Die Bedeutung der Textanalyse für Unternehmen
In der heutigen Geschäftswelt ist es unerlässlich, durch Textanalysen wertvolle Informationen über Kunden und Interessengruppen zu gewinnen, um sich am Markt zu behaupten. Unstrukturierte und strukturierte Daten sind zwar reichlich vorhanden, aber sie sind nutzlos, wenn sie nicht analysiert werden können, um Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu liefern. Hier kommen Textanalyse- und Mining-Tools ins Spiel. Sie helfen dabei, Muster und Trends in Rohdaten zu erkennen und statistische Auswertungen zu erstellen.
Was ist Textanalyse und -mining?
Textanalyse ist der Prozess, aus unstrukturierten Textdaten relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Dies umfasst die Extraktion von Benutzerstimmungen und wertvollen Informationen aus Kundenmeinungen und Feedback, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Der Begriff umfasst verschiedene Aktionen wie Textextraktion, Identifizierung, Kategorisierung, Parsing, Entity-Relationship-Modellierung und Clustering.
Obwohl Datenanalyse und Data Mining aus unterschiedlichen Forschungsbereichen stammen, werden diese Begriffe heute oft synonym verwendet, da sie beide die Sammlung von Daten mithilfe verschiedener statistischer Methoden beinhalten. Die Textanalyse liefert qualitative Einblicke in das Kundenfeedback, indem sie die Stimmung in Freitexten identifiziert. Beim Text-Mining werden hingegen maschinelles Lernen und NLP-Technologien eingesetzt, um Informationen aus strukturierten Daten zu gewinnen.
Anwendungsbereiche von Textanalyse- und Mining-Software
Textanalyse-Tools finden in einer Vielzahl von Bereichen Anwendung:
1. Schnelle Interpretation großer Dokumentenmengen
Diese Tools werden häufig eingesetzt, um unstrukturierte Daten aus Dokumenten wie E-Mails, Chatprotokollen, sozialen Medien, Nachrichten und Rezensionen zu analysieren. Während eine manuelle Analyse großer Dokumentenmengen Monate dauern kann, kann Textanalysesoftware dies in kürzester Zeit erledigen.
2. Echtzeit-Überwachung von Kundenbewertungen
Kundenkommentare und Bewertungen können an verschiedenen Stellen im Internet auftauchen. Textanalysesoftware kann dieses Feedback rund um die Uhr überwachen und bei Bedarf Maßnahmen gegen negative Bewertungen oder Beiträge einleiten.
3. Analyse des Mitarbeiterfeedbacks
Unternehmen verwenden Text-Mining-Tools auch zur Verbesserung ihrer Unternehmensstrategie, indem sie das Feedback der Mitarbeiter analysieren und deren Anliegen verstehen.
Im Folgenden werden einige der besten Textanalyse-Tools vorgestellt:
Amazon Comprehend
Amazon Comprehend ist ein Textanalysetool, das durch Mining und Analyse wertvolle Erkenntnisse aus Dokumenten gewinnen kann. Es nutzt maschinelles Lernen, um wichtige Informationen und Beziehungen im Text aufzudecken. Zu den Kernfunktionen gehören Spracherkennung, Keyword-Extraktion, Stimmungsanalyse, Themenmodellierung und Syntaxanalyse. Die Plattform kann Dokumente, Produktbewertungen, Kunden-Support-Tickets, E-Mails und Social-Media-Daten analysieren.
Die Nutzung von Amazon Comprehend vereinfacht die Dokumentenverarbeitung und sorgt für den Schutz personenbezogener Daten. Das Tool ist auch ohne Vorkenntnisse einfach zu bedienen und lässt sich nahtlos in die Arbeitsabläufe von Unternehmen integrieren, die bereits andere AWS-Dienste nutzen.
Thematic
Für Unternehmen, die kundenorientiert arbeiten, ist die Analyse von Kundenfeedback und Supportdaten unerlässlich. Thematic ist eine Textanalysesoftware, die eine zentrale Plattform für die Verbindung und das Verständnis von Kundenfeedback bietet. Es ermöglicht die Analyse von Feedback in nahezu Echtzeit und die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse. Die KI-gestützte Textverarbeitung des Tools hilft schnell wachsenden Unternehmen, wiederkehrende Themen in Kundendaten zu identifizieren.
