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Zu verstehen, was die Kunden über Ihre Marke sagen und was sie empfinden, wird der wichtigste Faktor für jedes Unternehmen bleiben.
Die Unternehmen sind auf dem Weg in die digitale Welt. Auch die Kunden nutzen immer häufiger Apps oder Websites, um mit den Unternehmen zu interagieren. Gerade jetzt, wo Unternehmen wenig oder gar nicht mit ihren Kunden interagieren, ist Kundenfeedback in allen Branchen ein wichtiges Thema.
Bei all diesen verschiedenen Kommunikationskanälen, die den Kunden zur Verfügung stehen, ist es jedoch schwierig, die Datenflut zu sortieren und die Stimmung der Kunden zu verstehen. Hier kommt die Sentimentanalyse ins Spiel, die effektivste Methode zur Analyse der Kundenstimmung.
Die Stimmungsanalyse ermöglicht es einem Unternehmen, die positive oder negative Stimmung der Kunden zu messen. Sie ist ein Teil von NLP oder Natural Language Processing. Der Prozess wird auf der Grundlage textbasierter Kundeninformationen durchgeführt. Es hilft, die Kundenstimmung in Bezug auf die Marke und ihre Produkte oder Dienstleistungen in verschiedenen Branchen zu verstehen.
Es wird von Unternehmen genutzt, um verschiedene Arten von Kundenstimmungen auf Social-Media-Plattformen zu erkennen. Es hilft bei der Messung der Markenreputation.
Die Analyse der Gedanken und Meinungen von Kunden, die sie in sozialen Medien teilen, ermöglicht es Unternehmen zu verstehen, was Kunden mögen oder nicht mögen und was sie glücklich oder unzufrieden macht. Diese Erkenntnisse helfen Marken, ihre Dienstleistungen und Produkte so zu gestalten, dass sie den Erwartungen und Bedürfnissen der Kunden entsprechen.
Sentiment Score ist das System, das die Tiefe der Emotionen in Text-Feedback erkennt.
Dazu wird ein Textstück (ein Kommentar in sozialen Medien oder ein Dokument) analysiert. Als Ergebnis erhalten Sie eine Leistungsbewertung, die Ihnen sagt, wie positiv oder negativ der Kommentar ist. Zum Beispiel ein Wert zwischen 0 und 10, wobei „0“ negativ und „10“ positiv ist.
Kunden-Feedback | Stimmung |
Ich würde den Besuch des Cafés allen meinen Freunden empfehlen. Der Kaffee ist fantastisch und die Mitarbeiter sind alle sehr hilfsbereit und freundlich. | Positiv |
Ich würde diese Buchhandlung nicht empfehlen. Die Bücher sind schrecklich gepflegt und trotzdem teuer. Auch das Personal ist faul. | Negativ |
Sie hilft einem Unternehmen durch die automatische Organisation einer großen Menge von Daten, die von Kunden in Gesprächen in sozialen Medien, Bewertungen, E-Mails usw. hinterlassen werden. Die Sentiment-Analyse sortiert die großen Datenmengen in Echtzeit.
Die manuelle Filterung all dieser Daten ist eine schwierige Aufgabe, bei der man zwangsläufig Fehler macht. Der Algorithmus der Stimmungsanalyse erspart jedoch jegliche menschliche Beteiligung und macht den Prozess effizienter.
Die Stimmungsanalyse analysiert automatisch die Konversationen und sammelt Erwähnungen der vordefinierten Schlüsselwörter. Dies hilft einer Marke, jede negative Situation oder Krise zu erkennen, so dass das Unternehmen auf das Problem reagieren und es lösen kann.
Die Marke kann eine Echtzeitanalyse jedes Textes erhalten, der negative Emotionen in sozialen Medien, auf Websites, in E-Mails oder Umfragen zeigt. Sie können Maßnahmen ergreifen, bevor die Situation außer Kontrolle gerät oder sich die negativen Kommentare im Internet verbreiten.
