Man sagt, ein gutes Unternehmen hört seinen Kunden immer zu.
Aber was bedeutet Zuhören wirklich?
Wo reden die Leute überhaupt über Ihr Geschäft, um zuzuhören?
Und wie kann man sie nicht nur hören, sondern auch wirklich verstehen???
Dies sind einige der Fragen, die Geschäftsinhaber, Vermarkter, Experten für Geschäftsentwicklung, Werbeflügel und andere wichtige Interessengruppen jeden Tag beschäftigen. Auf all diese Fragen, die wir uns seit Jahren stellen, haben wir erst seit kurzem Antworten. Heute können wir unseren Kunden nicht nur zuhören und darauf achten, was sie über unsere Produkte oder Dienstleistungen zu sagen haben, sondern auch Korrekturmaßnahmen ergreifen, Menschen anerkennen und sogar belohnen, die etwas Berechtigtes oder Lobenswertes zu sagen haben
Wir können dies mit einer Technik namens Sentiment-Analyse tun. Ein seit langem bestehendes Konzept, die Sentimentanalyse wurde zu einem Modewort und nach dem Aufkommen und Vorherrschen von Social Media-Plattformen und Big Data zu einem Begriff im Geschäftsspektrum. Heutzutage äußern sich die Menschen mehr denn je über ihre Erfahrungen, Gefühle und Emotionen zu Produkten und Dienstleistungen, und genau dieses Element nutzt die Sentiment-Analyse.
Wenn Sie neu in diesem Thema sind und im Detail erkunden möchten, was Sentiment-Analyse ist, was es für Ihr Unternehmen bedeuten könnte, und mehr, Sie sind an der richtigen Stelle. Wir sind sicher, dass Sie am Ende des Beitrags umsetzbare Erkenntnisse zum Thema haben werden.
Lass uns anfangen
Was ist eine Sentimentanalyse?
Bei der Stimmungsanalyse geht es darum, das Image Ihres Produkts, Ihrer Dienstleistung oder Ihrer Marke auf dem Markt abzuleiten, einzuschätzen oder zu verstehen. Es analysiert menschliche Emotionen und Gefühle, indem es Nuancen in Kundenbewertungen, Finanznachrichten, sozialen Medien usw. interpretiert. Wenn das zu kompliziert klingt, verfeinern wir es noch weiter.
Auch die Stimmungsanalyse wird als Opinion Mining bezeichnet. Mit dem Aufkommen der sozialen Medien haben die Menschen begonnen, offener über ihre Erfahrungen mit ihnen zu sprechen Produkte und Dienstleistungen online über Blogs, Vlogs, Social-Media-Geschichten, Rezensionen, Empfehlungen, Zusammenfassungen, Hashtags, Kommentare, Direktnachrichten, Nachrichtenartikel und verschiedene andere Plattformen. Wenn dies online geschieht, hinterlässt es einen digitalen Fußabdruck des individuellen Ausdrucks einer Erfahrung. Diese Erfahrung kann nun positiv, negativ oder einfach neutral sein.
Die Sentimentanalyse ist das Mining all dieser Ausdrücke und Erfahrungen online in Form von Texten. Mit einer großen Auswahl an Meinungen und Äußerungen kann eine Marke die Stimme ihrer Zielgruppe präzise erfassen, die Marktdynamik verstehen und sogar erfahren, wo sie bei den Endverbrauchern auf dem Markt steht.
Kurz gesagt, die Stimmungsanalyse gibt die Meinung heraus, die Menschen zu einer Marke, einem Produkt, einer Dienstleistung oder all diesen haben.
Social-Media-Kanäle sind Schatztruhen an Informationen über Ihr Unternehmen und mit effektiven einfachen Analysetechniken können Sie alles über Ihre Marke wissen.
