Sentiment-Analyse mit KI. Wie hilft sie, Veränderungen im Geschäft voranzutreiben? | KI im Geschäft #128

Was ist Sentiment-Analyse?

Sentiment-Analyse, auch bekannt als Meinungsforschung, ist der Prozess der automatischen Verarbeitung großer Textmengen, um zu bestimmen, ob sie positive, negative oder neutrale Emotionen ausdrücken. Sie basiert auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, und maschinellem Lernen (ML) – Algorithmen auf gekennzeichneten Datensätzen zu trainieren, um spezifische Wörter und Ausdrücke zu erkennen, die auf ein bestimmtes Sentiment hinweisen.

Die Hauptmethoden der Sentiment-Analyse:

• regelbasierter Ansatz – Zuweisung geeigneter Emotionen zu Schlüsselwörtern basierend auf vordefinierten Regeln und Wörterbüchern, zum Beispiel „großartig“ – positiv, „schrecklich“ – negativ. Es ist schnell, aber weniger genau,
• maschineller Lernansatz – er basiert auf dem Training von Algorithmen auf gekennzeichneten Datensätzen, sodass sie lernen können, Sentiment basierend auf dem Kontext zu erkennen. Es ist fortschrittlicher und erfordert viele Trainingsdaten.
• hybrider Ansatz – Kombination beider Ansätze.

Stellen Sie sich ein Bekleidungsunternehmen vor, das Feedback zu seiner neuen Kollektion aus sozialen Medien, Foren und Umfragen sammeln möchte. Dies manuell zu tun, würde Wochen dauern. Mit KI und Sentiment-Analyse dauert es Minuten. Der Algorithmus weist jeder Meinung eine Punktzahl von -1 bis 1 zu, wobei -1 sehr negativ, 0 neutral und 1 sehr positiv ist. Dies hilft dem Unternehmen, schnell zu sehen, welche Produkte den Kunden gefallen und welche verbessert werden müssen.

Die folgende Übersicht zeigt den Prozess der Sentiment-Analyse unter Verwendung von KI:

1. Daten sammeln. Im ersten Schritt werden Kundenbewertungen aus verschiedenen Quellen gesammelt.
2. Vorverarbeitung. Dies umfasst das Entfernen von Sonderzeichen, Emoticons, HTML-Tags usw.
3. Tokenisierung. Es zerlegt den Text in einzelne Wörter oder Phrasen, damit die künstliche Intelligenz textuelle Informationen effizienter verarbeiten kann.
4. Sprachliche Analyse. Identifizierung von Wortarten, Erkennung von Negationen, Komparativen und Superlativen usw.
5. Sentiment-Klassifizierung. Ein entscheidender Moment, der die Zuweisung eines positiven, neutralen oder negativen Labels umfasst.
6. Ergebnisaggregation. Dies ist die Berechnung des Gesamtsentiments für eine gegebene Meinungsgruppe.

Solche vorbereiteten Daten dienen als hervorragender Ausgangspunkt für weitere Analysen und das Ziehen von Geschäftsschlüssen. Dank der Automatisierung des Prozesses können Unternehmen die Kundenstimmungen kontinuierlich überwachen und schnell auf aufkommende Signale reagieren.

Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Warum ist Sentiment-Analyse für Unternehmen wichtig?

Zu verfolgen, was Kunden online über eine Marke sagen, ist für Unternehmen heute entscheidend. Hunderte von Kommentaren und Beiträgen manuell zu analysieren, ist einfach zu viel Arbeit.

Automatisierte Sentiment-Analyse hilft, Marken-Erwähnungen in Echtzeit im Auge zu behalten und schnell zu reagieren. Hier sind die wichtigsten Anwendungen:

• Verbesserung des Kundenservice – schnelles Identifizieren und Reagieren auf negatives Feedback,
• Schutz des Rufs – kontinuierliche Überwachung des Marken-Sentiments hilft, Reputationskrisen zu verhindern,
• Marktforschung – Verfolgen von Trends, Benchmarking gegen Wettbewerber und Entdecken von Nischen. Laut Forschung gehen 90 % der Kaufentscheidungen einer Online-Recherche voraus.
• Produktentwicklung – Sammeln von Nutzerfeedback und Analyse zur Verbesserung und Innovation.

