Stimmungsanalyse & Verarbeitung natürlicher Sprache: Leitfaden für Anfänger’ für 2026

Wenn Sie schon einmal Google Übersetzer verwendet oder Gmail Ihre Sätze automatisch vervollständigen lassen haben, haben Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in Aktion erlebt. Intelligente Assistenten wie Alexa und Siri hängen ebenfalls von NLP-Technologie ab, ebenso wie die Sentimentanalyse – der Prozess, den Marken verwenden, um soziale Medien und andere Datenquellen zu analysieren und zu messen, wie Kunden über sie denken.

Modelle zur Sentimentanalyse und zur Verarbeitung natürlicher Sprache werden schnell besser. Die neuesten Modelle wurden mit mehr als 175 Milliarden Parametern trainiert – zehnmal mehr als frühere Modelle – und sind in der Lage, Hin-und-her-Konversationen zu führen, auf Grundlage von Eingabeaufforderungen Texte zu generieren, Übersetzungen anzufertigen, Fragen zu beantworten und eine fortgeschrittene Sentimentanalyse durchzuführen.

Was bedeutet das also für Kundenservice- und Kundenerlebnis- (CX-)Teams?

Sentimentanalyse und NLP-Technologie haben wichtige Auswirkungen – insbesondere auf das Verständnis der Kundenbedürfnisse. Kundenfeedback entsteht heute an mehr Orten als je zuvor: in sozialen Medien, in Kundenbewertungen und in Online-Chats. Die von NLP unterstützte Sentimentanalyse kann dabei helfen, all diese Informationen zu verstehen, damit Sie ein besseres Erlebnis für Ihre Kunden schaffen können.

In diesem Einsteigerleitfaden zur Sentimentanalyse und Verarbeitung natürlicher Sprache führe ich Sie durch die Grundlagen der Sentimentanalyse und von NLP. Ich erkläre, was die beiden Begriffe bedeuten, gehe auf Anwendungsfälle aus der Praxis ein und empfehle Tools zur Sentimentanalyse, die den Alltag für Kundenerfolgs- und Kundenerlebnis-Teams erleichtern.

Was ist Sentimentanalyse?

Hier ist die entscheidende Frage für CX- und Kundenserviceteams:

Was denken Ihre Kunden?

Wenn Sie diese Frage beantworten können, vermeiden Sie negatives Feedback, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil und passen Ihr Produkt genau an die Bedürfnisse Ihrer Kunden an.

Hier kommt die Sentimentanalyse ins Spiel.

Die Sentimentanalyse verwendet NLP-Modelle, um riesige Datenmengen zu durchsuchen – von Kundenbewertungen über Supportanrufe bis hin zu Tweets. Anschließend weist sie jedem Kundenkommentar eine Bewertung zu, je nachdem, ob die Stimmung negativ, neutral oder positiv ist.

Es ist kein perfektes System. Selbst wenn Menschen Aussagen als positiv, negativ oder neutral kategorisieren, stimmen sie nicht immer überein. Der Vorteil von NLP-Modellen besteht jedoch darin, dass sie ein einheitliches Textanalyse-Rahmenwerk verwenden können, bei dem dieselben Kriterien auf riesige Datenmengen angewendet werden.

Die Verwendung von Sentimentanalyse kann Ihnen helfen:

• Die Kundenzufriedenheit in jeder Phase der Kundenreise zu messen.
• Die Markenstimmung zu verfolgen, damit Sie unzufriedene Kunden sofort erkennen.
• Die Stimmung im Zeitverlauf zu vergleichen, um festzustellen, ob Sie Maßnahmen ergreifen müssen.
• Marktforschung durchzuführen und Marketingkampagnen zu entwickeln.

3 Arten der Sentimentanalyse

Wenn Sie kein Datenwissenschaftler sind, müssen Sie nicht allzu viel darüber wissen, was hinter den Kulissen Ihrer Tools zur Sentimentanalyse geschieht.

Wenn Sie jedoch Tools bewerten, kann ein grundlegendes Verständnis der dahinterstehenden Technologie hilfreich sein.

Hier sind drei Arten der Sentimentanalyse:

1. Wissensbasiert

Wenn Sie ein wissensbasiertes (oder lexikonbasiertes) Sentimentanalyse-System verwenden, analysieren Sie Texte anhand einer vorab festgelegten Reihe von Regeln.

Stellen Sie sich das als den „Wörterbuch“-Ansatz vor.

