So nutzen Sie die Sentiment-Analyse zur Analyse der Kundenmeinung

Was ist Sentimentanalyse?

Stimmungsanalyse oder Opinion Mining ist eine KI-Technik, die verwendet wird, um zu verstehen, ob die in Daten ausgedrückte Stimmung positiv, negativ oder neutral ist. Diese Algorithmen arbeiten mit anderen KI-Aufgaben wie Named Entity Recognition (NER), Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML) zusammen, um die Stimmung in Daten schnell und effizient zu messen.

Marken nutzen Sentiment-Analysetools im KI-Marketing, um kritische Informationen in Voice-of-the-Customer-Daten (VoC) aus verschiedenen Quellen wie Social Listening, Rezensionen, Umfragen, Contact-Center-Interaktionen usw. aufzudecken, um die Markengesundheit zu verfolgen, Produkte zu verbessern und die Kundenbindung zu steigern und Aufbewahrung.

Tools wie Sprout Social verfügen über Sentiment Mining als integrierte Funktion der KI-Automatisierung, sodass Sie soziale Erkenntnisse proaktiv nutzen können, um die Markengesundheit zu überwachen, die Effizienz zu verbessern und die Geschäftswirkung zu steigern.

Welche Arten der Sentimentanalyse gibt es?

Es gibt drei Ebenen der Stimmungsanalyse: dokumentbasiert, themenbasiert und aspektbasiert. Lassen Sie uns sie aufschlüsseln.

Dokumentbasierte Stimmungsanalyse

Hierbei handelt es sich um ein grundlegendes Opinion-Mining, das dazu dient, einen einfachen Satz zu analysieren und Ihnen zu sagen, ob er negativ oder positiv ist.

Themenbasierte Sentimentanalyse

Für komplexere Daten wird eine Stimmungsanalyse auf Themenebene verwendet. Es zerlegt einen komplexen Satz oder Absatz, um wiederkehrende Wörter und Phrasen zu identifizieren und sie in Themen zu klassifizieren. Anschließend werden die Stimmungen für jedes Thema separat gemessen.

Bei der Analyse von Kundenkommentaren in sozialen Medien oder Bewertungsplattformen ermöglicht Ihnen die Themenanalyse ein besseres Verständnis der im Text erwähnten Kernpunkte, die Sie anschließend nachverfolgen können.

Aspektbasierte Stimmungsanalyse

Die fortschrittlichste der drei, die aspektbasierte Stimmungsanalyse, nutzt semantische Klassifizierung, um Kommentare zu verstehen, die möglicherweise keine explizit positiven Wörter wie „Liebe“ oder „Hass“ enthalten, und um Ihnen deren Stimmung mitzuteilen.

Neben der Identifizierung und Klassifizierung von Themen wie „Essen“ oder „Getränk“ wie im folgenden Beispiel werden Aspekte innerhalb dieser Themen weiter aufgeschlüsselt, um die Stimmung zu messen. Dadurch erhalten Sie detaillierte Einblicke, die Sie als Grundlage für Geschäftsentscheidungen nutzen können.

Herausforderungen bei der Sentimentanalyse

Die Stimmungsanalyse hängt davon ab, wie gut ein maschinelles Lernmodell für die Analyse von Daten trainiert ist. Aber auch bei fortgeschrittenen Versionen können bestimmte Probleme zu ungenauen Ergebnissen führen. Diese beinhalten:

