Ein definitiver Leitfaden zur Stimmungsanalyse

Der Kunde ist die treibende Kraft eines jeden Unternehmens. Wenn Sie wissen, was sie über Ihre Produkte und Dienstleistungen denken, wird Ihr Unternehmen einen großen Schritt nach vorne machen. Mit Tools zur Stimmungsanalyse können Sie anhand von Feedbackdaten leicht etwas über Ihre Kunden herausfinden. 

Die Stimmungsanalyse spielt eine große Rolle beim Verständnis Ihrer Zielgruppe und Kunden. Mit dieser Methode können Sie mithilfe von Anwendungen wichtige Erkenntnisse aus unorganisierten Massendaten gewinnen. 

Lassen Sie uns in die Meinungsforschung eintauchen, ihre Arten, ihre Macht, ihre Herausforderungen, ihre Arbeitsmethoden und Beispiele aus der Praxis.  

Was ist Stimmungsanalyse?

Sentiment-Analyse bedeutet, dass die Emotion oder das Sentiment durch Textanalyse und -auswertung. Es ist auch als Meinungsforschung bekannt. Unternehmen können diesen Ansatz nutzen, um die Meinungen zu ihren Produkten und Dienstleistungen zu kategorisieren. Neben der Bestimmung der Stimmung kann diese Analyse auch die Polarität, das Thema und die Meinung des Textes erfassen. 

Meinungsforschung nutzt AI, ML und Data-Mining Technologien, um persönliche Informationen aus unorganisierten und unstrukturierten Texten wie E-Mails und Support-Chats zu gewinnen, Social-Media-KanäleForen und Blog-Kommentare. Eine manuelle Datenverarbeitung ist nicht erforderlich, da Algorithmen automatische, regelbasierte oder hybride Methoden verwenden, um die Stimmungen zu ermitteln. 

Grammarly als Werkzeug zur Stimmungsanalyse

Es ist nicht nur ein Werkzeug zur Korrektur von Grammatik- und Zeichensetzungsfehlern, Grammarly kann auch als Meinungsforschungsinstrument eingesetzt werden. Wenn Sie Folgendes verwendet haben Grammarly Integration in Ihre E-Mail haben Sie vielleicht ein Emoji am Ende Ihrer E-Mail gesehen, das den Inhalt Ihrer E-Mail als freundlich, formell, informell usw. kennzeichnet.

Dieses Emoji zeigt die Ergebnisse der Tonalitäts- oder Stimmungsanalyse Ihres Textes an. Grammarly verwendet eine Reihe von Regeln und maschinelles Lernen, um die Signale in Ihrem Text zu finden, die den Ton oder die Stimmung beeinflussen. Es analysiert Ihre Wörter, Groß- und Kleinschreibung, Zeichensetzung und Formulierung, um Ihnen mitzuteilen, wie der Empfänger Ihren Text auffassen wird.

Abgesehen von E-Mails kann es die Stimmung eines beliebigen Textes erkennen und Ihnen die vorherrschende Gefühlslage in diesem Text mitteilen. Damit können Sie den richtigen Ton wählen, der Ihnen hilft, gesunde Beziehungen zu anderen aufzubauen.

Bedeutung der Stimmungsanalyse

Stimmungserfassung in Echtzeit

Während Gewinnung neuer Kunden ist teurer als die Beibehaltung der bestehenden, und letztere muss auch ständig überwacht werden. Was jemand heute über Ihre Marke denkt, kann sich morgen ändern. Mit Opinion Mining können Sie die Stimmung in Echtzeit erfahren und sofort Maßnahmen ergreifen. 

Bessere Produkte und Dienstleistungen

Mit der Kundenstimmung können Sie die Reaktionen und das Feedback Ihrer Kunden überprüfen. Die Daten helfen Ihnen, bessere Produkte zu entwickeln und einen besseren Kundenservice anzubieten. Außerdem wird die Produktivität Ihres Teams durch die schnelle Identifizierung von Stimmungen und Themen gesteigert. 

Verwertbare Daten erhalten

Mit der Stimmungsanalyse können Sie verwertbare Daten erhalten. Die sozialen Medien sind heutzutage voll von Daten, da die Menschen ständig über Marken sprechen und sie markieren. Wenn Sie diese Daten auf ihre Stimmung hin analysieren, erfahren Sie mehr über Ihr Markenimage und Ihre Produktleistung.

