Wie führt man Stimmungsanalysen durch, um das Kundenerlebnis zu verbessern?

Wussten Sie, dass wachstumsorientierte Unternehmen mehr Kundenerfahrungsdaten sammeln als Nicht-Wachstumsunternehmen? Ja, Sie haben richtig gehört! Diese Unternehmen verlassen sich auf Erkenntnisse aus der Kundenerfahrung, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die ihr Geschäft auf die nächste Stufe bringen können. Während Umfragen schon immer ein beliebtes Instrument von Unternehmen waren, um wertvolle Informationen zu sammeln, ist die Stimmungsanalyse ein viel besserer und intelligenterer Ansatz, um tiefer in die Gedanken Ihrer Kunden einzudringen.

Es handelt sich um eine Technik, die künstliche Intelligenz verwendet, um Kundenstimmungen zu erkennen und zu entschlüsseln, sodass Sie ansprechende Kundenerlebnisse schaffen können. Dieser Blog deckt alles auf, was Sie über Stimmungsanalysen wissen müssen.

Was ist Stimmungsanalyse und was sind ihre Vorteile?

Vereinfacht ausgedrückt nutzt die Stimmungsanalyse die Technik der Verarbeitung natürlicher Sprache, um festzustellen, ob die empfangenen Daten einen positiven, negativen oder neutralen Ton ausdrücken. Es wird auch Opinion Mining oder emotionale KI genannt.

Da die Kundendaten extrem verrauscht und unstrukturiert sind und aus mehreren Kanälen einfließen, ist es unmöglich, jede Nachricht manuell zu scannen und zu verarbeiten und zu analysieren, um bessere Dienstleistungen zu erbringen. Hier kommt die Stimmungsanalyse ins Spiel.

Die Stimmungsanalyse verarbeitet alle Arten von Kundenkommunikation – direktes Feedback, E-Mail-Antworten, Kommentare, Rezensionen, Posts usw. – und destilliert die Daten zu einer mathematischen Punktzahl, die Subjektivität und Ton anzeigt .

Diese KI-gestützte Technik ist tiefgreifender als die herkömmlichen NPS- und CSAT-Metriken. Es erschließt Kundenemotionen und gibt Ihnen spezifischere und qualitativere Einblicke.

Die Stimmungsanalyse hilft Ihnen, zwei der wichtigsten Dinge zu verstehen:

• Wie denken Ihre Kunden über Ihre Marke und Ihre Markenangebote im Allgemeinen?
• Wie stehen Ihre Kunden zu den Erlebnissen und Reisen, die Sie anbieten?

Mit solch aussagekräftigen datengesteuerten Einblicken in das Kundenverhalten können Sie:

• Treffen Sie kundenorientierte CX-Entscheidungen.
• Identifizieren Sie Schmerzpunkte

Die folgenden Screenshots aus der Customer Experience Tools and Trends Survey 2020 zeigen die Bedeutung der Stimmungsanalyse.

Diese von einem renommierten globalen Unternehmen durchgeführte Umfrage zeigt, wie wirkungsvoll die Analyse der Kundenstimmung für ein Unternehmen ist.

Hier sind einige der wichtigsten Vorteile der Kundenstimmungsanalyse.

Vorteile der Stimmungsanalyse

1. Upselling-Möglichkeiten

Mit der Stimmungsanalyse können Sie Ihren gesamten Kundenstamm in verschiedene Segmente unterteilen, z. B. die glücklichsten Kunden, Kunden mit dem höchsten Kaufpotenzial, frustrierte Kunden und Kunden, die bereit sind, Ihre Marke zu verlassen.

Sie können Upselling-Möglichkeiten schaffen, indem Sie Ihre zufriedenen Kunden nutzen.

2. Bieten Sie außergewöhnlichen Support

Sie können die Stimmungsanalyse verwenden, um Ihre Chatbots zu trainieren, den richtigen Zeitpunkt zu erkennen, um den Chat an einen Agenten zu eskalieren oder ihn an Ihre erfahrenen Fachleute weiterzuleiten. Dies ist eine großartige Möglichkeit, den Kundensupport zu verbessern und angenehme Erlebnisse zu bieten.