Ihr Wörterbuch enthält eine lange Liste von Wörtern und zugehörigen Stimmungen – beispielsweise könnte das Wort „Hass“ als negative Stimmung, „Liebe“ als positive und „okay“ als neutrale Stimmung klassifiziert werden. Sie können diese Wörterbücher manuell erstellen, häufiger werden sie jedoch mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens erstellt.

Der wissensbasierte Ansatz ist für Branchen nützlich, in denen eine spezielle Sprache verwendet wird. Sie könnten beispielsweise einen speziellen Datensatz mit medizinischen Begriffen verwenden, um die Kundenzufriedenheit im Gesundheitswesen zu messen. Sie können diesen Ansatz auch nutzen, um komplexe sprachliche Formen wie Metaphern, Slang und Sarkasmus sorgfältig zu klassifizieren.

Die Verwendung eines wissensbasierten Ansatzes ist jedoch in der Regel weniger genau als die statistische Sentimentanalyse, da sie auf eine deutlich kleinere Menge semantischer Daten zurückgreift.

2. Statistisch

Stellen Sie sich vor, Hunderte oder Tausende von Texten manuell als „positiv“, „negativ“ oder „neutral“ zu kennzeichnen und anschließend ein Modell zu trainieren, das auf Grundlage dieser Daten Klassifikatoren erstellt.

So funktioniert die statistische Methode der Sentimentanalyse.

Der statistische Ansatz verwendet maschinelle Lernmodelle, um große Datenmengen zu analysieren und Muster sowie Zusammenhänge zu erkennen. Sobald das Modell trainiert wurde, kann es zur Analyse beliebiger Texte verwendet werden – nicht nur für Texte, die seinem Datensatz ähneln. Dadurch ist es flexibler und genauer als der wissensbasierte Ansatz.

Ein Nachteil der statistischen Methode besteht darin, dass zum Trainieren eine große Datenmenge erforderlich ist. Statistische Modelle können außerdem Schwierigkeiten mit sprachlichen Besonderheiten wie Sarkasmus und Ironie haben.

3. Hybrid

Ein hybrider Ansatz kombiniert die Stärken der statistischen und der wissensbasierten Methoden.

Ausgehend von der statistischen Methode erstellen Sie zunächst ein flexibles Sentimentanalysemodell, das mit großen Datenmengen trainiert wurde. Anschließend verfeinern und verbessern Sie das Modell mithilfe der wissensbasierten Methode.

Dadurch erhalten Sie die Flexibilität und den umfangreichen Datensatz der statistischen Methode sowie die Feinabstimmung und Branchenkenntnisse der wissensbasierten Methode.

Weiterführende Lektüre: Beste Software zur Umfrageanalyse

Was ist die Verarbeitung natürlicher Sprache?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. NLP bildet die Grundlage der Sentimentanalyse. Wahrscheinlich sind Sie auch mit einigen der übergeordneten praktischen Anwendungen vertraut, zum Beispiel:

• E-Mails als Spam kennzeichnen
• Chatbots und konversationelle KI
• Sprach-zu-Text- und Text-zu-Sprache-Software
• Maschinelle Übersetzung wie Google Übersetzer
• Spracherkennung wie bei Siri, Alexa und anderen virtuellen Assistenten

Aber wie funktioniert NLP?

NLP beginnt mit Textdaten, die analysiert werden müssen. Der Text wird anschließend bereinigt und formatiert, damit er leichter analysiert werden kann. Danach werden NLP-Algorithmen eingesetzt, um die Bedeutung des Textes zu ermitteln. Diese Algorithmen verwenden statistische Modelle und regelbasierte Methoden, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen.

KI-Chatbots für den Kundenservice und Voicebots gehören zu den sichtbarsten Anwendungen von NLP im Bereich der Kundenerfahrung. Sie steuern einen erheblichen Teil der Kundeninteraktionen und nutzen NLP-Techniken, um zu verstehen, was Kunden sagen, angemessen zu antworten und Kundensupport bereitzustellen.

Historisch gesehen war die Interaktion mit diesen Bots jedoch einigermaßen frustrierend.

Das ändert sich schnell, da sich NLP weiterentwickelt – insbesondere seit dem Aufkommen von LLMs.

Große Sprachmodelle (LLMs) sind neuronale Deep-Learning-Netzwerke, die mit enormen Datenmengen trainiert wurden. Das GPT-3-Modell von OpenAI wurde beispielsweise mit Hunderten Milliarden Wörtern aus Büchern und Quellen wie Wikipedia vortrainiert.