Kuratierte Marketing-Kampagnen

Mit Opinion Mining können Sie Ihre Marketingkampagnen auswerten. Die Ergebnisse ermöglichen es Ihnen, Maßnahmen entsprechend den Gefühlen der Kunden zu ergreifen. Diese Erkenntnisse helfen Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Marketingstrategie. Sie können zum Beispiel eine spezielle Kampagne für Personen durchführen, die am Kauf Ihrer Produkte interessiert sind und eine positive Begriff über Ihr Unternehmen.

Überwachung des Markenimages

Die Geschäftswelt ist heutzutage so wettbewerbsintensiv, dass die Wahrung des Markenimages eine große Herausforderung darstellt. Mit Hilfe der Meinungsforschung können Sie herausfinden, wie die Kunden Ihr Unternehmen wahrnehmen, und entsprechende Maßnahmen ergreifen. 

Arten der Stimmungsanalyse

Je nach den Bedürfnissen Ihres Unternehmens können Sie jedes beliebige Meinungsforschungsmodell anwenden, um verschiedene Emotionen zu erfassen.

Feinkörnige Analyse

Dieses Modell ist nützlich für die Ableitung der Polaritätsgenauigkeit. Es hilft Ihnen bei der Untersuchung von Rezensionen und Bewertungen, die Sie von Ihren Kunden erhalten. Unternehmen können diese Analyse auf verschiedene Polaritätskategorien anwenden, z. B. sehr positiv, positiv, negativ, sehr negativ oder neutral. 

Aspekt-basierte Analyse

Diese Art der Stimmungsanalyse bietet eine tiefere Analyse Ihrer Kundenrezensionen. Sie bestimmt, über welche Aspekte des Geschäfts oder Ideen die Kunden sprechen. 

Wenn Sie ein Fruchtsaftverkäufer sind und eine Bewertung erhalten, in der es heißt: "Erfrischend, sollte aber einen biologisch abbaubaren Strohhalm enthalten." Die Analyse wird ergeben, dass Ihr Saft positiv, die Verpackung jedoch negativ bewertet wird.

Analyse der Erkennung von Emotionen

Mithilfe dieses Modells können Unternehmen die im Benutzerfeedback enthaltenen Emotionen wie Ärger, Zufriedenheit, Frustration, Angst, Sorge, Glück und Panik erkennen. Dieses System verwendet in der Regel Lexika, während einige fortgeschrittene Klassifikatoren auch maschinelles Lernen Algorithmen.

Zur Erkennung von Emotionen sollten Sie jedoch maschinelles Lernen über Lexika verwenden. Ein Wort kann aufgrund seiner Verwendung eine positive oder negative Bedeutung haben. Während das Lexikon die Emotion möglicherweise ungenau erkennt, kann ML die Emotionen richtig bestimmen.

Absichtsanalyse

Mit diesem Modell können Sie die Absicht der Verbraucher genau bestimmen. So müssen Sie keine Zeit und Mühe aufwenden, um die Zielgruppe zu finden, die nicht die Absicht hat, bald etwas zu kaufen. Stattdessen können Sie sich auf Kunden konzentrieren, die vorhaben, Ihre Produkte zu kaufen. Sie können Retargeting-Marketing einsetzen, um ihre Aufmerksamkeit zu gewinnen.

Wie funktioniert die Stimmungsanalyse?

Die Meinungsfindung funktioniert in der Regel über einen Algorithmus, der die Sätze durchsucht und entscheidet, ob sie positiv, neutral oder negativ sind. Fortgeschrittene Tools zur Meinungsfindung ersetzen den statischen oder konventionellen Algorithmus durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. In der Branche wird Opinion Mining daher auch als emotionale KI bezeichnet.

Die Stimmungsanalyse folgt derzeit den beiden folgenden Arbeitsmodellen:

#1. Maschinelles Lernen Sentiment-Analyse

Wie der Name schon sagt, nutzt diese Technik ML und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um aus verschiedenen Trainingsinputs zu lernen. Daher hängt die Genauigkeit des Modells in hohem Maße von der Qualität der eingegebenen Inhalte und dem richtigen Verständnis der Stimmung der Sätze ab. Mehr dazu finden Sie weiter unten im Abschnitt "Erstellen einer Stimmungsanalyse mit maschinellem Lernen".     

#2. Regelbasierte Gefühlsanalyse

Dies ist die herkömmliche Methode der Meinungsfindung. Der Algorithmus verfügt über einige voreingestellte Regeln zur Erkennung der Stimmung für jeden Satz. Ein regelbasiertes System nutzt auch NLP manuell durch die Liste der Wörter (Lexika), Tokenisierung, Parsing und Stemming.