Thematic verwendet moderne Stimmungsanalysetechnologien, um unstrukturierte Kundenfeedbacks in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Die Software analysiert auch die Auswirkungen der Daten auf wichtige Kennzahlen und visualisiert die Analyseergebnisse durch Infografiken. Durch die Ein-Klick-Integration mit beliebten Umfrage- und Support-Anwendungen wie SurveyMonkey, Discourse, Zendesk, Trustpilot und Medallia können Daten aus Online-Bewertungen, Support-Chats und Umfragen gesammelt werden.
Google Cloud NLP
Google Cloud NLP ist eine hervorragende Textanalyseplattform für Unternehmen, die einen Dienst suchen, der mit Google Cloud Storage kompatibel ist. Die Plattform unterstützt auch die Integration mit Google Workspace-Apps. Sie nutzt die maschinellen Lerntechnologien von Google, um Erkenntnisse aus Rohdaten zu gewinnen. Unternehmen können die Plattform für Inhaltsklassifizierung, Stimmungsanalyse, Entitätsextraktion und Syntaxanalyse einsetzen.
Mit dieser Software können relevante Felder in Dokumenten wie Chatprotokollen, E-Mails und Social-Media-Beiträgen durch Entitätsanalyse gefunden und beschriftet werden. Zudem ermöglicht sie das Verständnis von Kundenmeinungen durch Stimmungsanalysen. Neben der Extraktion von Erkenntnissen bietet die App auch Funktionen zur Analyse und Speicherung von Text. Sie kann auch domänenspezifische Entitäten in Dokumenten durch benutzerdefinierte Entitätsextraktion identifizieren.
Chattermill
Chattermill ist ein KI-gestütztes Textanalysetool, das das Wachstum und die Kundenbindung von Unternehmen unterstützt. Es sammelt Daten aus verschiedenen Feedback- und Kundeninteraktionsquellen und stellt sie auf einer benutzerfreundlichen, kollaborativen Plattform bereit. Zur Datensammlung unterstützt Chattermill die Integration mit Apps wie Trustpilot, Typeform, Google Play, App Store, SurveyMonkey, Slack, Ask Nicely, Survey Gizmo, Reviews.io und Zendesk.
Die Software verwendet KI zur Themen- und Stimmungsanalyse, um das Kundenfeedback zu Produkten und Marken zu verstehen und die Ursachen wiederkehrender Themen zu ermitteln. Die Ergebnisse der Analyse können Hinweise auf Möglichkeiten zur Umsatzsteigerung und Kundenbindung an jedem Berührungspunkt geben. Chattermill kann Texte in wichtigen Sprachen wie Englisch, Französisch, Spanisch, Deutsch, Russisch, Arabisch und Mandarin verarbeiten.
Voyant-Tools
Voyant-Tools ist besonders bei Forschern der Geisteswissenschaften beliebt, kann aber auch als Website-Textanalyse-Tool eingesetzt werden. Die Plattform verfügt über eine einfache Benutzeroberfläche und führt verschiedene Analyseaufgaben aus. Ihre Funktionen erlauben es, Daten aus Website-Analysen zu visualisieren, eignet sich aber weniger für tiefgreifende Textanalysen.
MonkeyLearn
Wenn Sie eine hochgradig anpassbare SaaS-Textanalysesoftware suchen, die sich problemlos in bestehende Tools integrieren lässt, ist MonkeyLearn eine gute Wahl. Diese Software ist eine leistungsstarke Text-Mining-Lösung, die jede Art von unstrukturierten Textdaten analysieren kann, wie Textdokumente, Online-Rezensionen, Umfrageantworten, Kundenfeedback und Gespräche in sozialen Medien.