Gleichzeitig müssen wir ein Missverständnis über die Sentiment-Analyse beseitigen. Anders als es sich anhört, ist die Sentiment-Analyse kein einstufiges Tool oder eine Technik, mit der Sie sofort Meinungen und Stimmungen zu Ihrer Marke abrufen können. Es ist eine Mischung aus Algorithmen, Data-Mining-Techniken, Automatisierung und sogar Natural Language Processing (NLP) und erfordert komplexe Implementierungen.
Warum ist eine Stimmungsanalyse wichtig?
Aus der Sicht ist es ein ziemlich einfaches Werbegeschenk, dass die Leute die Macht haben, online über Ihre Marke oder Ihr Unternehmen zu sprechen. Wenn sie ein bestimmtes Publikum haben, ist es sehr wahrscheinlich, dass sie 10 weitere Personen dazu bringen, Ihrer Marke entweder zu vertrauen oder sie zu überspringen.
Da das Internet sowohl gute als auch schlechte Transparenz bietet, ist es für ein Unternehmen von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass negative Erwähnungen entfernt oder geändert werden und die guten für die Zuschauer projiziert werden. Statistiken und Berichte zeigen auch, dass junge Kunden (Gen Z und darüber hinaus) beim Online-Kauf stark von Social-Media-Kanälen und Influencern abhängig sind. In diesem Fall wird die Sentimentanalyse nicht nur wichtig, sondern möglicherweise auch ein wichtiges Werkzeug.
Was sind die verschiedenen Arten der Stimmungsanalyse?
Wie Sentiments – Sentimentanalysen können komplex sein; es ist auch sehr spezifisch und zielorientiert. Um die besten Ergebnisse und Schlussfolgerungen aus Ihren Sentiment-Analyse-Kampagnen zu ziehen, müssen Sie Ihre Ziele und Ziele so genau wie möglich definieren. Es gibt mehrere Parameter, auf die Sie sich beim Verbraucherfeedback konzentrieren können, und Ihre Auswahl kann die Art der Sentiment-Analysekampagne, die Sie letztendlich implementieren, direkt beeinflussen.
Um Ihnen eine schnelle Vorstellung zu geben, sind hier die verschiedenen Arten von Sentiment-Analyseparametern:
- Polarität – Konzentrieren Sie sich auf die Bewertungen, die Ihre Marke online erhält (positiv, neutral und negativ)
- Emotionen – Konzentrieren Sie sich auf die Emotionen, die Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung in den Köpfen Ihrer Kunden entzündet (glücklich, traurig, enttäuscht, aufgeregt und mehr)
- Dringlichkeit – Konzentrieren Sie sich auf die Unmittelbarkeit der Nutzung Ihrer Marke oder die Suche nach einer effektiven Lösung für die Probleme Ihrer Kunden (dringend und abwartbar)
- Absicht – Konzentrieren Sie sich darauf, herauszufinden, ob Ihre Benutzer daran interessiert sind, Ihr Produkt oder Ihre Marke zu verwenden oder nicht
Sie können entweder diese Parameter verwenden, um Ihre Analysekampagne zu definieren, oder andere hochspezifische Parameter basierend auf Ihrer Geschäftsnische, Ihrem Wettbewerb, Ihren Zielen und mehr entwickeln. Wenn Sie sich dafür entschieden haben, können Sie am Ende eine der folgenden Arten der Stimmungsanalyse abonnieren.
Emotionserkennung
Diese Methode bestimmt die Emotion hinter der Verwendung Ihrer Marke für einen bestimmten Zweck. Wenn sie beispielsweise Kleidung in Ihrem E-Commerce-Shop gekauft haben, könnten sie entweder mit Ihren Versandverfahren, der Qualität der Kleidung oder der Auswahl zufrieden sein oder von ihnen enttäuscht sein. Abgesehen von diesen beiden Emotionen kann ein Benutzer auch mit jeder spezifischen oder einer Mischung von Emotionen im Spektrum konfrontiert werden. Die Emotionserkennung arbeitet daran, herauszufinden, was diese bestimmte oder eine Reihe von Emotionen ist. Dies geschieht mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen und Lexika.