Kunden sind offener, ihre Meinungen und Gedanken mit der Marke zu teilen, seien sie nun positiv oder negativ. Es hilft, das Kundenfeedback über verschiedene Kommunikationskanäle hinweg zu überwachen und zu verfolgen.
Sie erfahren mehr darüber, was sie motiviert, weiterhin Ihre Kunden zu sein, und was sie dazu bringt, Ihr Unternehmen zu verlassen. Sie erhalten nützliche und umsetzbare Erkenntnisse.
Unternehmen möchten, dass ihre Kunden die Marke positiv wahrnehmen. Die Stimmungsanalyse hilft dabei, die negativen Emotionen aufzudecken, so dass Unternehmen Maßnahmen ergreifen und sie in positive Emotionen umwandeln können.
Die Stimmungsanalyse nutzt NLP und Algorithmen des maschinellen Lernens, um Emotionen hinter Text-Feedback im Internet zu erkennen. Es gibt hauptsächlich drei Techniken, wie die Stimmungsanalyse funktioniert. Jede der drei Techniken hängt von der Menge der Daten ab, die Sie analysieren möchten.
Bei einem regelbasierten Ansatz werden von Menschen erstellte Regeln verwendet, um die Polarität, Subjektivität oder Stimmung der Text Konversation zu bestimmen.
Zum Beispiel:
Es wird jedoch nicht berücksichtigt, wie die Wörter angeordnet oder kombiniert werden, um eine Sequenz zu bilden. Wenn Sie neue Regeln hinzufügen, um einen großen Wortschatz oder Ausdruck zu unterstützen, kann das System sehr komplex werden. Dies kann sich auch auf das vorherige Ergebnis auswirken.
Die Entwicklung von Daten, das Hochladen in das System und die Wartung des Systems müssen manuell erfolgen. Daher kann es unzureichend sein, wenn Daten geändert oder komplexe Daten analysiert werden müssen.
Das automatische System folgt demselben Prozess wie der regelbasierte Ansatz. Im Falle eines automatischen Systems ist jedoch keine manuelle Arbeit erforderlich.
Das System arbeitet selbstständig, da maschinelles Lernen den Text klassifiziert, analysiert und die Stimmung Kategorie (positiv, negativ oder neutral) identifiziert.
Die üblichen Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen, die für automatische Systeme verwendet werden, sind
Es ist eine Kombination der beiden oben genannten Systeme. Ein Hybridsystem gilt als effizienter und genauer, da es ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und manuellen Prozessen bietet.
Die Sentiment-Analyse wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, z. B. im Gesundheitswesen, im Bankwesen, in Call-Centern und im öffentlichen Sektor. Es gibt unendlich viele Möglichkeiten, die Sentiment-Analyse zu nutzen, um von den Vorteilen in all diesen Industriezweigen zu profitieren.
Social Media kann entweder ein Segen für Ihre Marke sein oder aber auch zum Albtraum werden. Positive und negative Nachrichten verbreiten sich wie ein Lauffeuer über alle Arten von Social Media-Plattformen. Daher ist es absolut sinnvoll, jede Unterhaltung über Ihre Marke in den sozialen Medien zu überwachen und zu verfolgen.
Für die Kunden sind die sozialen Medien die Plattform, die ihnen die Möglichkeit gibt, ihre Meinung über ihre Erfahrungen mit Ihrer Marke mitzuteilen. Mit Hilfe der Stimmungsanalyse können Sie analysieren, wie die Kunden über eine bestimmte Situation denken, und verhindern, dass diese außer Kontrolle gerät. Dies verhindert eine PR-Krise, mit der Ihr Marketing Team umgehen muss.
Die Überwachung sozialer Medien kann Ihrer Marke helfen:
Marken Erwähnungen umfassen das Erreichen von Nachrichtenartikeln, Blogs, Produktrezensionen, Foren, Pressemitteilungen und vielen weiteren Kanälen, um Informationen zu sammeln. Die Sentiment-Analyse beobachtet und sammelt Marken Erwähnungen im Internet und leitet sie an die zuständigen Teams weiter.
