Der Kunde ist das Herzstück jedes Unternehmens. Das Verständnis der Kundenmeinung zu Ihren Produkten und Dienstleistungen ist entscheidend für den Erfolg Ihrer Organisation. Durch den Einsatz von Stimmungsanalyse-Tools können Sie wertvolle Erkenntnisse aus Kundenfeedback gewinnen.
Die Stimmungsanalyse spielt eine zentrale Rolle beim Verständnis Ihrer Zielgruppe und Kunden. Sie ermöglicht es Ihnen, mit Hilfe spezieller Anwendungen relevante Informationen aus großen Mengen unstrukturierter Daten zu extrahieren.
Lassen Sie uns tiefer in das Thema der Meinungsforschung, ihre verschiedenen Typen, Anwendungsbereiche, Herausforderungen, Funktionsweisen und realen Beispiele eintauchen.
Was verbirgt sich hinter der Stimmungsanalyse?
Stimmungsanalyse, auch als Meinungsforschung bekannt, ist ein Prozess zur Identifizierung von Emotionen oder Stimmungen in Texten durch deren Analyse. Unternehmen nutzen diesen Ansatz, um Meinungen zu ihren Produkten und Dienstleistungen zu kategorisieren. Neben der Stimmungsbestimmung kann die Analyse auch die Polarität, das Thema und die spezifische Meinung in einem Text erfassen.
Die Meinungsforschung bedient sich KI-, ML- und Data-Mining-Technologien, um aussagekräftige Informationen aus unstrukturierten Texten wie E-Mails, Support-Chats, Social-Media-Beiträgen, Foren und Blog-Kommentaren zu gewinnen. Da Algorithmen automatische, regelbasierte oder hybride Methoden nutzen, ist eine manuelle Datenverarbeitung nicht erforderlich.
Grammarly als Werkzeug zur Stimmungsanalyse
Grammarly ist nicht nur ein Werkzeug zur Korrektur von Grammatik- und Rechtschreibfehlern, sondern kann auch als Hilfsmittel für die Meinungsforschung dienen. Wenn Sie die Grammarly-Integration in Ihren E-Mails verwenden, haben Sie möglicherweise am Ende eine Emoji gesehen, die den E-Mail-Inhalt als freundlich, formell oder informell kennzeichnet.
Diese Emoji spiegelt die Ergebnisse der Ton- oder Stimmungsanalyse Ihres Textes wider. Grammarly nutzt eine Kombination aus Regeln und maschinellem Lernen, um diejenigen Aspekte Ihres Textes zu erkennen, die den Ton oder die Stimmung beeinflussen. Die Software analysiert Ihre Wortwahl, Großschreibung, Interpunktion und Formulierungen, um Ihnen eine Einschätzung darüber zu geben, wie der Empfänger Ihren Text auffassen könnte.
Neben E-Mails kann Grammarly die Stimmung jedes von Ihnen verfassten Textes analysieren und Ihnen den vorherrschenden Gefühlston mitteilen. So können Sie die richtige Tonlage wählen, um positive Beziehungen aufzubauen.
Die Bedeutung der Stimmungsanalyse
Sentiment-Tracking in Echtzeit
Während die Akquisition neuer Kunden kostspieliger ist als die Bindung bestehender Kunden, ist es dennoch wichtig, auch letztere kontinuierlich im Auge zu behalten. Die Meinung eines Kunden über Ihre Marke kann sich schnell ändern. Die Meinungsforschung ermöglicht es Ihnen, die Stimmung der Kunden in Echtzeit zu erfassen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.
Bessere Produkte und Dienstleistungen
Die Analyse der Kundenstimmung ermöglicht es Ihnen, auf das Feedback und die Reaktionen Ihrer Kunden einzugehen. Die daraus gewonnenen Daten helfen Ihnen, bessere Produkte zu entwickeln und den Kundenservice zu optimieren. Darüber hinaus kann die Stimmungsanalyse durch schnelle Identifizierung von Stimmungen und Themen die Produktivität Ihres Teams steigern.
Verwertbare Daten gewinnen
Die Stimmungsanalyse liefert Ihnen verwertbare Daten. In den sozialen Medien werden heutzutage Unmengen an Daten generiert, da Nutzer ständig über Marken sprechen und diese taggen. Die Analyse dieser Daten in Bezug auf die Stimmung erlaubt es Ihnen, ein klares Bild Ihres Markenimages und Ihrer Produktleistung zu erhalten.