Diese großen Datensätze verleihen LLMs eine umfangreiche Wissensgrundlage, die Fähigkeit, anspruchsvolle, menschenähnliche Texte zu erzeugen, sowie ein zusätzliches Maß an Kontext und Nuancen bei der Sentimentanalyse. Dadurch ist KI in der Sentimentanalyse von Kunden äußerst nützlich.

Wie funktioniert die NLP-Sentimentanalyse?

Die NLP-Sentimentanalyse ist eine Technik, die mithilfe von Modellen, welche Wörter und Ausdrücke als negativ, positiv oder neutral klassifizieren, die in einem Text ausgedrückten Emotionen erkennt.

Sentimentanalyse-Tools prüfen und klassifizieren große Mengen an Kundenfeedback, um einen allgemeinen Sentimentwert zu ermitteln.

So funktioniert es:

1. Training: Ein NLP-Modell wird anhand eines bestehenden Datensatzes trainiert, um zu lernen, wie es die Stimmung klassifiziert.
2. Eingabe: Eine große Menge an Kundenfeedback, wie Kommentare in sozialen Medien, E-Mails oder Produktbewertungen, wird dem Modell zur Meinungs- oder Textanalyse zugeführt.
3. Vereinfachung: Das Modell entfernt Stoppwörter und irrelevante Informationen, etwa Begrüßungen oder Grußformeln. Anschließend wird die Datenmenge durch Stammformreduktion weiter verkleinert, also durch das Entfernen der Endung eines Wortes.
4. Identifizierung: Das Modell durchsucht den verbleibenden Text nach wichtigen Verben, Substantiven und anderen Wortarten.
5. Klassifizierung: Das Modell weist jedem Wort oder jeder Wortgruppe eine positive, negative oder neutrale Bewertung zu. So könnte das Wort "ausgezeichnet" eine positive Bewertung erhalten, während das Wort "schrecklich" eine negative Bewertung erhalten könnte.
6. Bewertung: Abschließend kombiniert das Tool die Bewertungen, um eine Gesamtbewertung der Stimmung zu erstellen. Dies hilft Marken dabei, bestimmtes Kundenfeedback zu identifizieren, das Aufmerksamkeit oder Maßnahmen erfordert, und außerdem Veränderungen der allgemeinen Markenstimmung zu messen.

Hier ist ein einfaches Beispiel dafür, wie dies für Marken funktioniert.

Stell dir vor, du siehst die folgenden Online-Bewertungen auf Yelp für ein Pizzarestaurant:

• "Ich liebe Luigis – die beste Pizza, die ich je gegessen habe. Jedes Mal, wenn ich auftauche, behandeln sie mich wie ein Familienmitglied.”
• “Die Pizza hier ist ziemlich gut. Ich habe anderswo schon bessere Pizza gegessen, aber auf Luigi’s ist Verlass.”
• “Meine Pizza kam kalt an, und der Rand schmeckte wie Pappe. Nicht zu empfehlen.”

Ein Tool zur Stimmungsanalyse würde die erste Bewertung als positiv, die zweite als neutral und die dritte als negativ klassifizieren. Anschließend würde es eine allgemeine Kennzahl zur Kundenstimmung bereitstellen.

NLP-Modelle können auch bestimmte Emotionen wie Freude, Traurigkeit oder Wut erkennen und dadurch zusätzlichen Kontext zur Stimmungsanalyse liefern.

Welches NLP-Modell eignet sich am besten für die Stimmungsanalyse?

Support-Vektor-Maschinen (SVM), Zufallswälder und der naive Bayes-Klassifikator sind Modelle, die zur Analyse der Stimmung von Texten verwendet werden können.

Support-Vektor-Maschine (SVM)

Eine Support-Vektor-Maschine (SVM) ist ein Modell, das dabei hilft, Daten in Gruppen einzuteilen. Dazu erstellt sie eine Linie oder Grenze, die eine Datengruppe von einer anderen trennt. Sobald die Grenze erstellt wurde, kann die SVM sie verwenden, um vorherzusagen, zu welcher Gruppe neue Datenpunkte gehören.

Sehen wir uns ein Beispiel an.

Nehmen wir an, du hast Tausende Fotos von Äpfeln und Orangen und möchtest jedes davon korrekt klassifizieren. Zunächst würdest du der SVM einen Satz beschrifteter Daten geben, etwa so:

• Äpfel: Form, Farbe, Größe
• Orangen: Form, Farbe, Größe

Wenn du damit beginnst, neue Bilder in die SVM einzuspeisen, verwendet sie die beschrifteten Daten, um vorherzusagen, ob jede Frucht ein Apfel oder eine Orange ist.