Einer der Nachteile dieser Art besteht darin, dass Benutzer eine Vielzahl von Möglichkeiten haben, ihre Emotionen auszudrücken – durch Text, Emojis, Sarkasmus und mehr. Ihr Modell sollte hoch entwickelt sein, um die Emotionen hinter ihren einzigartigen Ausdrücken zu erkennen.
Feingranulare Analyse
Eine direktere Form der Analyse besteht darin, die Polarität Ihrer Marke herauszufinden. Von sehr positiv über neutral bis sehr negativ können Benutzer jedes Attribut in Bezug auf Ihre Marke erfahren und diese Attribute können in Form von Bewertungen eine greifbare Form annehmen (z von Bewertungen aus verschiedenen Quellen.
Aspektbasierte Analyse
Bewertungen enthalten oft fundiertes Feedback und Vorschläge, die Ihr Geschäftswachstum auf dem Markt vorantreiben könnten, indem Sie Schlupflöcher aufdecken, von denen Sie nie wussten, dass sie existieren. Die aspektbasierte Sentimentanalyse bringt Sie einen Schritt weiter, um sie zu identifizieren.
In einfachen Worten, Benutzer weisen in ihren Bewertungen in der Regel auf einige gute oder schlechte Dinge hin, abgesehen von Bewertungen und dem Ausdruck von Emotionen. Eine Bewertung zu Ihrem Reiseunternehmen könnte beispielsweise Folgendes enthalten: “Der Guide war sehr hilfsbereit und zeigte uns alle Orte in der Region und half uns sogar, unsere Flüge zu besteigen.” Es könnte aber auch sein,” Der Reisebüromitarbeiter war extrem unhöflich und lethargisch. Wir mussten eine Stunde warten, bis wir unsere Reiseroute für den Tag bekamen.“
Hinter den Emotionen verbergen sich zwei wichtige Erkenntnisse aus Ihrem Geschäftsbetrieb. Diese können durch aspektbasierte Analysen behoben, verbessert oder erkannt werden.
Mehrsprachige Analyse
Dies ist die Einschätzung der Stimmung in verschiedenen Sprachen. Die Sprache kann von den Regionen abhängen, die Sie betreiben, den Ländern, in die Sie versenden, und mehr. Diese Analyse umfasst die Verwendung von sprachspezifischem Mining und Algorithmen, Übersetzern, falls diese nicht vorhanden sind, Sentiment-Lexika und mehr.
[Lesen Sie auch: Mehrsprachige Stimmungsanalyse – Bedeutung, Methodik und Herausforderungen]
Wie funktioniert die Stimmungsanalyse?
Die Stimmungsanalyse ist eine Mischung aus verschiedenen Modulen, Techniken und Technologiekonzepten. Zwei wichtige Einsatzgebiete im Spektrum der Stimmungsanalyse sind NLP und maschinelles Lernen. Während einer beim Mining und Kuratieren von Meinungen hilft, trainiert der andere bestimmte Aktionen oder führt sie aus, um Erkenntnisse aus diesen Meinungen zu gewinnen. Basierend auf Ihrem Datenvolumen können Sie eines der drei Sentiment-Analyse-Module einsetzen. Die Genauigkeit des von Ihnen gewählten Modells hängt immens von der Datenmenge ab, daher ist es immer ratsam, darauf zu achten.
Regelbasiert
Hier definieren Sie manuell eine Regel für Ihr Modell, um eine Sentimentanalyse mit den vorhandenen Daten durchzuführen. Die Regel könnte ein Parameter sein, den wir oben besprochen haben – Polarität, Dringlichkeit, Aspekte und mehr. Dieses Modell beinhaltet die Integration von NLP-Konzepten wie Lexika, Tokenisierung, Parsing, Stemming, Tagging von Wortarten und mehr.
In einem Basismodell werden polarisierte Wörter definiert oder mit einem Wert versehen – gut für positive Wörter und schlecht für negative Wörter. Das Modell zählt die Anzahl der positiven und negativen Wörter in einem Text und klassifiziert dementsprechend die Stimmung hinter der Meinung.