Sie hilft Ihnen, die Emotionen hinter der Meinung der Kunden zu verstehen. Die Verfolgung der Stimmung in Bezug auf die Markenerwähnung kann Ihnen helfen, die Veränderung der Kundenstimmung sowie den Anstieg und Rückgang der Zufriedenheit mit der Marke, den Produkten oder den Dienstleistungen zu erkennen.
Die Stimmungsanalyse verfolgt und analysiert automatisch alle Interaktionen rund um Ihre Marke im Internet. Sie hilft Ihnen, auf potenzielle Krisen zu reagieren, während Sie sie noch verhindern können.
Die Stimmungsanalyse arbeitet mit Textdaten. Sie können sie nutzen, indem Sie die Antworten auf die Umfrage sowie die Interaktionen beim Kundensupport analysieren.
Unternehmen sammeln Kundenfeedback über E-Mail-Umfragen, NPS, Telefoninterviews, Nutzerbewertungen usw. Bei all diesen Rückmeldungen handelt es sich jedoch um unstrukturierte Daten. Mit Hilfe der Sentiment-Analyse lassen sich die Daten kategorisieren und die Stimmung der Kunden ermitteln.
Antworten auf offene Fragen können schwer zu analysieren sein. Mit Hilfe der Stimmungsanalyse können Sie das Kundenfeedback in positive, neutrale und negative Stimmungen einteilen. So erhalten Sie einen Einblick in die Gründe für die Zufriedenheit oder Unzufriedenheit der Kunden mit Ihrem Produkt/Dienstleistung.
Sie können die Stimmungsanalyse auch zur weiteren Untersuchung von NPS-Umfragen verwenden. Der NPS hilft Ihnen, Promotoren, Detraktoren und Passive in Ihrem Kundenstamm zu identifizieren. Obwohl er Ihnen quantitative Daten liefert, können Sie die Befragten bitten, ihre Gründe für die Bewertung zu erläutern. Mithilfe der Stimmungsanalyse können Sie dann qualitative Erkenntnisse gewinnen.
Das ultimative Ziel der Beobachtung der Kunden Stimmung ist es, unzufriedene Kunden zu identifizieren und sie in zufriedene Kunden zu verwandeln. Dabei können positive und negative Antworten getrennt werden. Auf diese Weise können Sie das Kundenfeedback priorisieren und sich auf die Lösung möglicher Probleme konzentrieren.
Die Stimmungsanalyse kann einer Marke bei der Erkundung von Markttrends und auch bei der Wettbewerbsanalyse helfen. Sie durchforstet das Internet, um Ihnen Marktberichte, Nachrichten oder Produktbewertungen zu liefern, die für Ihr Unternehmen relevant sind.
Kundenfeedback zu den von Ihnen angebotenen Produkten und Dienstleistungen sind Schätze, die Sie sich zunutze machen können. Die Bewertungen und Kommentare zu den Produkten und Dienstleistungen helfen, die Leistung bestimmter Aspekte zu ermitteln.
Sie helfen Ihnen herauszufinden, welcher Aspekt des Produkts oder der Dienstleistung zu einer negativen Bewertung durch die Kunden führt. Die Analyse von Kundenrezensionen kann Ihnen helfen, die Lücken zwischen den Erwartungen der Kunden und dem, was Sie liefern, zu erkennen.
Die Erkenntnisse, die Sie aus dem gesamten Web gewinnen, sind besonders in der Anfangsphase von Marketingkampagnen wichtig, wenn Sie die Produkte von den Nutzern testen lassen müssen. Die Stimmungsanalyse ermöglicht es einem Unternehmen, seine Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, um sie an die Nachfrage und die Erwartungen der Kunden anzupassen.
Die Stimmungsanalyse kann auch zur Analyse Ihrer Konkurrenten verwendet werden. Sie können soziale Medien beobachten, um auszuspionieren, wie Ihre Konkurrenten auf dem Markt auftreten. Wenn Sie die Stimmungsanalyse zur Analyse Ihrer Konkurrenz nutzen, können Sie erkennen, wie die Dinge von den Kunden im Allgemeinen gesehen werden.
