Was ist Sentiment-Analyse: Ein kurzer Leitfaden zum “Meinungs-Mining”
Bahnbrechende Technologien wie maschinelles Lernen und Natural Language Processing haben einige wirklich beeindruckende Tools für Kundenservice, Marketing und Business Intelligence hervorgebracht.
Eines dieser Tools, das zur Verbesserung der Kundenerfahrung eingesetzt wird, ist die Kundensentiment-Analyse, auch bekannt als Opinion Mining. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um eine Art der Datenwissenschaft, die Software einsetzt, um die im Text vermittelten Stimmungen zu entschlüsseln – ob sie positiv, negativ, neutral oder eine potenzielle Quelle für neue Erkenntnisse ist. Die Daten, die Sie aus dieser Art der Analyse gewinnen, können zahlreiche Geschäftsfelder und das Marketing beeinflussen. Es handelt sich definitiv um ein Tool, das es zu entdecken gilt.
Die Grundfunktion der Kundensentiment-Analyse besteht darin, den Tonfall der von Kunden verwendeten Sprache zu beurteilen und einen Sentiment-Score – oder Polarität – den Daten zuzuordnen. Sie können Daten aus vielen Quellen ziehen:
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Kundensentiment-Analyse ist immer noch ein relativ neues Teilgebiet der Analytik, aber es gibt viel zu lernen. Tauchen wir ein.
Wie funktioniert die Kundensentiment-Analyse?
Jetzt, da Sie wissen, was Kundensentiment-Analyse ist, sehen wir uns ein einfaches Beispiel dafür an, wie eine solche Analyse abläuft. Kurz gesagt nutzt die Technologie ein Kategoriesystem, das bestimmten Wörtern im Text zugeordnet wird, um die Gesamtstimmung im Kundenfeedback zu erfassen.
Nehmen wir ein Beispiel: Das Sentiment-Analyse-System ist so programmiert, dass es erkennt, dass glücklich ein positives Wort ist. Wenn Kunden in einer Bewertung schreiben, dass sie mit einem Produkt glücklich sind, ordnet das Kundensentiment-Analyse-Tool der Aussage eine Polaritätsbewertung zu, die als numerischer Wert zwischen -1 (sehr negative Stimmung), 0 (neutrale Stimmung) und +1 (sehr positive Stimmung) dargestellt wird. Dieser numerische Wert wird auch als Sentiment-Score bezeichnet. Da es sich um ein Tool handelt, das Künstliche Intelligenz nutzt, wird die Sentiment-Analyse-Software mit zunehmender Datenmenge immer besser und genauer.
Wenn die meisten Kommentare zu einem Social-Media-Post oder einer Produktbewertung mit negativen Begriffen wie wütend oder unzufrieden zurückkommen, kann das Unternehmen umgehend Korrekturmaßnahmen ergreifen, anstatt auf eine quantitative Auswertung von Produktretouren zu warten.
Kundensentiment-Analyse-Tools nutzen außerdem Textanalyse, um zu erkennen, wann eine Stimmung ausgedrückt wird. Zum Beispiel stehen Adverbien oft mit Emotionen in Zusammenhang, während Eigennamen sich auf Personen oder Orte beziehen.
Natural Language Processing (NLP)
Jetzt wird es etwas komplexer – das Wort cool bedeutet wörtlich betrachtet kühl. Wird es jedoch im Kundenfeedback oder durch einen Kunden zur Beschreibung eines Produkts verwendet, handelt es sich dabei wahrscheinlich um eine positive Aussage, die Begeisterung oder Kundenzufriedenheit signalisiert. Die maschinellen Lernmodelle der Kundensentiment-Analyse dienen dazu, die natürliche Sprache, also die tatsächliche Emotion und Absicht hinter dem Kundenfeedback – abseits der wörtlichen Bedeutung – zu erkennen. Ein Sentiment-Analyse-Tool, das maschinelles Lernen nutzt, würde cool als positiv einstufen.
