Was wäre, wenn Sie in Echtzeit erfahren könnten, wie Ihr Markt über Ihr Produkt denkt, und zwar ab dem Zeitpunkt der Markteinführung? Denken Sie an die Erkenntnisse, die Sie aus diesem Wissen gewinnen könnten - und an die potenziellen Auswirkungen, die dies auf den Erfolg Ihres Produkts, den Ruf Ihrer Marke und das Gesamtwachstum Ihres Unternehmens haben könnte.
Das klingt fast magisch. Aber in der heutigen Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens ist diese Magie Wirklichkeit geworden und gibt Ihnen die Möglichkeit, die Wahrnehmungen und Einstellungen Ihres Publikums zu erfassen. Und zwar in Form einer NLP-Technik (Natural Language Processing) namens Sentiment Analysis.
Wie wir bereits erforscht haben, NLP-Techniken bieten die Leistung des maschinellen Lernens, die Vermarkter benötigen, um den Reichtum aus ihren Daten zu ziehen. Und wie Sie weiter unten sehen werden, gibt es gute Gründe, warum die Stimmungsanalyse zu einer der beliebtesten Techniken geworden ist, die Marketern heute zur Verfügung stehen.
Was ist Stimmungsanalyse?
Die Stimmungsanalyse, auch als Meinungsanalyse bekannt, analysiert Ihre unstrukturierten Daten - Beiträge und Unterhaltungen in sozialen Medien, Umfragen zum Kundenfeedback, Online-Bewertungen usw. -, um die Einstellungen und Gefühle Ihrer Kunden gegenüber Ihren Produkten, Dienstleistungen oder Ihrer Marke zu ermitteln. Im Grunde genommen bestimmt die Stimmungsanalyse, ob die in den Daten ausgedrückte Stimmung Ihrer Kunden positiv, negativ oder neutral ist.
Je nach Komplexität des Systems werden Modelle zur Stimmungsanalyse einen der folgenden Algorithmen verwenden:
- Manuell, oder regelbasiert. Bei dieser Art von Ansatz wird ein manuell definierter Satz von Regeln - beispielsweise Wortlisten oder Lexika - verwendet, um die Stimmung in den Daten zu ermitteln.
- Automatisch oder auf maschinellem Lernen basierend. Bei dieser Art von Algorithmus verwendet das Modell Algorithmen des maschinellen Lernens, um automatisch Stimmungsdaten aus dem Text zu extrahieren.
- Hybrid, oder kombiniert. Ein hybrider Algorithmus kombiniert manuelle und automatische Ansätze, um die besten Elemente von beiden zu erhalten.
Gängige Arten der Stimmungsanalyse
Der Zugang dazu, wie Ihre Zielgruppe im Allgemeinen über Ihre Marke denkt und fühlt, ist bereits ein entscheidender Faktor, aber verschiedene Arten der Stimmungsanalyse können die Kundenstimmung auf einer detaillierteren Ebene extrahieren, um noch aussagekräftigere Erkenntnisse zu gewinnen.
- Abgestuft. Mit einer abgestuften oder feinkörnigen Stimmungsanalyse können Sie Ihr Verständnis für die Polarität der Meinungen Ihrer Zielgruppe verfeinern. Bewertungssysteme, wie sie auf vielen E-Commerce-Websites zu finden sind, sind ein Anwendungsfall, bei dem eine abgestufte Stimmungsanalyse eingesetzt werden kann, um zum Beispiel zwischen Fünf-Sterne-Bewertungen (die eine sehr positive Erfahrung widerspiegeln) und Ein-Stern-Bewertungen oder sehr negativen Bewertungen im Bewertungsabschnitt Ihrer Website zu unterscheiden.
- Erkennung von Emotionen. Die Stimmungsanalyse zur Erkennung von Emotionen geht über allgemeine Wahrnehmungen hinaus und destilliert die Emotionen Ihrer Zielgruppe aus den Daten heraus (z. B. ob sie glücklich, traurig, wütend oder frustriert sind). Diese Erkenntnisse können sich auf alles auswirken, vom Kundensupport bis zur Produktverbesserung.
