Was ist Sentiment-Analyse?
Die Sentiment-Analyse, auch Meinungsforschung genannt, identifiziert und erkennt positive, negative und neutrale Stimmungen in Texten. Unternehmen nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Textanalyse und Computerlinguistik, um Meinungen über ihre Produkte und Dienstleistungen zu kategorisieren. Die Sentiment-Analyse ist besonders wertvoll, um Kundenfeedback zu verstehen.
Einige Teams verwenden Natural Language Understanding (NLU), um Texte mit Hilfe von maschinellen Lernalgorithmen zu verstehen. Anwendungsfälle umfassen Chatbots und Social Media Monitoring-Software.
Arten der Sentiment-Analyse
Verschiedene Arten der Sentiment-Analyse erleichtern es Unternehmen, ihre Ziele bei der Textanalyse zu erreichen. Einige gängige Arten sind:
- Gestufte Sentiment-Analyse, auch als feinkörnige Analyse bekannt, weist einem Inhalt oder Text eine Note auf einer bestimmten Skala zu. Dies bietet die Möglichkeit, unterschiedliche Skalen zu verwenden, um Einblicke auf verschiedenen Ebenen zu bieten. Zum Beispiel könnten Teams eine Skala von 1-5 oder 1-10 verwenden, um detailliertere Definitionen für tiefere Einblicke zu bieten.
- Emotionserkennung erkennt verschiedene Emotionen in Texten, wie Freude oder Frustration. Unternehmen nutzen die Emotionserkennung, um komplexere Kundenreaktionen außerhalb der typischen negativen bis positiven Bewertungen zu berücksichtigen.
- Aspektbasierte Sentiment-Analyse bestimmt, wie Kunden über eine bestimmte Dienstleistung oder Produktkomponente denken. Dies hilft, die Kundenperspektive auf einer granularen Ebene zu verstehen, anstatt nur die Gesamtbewertungen der Kunden zu betrachten.
- Intentionsanalyse konzentriert sich auf die Absicht des Interessenten oder Kunden. Unternehmen nutzen diese Informationen, um zu verstehen, ob eine Person daran interessiert ist, ein Produkt zu kaufen.
Vorteile der Sentiment-Analyse
Die Sentiment-Analyse bietet viele Vorteile für Unternehmen, darunter:
- Verbesserter Kundenservice. Wenn Teams Kundenbeschwerden, Kommentare, Feedback und Bewertungen analysieren, finden sie Wege, den Kundenservice zu verbessern und das Kundenerlebnis zu optimieren.
- Tiefere Beziehungen zu Kunden. Meinungsforschung liefert Unternehmen Einblicke in das Kundenverhalten und stärkt die Kundenbeziehungen. Darüber hinaus hilft die Sentiment-Analyse Unternehmen zu verstehen, was bei Kunden ankommt, um Planungszwecke zu unterstützen.
- Strategisches Krisenmanagement. Unternehmen verlassen sich auf die Sentiment-Analyse, um potenzielle PR-Katastrophen zu bewältigen, die ihr Markenimage und ihren Ruf schädigen könnten. Sie rüstet Unternehmen aus, um negative Bewertungen und Kommentare in sozialen Medien oder in den Nachrichten im Auge zu behalten.
Herausforderungen der Sentiment-Analyse
Obwohl die Sentiment-Analyse wertvoll sein kann, treten auch Herausforderungen auf.
- Die Polarität der Begriffe. Unternehmen suchen typischerweise nach positiven und negativen Aussagen, wenn sie eine Sentiment-Analyse durchführen. Manchmal ist dies leicht zu identifizieren, aber andere Male sind mittlere oder durchschnittliche Stimmungen schwerer in die Bewertung einzubeziehen.
- Interpretation des Tons, wie Ironie und Sarkasmus. Die Bestimmung des Tons von geschriebenem Text ist kein einfacher Prozess. Sentiment-Analyse-Tools können nicht unbedingt zwischen einem sarkastischen negativen und einem positiven Sentiment unterscheiden. Dies kann die Bewertung erschweren und zu einer falschen Kennzeichnung von Texten führen.
- Unfähigkeit, gefälschte Bewertungen zu unterscheiden. Bot-generierte oder gefälschte Bewertungsinhalte sind für viele Unternehmen ein Problem. Sentiment-Analyse-Tools können möglicherweise nicht zwischen gefälschten und legitimen Inhalten unterscheiden, was die Sentiment-Bewertungen übermäßig beeinflussen könnte.
Schritte zur Implementierung eines Sentiment-Analyse-Prozesses
Für die effektivsten Ergebnisse müssen Unternehmen einen Sentiment-Analyse-Prozess entwickeln, der ihren einzigartigen Bedürfnissen entspricht, aber einige Schritte können jedem Team helfen, zu beginnen.
- Sammeln Sie die Daten. Unternehmen sollten bestimmen, welche Kundendatensätze für ihre Analyse relevant sind. Es ist klug, in diesem Schritt Einblicke durch Umfragen und Feedback zu sammeln, um zusätzliche Einblicke und Stimmungen für die Analyse zu erhalten.
- Bereinigen Sie die Daten. Unternehmen müssen die Daten bereinigen und sie für Sentiment-Analyse-Tools leichter lesbar machen. Dazu gehört das Ansprechen von Emojis und das Entfernen von Satzzeichen.
- Analysieren Sie die Daten. Die Arten der Analysen variieren je nach den Bedürfnissen des Unternehmens, aber verschiedene Tools wie Natural Language Processing, Textanalyse-Software und maschinelles Lernen können Einblicke extrahieren.
- Berichten Sie über die Ergebnisse. Das Erstellen von Visualisierungen zur Präsentation der Schlussfolgerungen aus der Sentiment-Analyse beruhigt wichtige Stakeholder. Teams sollten Einblicke überprüfen und die nächsten Schritte entsprechend bestimmen.
- Ergreifen Sie Maßnahmen auf Grundlage der Ergebnisse und wiederholen Sie den Prozess. Die Identifizierung von Änderungen zur Verbesserung des Produkts und des Kundenerlebnisses ist entscheidend für die Sentiment-Analyse. Anhand der Schlussfolgerungen der Analyse sollten Teams einen Plan erstellen, Änderungen umsetzen und den Prozess fortsetzen, um die Kundenzufriedenheit im Laufe der Zeit zu verbessern.
Social Media Monitoring ist eine großartige Möglichkeit, Feedback zu sammeln und ein Gefühl für die Kundenstimmungen zu bekommen.
Alyssa Towns
Alyssa Towns works in communications and change management and is a freelance writer for G2. She mainly writes SaaS, productivity, and career-adjacent content. In her spare time, Alyssa is either enjoying a new restaurant with her husband, playing with her Bengal cats Yeti and Yowie, adventuring outdoors, or reading a book from her TBR list.