Die menschliche Sprache ist ziemlich kompliziert, daher überrascht es nicht, dass auch die Technik zur Analyse entsprechend komplex ausfällt. Die meisten Tools nutzen fortschrittliche Machine-Learning-Algorithmen und Deep Learning, um Texte anhand zusätzlicher Merkmale wie Absicht oder Kontext zu klassifizieren – nicht nur nach dem Sentiment. Für Unternehmen, die ihre Kunden besser verstehen wollen, sind all diese Daten Gold wert. Kontextuelle semantische Suche kann beispielsweise eine große Menge an Tweets, die sich über Preiserhöhungen beschweren, als preisbezogen klassifizieren, auch wenn das Wort Preis nie direkt erwähnt wird. Wenn zum Beispiel jemand folgenden Status postet: „Kann nicht glauben, wie viel dieser Rideshare für einen einzigen Block verlangt hat! Ich werde monatelang pleite sein!“ Mit NLP hätten Ihre Kundensentiment-Analyse-Tools gelernt, dass pleite ein umgangssprachlicher Begriff ist, der im allgemeinen Sprachgebrauch mit Preisen in Verbindung steht, und würden die relevanten Daten trotzdem erkennen.
Datenquellen für die Kundensentiment-Analyse
Grundsätzlich können Sie jegliches schriftliches oder gesprochenes Kundenfeedback für Sentiment-Analysen verwenden. Dazu zählen Kommentare in sozialen Medien, auf Foren, Online-Bewertungen auf der Produktseite des Unternehmens oder in Branchen-Blogs, auf Umfragen oder in Support-Ticket-Chats. Sie können sogar Datensätze für Kundensentiment-Analysen online kaufen.
Wenn Sie proaktiv vorgehen wollen, sammeln Sie solche Daten, indem Sie Kundenzufriedenheitsumfragen verschicken oder Bewertungen abfragen, die offene Fragen enthalten.
Weiterlesen: Die beste Software zur Umfrage-Analyse
Social Media Monitoring (oder Social "Listening")
Marken können große Mengen an Kundenfeedback sammeln, besonders über soziale Medien. Es stimmt zwar, dass die meisten Menschen vor allem bei Twitter (jetzt X) aktiv werden, wenn etwas schiefläuft, aber Gespräche, die auf Social Media Plattformen oder Bewertungsseiten stattfinden, bieten eine Fülle an Kundensentiments. Das Nachverfolgen bestimmter Begriffe und Phrasen oder auch komplexer Abfragen über soziale Netzwerke und andere Webseiten hinweg wird Social Listening genannt. Hierbei werden Kundensentiment-Analyse-Tools eingesetzt, um Stimmungen zu Produkten und Dienstleistungen zu verfolgen. Mit der Methode Brand Mention trackt Social Listening beispielsweise jede Erwähnung des eigenen Markennamens und nutzt Sentiment-Analysen zur Erkennung von Trends im Kundensentiment.
Social Listening macht die Sentiment-Analyse umso robuster, da das zugrunde liegende Machine-Learning-Modell laufend seine Deep-Learning-Fähigkeiten verbessert.
Anwendungsfälle und Einsatzmöglichkeiten von Sentiment-Analysen
Sie können Sentiment-Analysen für weit mehr nutzen als nur zur passiven Erfassung von Stimmungsdaten – es wäre ein Fehler, sie als reines Big-Data-Tool abzutun. Das maschinelle Lernen, das viele Sentiment-Analyse-Tools verwenden, ermöglicht es Nutzern, qualitative Daten zu sammeln, die in Kombination mit quantitativen Metriken ein mächtiges Werkzeug für unzählige Bereiche in Wirtschaft und Marketing darstellen.
Einsatz der Kundensentiment-Analyse zur Verbesserung des Kundenservices
Eine gängige Anwendung der Sentiment-Analyse ist die Unterstützung im Kundenkontakt und -service. Wird ein Kundenkommentar als negativ eingestuft, können Automatisierungen eingerichtet werden, um das Problem effizient zu adressieren. Zum Beispiel könnte der Kommentar in die Warteschlange eines Support-Mitarbeiters kommen, der sich auf verärgerte Kunden spezialisiert hat.