3. Identifizieren Sie emotionale Auslöser

Ein Großteil der Kundenaktionen beruht auf ihren Emotionen und den Erfahrungen, die sie machen. Ein positiver Kundenservice kann positive Emotionen wecken und zu positiven Handlungen führen. Im Gegenteil, schlechter Service kann negative Emotionen und Handlungen auslösen. Dies kann verschiedene Permutationen und Kombinationen haben.

Mit der Stimmungsanalyse können Sie erkennen, welche Nachrichten und Chats als emotionale Auslöser für Ihre Kunden wirken .

So kann es beispielsweise vorkommen, dass der Satz „Wir melden uns in Kürze bei Ihnen“ Kunden verärgert. Oder das Hinzufügen von Emojis zu einem Chat, einer Nachricht oder einer E-Mail löst eine freundliche Reaktion der Kunden aus.

Die Stimmungsanalyse entschlüsselt die Emotionen und Handlungen der Kunden . Anhand dieser Analyse können Sie fundierte Entscheidungen treffen, um die Qualität Ihres Kundenservice zu verbessern.

4. Behandeln Sie mehrere Kunden gleichzeitig

Es ist normal, dass Ihre Agenten mehrere Kunden gleichzeitig betreuen. Es ist jedoch unmöglich, alle Fragen manuell zu bearbeiten und auf einmal zu beantworten. Die Stimmungsanalyse erweist sich als äußerst hilfreich, um zu erkennen, welche Kundengespräche reibungslos verlaufen und welche schnelles Handeln erfordern .

5. Gehen Sie positiv mit Kunden um

Die Stimmungsanalyse entschlüsselt den Tonfall, die Einstellung und die Stimmung der Kunden und gibt Ihnen die Möglichkeit, zur richtigen Zeit mit den richtigen Personen in Kontakt zu treten . Sie werden wissen, an wen Sie sich wenden sollten, worüber Sie sprechen sollten und welchen Kanal Sie dafür nutzen sollten.

Die richtige Art und Weise, mit Kunden in Kontakt zu treten und mit ihnen in Kontakt zu treten, bringt Ihnen zahlreiche Vorteile, wie verbesserte Verkäufe und zufriedene Kunden .

Einige weitere Vorteile der Stimmungsanalyse sind:

• Bewältigen Sie die Kundenabwanderung
• Überwachen Sie die Kundenzufriedenheit
• Nahtlose Eskalation von Kundenproblemen
• Insights-getriebene Marketingstrategien und Kampagnen
• Verbessertes Kundenerlebnis

Lassen Sie uns herausfinden, wie man Stimmungsanalysen und die verschiedenen Techniken dafür durchführt.

Wie führt man Stimmungsanalysen durch, um das Kundenerlebnis zu verbessern?

Es gibt viele Möglichkeiten, Kundenstimmungen zu sammeln und für geschäftliche Zwecke zu verarbeiten. Dieser Abschnitt behandelt einige der besten Techniken für die Online-Stimmungsanalyse.

Stimmungsanalyse auf oberster Dokumentenebene

Die Stimmungsanalyse auf oberster Dokumentebene bestimmt den Ton eines Dokuments. Es verfügt über Datenverarbeitungs-Workflows, die das Durchlaufen eines Textblocks beinhalten, um seinen Ton zu bewerten – negativ, positiv oder neutral. Einige Tools bieten auch eine dritte Ausgabe namens NULL an, was bedeutet, dass der Text weder negativ noch positiv ist.

Diese Stimmungsanalysemethode funktioniert am besten, wenn der zu analysierende Text lang ist.

Während die Stimmungsanalyse auf oberster Dokumentebene die allgemeine Markenwahrnehmung unter den Kundenclustern liefern kann, kann sie keine weiteren umsetzbaren tieferen Einblicke liefern.

Schauen Sie sich zum Beispiel die folgenden Bewertungen an. Dies sind lobenswerte Beispiele für Stimmungsanalysen:

Während eine Stimmungsanalyse auf oberster Dokumentebene zeigen wird, dass diese beiden Aussagen negativ sind, kann sie die Gründe für diese negativen Antworten nicht identifizieren.

