Der Kunde ist die treibende Kraft eines jeden Unternehmens. Zu wissen, was sie von Ihrem Produkt und Ihrer Dienstleistung halten, wird Ihrer Organisation helfen, einen großen Schritt weiter zu gehen. Mit Sentiment-Analyse-Tools können Sie anhand von Feedback-Daten ganz einfach etwas über Ihre Kunden herausfinden.
Die Stimmungsanalyse spielt eine große Rolle beim Verständnis Ihres Publikums und Ihrer Kunden. Mit dieser Methode können Sie mit Hilfe von Anwendungen entscheidende Erkenntnisse aus unorganisierten Massendaten gewinnen.
Lassen Sie uns in die Meinungsgewinnung, ihre Arten, Impotenz, Herausforderungen, Arbeitsmethoden und Beispiele aus dem wirklichen Leben eintauchen.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Stimmungsanalyse?
Stimmungsanalyse bedeutet, die Emotion oder Stimmung durch Textanalyse und Mining zu identifizieren. Es wird auch als Opinion Mining bezeichnet. Unternehmen können mit diesem Ansatz ihre Meinung zu ihren Produkten und Dienstleistungen kategorisieren. Neben der Stimmungsbestimmung kann diese Analyse die Polarität, das Thema und die Meinung des Textes erfassen.
Opinion Mining verwendet KI-, ML- und Data-Mining-Technologien, um persönliche Informationen aus unorganisiertem und unstrukturiertem Text wie E-Mails, Support-Chats, Social-Media-Kanälen, Foren und Blog-Kommentaren zu extrahieren. Eine manuelle Datenverarbeitung ist nicht erforderlich, da Algorithmen automatische, regelbasierte oder hybride Methoden verwenden, um die Stimmungen zu erzeugen.
Grammatik als Sentiment-Analyse-Tool
Grammarly ist nicht nur ein Tool zur Behebung von Grammatik- und Zeichensetzungsfehlern, sondern kann auch als Tool zur Meinungsbildung fungieren. Wenn Sie die Grammarly-Integration für Ihre E-Mail verwendet haben, haben Sie möglicherweise ein Emoji am Ende Ihrer E-Mail gesehen, das Ihren E-Mail-Inhalt als freundlich, formell, informell usw. markiert hat.
Dieses Emoji zeigt die Ergebnisse der Ton- oder Stimmungsanalyse Ihres Textes. Grammatik verwendet eine Reihe von Regeln und maschinelles Lernen, um die Signale in Ihrem Schreiben zu lokalisieren, die den Ton oder die Stimmung beeinflussen. Es analysiert Ihre Wörter, Großschreibung, Interpunktion und Formulierungen, um Ihnen zu sagen, wie der Empfänger es finden wird.
Abgesehen von E-Mails kann es die Stimmung jedes von Ihnen geschriebenen Textes erkennen und Ihnen die dominante Gefühlsstimmung in diesem Textteil mitteilen. Mit ihm können Sie den richtigen Ton wählen, der Ihnen hilft, gesunde Beziehungen zu anderen aufzubauen.
Bedeutung der Stimmungsanalyse
Sentiment-Tracking in Echtzeit
Die Gewinnung neuer Kunden ist zwar kostspieliger als die Pflege bestehender Kunden, letztere erfordert jedoch auch eine ständige Überwachung. Was jemand heute über Ihre Marke denkt, kann sich morgen ändern. Durch Opinion Mining können Sie ihre Meinung in Echtzeit kennen und sofort Maßnahmen ergreifen.
Bessere Produkte und Dienstleistungen
Die Kundenstimmung ermöglicht es Ihnen, Kundenantworten und Feedback zu überprüfen. Die Daten helfen Ihnen, bessere Produkte zu entwickeln und einen verbesserten Kundenservice anzubieten. Außerdem steigert es die Produktivität Ihres Teams, indem Stimmungen und Themen schnell identifiziert werden.
Erhalten Sie verwertbare Daten
Mit der Stimmungsanalyse erhalten Sie verwertbare Daten. Soziale Medien sind heutzutage voller Daten, da die Leute immer wieder über Marken sprechen und sie taggen. Die Analyse dieser Daten auf Stimmung bedeutet, dass Sie Ihr Markenimage und Ihre Produktleistung kennen.