• Stimmungspolarität: Mit der Stimmungsanalyse lassen sich leicht Schlüsselwörter identifizieren, die Emotionen wie „Liebe“, „Hass“ oder „am besten“ bezeichnen und hohe positive (+1) und negative (-1) Polaritätswerte aufweisen. Die Herausforderung entsteht, wenn der Text Formulierungen wie „nicht so schlecht“ enthält, die das Modell nicht erkennt. Dies führt zu einem ungenauen Sentiment-Score.
• Sarkasmus: Menschen verwenden Ironie und Sarkasmus in lockeren Gesprächen und Memes in sozialen Medien. Maschinelles Lernen erkennt hinterhältige Komplimente nicht als negativ und kann eine sarkastische Bemerkung fälschlicherweise als positiv interpretieren.
• Emojis: Die Sentiment-Analyse basiert auf der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Textanalyse für das Sentiment-Mining, aber Kommentare in sozialen Medien können mit Emojis überschwemmt werden. Um dieses Problem zu lösen, benötigen Sie Tools wie Sprout, die Emojis in Textdaten identifizieren und sie bei der Messung der Marken- oder Produktstimmung berücksichtigen.

• Redewendungen: Programme für maschinelles Lernen verstehen keine Redewendungen wie Redewendungen und Metaphern. Beispielsweise ergibt eine Redewendung wie „unter dem Wetter“ für ein Stimmungsanalysetool keinen kontextuellen Sinn. Der Text wird ignoriert, was die Genauigkeit der Ergebnisse verringert.
• Verneinungen: Ein Sentiment-Mining-Tool kann doppelte Verneinungen in Sätzen wie „Ich kann meinen Starbucks nicht nicht haben!“ nicht erkennen. In solchen Fällen wird das Tool den Kommentar entweder ignorieren oder als negativ klassifizieren, wodurch der Sentiment-Score verzerrt wird.
• Vergleichssätze: Vergleichssätze sind schwierig, da sie nicht wirklich angeben, ob der Kunde zufrieden oder unzufrieden ist, sofern nicht anders angegeben. Beispielsweise kann der Kommentar „Das Galaxy S20 ist größer als das Apple iPhone 12“ je nach Kundenwunsch positiv oder negativ ausgelegt werden.
• Mehrsprachige Sentimentanalyse: Wenn Kommentare in mehreren Sprachen vorliegen, verschärft dies die Herausforderungen eines Sentimentanalysealgorithmus. Glücklicherweise wird dieses Problem gelöst, wenn das Tool wie Sprout über integriertes natives mehrsprachiges Sentiment-Mining verfügt.

Wie wird der Sentiment-Score berechnet?

Stimmungswerte werden in Polaritäten gemessen, wobei -1 negativ, 0 neutral und 1 positiv ist. Diese können auf drei Arten berechnet werden:

Methode zur Wortzählung

Bei dieser Methode werden die Sentiment-Scores berechnet, indem die Anzahl der negativen Vorkommnisse gegenüber den positiven Vorkommnissen reduziert wird. Beispiel: 1 - 2 = -1. Somit ist die gemessene Stimmung negativ. Diese Methode wird für einfache Texte verwendet.

Satzlängenmethode

Die Punktzahl wird auf der Grundlage der Länge des Satzes berechnet, wobei die Gesamtzahl der positiven Vorkommen von den negativen abgezogen und dann durch die Gesamtzahl der Wörter dividiert wird. Beispiel: 1-2/42 = -0,0238095. Diese Methode wird normalerweise für komplexe Sätze und längere Kommentare verwendet.

Methode zum Wortzählverhältnis

Dies ist die beliebteste Methode zur Berechnung von Sentiment-Scores. Die Gesamtzahl der positiven Vorkommen im Text wird durch die Gesamtzahl der negativen Vorkommen dividiert und durch eins addiert. Beispiel: 1/ 2+1 = 0,33333.

Letztendlich werden alle diese einzelnen Bewertungsinstanzen in Perzentilform berechnet, um Ihnen den Gesamtstimmungswert Ihrer Marke, Ihres Produkts oder Ihres Kundenerlebnisses zu liefern.

Was sind die Quellen für Stimmungsanalysedaten?

Hier finden Sie eine Liste wichtiger VoC-Datenquellen (Voice of the Customer), die Sie zum Sammeln von Erkenntnissen über die Kundenstimmung verwenden können.