Sie können die Kunden Ihrer Konkurrenten verfolgen, um deren Stärken und Schwächen zu untersuchen. Sie können herausfinden, was Kunden an Ihren Konkurrenten nicht mögen, und hervorragende Strategien entwickeln, um diese Schwächen auszugleichen und die Kundenerfahrung zu verbessern.
Mit der Stimmungsanalyse lassen sich positive und negative Emotionen in einem textlichen Kontext erkennen. Nun wollen wir sehen, wie Sie davon profitieren können.
Mit der Stimmungsanalyse können Sie herausfinden, welche Kampagnen, Gespräche oder Botschaften die emotionale Reaktion der Kunden auslösen und wie. Die Kunden treffen ihre Entscheidung auf der Grundlage der Emotionen, die sie gegenüber Ihrer Marke entwickeln.
Zum Beispiel löst die Verwendung von „Emoji“ und „wertschätzenden Nachrichten“ positive Emotionen aus und verändert die Stimmung des Kunden zu Zufriedenheit.
Wenn Sie diese emotionalen Auslöser erkennen, können Sie die Nachricht oder Konversation so anpassen, dass Sie einen besseren Service bieten und eine positive Erfahrung für den Kunden schaffen.
Wie bereits erwähnt, können positive Emotionen dazu beitragen, ein besseres Erlebnis für Ihre Kunden zu schaffen. Mithilfe der Stimmungsanalyse können Sie Ihre zufriedenen Kunden identifizieren. Sie können auch erkennen, wie sie Ihre Produkte oder Dienstleistungen wahrnehmen, welche Aspekte sie mögen und wer eher bereit ist, mehr auszugeben.
So erkennen Sie die Möglichkeit, Ihren Kunden Empfehlungen für Produkte und Dienstleistungen zu geben, die ihnen gefallen haben. Mithilfe der Stimmungsanalyse können Sie erkennen, was sie glücklich macht, und Empfehlungen personalisieren, anstatt sie mit willkürlichen Empfehlungen zu verärgern.
Für Ihren Kundendienstmitarbeiter kann es schwierig sein, die beste Vorgehensweise für jeden Kunden herauszufinden. Die Stimmung des Kunden kann sich während der Interaktion ändern, so dass es für die Agenten schwierig sein kann, sich auf die Veränderung einzustellen, ohne dass es klare Hinweise gibt.
Die Stimmungsanalyse kann Ihren Agenten während der Interaktion einen Live-Einblick geben. Sie können die Stimmungsschwankungen des Kunden in Echtzeit sehen, was dem Agenten helfen kann, den Verlauf der Interaktion zu erkennen. Der Agent kann sich so auf die Stimmung des Kunden einstellen und einen einfühlsamen Service bieten.
Die Überwachung der Kundenmeinungen in sozialen Medien und auf anderen Plattformen im Internet kann helfen, potenzielle Probleme zu erkennen. Die Stimmungsanalyse ist nützlich, um negatives Feedback gegenüber Ihrer Marke zu erkennen, damit Ihre Marke eine Eskalation verhindern kann.
Ein rechtzeitiges Eingreifen in solchen Situationen kann verhindern, dass sich das Problem im Internet ausbreitet. Die Stimmungsanalyse ermöglicht es einer Marke, über jeden negativen Thread im Internet auf dem Laufenden zu bleiben, der zu einem potenziellen Problem für die Marke werden könnte.
Die Stimmungsanalyse kann Ihnen einen Einblick in die Bedürfnisse, Erwartungen und Anforderungen der Kundenbasis verschaffen. Sie gibt Ihnen einen Einblick in spezifische Kommentare und Meinungen zu den Dienstleistungen und Produkten, die Ihre Marke anbietet. Sie bietet Ihnen Einblick in die Probleme, mit denen die Kunden konfrontiert sind. Auf diese Weise können Sie eine wirksame Lösung anbieten, die dazu beiträgt, die Stimmung der Kunden zu verbessern.