Gezielte Marketingkampagnen
Die Meinungsforschung ermöglicht es Ihnen, die Effektivität Ihrer Marketingkampagnen zu beurteilen. Die gewonnenen Erkenntnisse helfen Ihnen, Ihre Marketingstrategie an die Gefühle Ihrer Kunden anzupassen. Beispielsweise können Sie spezielle Kampagnen für Kunden gestalten, die bereits Interesse an Ihren Produkten gezeigt haben und eine positive Meinung von Ihrem Unternehmen haben.
Überwachung des Markenimages
In der heutigen wettbewerbsorientierten Geschäftswelt ist es eine Herausforderung, ein positives Markenimage aufrechtzuerhalten. Die Meinungsforschung ermöglicht es Ihnen, zu verfolgen, wie Kunden Ihr Unternehmen wahrnehmen und entsprechende Maßnahmen zur Verbesserung zu ergreifen.
Typen der Stimmungsanalyse
Abhängig von den spezifischen Bedürfnissen Ihres Unternehmens können Sie verschiedene Meinungsforschungsmodelle einsetzen, um unterschiedliche Emotionen zu erfassen.
Feingranulare Analyse
Dieses Modell ist nützlich, um die Polarität von Meinungen präzise zu bestimmen. Es hilft Ihnen, detaillierte Bewertungen und Rezensionen von Kunden zu analysieren. Unternehmen können diese Analyse in Kategorien wie sehr positiv, positiv, negativ, sehr negativ oder neutral einteilen.
Aspektbasierte Analyse
Diese Art der Stimmungsanalyse bietet eine detailliertere Untersuchung von Kundenbewertungen. Sie identifiziert, welche Aspekte eines Unternehmens oder einer Idee von Kunden angesprochen werden.
Wenn beispielsweise ein Fruchtsaftverkäufer eine Bewertung erhält, die lautet: „Erfrischend, sollte aber einen biologisch abbaubaren Strohhalm enthalten“, wird die Analyse ergeben, dass der Kunde den Saft positiv, aber die Verpackung negativ bewertet.
Emotionserkennungsanalyse
Dieses Modell hilft Unternehmen, die im Kundenfeedback enthaltenen Emotionen wie Wut, Zufriedenheit, Frustration, Angst, Sorge, Freude oder Panik zu erkennen. In der Regel werden Lexika verwendet, aber einige fortgeschrittene Klassifikatoren verwenden auch Algorithmen des maschinellen Lernens.
Um Emotionen präzise zu erkennen, sollte jedoch maschinelles Lernen anstelle von Lexika eingesetzt werden. Die Bedeutung eines Wortes kann durch seine Verwendung eine positive oder negative Konnotation erhalten. Während ein Lexikon die Emotion möglicherweise falsch interpretiert, kann ML die Emotionen korrekt identifizieren.
Absichtsanalyse
Dieses Modell hilft Ihnen, die Kaufabsichten Ihrer Kunden zu ermitteln. Dadurch können Sie sich auf Kunden konzentrieren, die tatsächlich planen, Ihre Produkte zu kaufen und Ihre Marketingbemühungen entsprechend auszurichten. Sie können z.B. Retargeting-Maßnahmen einsetzen, um die Aufmerksamkeit dieser Kunden auf sich zu ziehen.
Wie funktioniert die Stimmungsanalyse?
Die Meinungsforschung verwendet in der Regel einen Algorithmus, der Sätze analysiert und sie als positiv, neutral oder negativ klassifiziert. Fortschrittliche Meinungsforschungstools verwenden anstelle statischer oder konventioneller Algorithmen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Aus diesem Grund bezeichnen Branchenexperten die Meinungsforschung auch als emotionale KI.
Die Stimmungsanalyse folgt derzeit diesen zwei grundlegenden Ansätzen:
#1. Stimmungsanalyse durch maschinelles Lernen
Wie der Name schon sagt, nutzt diese Technik maschinelles Lernen (ML) und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um aus verschiedenen Trainingsdaten zu lernen. Die Genauigkeit des Modells hängt stark von der Qualität der Trainingsdaten und dem korrekten Verständnis der Stimmungen in Sätzen ab. Mehr dazu im Abschnitt „So erstellen Sie Stimmungsanalysen mit maschinellem Lernen“.