Support-Vektor-Maschinen können bei der Textklassifizierung eingesetzt werden und sind daher eine hilfreiche Technik des maschinellen Lernens für die Stimmungsanalyse. SVMs werden auch für Anwendungen wie Bilderkennung und Betrugserkennung verwendet.

Zufallswald

Der Zufallswald-Algorithmus wird für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben verwendet. Er kombiniert mehrere Entscheidungsbäume, um genauere Vorhersagen zu treffen.

Und was genau ist ein Entscheidungsbaum?

Entscheidungsbäume sind Flussdiagramme, die dir helfen, Entscheidungen zu treffen und Vorhersagen zu machen. Die Beantwortung einer Frage auf jeder Stufe des Baums führt zu spezifischeren Fragen und schließlich zu einer Antwort mit höherer Sicherheit.

Nehmen wir zum Beispiel an, du möchtest anhand des Alters, des Geschlechts und des Wohnorts einer Person vorhersagen, ob sie ein bestimmtes Essen mögen wird. Ein Entscheidungsbaum würde Menschen in immer kleinere Gruppen aufteilen, bevor er vorhersagt, dass ein 5-jähriger Junge aus den Vereinigten Staaten Hähnchen-Nuggets lieben wird, während eine 35-jährige Frau aus Frankreich dies nicht tun wird.

Der Zufallswald ist ein leistungsstarker Algorithmus, weil er die Ergebnisse vieler verschiedener Entscheidungsbäume kombiniert. Dadurch wird die Fehlerwahrscheinlichkeit reduziert und es werden genauere Vorhersagen erstellt.

Naiver Bayes-Klassifikator

Der naive Bayes-Klassifikator ist ein einfacher Algorithmus, der für seine Geschwindigkeit und Effizienz bekannt ist. Er wird „naiv“ genannt, weil er davon ausgeht, dass jedes Wort unabhängig von seinem Kontext auftritt – was natürlich nicht der Funktionsweise der realen Welt entspricht.

Wenn beispielsweise Naive Bayes verwendet würde, um E-Mails mit schädlichen Links zu identifizieren, könnte die Wahrscheinlichkeit berechnet werden, dass Wörter wie „Verifizierung“ oder „eFax“ in der Betreffzeile einer schädlichen E-Mail vorkommen. Der gesamte Kontext der E-Mail könnte jedoch nicht berücksichtigt werden.

Im Kontext der Sentimentanalyse kann Naive Bayes aufgrund seiner Geschwindigkeit nützlich sein und sich daher gut für die grobe Analyse großer Datensätze eignen. Da Naive Bayes jedoch keinen Kontext verstehen kann, ist es nicht so präzise wie differenziertere Algorithmen.

Werkzeuge zur Sentimentanalyse mit NLP

Werkzeuge zur Sentimentanalyse lassen sich in einige Kategorien einteilen:

1. Entwicklerwerkzeuge: NLP-Werkzeugpakete werden von Entwicklern verwendet und erfordern in der Regel Programmierkenntnisse. Werkzeugpakete ermöglichen über eine API den Zugriff auf vortrainierte Modelle, sodass du Texte analysieren kannst, ohne ein eigenes Modell zu trainieren. Google und Amazon bieten beispielsweise beide NLP-Werkzeugpakete als Cloud-Dienst an. Eine weitere Option ist die Bibliothek Natural Language Toolkit (NLTK), ein quelloffenes Python-Paket. NTLK und andere quelloffene Werkzeuge sind zwar effektiv bei der Sentimentanalyse, aber nicht so benutzerfreundlich wie Werkzeuge für Endanwender.
2. B2B-Software: Sentimentanalyse-Software ist für die kommerzielle Nutzung konzipiert und legt den Schwerpunkt auf die Benutzeroberfläche. Diese Werkzeuge verfügen über umfassende Übersichten, leistungsstarke Funktionen zur Sentimentanalyse und die Möglichkeit, die Stimmung im Zeitverlauf zu verfolgen.

Wenn du nicht gerade dein eigenes Modell zur Sentimentanalyse entwickeln möchtest, ist die effektivste Vorgehensweise die Nutzung einer Software, die speziell dafür entwickelt wurde, Marken bei der Analyse und Nachverfolgung der Stimmung zu unterstützen.