- Absichtsanalyse. Wie der Name schon sagt, geht die Absichtsanalyse noch einen Schritt weiter, indem sie Wörter identifiziert, die die Absicht des Kunden in den von Ihnen bearbeiteten Daten signalisieren: Sind Ihre Kunden dort, um etwas zu kaufen, oder schauen sie sich nur um oder recherchieren? Mit dieser Art von Erkenntnissen können Sie Ihr Messaging auf die spezifischen Absichten der Kunden abstimmen.
- Aspektbasiert. Die aspektbasierte Stimmungsanalyse ermittelt die spezifischen Merkmale oder Elemente, die diskutiert werden, sowie die Stimmung in Bezug auf diese Merkmale oder Elemente. Beispielsweise könnten die Bewertungen eines Fahrzeugs insgesamt positiv ausfallen, aber die aspektbasierte Analyse könnte zeigen, dass die Getränkehalter des Fahrzeugs negativ wahrgenommen werden, was einen Fehler im Produktdesign offenbart, der im nächsten Modell behoben werden kann.
Mehr als nur Stimmungen: weitere Vorteile der Stimmungsanalyse
Neben der Möglichkeit, Erkenntnisse über die Meinungen des Publikums zu gewinnen, bietet die Stimmungsanalyse den Vermarktern eine Reihe weiterer Vorteile, darunter:
- Skalierbarkeit. Mit der Stimmungsanalyse können Sie mühelos die Berge von Erstanbieterdaten analysieren, die Sie angesammelt haben oder auf die Sie Zugriff haben - eine Aufgabe, die manuell nur mit großem Aufwand zu bewältigen ist.
- Kundenzentrierte Prioritäten. Mit der Stimmungsanalyse können Sie Ihren Kunden Prioritäten setzen, indem Sie ihre Wahrnehmungen und Meinungen in den Vordergrund Ihrer Aktivitäten stellen.
- Reaktion in Echtzeit. Unabhängig davon, ob Sie sich auf die Markenüberwachung oder den Kundenservice konzentrieren, ermöglicht Ihnen die Stimmungsanalyse, schnell in den Krisenmanagement-Modus zu wechseln oder die notwendigen Maßnahmen zur Kundenbindung zu ergreifen.
Umgang mit den Tücken der menschlichen Sprache
Auf der anderen Seite stößt die Stimmungsanalyse auch auf die Herausforderungen, die sich aus den vielen Eigenheiten und Mehrdeutigkeiten der menschlichen Sprache ergeben - Dinge, die in der binären Umgebung der Maschinensprache nicht existieren. Zu diesen Herausforderungen gehören:
Sarkasmus. Sarkasmus ist der Gebrauch von Ironie, und nach Merriam-WebsterIronie ist "die Verwendung von Wörtern, um etwas anderes als und vor allem das Gegenteil der wörtlichen Bedeutung auszudrücken". Es ist leicht zu erkennen, wie dies das maschinelle Lernen durcheinander bringen kann.
Beispiel: Wenn ein Kunde sagt: "Ich liebe es, mit dem Becherhalter meines Autos zu kämpfen, um meinen Thermokaffeebecher wieder unter Kontrolle zu bekommen", könnte das Wort "Liebe", wörtlich gelesen, dieses Gefühl in die Kategorie "sehr positiv" einordnen - und das zu Unrecht.
Subjektivität. Die Stimmungsanalyse basiert auf der genauen Bestimmung des Tonfalls eines Textes, aber es kann schwierig sein, zwischen einer subjektiven und einer objektiven Aussage zu unterscheiden - und diese Unterscheidung ist für die Bestimmung des Tonfalls entscheidend.
Beispiel: Der Satz "Die Aussicht ist spektakulär, aber der Raum ist einfach zu klein, um alle meine Hochzeitsgäste unterzubringen" enthält sowohl objektive als auch subjektive Elemente, aber trotz der positiven subjektiven Meinung ist der Gesamtton negativ.
Idiome. Die menschliche Sprache ist voll von Redewendungen (sehen Sie, was wir da gemacht haben?), und Redewendungen funktionieren, weil sie nicht wörtlich genommen werden sollen. Maschinenalgorithmen hingegen betrachten die Dinge in der Regel aus einer sehr wörtlichen Perspektive, was zu ungenauen Interpretationen von Stimmungen führen kann.