Das funktioniert folgendermaßen:

Eine Bibliothek von Lexika

Der Programmierer erstellt innerhalb des Algorithmus eine Bibliothek mit positiven und negativen Wörtern. Dazu kann man jedes Standardwörterbuch verwenden. Hier wäre es hilfreich, wenn Sie bei der Entscheidung, welche Wörter positiv oder negativ sind, sorgfältig vorgehen würden. Wenn Sie einen Fehler machen, wird die Ausgabe fehlerhaft sein.

Tokenisierung von Texten

Da Maschinen die gesprochene menschliche Sprache nicht verstehen können, müssen Programmierer die Texte in die kleinstmöglichen Fragmente, z. B. Wörter, zerlegen. Daher gibt es die Satz-Tokenisierung, die Texte in Sätze zerlegt. In ähnlicher Weise werden bei der Wort-Tokenisierung die Begriffe eines Satzes aufgeteilt.

Streichung unnötiger Wörter

Die Lemmatisierung und die Entfernung von Stoppwörtern spielen an dieser Stelle eine wichtige Rolle. Unter Lemmatisierung versteht man das Zusammenfassen ähnlicher Wörter zu einer Gruppe. Zum Beispiel werden Am, Is, Are, Been, Were, etc. als "be" betrachtet.

In ähnlicher Weise werden durch das Entfernen von Stoppwörtern überflüssige Wörter wie "Für", "Zu", "A", "Bei" usw. entfernt, die keine signifikanten Veränderungen der Stimmung im Text bewirken.

Computergesteuerte Zählung von Gefühlswörtern

Da Sie in einem Stimmungsanalyseprojekt Terabytes von Texten analysieren werden, müssen Sie ein Computerprogramm verwenden, um alle positiven, negativen und neutralen Wörter effizient zu zählen. Es hilft auch dabei, menschliche Fehler in diesem Prozess zu minimieren.

Berechnung des Sentiment-Scores

Die Aufgabe des Opinion Mining ist also einfach. Das Programm muss dem Text eine Punktzahl zuweisen. Die Bewertung könnte in Prozentform erfolgen, z. B. 0% ist negativ, 100% ist positiv und 50% ist neutral.

Alternativ dazu verwenden einige Programme die Skala von -100 bis +100. In dieser Skala steht 0 für eine neutrale, -100 für eine negative und +100 für eine positive Stimmung.

Reale Anwendungen der Sentimentanalyse

Unternehmen sammeln ständig qualitative Daten, die korrekt analysiert werden müssen. Die Anwendungsfälle für Opinion Mining in der Praxis sind:

• Die Stimmungsanalyse wird zur Analyse von Kundensupportgesprächen verwendet. Sie hilft Unternehmen, ihre Arbeitsabläufe zu rationalisieren und ihren Kundenservice zu verbessern.
• Was Kunden in Foren und Online-Communities sagen, ist für Unternehmen von Bedeutung. Sie nutzen diese Methode, um den Gesamteindruck der Kunden auf diesen Plattformen zu verstehen.
• Kundenrezensionen in den sozialen Medien können über Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheiden. Die Stimmungsanalyse wird häufig eingesetzt, um herauszufinden, was das Publikum über ein Unternehmen sagt.
• Mit Hilfe der Meinungsforschung können Markttrends ermittelt, neue Märkte erschlossen und Wettbewerber analysiert werden. Daher wird es zur Marktforschung vor der Einführung neuer Produkte oder Marken eingesetzt.
• Ein weiterer Bereich, in dem Unternehmen die Stimmungsanalyse einsetzen, sind Produktbewertungen. So wissen die Unternehmen, wo sie ihre Produkte verbessern können. 
• Umfragen zu einem neu eingeführten Produkt oder einer Betaversion einer App enthalten Informationen, die Sie zur Verbesserung des Produkts nutzen können. Meinungsforschung ist auch hilfreich, um wichtige Daten aus Kundenumfragen zu sammeln.

Sentiment-Analyse mit maschinellem Lernen erstellen

Vorverarbeitung von Texten

Bei der Textvorverarbeitung kann ein ML-Algorithmus Stoppwörter und Lemmatisierung verwenden, um unkritische Wörter zu entfernen, die beim AI-Mining keine Rolle spielen. 

Merkmale extrahieren

Nach der Verarbeitung des Rohtextes wendet das KI-Programm eine Vektorisierungsmethode an, um die Gefühlswörter in Zahlen umzuwandeln. Der Fachbegriff für diese numerische Darstellung von Wörtern lautet Features.

