Stimmungsanalyse mit KI. Wie trägt es dazu bei, Veränderungen im Unternehmen voranzutreiben? | KI in der Wirtschaft #128

Veröffentlicht: 2024-05-31

Im Zeitalter der digitalen Transformation haben Unternehmen Zugriff auf eine noch nie dagewesene Menge an Daten über ihre Kunden – deren Meinungen, Gefühle und Erfahrungen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Fähigkeit, diese Informationen schnell zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen. Künstliche Intelligenz und automatisierte Stimmungsanalysen helfen hier. Dank ihnen können in wenigen Minuten Tausende von Meinungen analysiert werden, um herauszufinden, was Kunden über Produkte oder Dienstleistungen denken. Wie funktioniert es in der Praxis? Welche Vorteile bringt es für Unternehmen? Wie implementieren Sie eine Stimmungsanalyse in Ihrem Unternehmen? Antworten auf diese Fragen finden Sie im folgenden Artikel.

Stimmungsanalyse mit KI – Inhaltsverzeichnis

Was ist Sentimentanalyse?
Warum ist eine Stimmungsanalyse für Unternehmen wichtig?
Wie können die mit KI gewonnenen Ergebnisse der Stimmungsanalyse genutzt werden?
Top-Tools zur KI-Stimmungsanalyse
Zusammenfassung

Was ist Sentimentanalyse?

Bei der Stimmungsanalyse, auch Opinion Mining genannt, werden große Textmengen automatisch verarbeitet, um festzustellen, ob sie positive, negative oder neutrale Emotionen ausdrücken. Es basiert auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, und auf maschinellem Lernen (ML) – dem Training von Algorithmen anhand gekennzeichneter Datensätze, um bestimmte Wörter und Ausdrücke zu erkennen, die auf eine bestimmte Stimmung hinweisen.

Die wichtigsten Methoden der Stimmungsanalyse:

Regelbasierter Ansatz – Zuordnung geeigneter Emotionen zu Schlüsselwörtern basierend auf vordefinierten Regeln und Wörterbüchern, zum Beispiel „großartig“ – positiv, „schrecklich“ – negativ. Es ist schnell, aber weniger genau,
Ansatz des maschinellen Lernens – er basiert auf dem Training von Algorithmen anhand gekennzeichneter Datensätze, sodass sie lernen können, Stimmungen anhand des Kontexts zu erkennen. Es ist fortgeschrittener und erfordert viele Trainingsdaten.
Hybrider Ansatz – Kombination beider Ansätze.

Stellen Sie sich ein Bekleidungsunternehmen vor, das über soziale Medien, Foren und Umfragen Feedback zu seiner neuen Kollektion einholen möchte. Dies manuell durchzuführen würde Wochen dauern. Mit KI und Stimmungsanalyse dauert es nur wenige Minuten. Der Algorithmus weist jeder Meinung eine Punktzahl von -1 bis 1 zu, wobei -1 sehr negativ, 0 neutral und 1 sehr positiv ist. Dadurch erkennt das Unternehmen schnell, welche Produkte den Kunden gefallen und welche verbessert werden müssen.

Die folgende Übersicht zeigt den Prozess der Stimmungsanalyse mithilfe von KI:

Daten sammeln . Im ersten Schritt werden Kundenbewertungen aus verschiedenen Quellen gesammelt.
Vorverarbeitung . Dabei werden Sonderzeichen, Emoticons, HTML-Tags usw. entfernt.
Tokenisierung . Dabei wird Text in einzelne Wörter oder Phrasen zerlegt, damit künstliche Intelligenz Textinformationen effizienter verarbeiten kann.
Sprachliche Analyse . Identifizieren von Wortarten, Erkennen von Verneinungen, Komparativen und Superlativen usw.
Stimmungsklassifizierung . Ein Schlüsselmoment, bei dem es darum geht, eine positive, neutrale oder negative Bezeichnung zu vergeben.
Ergebnisaggregation . Dies ist die Berechnung der Gesamtstimmung für eine bestimmte Gruppe von Meinungen.

Solche aufbereiteten Daten dienen als hervorragender Ausgangspunkt für weitere Analysen und das Ziehen geschäftlicher Schlussfolgerungen. Dank der Automatisierung des Prozesses können Unternehmen die Stimmung ihrer Kunden kontinuierlich überwachen und schnell auf aufkommende Signale reagieren.

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

Warum ist eine Stimmungsanalyse für Unternehmen wichtig?