Die Stimmungsanalyse kann auf einige Hindernisse stoßen. Maschinen sind darauf programmiert, menschliche Emotionen zu analysieren, aber sie haben möglicherweise immer noch Schwierigkeiten, einige Feinheiten der menschlichen Sprache zu verstehen. Hier sind einige dieser Herausforderungen bei der Sentiment-Analyse.
Die Stimmungsanalyse identifiziert die extremen Wörter wie „mögen“ und „hassen“. Sie kann Wörter aus Sätzen erkennen, die entweder positiv oder negativ sind. Es gibt jedoch viele Zwischen Begriffe, die von den Nutzern in ihren Kommentaren verwendet werden, wie z. B. „nicht so schlecht“ oder „irgendwie gut“. Diese Begriffe stehen für durchschnittliche Emotionen, d. h. für eine mittlere Polarität. Oftmals werden diese Emotionen von der Stimmungsanalyse nicht erfasst.
Internetnutzer verwenden in ihren Kommentaren oft Ironie oder Sarkasmus. Zum Beispiel: „Das Telefon war so gut, dass es nach einem Monat kaputt ging“. Menschen benutzen Komplimente aus der Rückhand, um negative Gefühle auszudrücken.
Die Stimmungsanalyse wird jedoch das Wort „gut“ zur Kenntnis nehmen und Ihnen bei der Analyse eine positive Bewertung geben. Es ist für das Tool schwierig, den tatsächlichen Kontext hinter dem Satz zu erkennen. Außerdem erhalten Sie möglicherweise eine höhere Anzahl „positiver“ Stimmung Bewertungen.
Emojis sind eine weitere Hürde für die Stimmungsanalyse. Sie ist darauf trainiert, menschliche Sprache zu verstehen und zu analysieren. Sie kann Text aus irgendeiner Form eines Bildes extrahieren. Im Falle von Emojis sind sie jedoch eine Sprache für sich, zum Beispiel bedeutet sie glücklich oder zufrieden, während 🙁 traurig oder unzufrieden bedeutet.
Die meisten Instrumente zur Stimmungsanalyse können diese Emojis nicht erkennen, so dass Sie möglicherweise keinen ganzheitlichen Einblick erhalten.
Diese können von der Stimmungsanalyse nur schwer erkannt werden. Diese Sätze zeigen vielleicht äußerlich keine Stimmung, aber die Kommentare geben eher eine Meinung zu dem Thema wieder.
Zum Beispiel: „Dieses Haus ist größer als die anderen, die wir gesehen haben.“ Dieser Satz kann nicht als negativ, positiv oder neutral eingestuft werden. Wenn man jedoch den Kontext berücksichtigt, kann ein Mensch erkennen, dass „dieses Haus“ mit einer positiven Emotion betrachtet wird.
Für die Sentiment-Analyse wird es also schwierig sein, vergleichende Aussagen zu kategorisieren.
Wir wissen, dass eine doppelte Verneinung den Satz ins Positive wandelt. Aber das Tool für die Stimmungsanalyse weiß das möglicherweise nicht. Ein Beispiel: „Ich will keine Nudeln“, dieser Kommentar impliziert, dass die Person gerne Nudeln essen würde. Die Stimmungsanalyse kann jedoch den Kontext nicht erfassen und den Kommentar nicht berücksichtigen.
Der Nutzen der Sentiment-Analyse hängt davon ab, ob Sie wissen, wie Sie sie in vollem Umfang nutzen können oder nicht. Sie müssen sich darüber im Klaren sein, wo Sie sie einsetzen können und wie Sie von ihr profitieren können.
Die Stimmungsanalyse kann Ihnen helfen, negative Emotionen gegenüber Ihrer Marke und verärgerte Kunden zu erkennen und einen PR-Albtraum zu vermeiden. Sie kann Ihnen aber auch dabei helfen, zufriedene Kunden zu identifizieren, die mit größerer Wahrscheinlichkeit zu Promotoren oder Markenbotschaftern werden. Sie müssen wissen, wonach Sie suchen und wie Sie damit arbeiten können.
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