Wenn Sie also die allgemeine Markenwahrnehmung bewerten möchten, können Sie sich für die Analyse auf oberster Dokumentebene entscheiden.

Stimmungsanalyse auf Absatzebene

Die Stimmungsanalyse auf Absatzebene ist verfeinert, da sie auf Absatzebene durchgeführt wird. Der Prozessor durchläuft also verschiedene Textabsätze, um herauszufinden, ob sie einen negativen oder positiven Ton haben, beide Töne oder keinen von ihnen.

Es eignet sich perfekt zum Durchsuchen langer Absätze und langer Textdokumente mit mehreren Abschnitten. Blogs, Rezensionen von Kritikern und detaillierte Rezensionen sind perfekte Beispiele.

Die Fähigkeit moderner Kunden zum Konsumieren von Inhalten ist beeindruckend. Blogs sind also weiterhin ein großer Hit unter den Massen. Dies erfordert die Verarbeitung von Blogs oder anderen schriftlichen Artikeln mit langen Absätzen. Sie können den Ton von Absätzen analysieren und besser verstehen, ob der Inhalt bei den Kunden ein Hit oder Flop sein wird.

Wort- oder Phrasenweise Sentimentanalyse

Dies ist ein feinkörniger Stimmungsanalyseprozess, der an unabhängigen lexikalischen Einheiten wie Wörtern oder Phrasen arbeitet. Angenommen, Sie sind Eigentümer einer Kette von Krankenhäusern mit mehreren Fachrichtungen. Nun möchten Sie wissen, ob eine Filiale den richtigen Job macht oder nicht. Eine Stimmungsanalyse auf Wort- oder Satzebene kann diese Aufgabe perfekt erfüllen.

Es sucht nach Wörtern wie „ Rechnungen “, „ gebrochene Knochen “, „ nachlässig “, „ medizinisches Personal “, „ Krankenschwestern “ und „ Ärzte “ usw. Während Wörter wie „ medizinisches Personal “, „ Krankenschwestern “, und „ Ärzte “ usw. werden als positive Entitäten erkannt, die Wörter – „ Rechnungen “ und „ gebrochene Knochen “ sind negativ.

Der Prozessor bietet also eine tiefgreifende Bewertung der damit verbundenen Datenblöcke .

Angenommen, Sie sind ein Softwareunternehmen, das Buchhaltungstools anbietet. In diesem Fall gibt es verschiedene Ausdrücke wie „ Sprachunterstützung “, „ Benutzerfreundlichkeit “ und „ neueste Updates “ usw., die verwendet werden können, um die Leistung Ihres Produkts zu bewerten.

Daher bietet die Stimmungsanalyse auf Wortebene eine hochgradig verfeinerte Sicht auf unstrukturierte Datenblöcke. Sobald Sie über diesen Datenpool verfügen, können Sie ihn nutzen, um Ihre Angebote und das Kundenerlebnis zu verbessern .

Einsatz von maschinellem Lernen zur Stimmungsanalyse

Während die herkömmliche Software einzelnen Wörtern und Sätzen keinen richtigen Kontext zuordnen kann, sind die fortschrittlichen KI-gestützten Stimmungsanalysetools mit kontextbezogener Intelligenz ausgestattet. Auf maschinellem Lernen basierende Analysen verstehen menschliche Emotionen auf konzeptionelleren und zuordenbareren Ebenen.

Dies erweist sich als äußerst vorteilhaft bei der Verarbeitung von Kundendaten aus sozialen Medien, in denen jede Sekunde verschiedene Emotionen einströmen.

Nehmen wir ein paar Beispiele für Stimmungsanalysen.

Das Wort „ blutig “ wird im Allgemeinen mit einer negativen Stimmung in Verbindung gebracht.

Nun, sagen Sie es so – „ verdammt großartig!! “; und die ganze Stimmung dreht sich um 360 Grad.

Die ML-gestützte Stimmungsanalyse bietet eine detaillierte Ansicht der Daten, da sie die Möglichkeit hat, einzelne Phrasen und Wörter in verschiedenen kontextreichen Zonen zu platzieren. Es weist nicht nur auf Schwarz und Weiß hin, sondern kann auch die verschiedenen Grautöne von Kundendaten unterscheiden.