Einer der Hauptnachteile dieser Technik besteht darin, dass sarkastische Fälle als gute Meinungen ausgegeben werden können, was die Gesamtfunktionalität der Stimmungsanalyse verzerrt. Dies kann zwar durch den Bau fortgeschrittener Modelle behoben werden, die Mängel bestehen jedoch dennoch.
automatische
Dieser Aspekt der Sentiment-Analyse funktioniert vollständig auf maschinellen Lernalgorithmen. Dabei ist kein menschliches Eingreifen und manuelle Regeln erforderlich, damit ein Modell funktioniert. Stattdessen wird ein Klassifikator implementiert, der den Text auswertet und Ergebnisse zurückgibt. Dies erfordert eine Menge Daten-Tagging und Datenannotationen, um den Modellen zu helfen, die Daten zu verstehen, die ihnen zugeführt werden.
Hybrid
Als genauestes Modell vereinen hybride Ansätze das Beste aus beiden Welten – regelbasiert und automatisch. Sie sind präziser, funktionaler und werden von Unternehmen für ihre Sentimentanalysekampagnen bevorzugt.
Was bedeutet Stimmungsanalyse für Ihr Unternehmen?
Eine Sentimentanalyse könnte zu einer Welle von Entdeckungen in Bezug auf Ihr Unternehmen und seine Position auf dem Markt führen. Wenn der ultimative Zweck der Existenz eines Unternehmens darin besteht, das Leben der Kunden zu erleichtern, hilft uns das Zuhören nur dabei, bessere Produkte und Dienstleistungen auf den Markt zu bringen und unser Geschäft wiederum voranzubringen. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse darüber, was die Sentiment-Analyse für Ihr Unternehmen tun könnte:
- es hilft immens bei der Überwachung der Gesundheit Ihrer Marke auf dem Markt. Über ein einziges Dashboard können Sie schnell erkennen, ob Ihre Markengesundheit gut, neutral oder erschöpft ist.
- Es hilft Ihnen, Ihre Markenreputation besser zu verwalten und ORM-Bedenken und -Krisen schnell anzugehen
- Unterstützt die Entwicklung besserer Marketingkampagnen, indem Sie den Puls Ihres Publikums verstehen und ihn anzapfen
- Wettbewerbsanalyse kann durch Sentiment-Analyse in erheblichem Maße optimiert werden
- Am wichtigsten ist, dass der Kundenservice für mehr Zufriedenheit und schnelle Abwicklung verbessert werden kann
Anwendungsfälle der Stimmungsanalyse
Mit einem so leistungsstarken Konzept in der Hand sind Sie nur noch eine kreative Entscheidung davon entfernt, den besten Anwendungsfall der Sentiment-Analyse zu implementieren. Es gibt jedoch bereits heute mehrere markterprobte und freigegebene Anwendungsfälle. Sehen wir uns einige davon kurz an.
Markenüberwachung
Die Stimmungsanalyse ist eine großartige Möglichkeit, Ihre Marke online zu überwachen. Derzeit gibt es mehr Kanäle, über die Kunden ihre Meinung äußern können und um ein ganzheitliches Markenimage zu erhalten, müssen wir Omnichannel-Ansätze für das Monitoring implementieren. Die Stimmungsanalyse kann unserem Unternehmen helfen, sich in Foren, Blogs, Video-Streaming-Websites, Podcast-Plattformen und Social-Media-Kanälen auszubreiten und ein Auge – oder besser ein Ohr – für Markenerwähnungen, Bewertungen, Diskussionen, Kommentare und mehr zu haben.