Sie können mit Sentiment-Analysen auch schnell das allgemeine Stimmungsbild einer ganzen Zielgruppe zusammenfassen. Diese Form des Textminings macht Unternehmen flexibler in ihrer Fähigkeit, auf Kundenbedürfnisse zu reagieren.
Hinterlässt jemand eine scharfe Kritik in sozialen Netzwerken, können einige Sentiment-Analyse-Tools dies nutzen, um das Social-Media-Team zu benachrichtigen. Von dort aus kann sofort jemand direkt über den Messenger der Plattform Kontakt aufnehmen und so Kundenbetreuung persönlicher und schneller gestalten. Diese Art der sozialen Sentiment-Analyse eröffnet neue Blickwinkel, da Menschen sich in Messenger-Chats oft direkter und ungezwungener ausdrücken als in anderen Kanälen.
Mit Sentiment-Analyse Markenbekanntheit und Kommunikation steigern
Die Emotionen, die Menschen mit einem Produkt oder einer Dienstleistung verbinden – und die Sprache, die sie dafür verwenden – können einen enormen Einfluss auf ein Unternehmen haben. Menschen hören bei Empfehlungen meist auf Freunde und Familie.
Sentiment-Analysen helfen auch bei der gezielteren Content-Erstellung und Kundenkommunikation durch Emotionserkennung, die die Gefühle eines Kunden zu einem Produkt oder einer Situation erfasst. Blogs, Calls-to-Action und andere "Nudging"-Techniken können besser auf die Stimmungslage einer Zielgruppe abgestimmt werden. Zu wissen, welche Emotionen Ihre Kommunikation bei Kunden weckt, kann Sie dabei unterstützen, die beste Ansprache zu wählen – egal ob per Social Media, Website-Landingpage, Umfrage oder E-Mail.
Solche Tools helfen außerdem dabei, den Ton und die Ansprache zielgruppengerecht auszuwählen. Menschen reagieren auf Social Media und im Newsletter vielleicht positiver auf eine lockere Tonalität, wünschen sich beim Kundenservice aber eher förmlichere Sprache. Eine Kundensentiment-Analyse zeigt Ihnen, wie Sie Personen, die mit Ihrer Marke interagieren, optimal auf verschiedenen Kanälen ansprechen können.
Marketingstrategie mit Kundensentiment-Analyse verfeinern
Die emotionale Reaktion auf eine Marketingkampagne steht in direktem Zusammenhang mit deren Erfolg oder Misserfolg. Es ermöglicht ein besseres Verständnis der Kundenzufriedenheit – sowohl was dazu beiträgt als auch was nicht.
Wenn ein Unternehmen eine neue Marketingkampagne startet, kann es mithilfe der Kundensentiment-Analyse Marktforschung betreiben und die Reaktionen der Zielgruppe auf die Kampagne ermitteln. Im Anschluss kann die Marketingstrategie auf Basis der Analyse angepasst werden. Die Identifizierung typischer Stimmungen rund um ein Produkt oder eine Dienstleistung kann der Ausgangspunkt für eine erfolgreiche Marketingkampagne sein, die in Echtzeit auf Kundenfeedback reagiert.
Ruft eine Kampagne eher negative Stimmungen hervor, schadet das sowohl dem Markenimage als auch dem Umsatz oder Wachstum von Produkt bzw. Dienstleistung. Hier kommt die fortschrittliche Technik der Sentiment-Analyse-Tools besonders zur Geltung: Sie gehen über die reine Feststellung hinaus, dass eine Anzeige erfolglos ist, und identifizieren spezifische Stimmungen gegenüber der Kampagne sowie die Aspekte, die diese Gefühle auslösen.
Auch emotionale Reaktionen auf Outreach-Kampagnen bieten wertvolle Hinweise: Sentiment-Analysen können aufzeigen, dass jüngere Menschen E-Mails ablehnen und ältere Zielgruppen Social Media nicht mögen. Das Unternehmen kann darauf reagieren, indem es für ältere Kunden einen E-Mail-Kontakt und für jüngere eine Chat-Option anbietet.
