KI-getriebene
Textanalyse

Das Social Web wird konstant gescannt nach vorher festgelegten Kriterien. Kriterien können Stichwörter oder Themenfelder sein. Das Unternehmen erhält somit einen Rundumblick und vor Allem einen permanenten Überblick zu Meinungen von Kunden, Kritikern und Meinungsbildnern – den Influencern. Die Informationen sind nicht nur hilfreich um Rückschlüsse auf das eigene Unternehmen zu ziehen, sondern können auch Informationen in Bezug auf die Wettbewerber preisgeben.

Um das Monitoring zu kalibrieren braucht es ein Keyword Set, also wichtige Schlagwörter, nach denen die sozialen Medien durchsucht werden sollen. Mit diesen Keywords werden die Sozialen Medien dann dauerhaft gescannt – unterstützt durch den AI-basierten Prozess.Beim Social Media Monitoring erhält man dementsprechend eine dauerhafte Auswertung – Im Gegensatz zu einer Social Media Analyse, denn diese untersucht immer nur einen bestimmten Zeitraum.

Die Sentiment Analyse kann beim Social Media Monitoring eingesetzt werden, um vorab die Stimmung der Erwähnungen zu analysieren. Wird eine besonders negative Stimmung erkannt, können zeitnah präventive Maßnahmen ergriffen werden.

Mit einer Sentimentanalyse kann die Stimmung am Markt bereits weit vor der Produkteinführung für bestimmte Themenbereiche des Produktes genutzt werden. Finden Sie heraus, was bei der Zielgruppe gut ankommt, bevor es in die finale Umsetzungsphase geht.

Beispielsweise können nur Bestimmung des eigenen Image können Meinungen und Einstellungen gegenüber dem Unternehmen erfasst werden. Durch die konstante Stimmungs Erkennung gegenüber einem Produkt oder einer Dienstleistung kann das Unternehmen entsprechend reagieren, seine Werbung anpassen und die gesamte Kommunikation anhand der Ergebnisse ausrichten. Wer das Stimmungsbild seiner Zielgruppe kennt, kann diese auf einer emotionalen Ebene erreichen. Was bewegt die Zielgruppe? Worüber macht Sie sich Gedanken? Wie kann das Produkt oder die Dienstleistung darauf reagieren?

Die Sentimentanalyse bietet genau das: Stimmungen gegenüber Produkten, Dienstleistungen oder einem Unternehmen zu erkennen. Egal ob positive oder negative Meinungsbilder.

Die künstliche Intelligenz hilft beim Text Mining die normalerweise undurchschaubare Datenmenge zu durchforsten und lesbare Ergebnisse zu liefern. Die Ergebnisse werden im Anschluss kategorisiert und interpretiert, damit die Auswertung erkenntnisreiche Rückschlüsse zulässt.

Text Mining kann sowohl zur Prävention als auch zur Effizienzsteigerung genutzt werden.

Bekommt ein Unternehmen sehr früh von einem drohenden ‘Shitstorm’ in Social Media Kanälen etwas mit, kann entsprechend gegengesteuert werden. Auch für eine umfassende Wettbewerbsanalyse innerhalb von Social Media Kanälen kann Text Mining genutzt werden.

Bei sehr vielen Unternehmen wird Text Mining inzwischen im Kundenservice eingesetzt. Dazu werden Chat Bots genutzt, die durch ein Pop Up Fenster meist unten rechts im BIldschirmbereich auftauchen. Chat Bots bieten Hilfe an, wenn man entsprechende Webseiten aufruft. Mit Text Mining werden eingehende Nachrichten von Kunden kategorisiert und an die passende Stelle weitergeleitet. So landen technische Fragen direkt beim technischen Support und Sales Anfragen direkt beim Verkäufer.

Ein gutes Online-Reputationsmanagement kann heutzutage den Unterschied machen. Und genau hier kommt erneut die Sentimentanalyse ins Spiel.

Beim Reputation Monitoring geht es nicht nur darum, Bewertungen zu erfassen, sondern ein Gesamtbild zu Erwähnungen, Bewertungen und Posts in Zusammenhang mit einer Marke zu erfassen. Durch Einsatz von KI-basierten Methoden kann ein umfassendes Bild aus dem World Wide Web gezeichnet werden. Das ermöglicht es dem Unternehmen, auf jede Erwähnung und Bewertung zu reagieren. Doch noch besser ist es, vom Reaktionär zum Aktionär zu werden.

Unternehmen können mit einem guten Reputationsmanagement tracken, mit welcher Kampagne und welchen Inhalten sich das Meinungsbild zur Marke verändert und entsprechend agieren. Das schafft Platz für noch besseren Content und bessere Ergebnisse.