• Social Media Listening: Social Listening ermöglicht es Ihnen, die ungefilterten Gedanken und Meinungen Ihrer Kunden zu erschließen. Dies ist eine großartige Möglichkeit, tiefere Einblicke in die Meinung Ihrer Kunden zu Ihrer Marke, Ihren Inhalten oder Ihrem Kundenservice zu erhalten. Mit Sprout können Sie diese Stimmung ganz einfach in einer Reihe von Netzwerken wie Twitter, Facebook und Instagram messen, alles auf einer zentralen Plattform.
• Bewertungsplattformen: Unternehmensbewertungsplattformen sind eine wichtige Quelle für die Messung der Markengesundheit. Mit Sprout können Sie mehrere Bewertungsplattformen wie Google My Business, Yelp, TripAdvisor und sogar Glassdoor analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu sammeln.

• Nachrichten : Nutzen Sie Nachrichtenartikel, um die Stimmung für Ihre Marke und Ihre Konkurrenten zu verfolgen.
• Podcasts: Podcasts sind eine beliebte Quelle zum Sammeln von Stimmungseinblicken zu Trendthemen, die auf neue Branchentrends hinweisen können.
• Umfragen: Durch die Stimmungsanalyse der Umfrageantworten erhalten Sie ganzheitliche Einblicke in die Marke, die über Net Promoter Scores (NPS) oder Sternebewertungssysteme hinausgehen.
• Interaktionen mit dem Kundenservice : Kundenbetreuungs-E-Mails, Anrufprotokolle und Tickets sind eine wichtige Quelle für die Nachverfolgung und Bearbeitung der häufigsten Themen bei Kundenbeschwerden.
• Andere Textquellen: Eine Stimmungsanalyse ist für alle im Text verfügbaren Daten möglich. Zu den wichtigsten in verschiedenen Branchen gehören elektronische Gesundheitsberichte wie Gesundheitsdaten und Forschungsberichte, öffentliche Informationen wie auf Regierungswebsites und -plattformen und sogar Spieleseiten wie Twitch.

Warum ist eine Stimmungsanalyse wichtig?

Hier sind einige der Hauptgründe, warum Sentimentanalysen für Unternehmen wichtig sind.

Geschwindigkeit und Umfang

Sentiment-Analysetools verarbeiten Hunderte von Kommentaren in Minuten und verarbeiten täglich Millionen von API-Aufrufen. Dies ermöglicht es Marken, zeitnah Kundeneinblicke zu erhalten, um die Markenleistung zu überwachen und so ihr Publikum zu vergrößern und anzusprechen.

Genauigkeit

Algorithmen für maschinelles Lernen berechnen die Stimmung aus riesigen Mengen verstreuter Kundenfeedbackdaten und messen die Bewertungen weitaus genauer als bei manueller Durchführung. Es reduziert auch das Ausmaß der Voreingenommenheit, die sich durch menschliche Emotionen einschleichen kann. Zum Beispiel ein Filialleiter, der einen negativen Kommentar ignoriert, weil er von einem ehemaligen Mitarbeiter stammt.

Themen- und Aspektanalyse

Sie sind in der Lage, Trendthemen und -aspekte Ihres Unternehmens anhand von Gesprächen in sozialen Netzwerken und Bewertungsplattformen anhand von Hashtags und Schlüsselwörtern aufzudecken und die Markenstimmung zu verstehen. Diese präzisen, umsetzbaren Erkenntnisse ermöglichen es Ihnen, Produkte und Angebote, Kundenservice und andere Aspekte Ihres Unternehmens zu verbessern und so die Markenleistung zu verbessern.

Einblicke erhalten Sie zudem durch Wortwolken, die Ihnen einen schnellen Überblick über die wichtigen Themen und Themen in Kundengesprächen rund um Ihre Marke verschaffen. Und da sie optisch ansprechend sind, sind Wortwolken leicht zu verstehen und eignen sich für den Austausch mit den Stakeholdern in der gesamten Organisation.