Die fortschrittlichen Algorithmen für maschinelles Lernen und NLP sorgen für eine genaue Textanalyse. MonkeyLearn kann in Apps wie Google Sheets, Microsoft Excel, Zendesk, Google Forms, Airtable, HelpScout und Zapier integriert werden. Die webbasierte Software bietet Funktionen wie Stimmungsanalyse, Keyword-Extraktion, NPS-Feedback-Analyse und Klassifizierung von E-Mail-Antworten.
Keatext
Für Unternehmen, die ein Customer-Experience-Tool zur Analyse unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen benötigen, ist Keatext eine gute Wahl. Non-Profit-Organisationen und Universitäten erhalten sogar eine kostenlose Version. Die cloudbasierte Textanalysesoftware kann mithilfe von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz Gespräche in sozialen Medien, E-Mails oder Umfragen effektiv analysieren.
Keatext hilft, den manuellen Aufwand für die Datenanalyse zu reduzieren und liefert Einblicke, auf die man sich bei der Verbesserung der Customer Experience konzentrieren sollte. Neben den Standardfunktionen können mit diesem Tool Feedback in verschiedenen Sprachen gesammelt und die Daten auf unterschiedliche Arten visualisiert werden.
WordStat
Wenn Sie eine Textanalysesoftware suchen, die große Mengen unstrukturierter Informationen mit hoher Präzision verarbeiten kann, ist WordStat ein flexibles und einfach zu bedienendes Tool. Es kann 25 Millionen Wörter pro Minute verarbeiten, um Themen zu extrahieren und Muster zu identifizieren. Die Software durchsucht Dokumente, extrahiert schnell Themen und Trends und führt präzise quantitative Inhaltsanalysen durch.
Darüber hinaus unterstützt WordStat die Analyse offener Antworten, die Generierung von Business-Intelligence-Daten, die Analyse von Berichterstattungen und die Aufdeckung von Betrugsfällen. Die Software ist mit anderen Tools kompatibel, wodurch eine hohe Flexibilität bei der Analyse von Text und der Verknüpfung mit numerischen und kategorialen Daten ermöglicht wird.
RapidMiner
Wenn Sie glauben, dass Daten nur aus Zahlen bestehen, wird RapidMiner Sie vom Gegenteil überzeugen. RapidMiner ist ein fortschrittliches Text-Mining-Tool, das Modellbereitstellung und -operationen ermöglicht. Es nutzt künstliche Intelligenz zur Textanalyse und zum Text-Mining, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Unternehmen nutzen können. Die Erkenntnisse aus qualitativen und textlichen Inhalten können in verschiedenen Bereichen wie Produktentwicklung, Marketing und Risikomanagement eingesetzt werden.
Zu den reichhaltigen Quellen für Rohdaten gehören Online-Rezensionen, Patentanmeldungen, Forschungszeitschriften, soziale Medien, Call-Center-Transkriptionen und Schadensformulare. RapidMiner hilft, die Kundenstimmung in Bezug auf Produkte und Dienstleistungen zu verstehen und das Wachstum des Unternehmens voranzutreiben.
Fazit
Textanalyse-Tools sind sehr nützlich bei der Analyse von Textdaten aus E-Mails, sozialen Medien, Online-Rezensionen und großen Online-Dokumenten. Unternehmen können diese Apps auch einsetzen, um die öffentliche Meinung und die Wahrnehmung ihrer Marke oder Produkte besser zu verstehen. Die Erkenntnisse aus Text-Mining-Software sind unerlässlich für fundierte Geschäftsentscheidungen, daher interessieren sich immer mehr Unternehmen für diese Technologien.
Unabhängig davon, ob Sie Schlüsselwörter extrahieren, Stimmungen analysieren oder Entitäten identifizieren möchten, gibt es viele verschiedene Textanalyse-Tools auf dem Markt, die diese Aufgaben erfüllen können. In diesem Artikel wurden einige der besten Tools der Textanalyse- und Mining-Softwarebranche vorgestellt. Je nach Ihren Bedürfnissen können Sie eines oder mehrere dieser Tools ausprobieren. Wenn Sie eine eigene Textanalysesoftware entwickeln möchten, sollten Sie Low-Code- oder No-Code-Plattformen in Betracht ziehen.