Sentiment-Analyse – Wie denken Kunden über Sie?
Die Kundenmeinung über ein Produkt oder ein Unternehmen ist sehr wichtig, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Doch wie gelingt es, ein allgemeines Stimmungsbild dieser Äußerungen zu erhalten – angesichts tausender Bewertungen? Die Sentiment-Analyse kann die Lösung sein. Lesen Sie hier mehr über diese Analyseform.
Die Ausgangslage
Ob eine Marke, ein Produkt oder ein Unternehmen erfolgreich ist, steht und fällt mit der Meinung der (potenziellen) Kunden. Trifft die Marke den Trend der Zeit? Ist die Kundschaft mit dem Produkt zufrieden und was kann verbessert werden? Wird das Unternehmen insgesamt positiv wahrgenommen? Und wie kann man verhindern, dass sich ein positives Meinungsbild unbemerkt in ein neutrales oder gar negatives entwickelt? Ohne Zweifel ist die Befragung der Kunden die Antwort auf diese Fragen.
In Zeiten des Internets ist es meist kein Problem, viele Kundenfeedbacks zu erhalten, sondern vielmehr, diese abertausenden Reviews auch zu lesen, auszuwerten und so die Stimmungslage der Kundschaft zu erfassen. Die Datenflut macht die Auswertung durch den Menschen schier unmöglich. Hier kommt nun die Sentiment-Analyse zum Einsatz.
Was ist die Sentiment-Analyse?
Das Wort „Sentiment“ kommt aus dem Französischen und bedeutet Gefühl oder Empfindung. Die Sentiment-Analyse ist ein Teilbereich des Text Mining und umfasst die qualitative Auswertung von Texten mit Hilfe von künstlicher Intelligenz. Für die Auswertung werden mithilfe von Algorithmen bestimmte Textstrukturen automatisiert untersucht. Das bedeutet, dass sie Kundenfeedback systematisch auswerten und die darin ausgedrückten Gefühle bestimmen kann. Sie soll also Aufschluss darüber geben, welche Stimmung im Hinblick auf ein bestimmtes Thema oder eine Marke vorherrscht. Dieses Stimmungsbild wird in der Regel in sehr positiv bis sehr negativ unterteilt.
Von den Analyseergebnissen der Sentiment-Analyse lassen sich dann geeignete Maßnahmen zur Verbesserung des Meinungsbildes ableiten.
Vorteile
Die Vorteile der Sentiment-Analyse liegen auf der Hand: Durch die automatisierte Auswertung von Texten, kann eine Vielzahl von Bewertungen in kürzester Zeit in Bezug auf deren Sentiment analysiert werden. Das heißt, dass man schnell ein allgemeines Stimmungsbild der Kundschaft erhalten kann. Durch verschiedene Filtermöglichkeiten ist es außerdem möglich, gezielt danach zu schauen, wie ein bestimmter Touchpoint, ein bestimmtes Produkt, Thema oder ein bestimmter Standort bei den Kunden ankommt. So kann man die Maßnahmen noch gezielter ausrichten.
Mit der Sentiment-Analyse ist es also möglich, effizient und gründlich eine große Anzahl an Kundenfeedbacks auszuwerten und davon gezielte Maßnahmen für Produktoptimierungen, Marketingstrategien oder den Kundenservice abzuleiten.
Herausforderungen
Eine Herausforderung der Sentiment-Analyse ist sicherlich, die feinen Nuancen eines Textes zu erkennen und zwischen den Zeilen zu lesen. Was einem empathischen Menschen mühelos gelingt, ist für künstliche Intelligenz eine große Herausforderung. In der Regel positiv konnotierte Wörter wie „gut“ oder „erfüllen“, können in einem Satz wie „Ganz gut. Erfüllt seinen Zweck“ dennoch nur zu einem neutralen bzw. mittelmäßigen Sentiment beitragen.
Ein weiteres Problem besteht darin, dass Kunden ihre Bewertungen oft in umgangssprachlichem, jugendsprachlichem oder gebrochenem Deutsch verfassen und sich nicht immer an die Regeln der Grammatik halten. Einzelne Sätze können außerdem für sich genommen eine ganz andere Bedeutung haben als eingebettet in einen längeren Text. Diese feinen Nuancen zu erkennen und richtig zu interpretieren, stellt eine große Herausforderung der Sentiment-Analyse dar.
Supervised Machine Learning
Eine Lösung für die genannten Schwierigkeiten bei der Auswertung von Kundenfeedback kann das Supervised Machine Learning liefern. Machine Learning, auf Deutsch Maschinelles Lernen, bedeutet, dass das System anhand bereits analysierter Beispieldaten laufend die Einschätzungen aktualisiert, welche Texte als positiv und welche als negativ zu bewerten sind. Die Software lernt also, aus vorherigen Analysen Gesetzmäßigkeiten nachzubilden. Wie erfolgreich dieser Lernprozess ist, hängt von der Qualität und Menge der Beispieldaten ab, mit der der Lernalgorithmus gefüttert wird.
Supervised Machine Learning bedeutet, dass dieser Lernprozess von einem Menschen „überwacht“ werden kann. Im Fall der Sentiment-Analyse hat der Anwender die Möglichkeit, die Ergebnisse, also die Einschätzungen in negativ, neutral oder positiv, bei Bedarf manuell anzupassen. Diese Anpassungen nimmt der Lernalgorithmus auf und wendet sie bei weiteren Analysen an.
Fazit
Die Sentiment-Analyse ist ein hervorragendes Werkzeug, um eine große Menge an Kundenfeedback auszuwerten und somit ein grundlegendes Stimmungsbild zu einem Produkt oder einem Unternehmen zu erhalten. Durch Filtermöglichkeiten bei der Analyse ist es möglich, den Fokus auf Teilbereich zu richten, um so gezielte Maßnahmen für die Optimierung oder Beibehaltung dieser Wahrnehmung abzuleiten. Supervised Machine Learning bietet dabei die Chance auf Schwierigkeiten und Herausforderungen in der Berechnung zu reagieren und die Analyse so kontinuierlich zu verbessern.
Quellen:
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