Analysieren Sie mehrsprachige VoC-Daten

Mehrsprachige Daten sind beim Social Listening weit verbreitet. Tools zur Stimmungsanalyse ermöglichen es Marken, kulturell und ethnisch unterschiedliche Kunden zu verstehen und so ein ganzheitliches Verständnis der Markenstimmung zu erhalten.

KPIs messen

Sie sind in der Lage, wichtige Leistungsindikatoren präzise zu messen, um zu wissen, welche Aspekte Ihrer Strategie funktionieren und welche verbessert werden müssen. Dies ist unerlässlich, um die Wirksamkeit Ihrer Marketingkampagnen zu messen und in Echtzeit geeignete Änderungen vorzunehmen, um den Erfolg sicherzustellen. Ebenso können Sie die Markenwahrnehmung verwalten und Markeneinblicke gewinnen, indem Sie die Stimmung in sozialen Erwähnungen und Kundenrezensionen verfolgen.

Wie funktioniert eine Stimmungsanalyse?

Die Stimmungsanalyse ist ein komplexer Prozess, daher haben wir ihn in drei wesentliche Schritte unterteilt.

Schritt 1: Datenerfassung

Die Wahl, woher Ihre VoC-Daten stammen, ist eine wichtige Entscheidung, die sich auf die Genauigkeit Ihrer Erkenntnisse auswirkt. Als allgemeine Regel gilt, dass soziale und Online-Plattformen, die von Ihren wertvollsten Kunden häufig genutzt werden, die beste Quelle sind. Sobald Sie die Plattformen ausgewählt haben, die Sie nutzen möchten, greift das Sentiment-Analysetool nativ auf die Datenquelle zu, entweder durch Live-API-Integration oder durch Data Scraping.

Schritt 2: Datenverarbeitung und -analyse

Sobald die Daten zusammengestellt sind, werden sie durch maschinelles Lernen einer Datenverarbeitung unterzogen, um die unstrukturierten Informationen in ein geeignetes Format für Textanalyse und Data Mining umzuwandeln.

KI-Aufgaben wie Named Entity Recognition (NER) identifizieren Markenerwähnungen, Standorte, Währungen und andere Informationen, die für die Erkenntnisse relevant sind, die Sie sammeln möchten. Semantische Suchalgorithmen ermöglichen es dem Tool, Kommentare kontextbezogen zu verstehen und doppelte Einträge bei der Berechnung der Stimmung zu vermeiden. NLP ermöglicht es dem Tool, Begriffe zu erkennen, die Emotionen in der Textpipeline bezeichnen. Und Part-of-Speech-Tagger (PoS) stellen sicher, dass die nicht-englischen Daten nativ für eine mehrsprachige Stimmungsanalyse analysiert werden.

Schließlich berechnen Sentiment-Analyseaufgaben die Sentiment-Polarität jedes geclusterten Themas und Aspekts und geben schließlich den Gesamt-Sentiment-Score der Daten an.

Schritt 3: Datenvisualisierung

Die Ergebnisse werden nun zum leichteren Verständnis in Form von Diagrammen und Grafiken dargestellt. Diese Visualisierungen können mit anderen Abteilungen wie Marketing und Kundenservice geteilt werden, um das Markenengagement zu verbessern und Kundenvorschläge und Schwachstellen bewusst anzugehen.

Geschäftsanwendungen der Stimmungsanalyse

Hier sind einige wichtige Möglichkeiten, wie die Stimmungsanalyse Marken dabei hilft, aufkommende Trends zu überwachen und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, um den Ruf der Marke aufzubauen, die Kundenbindung zu stärken und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Überwachen Sie Branchentrends

Marken müssen ständig mit den sich ändernden Branchentrends und Kundenpräferenzen Schritt halten. Mit der Stimmungsanalyse können Sie Social-Media- und Online-Geschwätz auf mehreren Plattformen gleichzeitig überwachen, um aufkommende Trends über Zeitachsen hinweg zu verfolgen. Dadurch sind Sie immer einen Schritt voraus und können Ihre Produkte und Dienstleistungen proaktiv verbessern, um einen maximalen Return on Investment (ROI) zu erzielen.

