Der Wert von KI-gestützten Taxonomien und Stimmungsanalysen

Marina Hedvizak

Taxonomie und Stimmungsanalyse ist der Prozess der Kennzeichnung und Kategorisierung großer Mengen von Informationen durch künstliche Intelligenz (KI) und branchenspezifische Algorithmen. So können Sie beispielsweise einen einheitlichen Überblick über alle Ihre öffentlichen Feedback-Daten erhalten, was es Ihnen ermöglicht Erkenntnisse zu gewinnen und diese sinnvoll zu nutzen.

Was ist Stimmungsanalyse?

Wenn Nutzer online Kommentare über Ihr Unternehmen hinterlassen, drücken sie ihre Stimmung in Bezug auf ihre Erfahrungen aus – sie sind zufrieden, neutral oder unzufrieden. Betrachten Sie jeden Kommentar aus Ihren Social-Media-Kanälen, Online-Rezensionen, Umfragen und anderen Daten über Ihr Unternehmen im Internet – wie überwachen und verwalten Sie diese, antworten Sie darauf und setzen Aktionspläne um, um Verbesserungen zu erzielen?

Aufgrund der schieren Masse der Online-Feedbacks, gerade bei großen Unternehmen, ist die Hilfe Künstlicher Intelligenz (KI) unerlässlich. Für die Analyse der Daten und um die Stimmung zu erfassen, wird die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing/NLP) genutzt. Dabei werden mittels Textanalyse automatisch subjektive Informationen aus Milliarden von Kommentaren und Datenpunkten extrahiert, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Aus diesem Pool von Feedback-Daten identifiziert die KI die allgemeinen Emotionen als positiv, neutral oder negativ, um einen anschaulichen Überblick über die Stimmungslage für Ihr Unternehmen zu liefern. Sie zeigt detaillierte Muster und Trends aus dem gesamten Feedback auf, so dass Sie leicht erkennen können, auf welche Bereiche Sie sich aufgrund von Stärken, Schwächen oder potenziellen Krisen konzentrieren sollten.

Für Unternehmen ist es wichtig, auf ihre Feedback-Trends zu achten, denn sie sind der Schlüssel dazu, das Kundenerlebnis zu verstehen. Denn Kunden äußern sich offen und ausführlich im Internet – eine Quelle für Erkenntnisse, die kein Unternehmen unterschätzen oder gar ungenutzt lassen sollte.

Kunden haben heute eine breite Auswahl an Produkten und Dienstleistern und werden sich nicht mit minderwertigen Erfahrungen zufriedengeben. Welche Marken den meisten Erfolg haben werden, hängt davon ab, welche Maßnahmen sie (aufgrund des Kundenfeedbacks) ergreifen. 

Sentiment und Taxonomien von Reputation

Was ist Taxonomie?

Taxonomie setzt sich aus den altgriechischen Wörtern für „Ordnung“ und „Gesetz“ zusammen und stellt im Allgemeinen ein Klassifikationsschema dar. Demnach ist Datentaxonomie der Prozess der Organisation von Daten in Kategorien und Unterkategorien.

Die meisten Kundenfeedback-Daten bestehen aus unstrukturiertem schriftlichen Text aus Online-Bewertungen, Umfrageantworten und Kommentaren in sozialen Medien. Das sind in aller Regel so viele Informationen, dass ein Mitarbeiter oder auch ein ganzes Team unmöglich alle lesen und auf effiziente und konsistente Weise organisieren könnte. Diese Informationen sind allerdings äußerst wertvoll, da sie Ihrem Unternehmen Erkenntnisse über die wirklichen Meinung, Bedürfnisse und Wünsche der Kunden liefern, so dass diese nicht zu nutzen eine enorme verpasste Chance wäre.

An dieser Stelle werden Technologieplattformen für Marketer und Customer Experience-Teams extrem wertvoll. Denn sie sind in der Lage, Millionen von Datenpunkten innerhalb von Minuten zu verarbeiten. Die Plattform von Reputation zum Beispiel nimmt durchschnittlich 95 Millionen Bewertungen pro Tag und über 1,4 Milliarden Kommentare pro Monat auf. Die Erkenntnisse werden in Echtzeit analysiert, so dass Marketing- und CX-Teams sofortige Erkenntnisse über Kundenzufriedenheit, Image, Krisensituationen sowie Kampagnen- und Online-Performance erhalten.

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Brand Theme Comparisons

Was die Taxonomien und Stimmungsanalyse von Reputation einzigartig macht

Die Reputation-Plattform stützt sich auf patentierte KI und tiefgreifendes maschinelles Lernen, die ein ganzes Jahrzehnt lang durch die Analyse von mehr als 3 Milliarden Rückmeldungen aus mehr als 70 Branchen entwickelt wurden.

Aufgrund dieses Umfangs wissen wir, dass sich Kunden in den verschiedenen Branchen unterschiedlich verhalten und engagieren. Die Branchen selbst weisen ganz spezifische Unterschiede auf, die genau gemessen werden müssen. Unsere Taxonomien und Textanalysen sind auf die einzelnen Branchen abgestimmt, um die genauesten und aussagekräftigsten Analysen Ihres Feedbacks nach Stärken und Schwächen zu erstellen.

Zum Beispiel:

Nachdem Sie das Feedback in die entsprechenden Bereiche und Kategorien eingeteilt haben, folgt es zu verstehen, was Sie damit machen können. Dazu wird das Feedback in Themen gegliedert, und dann innerhalb jedes Themas auf Stimmung, Emotionen und geschäftliche Auswirkungen analysiert. In der Automobilbranche zum Beispiel ist “Verkaufstaktik/Druck” einfach eine Kategorie – sie ist nicht per se negativ.

 

Sales Tactic Pressure

Oben sehen Sie eine Bewertung, die mit Verkaufstaktik/Druck getaggt wurde, die 5/5 Sterne und positives Feedback aufweist. Sie sehen, dass diese Kategorie in fast 8.000 Bewertungen erwähnt wird und dass die Tendenz bei 78% positiv ist. Zudem liegt sie deutlich über dem Branchendurchschnitt von 67 Punkten.

Auf den ersten Blick kann der/die zuständige Brand Manager/in oben sehen, dass das Team gut abschneidet, doch der Service ist eine Kategorie, in die es tiefer eintauchen sollte. Von dieser Ansicht aus könnte er/sie weiter nach Standort und Art des Feedbacks filtern, um die Gründe genau zu bestimmen und Prioritäten zu setzen. Mit diesen Informationen hat das Unternehmen die Möglichkeit, funktionsübergreifende Maßnahmen zu ergreifen und einen Kundenschmerzpunkt zu korrigieren.

Das Kunden-Feedback ist eine enorme Informationsquelle für Unternehmen, die ihre Customer Experience und den Ruf ihrer Marke verbessern möchten. Mit Reputation können Sie schnell aussagekräftige Schlüsse aus großen Mengen von Feedback-Daten ziehen und Ihre größten Stärken und Schwächen identifizieren.

Erfahren Sie hier vertiefend, was der Reputation Score ist und wie er Ihrem Unternehmen hilft.

 

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