Social Media Monitoring
Es braucht nur tausend Leute, um einen Hashtag zum Trend zu machen. Bei so viel Macht, die mit Social Media ausgestattet ist, macht es nur Sinn, dass wir uns anhören, was die Leute auf sozialen Plattformen über unser Geschäft sagen. Von Twitter und Facebook bis hin zu Instagram, Snapchat, LinkedIn und mehr können Sentiment-Analysen auf allen Plattformen durchgeführt werden, um Kritik und Wertschätzungen (Social Mentions) zu hören und entsprechend zu reagieren. Dies hilft unserem Unternehmen, besser mit unseren Benutzern in Kontakt zu treten, einen humanen Ansatz für den Betrieb einzuführen und direkt mit den wichtigsten Interessengruppen in unserem Geschäft – unseren Kunden – in Kontakt zu treten.
Marktforschung
Die Stimmungsanalyse ist eine großartige Möglichkeit, den Markt, seine Lücken, das Potenzial und mehr für unsere spezifischen Bedürfnisse zu verstehen. Mit präziser Marktforschung macht es Zwecke wie Expansion, Diversifizierung und Einführung neuer Produkte oder Dienstleistungen effektiver und wirkungsvoller. Wir können Trends vorhersagen und bewerten, Marktdynamiken verstehen, die Notwendigkeit eines neuen Produkts erkennen, die Kaufkraft und andere Eigenschaften unserer Zielgruppe verstehen und vieles mehr durch Sentiment-Analysen.
Wie wird maschinelles Lernen in der Stimmungsanalyse eingesetzt?
Wie bereits erwähnt, ist die Sentimentanalyse ein komplexes Konzept, und wenn Sie über große Datensätze verfügen, können Sie nicht anders, als zu denken, dass die Automatisierung des gesamten Prozesses der beste Weg sein könnte. Wenn Sie einen automatischen Ansatz zur Analyse der Stimmung einsetzen, ist es natürlich wichtig, Ihr Machine-Learning-Modell präzise zu trainieren, um genaue Ergebnisse zu erzielen.
Hier entstehen die Komplexitäten. Die Daten, die Sie einspeisen, müssen nicht nur strukturiert, sondern auch mit Tags versehen sein. Nur wenn Sie Daten mit Tags versehen, kann Ihr Modell Satzstruktur, Wortarten, polarisierte Wörter, Kontext und andere Parameter eines Satzes verstehen. Dazu müssen Sie in erster Linie daran arbeiten, Volumen nach Datenvolumen zu kennzeichnen.
Wenn Sie Ihre Daten mit Tags versehen, versteht Ihre künstliche Intelligenz oder Ihr Modell die verschiedenen Aspekte von Texten und arbeitet selbstständig daran, die Stimmung hinter den von Ihnen eingegebenen Daten zu verstehen. Sie können Ihre Daten trainieren, indem Sie bestimmte Teile Ihrer Texte mit Anmerkungen versehen, damit die Maschine erkennen kann, was zu tun ist Konzentrieren Sie sich auf diesen bestimmten Parameter und lernen Sie daraus. Sie müssen auch Metadaten hinzufügen, um den Bezeichner weiter zu definieren.
Wenn Sie Ihre Daten intern annotieren möchten, müssen Sie zunächst riesige Datenmengen zur Hand haben. Sobald Sie es haben, können Sie die Shaip-Plattform zum Kommentieren Ihrer Daten. Dieser Prozess kann jedoch kompliziert sein, da Sie entweder Ihre Ressourcen dieser Arbeit widmen oder sie bitten müssen, die Extrameile zu gehen und die Arbeit zu erledigen.
Wenn Ihre Time-to-Market sehr bald bevorsteht und Sie externe Quellen für Ihre Datenannotationsanforderungen suchen müssen, können Ressourcen wie wir bei Shaip den Tag retten. Mit unseren fachkundigen Datenannotationsprozessen stellen wir sicher, dass Ihre Machine-Learning-Modelle mit dem genauesten Datensatz für präzise Ergebnisse gefüttert werden. Unser Team annotiert Daten basierend auf Ihren Bedürfnissen und Anforderungen, um ein zielorientiertes Ergebnis zu liefern. Da dies ein zeitaufwändiger und mühsamer Prozess ist, empfehlen wir Ihnen, sich mit Ihren Datenannotationsanforderungen für das Sentiment-Analyse-Training zu befassen.
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