tief in die Funktionsweise der Stimmungsanalyse eintauchen. Wir untersuchen die wichtigsten geschäftlichen Anwendungsfälle für die Stimmungsanalyse. Wir werden auch die aktuellen Schwierigkeiten und Einschränkungen dieser Analyse untersuchen.

Die Stimmungsanalyse ist ein Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), das verwendet wird, um zu entscheiden, ob die Information gut, pessimistisch oder unparteiisch ist. Die Stimmungsanalyse wird regelmäßig bei textbasierten Informationen durchgeführt, um Unternehmen bei der Überprüfung der Marken- und Artikel Meinung im Kundenfeedback zu unterstützen und die Kundenbedürfnisse zu verstehen.

Warum ist die Stimmungsanalyse wichtig?

Die Stimmungsanalyse kann die Kundenbindung und -pflege durch bessere Betreuung Ergebnisse und Kundenerfahrungen fördern.

Ein Beispiel: Ein Kunde bittet per E-Mail oder in einem Gespräch um Hilfe. Das NLP-KI-Modell erstellt eine Berechnung, die eine Stimmungsanalyse des Textes aus der E-Mail des Kunden oder aus dem Besuch Gespräch durchgeführt. Die Berechnung identifiziert die Begeisterung des Kunden. In dieser Situation fühlt sich der Kunde verunsichert. Geschäftsregeln, die mit diesem Begeisterung Zustand verbunden sind, stellen den Kundenbetreuer auf eine angemessene Reaktion ein. In dieser Situation wird das Hilfegesuch schnell umgestaltet, um den Bedürfnissen des Kunden gerecht zu werden, und ein Kundenberater wird aufgefordert, eine Verbindung herzustellen. Die Vertrautheit des Kundendienstmitarbeiters mit der Begeisterung des Kunden führt schließlich zu einer sympathischen Reaktion als eine Standardreaktion, was zu einer fantastischen Lösung des Problems und einer Verbesserung der Kundenbeziehung führt.

 Diese Situation, so einfach sie auch erscheinen mag, zeigt, wie die Stimmungsanalyse die Kundenergebnisse weiterentwickeln kann. Es handelt sich um ein Beispiel für einen Wissenszuwachs, bei dem das NLP die menschliche Ausführung unterstützt. In dieser Situation führt der Kundenbetreuer eine KI-Programmierung durch, um einen mitfühlenden Umgang mit einem anderen Kunden zu erreichen.

Diese Situation ist nur eine von vielen, und die Stimmungsanalyse ist nicht nur ein Mittel, das Unternehmen für die Kundenkommunikation einsetzen. Sie ist auch ein Pluspunkt für das Branding-Management in der virtuellen Unterhaltung.

Die Kundenstimmung kann die Kundenbindung und -pflege weiter ausbauen, indem sie die Hilfe Ergebnisse weiterentwickelt und das Kundenerlebnis verbessert.

Die Bedeutung der Kunden Stimmung erstreckt sich darauf, welche gute oder pessimistische Meinung der Kunde kommuniziert, gerade an den Verein, aber auch an andere Kunden. Einzelpersonen diskutieren in der Regel ihre Gedanken über die Artikel oder Dienstleistungen einer Marke, ob sie nun positiv oder negativ sind, über Online-Unterhaltung. Angenommen, einem Kunden gefällt oder missfällt ein Artikel oder eine Dienstleistung, die eine Marke anbietet, dann postet er vielleicht eine Bemerkung dazu – und diese Bemerkungen können sich summieren. Solche Beiträge summieren sich zu einem Bild der Kundenerfahrung, das in vielerlei Hinsicht genauer ist als das, was eine Kundenübersicht liefern kann.

An dieser Stelle kommt die Online-Unterhaltung Beobachtung ins Spiel. Durch die Auswertung der Kommentare, die Kunden über die Marke posten, kann das Instrument zur Stimmungsanalyse die Meinungen über virtuelle Unterhaltung für die Verarbeitung natürlicher Sprache aufdecken und so Wissenswerte liefern. Diese Bewegung kann zu engagierten, sympathischen Reaktionen bei den Kunden führen.

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Zu den allgemeinen Vorteilen der Stimmungsanalyse gehören:

  • Skalierung der Daten

Könnten Sie sich vorstellen, eine große Anzahl von Tweets, Kundenbetreuung Gesprächen oder Übersichten physisch zu erfassen? Es gibt einfach eine Menge an Geschäftsinformationen, die physisch verarbeitet werden müssen. Die Stimmungsanalyse hilft Unternehmen dabei, enorme Mengen an unstrukturierten Informationen produktiv und geschickt zu verarbeiten

  • Laufende Analyse

Die Stimmungsanalyse kann grundlegende Probleme schrittweise erkennen, z. B. ob sich ein PR-Notfall durch virtuelle Unterhaltung zuspitzt? Wird ein verärgerter Kunde abwandern? Sentiment-Analyse-Modelle können Ihnen dabei helfen, diese Art von Umständen sofort zu erkennen, so dass Sie sofort handeln können.

  • Zuverlässige Modelle

Es wird geschätzt, dass Individuen zu etwa 60-65% übereinstimmen, wenn sie über das Gefühl eines bestimmten Textes entscheiden. Die Einstufung einer Nachricht nach Meinung ist zutiefst emotional und wird von privaten Begegnungen, Überlegungen und Überzeugungen beeinflusst.

Durch die Verwendung eines kombinierten Sentiment-Analyse-Frameworks können Unternehmen ähnliche Modelle auf die Gesamtheit ihrer Informationen anwenden, was ihnen hilft, die Genauigkeit weiterzuentwickeln und bessere Erfahrungen zu sammeln.

Die Einsatzmöglichkeiten der Sentimentanalyse sind vielfältig. Um Ihnen zu zeigen, wie die Sentimentanalyse Ihrem Unternehmen helfen kann, untersuchen wir einige Beispiele von Nachrichten, die Sie mithilfe der Sentiment-Analyse aufschlüsseln können.

Abschließende Überlegungen

Die Stimmungsanalyse nutzt KI und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um zu erkennen, ob ein Text pessimistisch, gut oder unvoreingenommen ist. Die beiden wichtigsten Ansätze sind die regelbasierte und die robotergestützte Stimmungsanalyse.

Die Stimmungsanalyse ist ebenfalls ein schnelles Feld, das sich ständig weiterentwickelt und entwickelt. Aus diesem Grund ist es wichtig, sich über die neuesten Muster auf dem Laufenden zu halten. Eine andere Möglichkeit ist die Arbeit mit einer Plattform wie Thematic, die ständig überarbeitet und weiterentwickelt wird.

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