Wettbewerbsanalyse durchführen
Sie sind nicht darauf beschränkt, nur die Stimmungen Ihrer eigenen Kunden zu erfassen – Sie können auch die Gefühle und Reaktionen Ihrer Mitbewerber analysieren! Das ist äußerst aufschlussreich, wenn es darum geht, sich mit anderen Marktführern zu messen. Wer hat den besten Ruf? Wer hat die unzufriedensten Kunden in den Kommentarspalten? Es gibt viele Erkenntnisse, die sich durch die Bewertung der Erfolge und Fehlschläge von Mitbewerbern gewinnen lassen!
Produkte oder Dienstleistungen verbessern
Wenn Menschen immer wieder über bestimmte Probleme und negative Themen zu einem Produkt oder einer Dienstleistung posten, können Sie diese Daten auswerten und erkennen, was verbessert werden muss. Zu erfahren, was Ihre Kunden wirklich wollen, ist extrem wertvoll – es kann Ihnen helfen, Ihr Angebot noch attraktiver zu machen!
Langfristige Stimmungsforschung (Longitudinal Sentiment Research)
Wie ich bereits erwähnt habe, wird KI mit der Zeit immer intelligenter, da sie mehr Informationen sammelt. Einer der größten Vorteile einer kontinuierlichen, langfristigen Datenanalyse ist die Möglichkeit, Veränderungen im Zeitverlauf zu überwachen. Wie steht es um den Ruf Ihrer Marke im Vergleich zu ihrem Zustand vor fünf Jahren? Analysieren Sie die Trends, um zu bewerten, was sich verändert hat und warum.
Tools zur Durchführung von Sentiment-Analysen
Es gibt viele Tools, um die Kundenzufriedenheit bzw. das Kundenempfinden zu analysieren, aber sie sind nicht alle gleich.
Einige sind bereits in Social-Media-Management-Software integriert. Andere sind sprachbasiert und können verwendet werden, um den Tonfall in einem Callcenter oder Kundendienst-Telefonat zu erkennen. Wiederum andere funktionieren speziell als Sentiment-Analyse-Plattformen, die über eine API in verschiedenen Umgebungen eingesetzt oder integriert werden können, wie es zum Beispiel bei dem Natural Language Toolkit (NLTK) der Fall ist, einer Python-basierten Suite von Tools zur englischen Sprachverarbeitung. Auch Customer-Intelligence-Plattformen können zur Sentiment-Analyse eingesetzt werden, da sie darauf ausgelegt sind, Kundendaten zu sammeln und zu analysieren, um das Verhalten und die Einstellungen der Verbraucher zu bewerten.
Worauf Sie bei Sentiment-Analyse-Tools achten sollten
Sich durch alle verfügbaren Optionen für Sentiment-Analyse-Tools zu arbeiten, kann schnell überwältigend werden. Es gibt einige Funktionen, die Sie auf jeden Fall im Auge behalten sollten.
Wenn Sie sich besonders für Social Listening interessieren, sollten Sie auf eine einfache Integration mit Social-Media-Plattformen achten und nach Berichten suchen, die Einblick in die Analyse der Social-Media-Stimmung geben.
Die Fähigkeiten Ihres Unternehmens sind wichtig. Während einige Tools einfach zu bedienen sind, erfordern andere erhebliche Programmierkenntnisse.
Finden Sie das richtige Sentiment-Analyse-Tool, indem Sie sich genau darüber im Klaren sind, welche Daten Sie sammeln möchten, und eine Vorstellung davon haben, wie Sie diese nutzen wollen.
Die beliebtesten Tools für die Kundensentiment-Analyse
Es mangelt nicht an beeindruckenden Tools zur Auswertung der Einstellungen Ihrer Kunden! Hier sind einige bemerkenswerte Sentiment-Analyse-Tools für Unternehmen, die ihre Customer-Experience-Strategien auf ein neues Level heben wollen.
Sie möchten mehr über Sentiment-Analysen erfahren? Hier sind einige exzellente weiterführende Artikel, um das Gelernte zu vertiefen:
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