Kuratierte Marketingkampagnen
Mit Opinion Mining können Sie Ihre Marketingkampagnen bewerten. Seine Ergebnisse ermöglichen es Ihnen, gemäß den Gefühlen des Kunden zu handeln. Diese Erkenntnisse helfen Unternehmen, ihre Marketingstrategie zu verbessern. Sie können beispielsweise eine spezielle Kampagne für Personen durchführen, die am Kauf Ihrer Produkte interessiert sind und eine positive Vorstellung von Ihrem Unternehmen haben.
Überwachung des Markenimages
Die Geschäftswelt ist heutzutage so wettbewerbsintensiv, dass es entmutigend ist, Ihr Markenimage zu bewahren. Mit Opinion Mining können Sie ermitteln, wie der Kunde Ihr Unternehmen wahrnimmt und entsprechende Schritte einleiten.
Arten der Stimmungsanalyse
Abhängig von den Anforderungen Ihres Unternehmens können Sie ein beliebiges Opinion-Mining-Modell durchführen, um verschiedene Emotionen zu erfassen.
Feingranulare Analyse
Dieses Modell ist nützlich zum Ableiten der Polaritätspräzision. Es hilft Ihnen, Rezensionen und Bewertungen zu studieren, die Sie von Ihren Kunden erhalten. Unternehmen können diese Analyse auf verschiedene folgende Polaritätskategorien anwenden, z. B. sehr positiv, positiv, negativ, sehr negativ oder neutral.
Aspektbasierte Analyse
Diese Art der Stimmungsanalyse bietet eine tiefere Analyse Ihrer Kundenbewertungen. Es bestimmt, über welche Aspekte des Geschäfts oder der Ideen die Kunden sprechen.
Wenn Sie ein Fruchtsaftverkäufer sind und eine Bewertung erhalten haben, die besagt: „Erfrischend, sollte aber einen biologisch abbaubaren Strohhalm enthalten.“ Diese Analyse wird herausfinden, dass sie positiv über Ihren Saft, aber negativ über die Verpackung spricht.
Emotionserkennungsanalyse
Mithilfe dieses Modells können Unternehmen die im Benutzerfeedback enthaltenen Emotionen erkennen, z. B. Wut, Zufriedenheit, Frustration, Angst, Sorge, Glück und Panik. Dieses System verwendet normalerweise Lexika, während einige fortgeschrittene Klassifikatoren auch maschinelle Lernalgorithmen verwenden.
Um Emotionen zu erkennen, sollten Sie jedoch maschinelles Lernen anstelle von Lexika verwenden. Ein Wort kann aufgrund seiner Verwendung eine positive oder negative Bedeutung vermitteln. Während das Lexikon die Emotion möglicherweise ungenau erkennt, kann ML die Emotionen richtig bestimmen.
Absichtsanalyse
Mit diesem Modell können Sie die Verbraucherabsicht genau bestimmen. Infolgedessen müssen Sie keine Zeit und Mühe aufwenden, um dem Publikum nachzulaufen, das nicht beabsichtigt, bald etwas zu kaufen. Stattdessen können Sie sich auf Kunden konzentrieren, die planen, Ihre Produkte zu kaufen. Sie können Retargeting-Marketing verwenden, um ihre Aufmerksamkeit zu erregen.
Wie funktioniert die Stimmungsanalyse?
Opinion Mining funktioniert normalerweise über einen Algorithmus, der die Sätze scannt und entscheidet, ob sie positiv, neutral oder negativ sind. Fortschrittliche Opinion-Mining-Tools ersetzen den statischen oder konventionellen Algorithmus durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Daher bezeichnen Branchenkenner Opinion Mining auch als Emotions-KI.
Die Stimmungsanalyse folgt derzeit den folgenden zwei Arbeitsmodellen:
#1. Stimmungsanalyse durch maschinelles Lernen
Wie der Name schon sagt, nutzt diese Technik ML und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um aus verschiedenen Trainingseingaben zu lernen. Daher hängt die Genauigkeit des Modells stark von der Qualität des Eingabeinhalts und dem richtigen Verständnis der Stimmung von Sätzen ab. Mehr dazu weiter unten im Abschnitt „So erstellen Sie Stimmungsanalysen mit maschinellem Lernen“.
#2. Regelbasierte Stimmungsanalyse
Es ist die herkömmliche Art der Meinungsgewinnung. Der Algorithmus hat einige voreingestellte Regeln zum Identifizieren der Stimmung für jeden Satz. Ein regelbasiertes System verwendet NLP auch manuell durch die Wortliste (Lexika), Tokenisierung, Parsing und Stemming.