Führende Werkzeuge zur Sentimentanalyse sind:

• Brand24: Brand24 ist ein Werkzeug zur Überwachung sozialer Medien, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Online-Erwähnungen in Echtzeit zu verfolgen. Es bietet eine Sentimentanalyse, die Informationen in positive, neutrale und negative Kategorien einordnet, sowie ein Diagramm zum Diskussionsvolumen, mit dem sich Gespräche in sozialen Medien überwachen lassen. Brand24 verfügt über eine einfache, handlungsorientierte Benutzeroberfläche mit leichtem Zugriff auf Markenerwähnungen und relevante Schlüsselwörter in sozialen Medien, Nachrichtenartikeln, Blogs, Videos, Foren und Bewertungen. Es bietet einen Erwähnungsfeed, einen Einflusswert, Sentimentanalyse, benutzerdefinierte Benachrichtigungen und Datenexporte.
• Diffbot: Diffbot ist ein KI-Werkzeug zur Web-Datenextraktion, das Daten aus Millionen von URLs extrahiert, mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache auf ihre Stimmung analysiert und in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt. Es bietet Funktionen wie die automatische Extraktion von Website-Inhalten, Inhaltskategorisierung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Wissensgraphen. Das Werkzeug spart Zeit bei der Suche nach Informationen im Web und lässt sich umfassend anpassen. Um das Werkzeug optimal zu nutzen, sind gewisse technische Kenntnisse erforderlich.
• Qualaroo: Qualaroo ist eine Feedback-Software, mit der Unternehmen direkt auf ihrer Website Fragen stellen können, um Erkenntnisse von Kunden zu gewinnen. Qualaroo bietet Umfragevorlagen, Sentimentanalyse, Schlüsselwortidentifizierung und Informationen zu Emotionen. Die Software liefert Echtzeitergebnisse aus NPS-Umfragen und Benachrichtigungen über Slack. Qualaroo ist ein gutes Werkzeug, um Kundenfeedback zu erfassen, die Kundenerfahrung zu verbessern und die Konversionsrate zu steigern.
• NICE: Für CX-Teams, die nach einer umfassenden cloudbasierten CX-Plattform suchen, könnte NICE die richtige Wahl sein. Es handelt sich um eine Software für die Kundenerfahrung, die KI nutzt, um auf Grundlage von Kundeninteraktionen CX-Modelle zu erstellen. Die Werkzeuge zur Sentimentanalyse erfassen strukturierte und unstrukturierte Informationen und wandeln sie in geschäftliche Erkenntnisse um. Das Werkzeug kann sämtliche Kundeninteraktionen analysieren und interpretieren, um Veränderungen deiner Online-Reputation in Echtzeit zu bewerten. NICE umfasst Konversations- und KI-Chatbots, robotergestützte Prozessautomatisierung, KI-Routing, Leistungsanalysen und interaktive Sprachdialogsysteme.
• Listen360: Listen360 ist ein Werkzeug zur Kundenbindung, das dich dabei unterstützt, Kundenerfahrungen und Reaktionen über verschiedene Online-Kanäle hinweg zu überwachen. Es verfolgt positives und negatives Feedback aus sozialen Medien und dem Web und benachrichtigt Marken schnell, damit sie Korrekturmaßnahmen ergreifen können. Das Werkzeug konzentriert sich auf Kritiker und „gefährdete“ Kunden, sodass du schnell und einfach Verbesserungen vornehmen kannst. Zu den Funktionen von Listen360 gehören Textanalysen, Echtzeit-Übersichten, NPS-Analysen und Benachrichtigungen über Kritiker.

Bessere CX durch Sentimentanalyse

Wenn du bis hierher gelesen hast: Herzlichen Glückwunsch – du verfügst nun über solide grundlegende Kenntnisse der Sentimentanalyse und von NLP. Da sich die Genauigkeit dieser Werkzeuge schneller als je zuvor verbessert, gibt es keinen besseren Zeitpunkt, um ein Werkzeug zur Sentimentanalyse auszuwählen und loszulegen.

Wenn du das tust, solltest du dich an den „Warum“-Grund hinter deinen Bemühungen erinnern:

Eine bessere Kundenerfahrung schaffen.

Indem du Kundenfeedback umfassend sammelst und hinsichtlich der Stimmung analysierst, erhältst du in beeindruckender Echtzeit einen Einblick darin, wie Kunden über deine Marke und dein Produkt denken. Außerdem erhältst du ein tieferes Verständnis dafür, wie du dein Produkt an die Bedürfnisse der Kunden anpassen kannst.

Mit der NLP-Sentimentanalyse hast du eine direkte Verbindung zu den Gedanken deiner Kunden – und der Einfluss, den das auf dein Unternehmen haben kann, lässt sich kaum überschätzen.

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