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Mit Sentiment Analyse zu Customer Insights

Im Zeitalter der Digitalisierung werden durch Endkunden in kürzester Zeit auf den verschiedensten Plattformen persönliche Meinungen zu Unternehmen, deren Produkten und Serviceleistungen veröffentlicht: Unternehmensbeiträge auf Facebook und Twitter erhalten binnen Stunden hunderte Kommentare, in Foren werden diverse Erfahrungsberichte geteilt, auf Google Maps werden einzelne Unternehmensstandorte und Filialen bewertet usw. Eines wird dabei überdeutlich: Die Anzahl der unternehmensrelevanten Informationen ist nur sehr schwer durch persönliche Auswertung nutzbar zu machen.

An dieser Stelle springt künstliche Intelligenz (KI) ein und wertet innerhalb weniger Sekunden hunderte Beiträge aus. Dabei wird automatisch die persönliche Haltung (Sentiment) des Autors erkannt und mit denen anderer Autoren zu einem differenzierten Stimmungsbild aggregiert. Typischerweise werden positive, negative und neutrale Haltungen mit sehr hoher Genauigkeit erkannt, aber auch grundlegende Emotionen wie Wut, Trauer und Freude können mittlerweile klassifiziert werden. Heutige Formen der Sentiment Analyse gehen über die reine Textanalyse weit hinaus und sind in der Lage, Audiosignale, Fotos und Videos auszuwerten.

Dies ermöglicht mannigfaltige Einsatzmöglichkeiten bei unseren Kunden, wie beispielsweise

  • die Bewertung von Marketing Strategien über Social Media (Facebook, Twitter, etc.)
  • das Auffinden von lokalen Unterschieden von Zufriedenheit (GoogleMaps, etc.)
  • die Entwicklung von Chatbots, die auf unterschiedliche Gefühlslagen reagieren
  • das Erkennen verärgerter Anrufer in Callcentern
  • das Erkennen von Interesse bei Verkaufsgesprächen mittels Stimmanalysen

Grundlegend funktioniert eine Sentiment Analyse stets nach dem gleichen Prinzip: Die Rohdaten werden durch von uns optimierte Pipelines (Verarbeitungsstrecken) bereinigt, auf die informationstragenden Elemente reduziert und schließlich nach bestimmten Regeln in einen Vektorraum überführt. Dort kommen Algorithmen zum Einsatz, um die fallspezifischen Verhaltensmuster zu erlernen, die dann wiederum auf neue und ungesehene Beiträge angewendet werden können.

Die besondere Herausforderung liegt in der Auswahl eines repräsentativen und fallspezifischen Datensatzes zum Anlernen der KI. Hierbei unterstützen wir unsere Kunden durch das Identifizieren relevanter Datenquellen, der Organisation der Datenerhebung sowie der Qualitätsüberwachung und der individuellen Anpassung des Backends.

Stellen Sie sich vor, Sie wüssten wie sich ein Kunde fühlt, noch bevor Sie seine E-Mail lesen oder seinen Anruf entgegennehmen. Oder stellen Sie sich vor, Sie könnten hunderte Bewertungen auf verschiedenen Plattformen innerhalb von Sekunden zielgerichtet zu einem übersichtlichen Stimmungsbild aggregieren. Wir als Berater helfen unseren Kunden dabei, dies zu ermöglichen und den Anschluss an die Entwicklung nicht zu verpassen.

Sie möchten mehr erfahren? Rufen Sie uns gerne unter +49 (0)6431 – 496658 – 0 an oder nutzen Sie unser Kontaktformular.

Autor: Kevin Jasberg, Data Scientist, vtmw AG