Die Stimmungsanalyse ist ein automatisierter Prozess zur Analyse von Daten, um die zum Ausdruck gebrachte Stimmung (positiv, negativ oder neutral) unabhängig vom Format (Text, Video, Bilder oder Sprache) zu bestimmen. Zu den beliebten Anwendungen der Stimmungsanalyse gehören die Überwachung sozialer Medien, das Management des Kundensupports, die Bewertung des Markenrufs und die Analyse von Kundenfeedback.
Der Prozess zur Gewinnung kontextbezogener Erkenntnisse ist ähnlich, unabhängig davon, ob wir aus einem ML-Sentiment-Analyse-Algorithmus Geschäftsinformationen ableiten oder die Wahrscheinlichkeit vorhersagen wollen, dass ein Kunde das Unternehmen verlässt und warum. Um zu verstehen, welche Daten zur Verfügung stehen, was sie uns in Bezug auf eine bestimmte geschäftliche Herausforderung und ein bestimmtes Ziel sagen können, ist eine Datenstrategie erforderlich. Diese legt den Grundstein dafür, dass ein Unternehmen erkenntnisorientiert arbeiten kann.
Herausforderung
Die Herausforderung bestand in der Analyse der sozialen Medien für die Bundestagswahl. Gleichzeitig sollte ein Verständnis geschaffen und eine Einschätzung der Stimmung in der Öffentlichkeit über soziale Medien gesammelt werden, um die öffentliche Wahrnehmung durch wirkungsvolle Kommunikation zu steuern.
Lösung
Die entwickelte Anwendung analysiert das Stimmungsbild von Posts in sozialen Netzwerken zur Bundestagswahl, die einen politischen Bezug hatten, d.h. deren Inhalt ein Politiker, eine Partei, ein politisches Thema oder ein Re-Post oder eine Antwort auf einen Post einer Partei oder politischen Person war. Die Beiträge wurden im Zeitraum von 08/2016 bis 10/2017 gesammelt und in Echtzeit auf ihren Stimmungswert („Sentiment“) analysiert. Es können verschiedene Algorithmen zur Stimmungsbestimmung sowie der Zeitraum und das Aktualisierungsintervall gewählt werden. Neben dem Stimmungswert wurden auch die meistdiskutierten Themen sowie die positivsten und negativsten Beiträge angezeigt. Auf diese Beiträge könnte über eine Schnittstelle direkt geantwortet werden. Darüber hinaus ermöglichte die Anwendung die Darstellung von Beiträgen und deren Inhalt auf einer Karte.
Ergebnis
Die Anwendung ermöglicht es Parteien und politischen Akteuren, die Stimmung in den sozialen Medien zu analysieren und direkt mit den relevanten Akteuren zu interagieren, unabhängig davon, ob diese Ihnen folgen oder nicht. Das führt zu einem effektiveren und präziseren Management der öffentlichen Kommunikation und Wahrnehmung.
Die Möglichkeiten sind grenzenlos
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Breites Anwendungsspektrum
Die Textanalyse zeigt Ihnen, worüber am meisten geschrieben wird. Sie können sehen, welche Themen gerade angesagt sind, welche Ideen häufig im Text verlinkt werden und sogar feststellen, wer welche Themen am häufigsten anspricht.
Wenn Sie diese Inhalte einer Stimmungsanalyse unterziehen, können Sie feststellen, ob die Themen positiv oder negativ aufgenommen werden. So erhalten Sie einen aussagekräftigen Anwendungsfall für die Meinung von Kunden und Mitarbeitern, der dazu beiträgt, die nächstbesten Maßnahmen zu ergreifen, um bessere Ergebnisse in allen Geschäftsbereichen zu erzielen.
Die Stimmungsanalyse, die auf Nicht-Text-Feedback wie Video, Audio und Bilder angewandt wird, bietet einzigartige Geschäftsinformationen, von ungenutzten wertvollen Kundeninteraktionen mit Marketingvideos bis hin zu Gesprächen im Vertrieb, Kundendienst und Call Center. Zu den beliebten Anwendungen der Stimmungsanalyse gehören die
- Überwachung sozialer Medien
- Produktanalyse
- Kundensupport
- Kundenfeedback
- Markenüberwachung und Reputationsmanagement
- Kundenmeinung (VOC)
- Mitarbeitermeinung
KI-Modelle, wie die Stimmungsanalyse und andere Bereiche der KI, versetzen Unternehmen in die Lage, ihr gesamtes organisatorisches Ökosystem – Kunden, Interessenten, Konkurrenten, Lieferanten und Mitarbeiter – genau und in Echtzeit zu beobachten, um die nächstbesten Maßnahmen zu bestimmen.
KI ermöglicht es Unternehmen, nicht-kognitive Aufgaben zu automatisieren, komplexe Probleme zu lösen und Systeme zu schaffen, die kontextbezogene Geschäftsinformationen für die richtigen Personen zur richtigen Zeit im gesamten Unternehmen bereitstellen.
Wenn Unternehmen in der Ära der Datenwissenschaft und KI erfolgreich sein wollen, müssen sie neue Wege finden, um wettbewerbsfähig zu sein und ihre Personalmängel zu beheben.