Kundenstimmungsanalyse: Beispiele, Definition und Strategien!

Die Stimmungsanalyse wird immer beliebter. Sie ist ein leistungsfähiges Instrument oder ein Mechanismus, der in Wirtschaft und Marketing eingesetzt wird. Bei der Stimmungsanalyse werden Computeralgorithmen eingesetzt, um Stimmungen aus einem Text zu erkennen und zu extrahieren, insbesondere aus meinungsbetonten Texten. Aber das ist die Helikopterperspektive.

In diesem Artikel werden wir erörtern, was genau Sentiment-Analyse ist und warum sie wichtig ist, einige der besten Sentiment-Analysatoren und Algorithmen sowie verschiedene Sentiment-Analyse-Bewertungen und Klassifizierungen.

Also, lasst uns analysieren!

In diesem Artikel zur Stimmungsanalyse

Was ist Stimmungsanalyse?

Unter Stimmungsanalyse versteht man den Prozess der Identifizierung und Quantifizierung von Gefühlen oder Einstellungen in einem Text. Die Stimmungsanalyse hat in den letzten Jahren mit dem Aufkommen der sozialen Medien an Bedeutung gewonnen. Sie wird eingesetzt, um die Meinung der Kunden über ein Unternehmen oder ein Produkt zu verstehen und um Bereiche zu ermitteln, in denen Verbesserungen erforderlich sind. Die Stimmungsanalyse kann auch für politische Zwecke eingesetzt werden, um die öffentliche Meinung über einen Kandidaten oder eine Politik zu ermitteln.

Kundenstimmungsanalyse - Bedeutung

Die Sentiment-Analyse ist ein Text-Mining-Tool, mit dem eine große Anzahl von Kundenrezensionen und -meinungen sowie die darin zum Ausdruck kommende Stimmung analysiert werden kann. Die Stimmungsbewertung gibt Aufschluss darüber, was die Menschen über ein Produkt denken. Sentiment Scores von Kunden helfen Unternehmen, negative Kommentare über ihre Produkte zu erkennen und auf diese Gefühle mit entsprechenden Maßnahmen zu reagieren.

Analyse der Stimmung in Texten

Die Stimmung in Texten kann manuell analysiert werden, was jedoch zeit- und arbeitsintensiv ist. Die Stimmungsanalyse kann auch automatisch mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens durchgeführt werden. Diese Algorithmen werden auf großen Datensätzen trainiert, die positive, negative und neutrale Texte enthalten. Der Algorithmus weist dann jedem Text auf der Grundlage der Trainingsdaten einen Stimmungswert zu. Anhand dieser Bewertung lässt sich die allgemeine Stimmung eines Textes ermitteln. Die Stimmungsanalyse wird auch verwendet, um durch die Analyse von Kundenrezensionen zu verstehen, was Kunden wünschen.

Warum ist die Stimmungsanalyse wichtig?

Die Stimmungsanalyse ist wichtig, weil sie den Unternehmen ein genaueres Bild der Kunden vermittelt. Die Stimmungsanalyse ermöglicht es Unternehmen, Einblicke in die Meinung der Kunden über ihre Produkte und Dienstleistungen zu erhalten. So können Unternehmen erfahren, was Kunden wirklich wollen, wie sie über das Produkt denken und ob es Bereiche gibt, die verbessert werden müssen. Die Stimmungsanalyse kann in Kundendienstanwendungen wie Chatbots und mobilen Apps eingesetzt werden. So nutzen beispielsweise Digit-Plattformen die Stimmungsanalyse, um zu verstehen, was den Nutzern am wichtigsten ist, und geben diese Informationen an das Unternehmen zurück.

Sentiment-Analyse mit maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen kann bei der Stimmungsanalyse entweder durch überwachtes oder durch unüberwachtes Lernen angewendet werden. Die auf maschinellem Lernen basierende Stimmungsanalyse wurde erfolgreich mit Hilfe von Deep Learning implementiert, wobei große Datensätze verwendet werden, um Algorithmen zu trainieren, die Muster erkennen und Vorhersagen über neue Texte treffen können. Die Stimmungsanalyse ist ein aktives Forschungsgebiet mit zahlreichen Anwendungen in den Bereichen Marketing, Marktforschung, Business Intelligence usw. Ein auf maschinellem Lernen basierendes Modell zur Klassifizierung von Gefühlen wird in großem Umfang für verschiedene Aktivitäten wie die Klassifizierung von Nachrichten, die Erkennung von Spam usw. verwendet. Gefühlsbetonte Wesen haben dieser Welt so viele Fortschritte gebracht, aber das ist nicht genug!