So funktioniert es:
Eine Bibliothek von Lexika
Der Programmierer erstellt innerhalb des Algorithmus eine Bibliothek positiver und negativer Wörter. Dazu kann man jedes Standardwörterbuch verwenden. Hier wäre es hilfreich, wenn Sie sorgfältig entscheiden, welche positiven oder negativen Wörter es sind. Wenn Sie einen Fehler machen, wird die Ausgabe fehlerhaft sein.
Tokenisierung von Texten
Da Maschinen menschliche gesprochene Sprache nicht verstehen können, müssen Programmierer die Texte wie Wörter in möglichst kleine Fragmente zerlegen. Daher gibt es die Satz-Tokenisierung, die Texte in Sätze aufteilt. In ähnlicher Weise teilt die Wort-Tokenisierung die Begriffe eines Satzes auf.
Entfernung unnötiger Wörter
Lemmatisierung und Stoppwortentfernung spielen an dieser Stelle eine große Rolle. Lemmatisierung ist die Gruppierung ähnlicher Wörter in einer Gruppe. Zum Beispiel werden Am, Is, Are, Been, Were usw. als „be“ betrachtet.
In ähnlicher Weise entfernt das Entfernen von Stoppwörtern überschüssige Wörter wie For, To, A, At usw., die keine wesentlichen Änderungen in Bezug auf die Stimmung im Text bewirken.
Computergestütztes Zählen von Gefühlswörtern
Da Sie in einem Stimmungsanalyseprojekt Terabytes an Texten analysieren, müssen Sie ein Computerprogramm verwenden, um alle positiven, negativen und neutralen Wörter effizient zu zählen. Es hilft auch dabei, menschliche Fehler im Prozess zu mindern.
Berechnung des Sentiment-Scores
Nun, die Aufgabe des Opinion Mining ist einfach. Das Programm muss den Text bewerten. Die Punktzahl könnte in Prozentform angegeben werden, z. B. 0 % ist negativ, 100 % ist positiv und 50 % ist neutral.
Alternativ verwenden einige Programme die Skala von -100 bis +100. Auf dieser Skala bedeutet 0 eine neutrale, -100 eine negative und +100 eine positive Stimmung.
Reale Anwendungen der Stimmungsanalyse
Unternehmen sammeln immer wieder qualitative Daten, die richtig analysiert werden müssen. Die realen Anwendungsfälle von Opinion Mining sind:
- Die Stimmungsanalyse wird verwendet, um Gespräche mit dem Kundensupport zu analysieren. Es hilft Unternehmen, ihre Arbeitsabläufe zu rationalisieren und ihr Kundenserviceerlebnis zu verbessern.
- Was Kunden in Foren und Online-Communities sagen, ist für Unternehmen von Bedeutung. Sie verwenden diese Methode, um den Gesamteindruck der Kunden auf diesen Plattformen zu verstehen.
- Kundenrezensionen in sozialen Medien können über Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheiden. Die Stimmungsanalyse wird häufig verwendet, um herauszufinden, was das Publikum über ein Unternehmen sagt.
- Opinion Mining kann Markttrends identifizieren, neue Märkte bestimmen und Wettbewerber analysieren. Daher nutzen die Leute es für die Marktforschung, bevor sie neue Produkte oder Marken auf den Markt bringen.
- Produktbewertung ist ein weiterer Bereich, in dem Unternehmen Stimmungsanalysen einsetzen. So wissen Unternehmen, wo sie ihre Produkte verbessern können.
- Umfragen zu einem neu eingeführten Produkt oder einer Beta-Version einer App enthalten Informationen, die Sie zur Verbesserung des Produkts verwenden können. Opinion Mining ist auch hilfreich, um wichtige Daten aus Kundenbefragungen zu sammeln.
Erstellen Sie Stimmungsanalysen mit maschinellem Lernen
Vorverarbeitung von Texten
Bei der Textvorverarbeitung kann ein ML-Algorithmus Stoppwortentfernung und Lemmatisierung verwenden, um unkritische Wörter zu entfernen, die beim KI-Mining keine Rolle spielen.
Nach der Verarbeitung des Rohtexts wendet das KI-Programm eine Vektorisierungsmethode an, um die Stimmungswörter in Zahlen umzuwandeln. Der Fachbegriff für diese numerische Darstellung von Wörtern ist Features.