Beispiel: Bei der Aussage "Dieser Schal ist wunderschön, aber er wird die Bank sprengen" könnte das Stimmungsanalysemodell die negative Meinung ignorieren, die durch "er wird die Bank sprengen" ausgedrückt wird, wenn es die Phrase in ihrem wörtlichen Sinn auswertet, anstatt die Auswirkungen der Redewendung auf die allgemeine Stimmung zu verstehen.
Kontext. Wir Menschen kommen mit dem Kontext ganz gut zurecht, denn wir sind daran gewöhnt, dass wir uns bei der Interpretation von Sprache täglich darauf verlassen müssen. Aber Maschinensprache funktioniert nicht gut mit Kontext, und wenn man noch eine Prise Wortmehrdeutigkeit hinzufügt, wird die Herausforderung deutlich.
Beispiel: Die korrekte Interpretation des Kontextes ist erforderlich, um der Aussage "Ich kann diesen Mikrowellenherd nur wärmstens empfehlen." ein korrektes Gefühl zuzuordnen.
Glücklicherweise sind diese Probleme mit der menschlichen Sprache nicht unüberwindbar, und die Lösung liegt in der Regel darin, Ihr Stimmungsanalysemodell so zu trainieren, dass es die spezifischen linguistischen Herausforderungen bewältigt.
Beliebte Anwendungsfälle der Stimmungsanalyse
Die Sentiment-Analyse kann in jedem Anwendungsfall eingesetzt werden, in dem Einblicke in die Wahrnehmungen oder Einstellungen Ihrer Zielgruppe von Nutzen sind. Das bedeutet letztlich, dass Sie die Sentiment-Analyse für eine Vielzahl von Anwendungsfällen nutzen können, darunter:
Überwachung der sozialen Medien. In der heutigen, von sozialen Medien geprägten Welt gilt das Sprichwort "Jede Werbung ist gute Werbung" nicht mehr. Ein Tweet oder ein TikTok-Video über Ihre Marke geht vielleicht viral, aber viral bedeutet nicht immer gute PR. Mit der Sentiment-Analyse können Sie die subjektive Stimmung hinter dem Geschwätz in den sozialen Medien über Ihre Marke ermitteln. So können Sie die öffentliche Wahrnehmung Ihrer Marke einschätzen, schnell auf negative Kommentare reagieren und potenzielle PR-Katastrophen vermeiden.
Wettbewerbsforschung. Sie müssen nicht unbedingt Wirtschaftsspionage betreiben, um herauszufinden, was Ihre Zielgruppe von Ihrer Konkurrenz hält. Mit der Stimmungsanalyse können Sie andere Datenquellen nutzen, z. B. hochwertige Daten von ausgewählten Datenanbietern und öffentlich zugängliche Daten, um herauszufinden, auf welche Ihrer Konkurrenten Ihre Zielgruppe positiv reagiert und warum.
Verbesserter Kundenservice. Kundensupportsysteme verarbeiten täglich eine große Menge an Informationen. Die Sentiment-Analyse kann Ihnen helfen, die Arbeitsabläufe Ihres Support-Teams zu optimieren, indem Sie E-Mails, Nachrichten und Tickets, die dringend bearbeitet werden müssen, nach Priorität ordnen.
Marketing-Botschaften. Einblicke in die Absichten der Kunden ermöglichen die Personalisierung von Marketingbotschaften, um genauer auf die Position des Kunden in Ihrem Verkaufstrichter einzugehen. Mithilfe der Stimmungsanalyse können Sie Nachrichten so gestalten, dass sie den Bedürfnissen der Kunden entsprechen - von Rabattcodes für Kunden, die sich am Ende des Trichters befinden, bis hin zu Informationsmaterial für Kunden, die sich noch in der Recherche befinden.
Fazit
Mit NLP-Techniken liegt die Macht der KI und des maschinellen Lernens direkt in den Händen der Vermarkter. Vorbei sind die kostspieligen Tage der manuellen Verarbeitung der gesammelten Daten. Und wenn Sie diese Daten mit anderen reichhaltigen Datenquellen ergänzen, wie z. B. den von ShareThis angebotenen Datenlösungen, können Sie die Stimmungsanalyse nutzen, um Erkenntnisse in einem noch größeren Rahmen zu gewinnen. Mit ihrer Fähigkeit, wichtige Stimmungsinformationen aus Unmengen von Daten zu extrahieren, ist es leicht zu verstehen, warum die Stimmungsanalyse eine der am häufigsten verwendeten NLP-Techniken ist.