Heutzutage ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, zu verfolgen, was Kunden online über eine Marke sagen. Hunderte von Kommentaren und Beiträgen manuell zu analysieren ist einfach zu viel Arbeit.

Eine automatisierte Sentiment-Analyse hilft dabei, Markenerwähnungen in Echtzeit im Auge zu behalten und schnell zu reagieren. Hier sind die wichtigsten Verwendungszwecke:

Verbesserung des Kundenservice – schnelles Erkennen und Reagieren auf negatives Feedback,
Reputationsschutz – die kontinuierliche Überwachung der Markenstimmung trägt dazu bei, Reputationskrisen vorzubeugen.
Marktforschung – Trends verfolgen, Benchmarking mit Wettbewerbern durchführen und Nischen entdecken. Untersuchungen zufolge gehen 90 % aller Kaufentscheidungen eine Online-Recherche voraus.
Produktentwicklung – Sammeln von Benutzerfeedback und Analysieren für Verbesserungen und Innovationen.

Beispiele? Eine Restaurantkette kann Gästebewertungen auf Plattformen wie TripAdvisor analysieren, um die Qualität von Gerichten und Service zu verbessern. Eine Bank kann die Stimmung gegenüber einer neuen mobilen App verfolgen, um etwaige Probleme umgehend zu beheben und Funktionen an die Bedürfnisse der Benutzer anzupassen. Ein Naturkosmetikhersteller kann Diskussionen in Foren und Facebook-Gruppen verfolgen, um eine Nische für ein neues Produkt zu entdecken.

Coca-Cola nutzte eine Stimmungsanalyse, um Gespräche über die Marke in den sozialen Medien während der FIFA-Weltmeisterschaft 2018 zu verfolgen. Dadurch konnten sie ihre Werbebotschaft in Echtzeit anpassen.

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

Wie Sie sehen, gibt es praktisch unbegrenzte Einsatzmöglichkeiten für die Stimmungsanalyse. Der Schlüssel liegt darin, die gewonnenen Erkenntnisse effektiv in umsetzbare Optimierungsstrategien umzusetzen.

Wie können die mit KI gewonnenen Ergebnisse der Stimmungsanalyse genutzt werden?

Die Stimmungsanalyse liefert wertvolle Erkenntnisse, aber der wahre Wert zeigt sich, wenn wir sie in konkrete Maßnahmen umsetzen.

Personalisierung der Kundenkommunikation, z. B. automatische Anpassung des Chatbot-Tons basierend auf der Stimmung des Benutzers,
Kundensegmentierung und bessere Abstimmung von Angeboten sowie Identifizierung der Hauptprobleme der Benutzer eines bestimmten Produkts,
Optimierung von Marketingkampagnen basierend auf emotionalen Reaktionen auf die Botschaft,
schnelle Reaktion auf aufkommende Krisen und Verhinderung einer Eskalation durch sofortiges Eingreifen,
Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen entsprechend den Kundenerwartungen, die in Online-Bewertungen zum Ausdruck kommen.

Imagine-Sentiment-Analysen zeigen, dass sich Kunden über lange Wartezeiten an der Hotline beschweren. Durch die Implementierung eines Voicebots zur Bearbeitung einiger Anfragen können Sie Warteschlangen erheblich reduzieren und die Anruferzufriedenheit erhöhen. Wenn die Voicebot-Software erkennt, dass Benutzer eine neue Funktion in der App loben, lohnt es sich, diese Erkenntnisse in einer Produktwerbekampagne zu nutzen.

Die Stimmungsanalyse in Echtzeit ist ein leistungsstarkes Instrument zur Krisenbewältigung. Indem Sie die ersten negativen Signale erkennen, können Sie schnell reagieren, bevor eine Krise eskaliert. Effektive Kommunikation und Ehrlichkeit sind der Schlüssel – Kunden schätzen es, wenn ein Unternehmen einen Fehler zugibt und zeigt, wie es ihn beheben will.

Der Hauptvorteil der Verwendung von KI für die Stimmungsanalyse ist Geschwindigkeit und Umfang. Manuell können wir höchstens ein paar hundert Meinungen analysieren. Mittlerweile können KI-Tools Hunderttausende Erwähnungen innerhalb von Minuten verarbeiten und so ein aktuelles Bild der Situation liefern. Dies ermöglicht es, hier und jetzt genaue Entscheidungen zu treffen.