Beispiele? Eine Restaurantkette kann Gästebewertungen auf Plattformen wie TripAdvisor analysieren, um die Qualität der Gerichte und des Services zu verbessern. Eine Bank kann das Sentiment gegenüber einer neuen mobilen App verfolgen, um schnell auf Probleme zu reagieren und Funktionen an die Bedürfnisse der Nutzer anzupassen. Ein Hersteller von Naturkosmetik kann Diskussionen in Foren und Facebook-Gruppen überwachen, um eine Nische für ein neues Produkt zu entdecken.

Coca-Cola nutzte Sentiment-Analyse, um Gespräche über die Marke in sozialen Medien während der FIFA-Weltmeisterschaft 2018 zu verfolgen. Dies ermöglichte es ihnen, ihre Werbebotschaft in Echtzeit anzupassen.

T-Mobile identifizierte dank Sentiment-Analyse die Hauptprobleme der Kunden und implementierte Verbesserungen, was zu einem Rückgang der Beschwerden um 73 % führte.

Wie Sie sehen können, gibt es praktisch unbegrenzte Anwendungen für Sentiment-Analyse. Der Schlüssel liegt darin, die gewonnenen Erkenntnisse effektiv in umsetzbare Optimierungsstrategien zu übersetzen.

Wie kann man die Ergebnisse der mit KI gewonnenen Sentiment-Analyse nutzen?

Sentiment-Analyse liefert wertvolle Einblicke, aber der wahre Wert entsteht, wenn wir sie in konkrete Maßnahmen umsetzen.

• Personalisierung der Kundenkommunikation, z. B. automatische Anpassung des Tons des Chatbots basierend auf der Stimmung des Nutzers,
• Kundensegmentierung und bessere Anpassung von Angeboten sowie Identifizierung der Hauptprobleme der Nutzer eines bestimmten Produkts,
• Optimierung von Marketingkampagnen basierend auf emotionalen Reaktionen auf die Botschaft,
• Schnelle Reaktion auf aufkommende Krisen und Verhinderung von Eskalationen durch sofortige Intervention,
• Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen gemäß den Erwartungen der Kunden, die in Online-Bewertungen geäußert werden.

Stellen Sie sich vor, die Sentiment-Analyse zeigt, dass Kunden über lange Wartezeiten in der Hotline klagen. Durch die Implementierung eines Voicebots zur Bearbeitung einiger Anfragen können Sie die Warteschlangen erheblich reduzieren und die Zufriedenheit der Anrufer erhöhen. Wenn die Voicebot-Software erkennt, dass Nutzer ein neues Feature in der App loben, ist es sinnvoll, diese Erkenntnis in einer Produktwerbung zu nutzen.

Echtzeit-Sentiment-Analyse ist ein leistungsstarkes Krisenmanagement-Tool. Indem Sie die ersten negativen Signale erfassen, können Sie schnell reagieren, bevor eine Krise eskaliert. Effektive Kommunikation und Ehrlichkeit sind entscheidend – Kunden schätzen es, wenn ein Unternehmen einen Fehler eingesteht und zeigt, wie es plant, diesen zu beheben.

Der Hauptvorteil der Verwendung von KI für Sentiment-Analyse ist Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Manuell können wir höchstens ein paar hundert Meinungen analysieren. Inzwischen können KI-Tools Hunderttausende von Erwähnungen in Minuten verarbeiten und ein aktuelles Bild der Situation liefern. Dies ermöglicht es, hier und jetzt präzise Entscheidungen zu treffen.

Top KI-Sentiment-Analyse-Tools

Es gibt viele Tools auf dem Markt, die KI für Sentiment-Analyse verwenden. Sie unterscheiden sich in Funktionen, Benutzeroberfläche und Preis. Zu den beliebtesten gehören Brand24, Hootsuite Insights und Komprehend.

Brand24

Brand24 (https://brand24.pl/) ist ein polnisches Tool für Internetüberwachung und Sentiment-Analyse. Es sammelt Erwähnungen aus sozialen Medien, Websites, Foren, Blogs usw. Es kennzeichnet automatisch das Sentiment als positiv, neutral oder negativ. Es erstellt Berichte und Statistiken über die Anzahl der Erwähnungen und die Reichweite.