#2. Regelbasierte Stimmungsanalyse
Dies ist der traditionelle Ansatz der Meinungsforschung. Der Algorithmus verwendet vordefinierte Regeln, um die Stimmung jedes Satzes zu identifizieren. Ein regelbasiertes System verwendet auch NLP manuell, um mithilfe von Wortlisten (Lexika), Tokenisierung, Parsing und Stemming die Stimmungen zu erkennen.
So funktioniert es:
Eine Bibliothek von Lexika
Der Programmierer erstellt im Algorithmus eine Bibliothek mit positiven und negativen Wörtern, z. B. anhand von Standardwörterbüchern. Hier ist es wichtig, sorgfältig die positiven und negativen Wörter auszuwählen, da Fehler die Ausgabe verfälschen können.
Tokenisierung von Texten
Da Computer die menschliche Sprache nicht direkt verstehen, müssen Programmierer Texte in kleinere Einheiten wie Wörter zerlegen. Bei der Satztokenisierung werden Texte in Sätze unterteilt, während die Worttokenisierung einzelne Wörter innerhalb eines Satzes erfasst.
Entfernung unnötiger Wörter
Lemmatisierung und die Entfernung von Stoppwörtern spielen hier eine wichtige Rolle. Die Lemmatisierung gruppiert ähnliche Wörter, z. B. „am“, „is“, „are“, „been“, „were“ unter dem Stamm „be“.
Die Stoppwortentfernung entfernt unnötige Wörter wie „für“, „zu“, „ein“, „bei“, usw., die die Stimmung eines Textes nicht wesentlich beeinflussen.
Computergestütztes Zählen von Gefühlswörtern
Da bei einem Stimmungsanalyseprojekt riesige Textmengen analysiert werden müssen, ist ein Computerprogramm zur effizienten Zählung positiver, negativer und neutraler Wörter unerlässlich. Dies hilft auch, menschliche Fehler zu reduzieren.
Berechnung des Sentiment-Scores
Im Anschluss erfolgt die Bewertung des Textes durch das Programm. Der Score kann in Prozent angegeben werden, z. B. 0 % negativ, 100 % positiv und 50 % neutral.
Alternativ verwenden einige Programme eine Skala von -100 bis +100. Hier steht 0 für eine neutrale, -100 für eine negative und +100 für eine positive Stimmung.
Reale Anwendungen der Stimmungsanalyse
Unternehmen sammeln ständig qualitative Daten, die analysiert werden müssen. Hier sind einige Anwendungsfälle der Meinungsforschung:
- Die Stimmungsanalyse wird verwendet, um Kundensupportgespräche zu analysieren, wodurch Unternehmen ihre Abläufe optimieren und das Kundenerlebnis verbessern können.
- Die Meinungen von Kunden in Foren und Online-Communities sind für Unternehmen wichtig. Diese Methoden helfen ihnen, das allgemeine Kundenfeedback auf diesen Plattformen zu verstehen.
- Kundenrezensionen in sozialen Medien können über den Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheiden. Die Stimmungsanalyse wird häufig eingesetzt, um herauszufinden, was Kunden über ein Unternehmen sagen.
- Die Meinungsforschung ermöglicht es, Markttrends zu identifizieren, neue Märkte zu erkennen und Wettbewerber zu analysieren. Sie wird daher oft für die Marktforschung vor der Einführung neuer Produkte oder Marken genutzt.
- Produktbewertungen sind ein weiterer Bereich, in dem Unternehmen die Stimmungsanalyse einsetzen, um zu erfahren, wo sie ihre Produkte verbessern können.
- Umfragen zu neuen Produkten oder Beta-Versionen von Apps liefern wertvolle Informationen, die zur Produktverbesserung genutzt werden können. Die Meinungsforschung ist auch hilfreich, um wichtige Daten aus Kundenumfragen zu gewinnen.
Erstellen Sie Stimmungsanalysen mit maschinellem Lernen
Vorverarbeitung von Texten
Bei der Textvorverarbeitung kann ein ML-Algorithmus Stoppwortentfernung und Lemmatisierung einsetzen, um irrelevante Wörter zu entfernen, die für die KI-Analyse nicht relevant sind.