Kundenstimmung Stimmungsanalyse - Beispiele

Hier sind einige Beispiele, bei denen die Stimmungsanalyse erfolgreich eingesetzt wurde:

Erkennung der Satzpolarität

Erkennung der Satzpolarität - Beispiel für Sentimentanalyse - Sentiwordnet Die Satzpolarität bezieht sich auf die Art eines Satzes - ob er positiv, negativ oder neutral ist - und kann mit Hilfe der Sentimentanalyse bestimmt werden.

Sentiwordnet

Sentiwordnet ist eine lexikalische Ressource für Meinungsforschung und Stimmungsanalyse, die ein semantisches Netzwerk aus englischen Wörtern enthält, die mit SentiStrength-Sentiment-Scores und Part-of-Speech-Tags versehen sind. Sentiwordnet wurde verwendet, um die Polarität - positiv, neutral oder negativ - von Filmkritiken aus einer Online-Filmdatenbank zu klassifizieren.

Bewertungen und Klassifizierungen der Stimmungsanalyse

Wenn ein Text in einen Algorithmus für maschinelles Lernen eingespeist wird, liefert dieser einen Wert zwischen 0 und 1, der angibt, wie positiv der Text ist. Die Stimmungsanalyse liefert Ihnen auch zwei Klassifizierungen: Positive Stimmung und Negative Stimmung. Dies sind die vordefinierten Kategorien für Trainingsdatensätze, mit denen Algorithmen trainiert werden, um sie als positive oder negative Texte zu identifizieren. Die Stimmungsanalyse kann weiter in 3 verschiedene Typen unterteilt werden: Sentiment Score, Sentiment-Klassifizierung und

3 gängige Arten der Stimmungsanalyse

1. Stimmungsbewertung - Dies ist die einfachste Form der Stimmungsanalyse, bei der ein Text eine Bewertung zwischen 0 und 1 erhält, die angibt, wie positiv oder negativ er insgesamt ist.

2. Sentiment-Klassifizierung - Der Algorithmus ordnet jeden Satz im Text auf der Grundlage seines Trainingsdatensatzes einer der vordefinierten Kategorien - positiv, neutral oder negativ - zu. Im Allgemeinen ist dieser Ansatz genauer als der Sentiment Score, da er jedem Satz im Text ein bestimmtes Sentiment zuordnet.

3. Identifizierung von Gefühlen - Bei der Identifizierung von Gefühlen wird festgestellt, welcher Teil eines Satzes positiv oder negativ ist, und dieser entsprechend gekennzeichnet. Die Identifizierung von Gefühlen erfolgt mit Hilfe von NLP-Techniken, die die sprachliche Struktur von Sätzen untersuchen und deren grammatikalische Bestandteile wie Substantive, Verben, Adverbien usw. identifizieren. Die Identifizierung von Gefühlen kann verwendet werden, um aus Texten, die Kundenfeedback enthalten, herauszufinden, was Kunden wünschen.

NLP-Sentiment-Analyse

 

NLP-Sentiment-Analyse - Sentiment Classifier Die Sentiment-Analyse mit NLP ist die genaueste Form der Sentiment-Analyse, da sie Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet, um Stimmungen in einem Text zu erkennen. Der Algorithmus zerlegt die Satzstruktur, identifiziert Verben, Substantive, Adjektive und Adverbien in jedem Satz und analysiert sie dann, um ihre Wortarten zu bestimmen.

Stimmungen werden durch die Untersuchung der linguistischen Eigenschaften von Sätzen ermittelt, die eine positive oder negative Bedeutung über ein Thema vermitteln. Die SentiStrength API bietet ein Beispiel dafür, wie Stimmungsbewertungen für Texte berechnet werden. Sie basiert auf der Kombination von zwei Algorithmen des maschinellen Lernens: Naive Bayes und Support Vector Machines (SVM).

Beispiel: Das musste einfach ein perfekter Tag sein Sentiment score = 0,8 Sentiment classification = Positive Sentiment Sentiment identification = Dieser Satz ist positiv. Stimmungen werden mit Hilfe von NLP-Techniken identifiziert, die die sprachliche Struktur von Sätzen untersuchen und ihre grammatikalischen Bestandteile wie Substantive, Verben, Adverbien usw. identifizieren.