Bag-of-n-Gramm ist der übliche Weg zur Vektorisierung. Deep Learning hat jedoch viele Fortschritte auf diesem Gebiet gemacht und den word2vec-Algorithmus eingeführt, der ein neuronales Netzwerk verwendet.
Training der KI und Vorhersage
Der KI-Trainer muss eine Reihe von Sentiment-markierten Trainingsdaten füttern. Die Daten umfassen hauptsächlich viele Merkmalspaare. Merkmalspaare bedeutet eine numerische Darstellung eines Stimmungsworts und seines entsprechenden Etiketts: negativ, neutral oder positiv.
Vorhersage von realem Text
Nun würde der Programmierer unsichtbaren oder neuen Text in das ML-System einspeisen. Es wird sein Lernen aus Trainingsdaten verwenden, um Tags oder Klassen für unsichtbare Texte zu generieren.
Manchmal kann ein KI-System auch Klassifizierungsalgorithmusmodelle wie Logistische Regression, Naive Bayes, Lineare Regression, Support Vector Machines und Deep Learning verwenden.
Nachdem Sie nun das Konzept der Stimmungsanalyse im Detail kennen, ist es an der Zeit, sich über die besten Meinungsanalyse-Tools zu informieren.
AffeLernen
MonkeyLearn ist eine Sentiment-Analyzer-Software, die Emotionen in unorganisierten Textdaten schnell erkennen kann. Mit diesem Tool können Unternehmen die negativen Kommentare zeitnah erfahren und sofort reagieren, um einen positiven Eindruck zu hinterlassen.
Sie können die Gedanken der Kunden über Ihre Produkte, Dienstleistungen oder Marke überwachen. Damit erhöht sich auch die Reaktionszeit auf dringende Anfragen für Ihr Unternehmen erheblich. Sie können damit auch Stimmungseinblicke visualisieren.
MonkeyLearn unterstützt die Integration mit Hunderten von Anwendungen zur Textanalyse, darunter Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform und Service Cloud.
Awario
Wenn Sie nach einem zuverlässigen Stimmungsanalyse-Tool suchen, um Social Listening zu verfolgen, ist Awario die Anwendung für Sie. Es misst die Stimmung rund um Ihre Marke und wie sie sich im Laufe der Zeit verändert, damit Sie Ihren Ruf verstehen können.
Mit diesem Tool können Sie negative Kommentare in sozialen Medien erkennen und vorrangig darauf antworten. Es informiert Sie über die Reaktionen Ihrer Kunden auf Ihre Marketingkampagnen und neu erschienenen Produkte.
Darüber hinaus können Unternehmen diese Plattform nutzen, um ihre Wettbewerber zu analysieren und deren Stärken und Schwächen zu identifizieren. Sie können die Analysestatistiken auch im PDF-Format abrufen und mit anderen teilen.
Thematisch
Thematic ist eine Feedback-Analyseplattform, die Sie auch für Stimmungsanalysen verwenden können. Es bietet Ihnen vollständige Einblicke in Ihre Kunden durch KI-gesteuertes Opinion Mining. Mit diesem Tool können Sie Kundenfeedback auf einer zentralen Plattform nachvollziehen und Ihre Antworten priorisieren.
Diese Plattform sammelt Feedback aus Umfragen, sozialen Medien, Support-Chats, offenen Kundenantworten und Bewertungen. Dann kategorisiert es sie mithilfe von KI in verschiedene Themen und Stimmungen.
So wissen Sie, worauf es den Kunden ankommt. Diese Plattform erfordert keine Schulung oder manuelle Programmierung, da Sie die Trendthemen der Kunden nahtlos verstehen können.
Letzte Worte
Kundenstimmung und Kaufabsicht gehen Hand in Hand. Unternehmen können ihren Marketingplan entwerfen, indem sie den positiven oder negativen Eindruck ihrer potenziellen und bestehenden Kunden kennen. Die Stimmungsanalyse hilft Ihnen auch beim Social Media Management und beim Branding Ihres Unternehmens.
Jetzt, da Sie die Bedeutung des Opinion Mining kennen und wissen, wie es funktioniert, können Sie diese Methode mit Hilfe der besten Sentiment-Analysatoren in Ihrem Unternehmen implementieren. Sie können auch mithilfe von maschinellem Lernen eine Stimmungsanalyselösung erstellen.
Sehen Sie sich bei Interesse diese Liste mit Kundenfeedback-Tools an, um Ihre Produkte zu verbessern.