Nach der Verarbeitung des Rohtextes verwendet das KI-Programm eine Vektorisierungsmethode, um die Stimmungswörter in Zahlen umzuwandeln. Diese numerische Darstellung von Wörtern wird als Merkmale bezeichnet.
Bag-of-n-Gramm ist eine häufig verwendete Vektorisierungsmethode. Deep Learning hat jedoch in diesem Bereich viele Fortschritte gemacht und den word2vec-Algorithmus eingeführt, der ein neuronales Netzwerk verwendet.
Training der KI und Vorhersage
Der KI-Trainer benötigt eine Reihe von Trainingsdaten, die mit Stimmungen versehen sind. Die Daten umfassen hauptsächlich viele Merkmals-Paare, also eine numerische Darstellung eines Stimmungsworts und dessen zugehöriges Label (negativ, neutral oder positiv).
Vorhersage von realen Texten
Der Programmierer füttert das ML-System nun mit unbekannten oder neuen Texten. Das System nutzt seine Kenntnisse aus den Trainingsdaten, um für den unbekannten Text passende Labels oder Kategorien zu generieren.
Ein KI-System kann 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 Tools für die Meinungsforschung zu informieren.
MonkeyLearn
MonkeyLearn ist eine Stimmungsanalyse-Software, die Emotionen in unstrukturierten Textdaten schnell erkennen kann. Das Tool ermöglicht es Unternehmen, negative Kommentare zeitnah zu erkennen und darauf zu reagieren, um einen positiven Eindruck zu hinterlassen.
Sie können damit die Meinungen der Kunden zu Ihren Produkten, Dienstleistungen oder Marken überwachen. Auch die Reaktionszeit auf dringende Anfragen wird deutlich verkürzt. Außerdem können Sie die Stimmungseinsichten visuell darstellen.
MonkeyLearn unterstützt die Integration mit Hunderten von Textanalyse-Anwendungen, darunter Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform und Service Cloud.
Awario
Wenn Sie auf der Suche nach einem zuverlässigen Stimmungsanalyse-Tool sind, um Social Listening zu betreiben, ist Awario die richtige Wahl. Es misst die Stimmung rund um Ihre Marke und deren Entwicklung im Laufe der Zeit, so dass Sie Ihren Ruf besser verstehen können.
Mit diesem Tool können Sie negative Kommentare in sozialen Medien erkennen und diese priorisiert beantworten. Es informiert Sie über die Reaktion Ihrer Kunden auf Ihre Marketingkampagnen und neu eingeführten Produkte.
Darüber hinaus können Unternehmen die Plattform nutzen, um ihre Wettbewerber zu analysieren und deren Stärken und Schwächen zu identifizieren. Sie können die Analysestatistiken auch als PDF-Datei herunterladen und mit anderen teilen.
Thematisch
Thematic ist eine Feedback-Analyseplattform, die Sie auch für die Stimmungsanalyse nutzen können. Sie bietet Ihnen umfassende Einblicke in Ihre Kunden durch KI-gesteuerte Meinungsforschung. Mit diesem Tool können Sie das Feedback Ihrer Kunden auf einer zentralen Plattform einsehen und Ihre Antworten priorisieren.
Die Plattform sammelt Feedback aus Umfragen, sozialen Medien, Support-Chats, offenen Kundenantworten und Bewertungen. Mithilfe von KI werden diese in verschiedene Themen und Stimmungen kategorisiert.
So wissen Sie, was für Ihre Kunden wichtig ist. Die Plattform erfordert kein Training oder manuelle Programmierung, da Sie die Trendthemen der Kunden nahtlos verstehen können.
Schlussworte
Kundenstimmung und Kaufabsicht gehen Hand in Hand. Unternehmen können ihre Marketingpläne besser gestalten, wenn sie wissen, wie potentielle und bestehende Kunden über sie denken. Die Stimmungsanalyse ist auch nützlich für das Social-Media-Management und das Branding Ihres Unternehmens.
Nachdem Sie nun die Bedeutung der Meinungsforschung verstanden haben, können Sie dieses Wissen nutzen und mit Hilfe der besten Stimmungsanalyse-Tools in Ihrem Unternehmen implementieren. Sie können auch eine Stimmungsanalyse-Lösung mit maschinellem Lernen entwickeln.
Bei Interesse können Sie sich diese Liste von Kundenfeedback-Tools ansehen, um Ihre Produkte zu verbessern.