Top-Tools zur KI-Stimmungsanalyse

Es gibt viele Tools auf dem Markt, die KI zur Stimmungsanalyse nutzen. Sie unterscheiden sich in Ausstattung, Schnittstelle und Preis. Zu den beliebtesten zählen Brand24, Hootsuite Insights und Komprehend.

Marke24

Brand24 (https://brand24.pl/) ist ein polnisches Tool zur Internetüberwachung und Stimmungsanalyse. Es sammelt Erwähnungen aus sozialen Medien, Websites, Foren, Blogs usw. Es kennzeichnet die Stimmung automatisch als positiv, neutral oder negativ. Es generiert 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 mittlere Unternehmen, insbesondere im E-Commerce und im Dienstleistungssektor. Es zeichnet sich durch einfache Bedienbarkeit und klare Berichte aus.

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

Hootsuite-Einblicke

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 Stimmung, Trends und Benchmarks. Demos sind auf Anfrage erhältlich, wobei die Preise auf die individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Es eignet sich hervorragend für mittlere bis große Unternehmen und lässt sich nahtlos in die wichtigsten Social-Media-Plattformen integrieren.

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

Verstehen

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) ist eine Deep-Learning-basierte API für die Stimmungsanalyse. Es erkennt drei Stimmungszustände: positiv, neutral und negativ und unterstützt 14 Sprachen, darunter Polnisch. Mit fertigen Integrationen und flexibler Bereitstellung ist es eine zuverlässige Wahl. Der kostenlose Plan bietet 5.000 Abfragen pro Monat, wobei für größere Unternehmen der Preis für zusätzliche Abfragen jeweils 0,0001 US-Dollar beträgt. Komprehend eignet sich ideal für den Backend-Einsatz in Apps und Chatbots und ist bekannt für seine qualitativ hochwertigen Analysen, die sich in Wettbewerben wie SemEval bewährt haben.

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 auszuprobieren und diejenige auszuwählen, die am besten zu den Besonderheiten Ihres Unternehmens passt.

Zusammenfassung

Im digitalen Zeitalter ist die Stimmungsanalyse zu einem unverzichtbaren Werkzeug im Arsenal moderner Unternehmen geworden. Die Menge der von den Benutzern generierten Daten ist überwältigend, aber künstliche Intelligenz kann helfen. Dank fortschrittlicher Algorithmen können wir Millionen von Meinungen sofort analysieren und Schlussfolgerungen ziehen. Dies ist ein unschätzbar wertvolles Wissen für Kundendienst-, Marketing- oder Forschungs- und Entwicklungsabteilungen.

Die wichtigsten Vorteile der Stimmungsanalyse im Geschäftsleben sind:

Zeit- und Ressourceneinsparung durch Automatisierung der Datenverarbeitung,
ständige Überwachung des Kundenfeedbacks und sofortige Reaktion auf Signale,
bessere Kundensegmentierung und maßgeschneiderte Angebote,
Optimierung von Marketingkampagnen basierend auf Feedback,
Markttrends schnell erkennen und Veränderungen antizipieren,
Krisen besser bewältigen und den Ruf der Marke schützen,
Kontinuierliche Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen, um die Erwartungen der Kunden zu erfüllen.

Natürlich ist die Stimmungsanalyse nur der Anfang. Der Schlüssel liegt darin, die gewonnenen Erkenntnisse effektiv zu nutzen. Reaktionsgeschwindigkeit und die Ausrichtung der Strategien an den Kundenerwartungen sind entscheidend. Marken, die zuhören und schnell auf Kundenfeedback reagieren können, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil. KI stellt ihnen Werkzeuge zur Verfügung, um dies effizient und im großen Maßstab zu tun.

Die Zukunft der Stimmungsanalyse sieht vielversprechend aus. KI-Modelle werden die Genauigkeit verbessern, indem sie kontextbezogene Analysen und multimodale Eingaben wie Bilder, Ton und Video einbeziehen. Auch das Bewusstsein für die Bedeutung von Kundenmeinungen und die Rolle des Kundenerlebnisses wird zunehmen. Unternehmen, die jetzt in KI-Tools zur Stimmungsanalyse investieren, werden morgen von treuen Kunden, einer soliden Marktposition und hervorragenden Produkten profitieren. Lassen wir uns diese Gelegenheit nicht entgehen.

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Autor: Robert Whitney
JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie sie beim Codieren effektiv zusammenarbeiten können.
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