Führen Sie eine Wettbewerbsanalyse durch

Mithilfe der Stimmungsanalyse können Sie Gespräche über konkurrierende Marken untersuchen, um deren Stärken und Schwächen zu ermitteln und Ihre Geschäftsstrategie zu beeinflussen. Sie erhalten außerdem Einblicke in Marktlücken, sodass Sie Möglichkeiten zur Gewinnung neuer Geschäfte erkunden können. Mit Sprout können Sie an einem Ort einen direkten Vergleich der wichtigsten Leistungskennzahlen in sozialen Netzwerken wie Share of Voice, Engagement, Impressionen und Benutzerstimmung mit Mitbewerbern sehen.

Erstellen Sie ansprechende Inhalte

Erstellen Sie überzeugende Inhalte, die bei Ihren Kunden Anklang finden und Ihre Konkurrenten übertreffen. Durch die Analyse der Stimmung in Social Listening und die Überprüfung von Daten zu aktuellen Themen können Sie mit personalisierten Inhalten, die auf dem basieren, worüber sie tatsächlich sprechen, eine engere Beziehung zu Ihrem Publikum aufbauen.

Fördern Sie die Interessenvertretung Ihrer Mitarbeiter

Maximieren Sie die Markenverstärkung und steigern Sie die Interessenvertretung Ihrer Mitarbeiter, indem Sie die Bereitstellung wirkungsvoller Inhalte an die Mitarbeiter automatisieren, wie Medallia es mit Sprout getan hat. Mithilfe der Stimmungsanalyse erfahren Sie, was Ihr Publikum am meisten inspiriert. Dies hilft Ihnen bei der Entwicklung einer ganzheitlichen Strategie, um mit der automatisierten Inhaltsverteilung ein größeres Publikum zu erreichen.

Verbessern Sie den Ruf Ihrer Marke

Erhalten Sie zeitnahe Benachrichtigungen über Spitzen bei Markenerwähnungen, damit Sie wissen, wann die Online-Geschwätz über Sie zunehmen, und die Ursache verfolgen können. Positive Markenerwähnungen wie Kundenempfehlungen oder Lob sind ebenso wichtig zu verfolgen, da Sie so positive Erwähnungen erneut teilen können, um Ihre Marke zu stärken und Social Proof aufzubauen.

Richten Sie auf ähnliche Weise Benachrichtigungen basierend auf Schlüsselwörtern oder für eine bestimmte Markenkampagne ein, um die Marktstimmung zu messen und basierend auf Ihren Erkenntnissen die erforderlichen Maßnahmen zu ergreifen.

Sammeln Sie Markeneinblicke effizienter

Die kontinuierliche Überwachung und Messung der Kundenstimmung ist wichtig, um die Wahrnehmung Ihrer Marke zu verbessern und die Kundenbindung zu vertiefen. Dies ist die nachhaltigste Möglichkeit, langfristige Kundenbeziehungen zur Umsatzgenerierung sicherzustellen.

Soziale Daten helfen Ihnen dabei, indem sie steigende Trends und Themen bei Ihrer Zielgruppe erkennen, sodass Sie relevante Daten schnell filtern und Ihre Kampagnen auf Erfolg ausrichten können. Analysieren Sie die Stimmung in Schlüsselwörtern und Hashtags auf Plattformen wie Instagram, Twitter, Reddit und YouTube, um die Kundenzufriedenheit zu messen und die Markenleistung zu steigern.

Tauchen Sie tiefer in das Social Listening ein und erfahren Sie, wie Ihnen die Stimmungsanalyse dabei hilft.