Bag-of-n-grams ist der übliche Weg für die Vektorisierung. Allerdings, Deep Learning hat viele Fortschritte auf diesem Gebiet gemacht und den word2vec-Algorithmus eingeführt, der ein neuronales Netz verwendet.     

Training der KI und Vorhersage

Der KI-Trainer muss mit einer Reihe von mit Gefühlen gekennzeichneten Trainingsdaten gefüttert werden. Die Daten enthalten hauptsächlich viele Paare von Merkmalen. Merkmalspaare sind eine numerische Darstellung eines Gefühlsworts und seine entsprechende Bezeichnung: negativ, neutral oder positiv.  

Vorhersage von Texten aus dem wirklichen Leben

Nun würde der Programmierer ungesehenen oder neuen Text in das ML-System einspeisen. Das System nutzt sein Wissen aus den Trainingsdaten, um Tags oder Klassen für ungesehene Texte zu erzeugen.

Manchmal kann ein KI-System auch Klassifizierungsalgorithmusmodelle wie logistische Regression oder Naive Bayes verwenden, Lineare Regression, Support Vector Machines und Deep Learning.  

Meinungsforschungs-Tools

Nachdem Sie nun das Konzept der Stimmungsanalyse im Detail kennen, ist es an der Zeit, sich über die Top-Meinungsforschungstools.

MonkeyLearn

MonkeyLearn ist eine Sentiment Analyzer Software, die schnell Emotionen in ungeordneten Textdaten erkennen kann. Mit diesem Tool können Unternehmen negative Kommentare sofort erkennen und sofort darauf reagieren, um einen positiven Eindruck zu vermitteln. 

Sie können die Meinung der Kunden über Ihre Produkte, Dienstleistungen oder Ihre Marke verfolgen. Dadurch erhöht sich auch die Reaktionszeit auf dringende Anfragen für Ihr Unternehmen in hohem Maße. Außerdem können Sie damit Erkenntnisse über die Stimmung visualisieren.

MonkeyLearn unterstützt die Integration mit Hunderten von Anwendungen zur Textanalyse, einschließlich Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Schriftformund Service Cloud. 

Awario

Wenn Sie auf der Suche nach einem zuverlässigen Tool zur Stimmungsanalyse sind, um Social Listening zu verfolgen, Awario ist die richtige Anwendung für Sie. Sie misst die Stimmung rund um Ihre Marke und wie sie sich im Laufe der Zeit verändert, damit Sie Ihren Ruf verstehen können. 

Mit diesem Tool können Sie negative Kommentare in den sozialen Medien erkennen und sie vorrangig beantworten. Es informiert Sie über die Reaktionen Ihrer Kunden auf Ihre Marketingkampagnen und neu auf den Markt gebrachten Produkte. 

Außerdem können Unternehmen diese Plattform nutzen, um ihre Konkurrenten zu analysieren und deren Stärken und Schwächen zu ermitteln. Sie können die Analysestatistiken auch im PDF-Format erhalten und sie mit anderen teilen.

Thematisch

Thematisch ist eine Feedback-Analyseplattform, die Sie auch für die Stimmungsanalyse nutzen können. Sie bietet Ihnen mithilfe von KI-gesteuerter Meinungsanalyse umfassende Einblicke in Ihre Kunden. Mit diesem Tool können Sie Kundenfeedback auf einer zentralen Plattform verstehen und Ihre Antworten priorisieren.

Diese Plattform sammelt Feedback aus Umfragen, sozialen Medien, Support-Chats, offenen Kundenantworten und Bewertungen. Dann kategorisiert sie diese mithilfe von KI in verschiedene Themen und Stimmungen. 

Sie wissen also, was für die Kunden wichtig ist. Diese Plattform erfordert keine Schulung oder manuelle Codierung, da Sie nahtlos die Trendthemen der Kunden verstehen können.

Letzte Worte

Die Stimmung der Kunden und die Kaufabsicht gehen Hand in Hand. Unternehmen können ihren Marketingplan anhand des positiven oder negativen Eindrucks ihrer potenziellen und bestehenden Kunden erstellen. Die Stimmungsanalyse hilft Ihnen auch beim Social-Media-Management und beim Branding des Unternehmens.

Da Sie nun wissen, wie wichtig Opinion Mining ist und wie es funktioniert, können Sie diese Methode mit Hilfe der besten Sentiment-Analysatoren in Ihr Unternehmen implementieren. Sie können auch eine Lösung zur Stimmungsanalyse mithilfe von maschinellem Lernen erstellen. 

Wenn Sie interessiert sind, sehen Sie sich diese Liste an Kundenfeedback-Tools um Ihre Produkte zu verbessern.