Sentiment-Analyse-Strategie für Unternehmen

Damit die Stimmungsanalyse effektiv arbeiten kann, müssen Unternehmen Zugang zu genügend Daten darüber haben, wie die Menschen wirklich über ihre Produkte und Dienstleistungen denken. Das Training von Algorithmen auf vorhandenen Bewertungen hilft bei der Erkennung von Stimmungen im Zusammenhang mit bestimmten Schlüsselwörtern oder Marken, die im Kundenfeedback vorkommen. Die Stimmungsanalyse kann zur Überwachung der Social-Media-Kanäle eines Unternehmens eingesetzt werden, um zu verstehen, was die Menschen über das Unternehmen sagen.

Einige ausgezeichnete Sentiment-Analysatoren

Hier sind einige der beliebtesten Sentiment- und Customer Sentiment-Analysatoren auf dem Markt.

Sentiment HQ Werkzeug zur Sentimentanalyse

Sentiment HQ ist eine Webanwendung, die Ihnen in weniger als 60 Sekunden eine Sentiment-Analyse eines beliebigen Textes liefert. Der Sentiment Score sagt Ihnen, ob der Text positiv oder negativ ist, während die Sentiment Class angibt, um welche Art von Ausdruck es sich handelt - Lob, Kritik oder neutral. Mit der API von Sentiment HQ können Sie die Sentiment-Analyse in Ihre Anwendungen und Websites integrieren.

Mentionmapp Überwachung und Analyse sozialer Medien

Mentionmapp überwacht Social-Media-Posts auf Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, Google+, YouTube usw. und bietet Geschäftsanalysen in Echtzeit, um Unternehmen dabei zu helfen, bessere Entscheidungen in Bezug auf den Kundenservice zu treffen, indem es Datenvisualisierungstools zur Analyse der Stimmung einsetzt. Mentionmapp stellt auch visualisierte Berichte zur Stimmungsanalyse und -klassifizierung bereit, damit Sie überwachen können, was Kunden über Ihre Marke sagen.

Bitext Sentiment Analyse API

Bitext ist eine Webanwendung, die mithilfe von KI-Algorithmen die Stimmung in Texten beliebiger Sprachen analysiert. Der Sentiment Score sagt Ihnen, ob der Text positiv oder negativ ist, während die Sentiment Class angibt, um welche Art von Ausdruck es sich handelt - Lob, Kritik oder neutral. Mit der API von Bitext können Sie die Sentiment-Analyse in Ihre Anwendungen und Websites integrieren.

IBM Watson Analytics Werkzeug zur Stimmungsanalyse

IBM Watson Analytics bietet eine Funktion für die Stimmungsanalyse, die Klassifikatoren verwendet, um Stimmungen auf der Grundlage von vordefinierten Kategorien wie "positiv", "negativ" und "neutral" zu erkennen. Der IBM Sentiment Score gibt Ihnen eine Einschätzung darüber, wie positiv oder negativ der Text ist. Das Stimmungsanalyse-Tool berücksichtigt nicht nur die Schlüsselwörter, sondern auch die Struktur des Satzes, so dass die Bewertung genauer ist.

Abschließende Überlegungen zur Stimmungsanalyse

Vielen Dank für die Lektüre dieses Artikels. Wir hoffen, Sie fanden ihn hilfreich. Die Stimmungsanalyse ist ein aufregendes neues Feld der Datenwissenschaft, und viele Unternehmen nutzen Stimmungsanalyse-APIs, um die Meinung der Kunden über ihre Produkte und Dienstleistungen zu verstehen. Sentiment-Analysatoren sagen Ihnen nicht nur, ob ein Text eine positive oder negative Bedeutung hat, sondern sie können auch Sätze in vordefinierte Kategorien wie Zufriedenheit, Freude, Traurigkeit usw. einordnen. Die Stimmungsanalyse gibt Unternehmen die Möglichkeit, Verbraucherfeedback aus Social-Media-Kanälen zu erhalten, um ihre Geschäftsstrategie entsprechend zu verbessern.

Die aus der Stimmungsanalyse gewonnenen Informationen sind für Unternehmen, die herausfinden wollen, was die Menschen online über ihre Marke denken, von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglichen es ihnen, Änderungen vorzunehmen, um die Produktqualität bzw. den Service zu verbessern.

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