Brand24 bietet eine kostenlose 14-tägige Testphase, und die Preise beginnen bei 99 PLN/Monat. Es eignet sich hervorragend für kleine und mittelständische Unternehmen, insbesondere im E-Commerce und in Dienstleistungen. Es zeichnet sich durch Benutzerfreundlichkeit und klare Berichte aus.

Quelle: Brand24 (https://brand24.pl/)

Hootsuite Insights

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) ist ein leistungsstarkes Tool für Social Listening. Es analysiert Daten aus über 100 Millionen Quellen in 50 Sprachen und bietet detaillierte Einblicke in Sentiment, Trends und Benchmarks. Demos sind auf Anfrage verfügbar, die Preise sind auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten. Es ist großartig für mittelständische bis große Unternehmen und integriert sich nahtlos in die wichtigsten sozialen Medien.

Quelle: Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)

Komprehend

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) ist eine API für Sentiment-Analyse, die auf Deep Learning basiert. Sie erkennt drei Sentiment-Zustände: positiv, neutral und negativ und unterstützt 14 Sprachen, einschließlich Polnisch. Mit fertigen Integrationen und flexibler Bereitstellung ist es eine zuverlässige Wahl. Der kostenlose Plan bietet 5000 Anfragen pro Monat, zusätzliche Anfragen kosten 0,0001 $ pro Anfrage für größere Unternehmen. Komprehend eignet sich ideal für den Backend-Einsatz in Apps und Chatbots und ist bekannt für seine qualitativ hochwertige Analyse, die in Wettbewerben wie SemEval bewiesen wurde.

Quelle: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis)

Die Wahl des richtigen Tools hängt von den individuellen Bedürfnissen und dem Budget eines Unternehmens ab. Es lohnt sich, verschiedene Optionen zu testen und die auszuwählen, die am besten zu den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens passt.

Zusammenfassung

Im digitalen Zeitalter ist die Sentiment-Analyse zu einem unverzichtbaren Werkzeug im Arsenal moderner Unternehmen geworden. Die Menge an Daten, die von Nutzern generiert wird, ist überwältigend, aber künstliche Intelligenz kann helfen. Dank fortschrittlicher Algorithmen können wir Millionen von Meinungen sofort analysieren und Schlussfolgerungen ziehen. Dies ist unschätzbares Wissen für den Kundenservice, das Marketing oder die F&E-Abteilungen.

Die wichtigsten Vorteile der Verwendung von Sentiment-Analyse im Geschäft sind:

• Zeit- und Ressourcensparen durch Automatisierung der Datenverarbeitung,
• ständige Überwachung des Kundenfeedbacks und sofortige Reaktion auf Signale,
• bessere Kundensegmentierung und maßgeschneiderte Angebote,
• Optimierung von Marketingkampagnen basierend auf Feedback,
• schnelles Erkennen von Markttrends und Antizipation von Veränderungen,
• bessere Krisenbewältigung und Schutz des Markenrufs,
• kontinuierliche Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen, um den Erwartungen der Kunden gerecht zu werden.

Natürlich ist die Sentiment-Analyse nur der Anfang. Der Schlüssel liegt darin, die gewonnenen Erkenntnisse effektiv zu nutzen. Geschwindigkeit der Reaktion und Anpassung der Strategien an die Erwartungen der Kunden sind entscheidend. Marken, die zuhören und schnell auf Kundenfeedback reagieren können, gewinnen einen Wettbewerbsvorteil. KI bietet ihnen die Werkzeuge, um dies effizient und in großem Maßstab zu tun.

Die Zukunft der Sentiment-Analyse sieht sehr vielversprechend aus. KI-Modelle werden die Genauigkeit verbessern und kontextuelle Analysen sowie multimodale Eingaben wie Bilder, Ton und Video einbeziehen. Das Bewusstsein für die Bedeutung von Kundenmeinungen und die Rolle der Kundenerfahrung wird ebenfalls zunehmen. Unternehmen, die jetzt in KI-Tools für Sentiment-Analyse investieren, werden morgen von loyalen Kunden, einer soliden Marktposition und herausragenden Produkten profitieren. Lassen Sie uns diese Gelegenheit nicht verpassen.

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