Verwenden Sie soziale Medien für die Stimmungsanalyse

Die Social-Media-Population liegt bei 4,14 Milliarden. Dies macht es zu einer lukrativen Plattform, auf der Sie Ihre Kunden finden, ihre Aktivitäten verfolgen und mit Interessenten in Kontakt treten können.

Soziale Medien sind ein riesiger Datenspeicher und einer der wichtigsten Kommunikationskanäle, die Ihre Kunden nutzen, um Fragen zu stellen, Erfahrungen und Meinungen auszutauschen und Unterstützung zu suchen.

Ein intelligentes und intuitives Tool zur Überwachung sozialer Medien wie Mediatoolkit ermöglicht es Ihnen, diese Geschäftsdaten zu analysieren und die verschiedenen Formen der Kundenstimmung zu extrahieren.

Sie können umsetzbare Einblicke in die allgemeine Markenwahrnehmung und Kundenreaktionen auf Ihre Marketingkampagnen gewinnen. Sie können sogar wichtiges Kundenfeedback in Form von direkten und passiven Social-Media-Erwähnungen sammeln .

Werfen Sie einen Blick auf die verschiedenen Vorteile der Überwachung sozialer Medien im Bild unten.

Darüber hinaus sind soziale Medien ein Ort, an dem Situationen und Tags in kürzester Zeit eskalieren können. Daher ist es wichtig, schnell, persönlich und effektiv auf Kundenanliegen in den sozialen Medien zu reagieren . Das hält hässliche Situationen fern oder verwandelt sie sogar in positive Erfahrungen.

Angesichts der immensen Anzahl von Erwähnungen in den sozialen Medien und ihrer vielfältigen Natur ist ein KI-basierter Ansatz wie die Sentimentanalyse die beste Wahl.

Durch die Echtzeitanalyse der Kundenstimmung sind Sie einer potenziellen Krise einen Schritt voraus und können Maßnahmen ergreifen, noch bevor ein schlechtes Kundenerlebnis viral wird.

Nutzen Sie Kundenfeedback-Software

Mit der Kundenfeedback-Software können Sie Kundenfeedback für die Stimmungsanalyse sammeln. NPS-Umfragen und CSAT-Umfragen sind einige der beliebtesten Optionen, um Inputs für ein Produkt oder eine Dienstleistung zu sammeln.

Wenn Sie bei NPS-Umfragen eine Stimmungsanalyse durchführen, können Sie über die reinen Zahlen, Punktzahlen und Gruppen hinausgehen und erkenntnisbasiertere Ergebnisse erhalten . Alles, was Sie tun müssen, ist, diese Tools in Ihr Geschäftsökosystem zu integrieren und umsetzbare Erkenntnisse aus Kundendaten zu erhalten.

Hier sind einige der besten Kundenfeedback-Tools, die Ihnen helfen könnten:

ProProfs Survey Maker

ProProfs Survey Maker verfügt über viele leistungsstarke Funktionen wie NPS-Umfragen, Umfragen, In-App-Umfragen, Berichte, Verzweigungslogik und vieles mehr. Damit können Sie in nur wenigen Minuten ansprechende Umfragen erstellen.

Dieses Cloud-basierte Tool enthält über 100 fertige Vorlagen und eine große Anzahl gebrauchsfertiger Fragen, die die Erstellung von Umfragen zum Kinderspiel machen.

Zu den weiteren Funktionen gehören präsentationsfertige Berichte, intelligente Analysen und Datensicherheitsoptionen.

Nutzen Sie die Kraft des Live-Chats

Die Live-Chat-Stimmungsanalyse wertet jede Chatsitzung auf negative und positive Stimmungsindikatoren aus . Die Analyse hat eine Punktzahl von 1-100. Dieses Bewertungssystem ermöglicht es Kunden, Ihren Chat-Dienst basierend auf der erhaltenen Erfahrung zu bewerten.

Die Stimmungsanalyse im Live-Chat bietet Ihnen einen Echtzeit-Einblick in die Meinung Ihrer Kunden zu Ihrem Support-Service . Sobald die Chat-Sitzung beendet ist, wird eine eingehende Analyse durchgeführt, um die Kundendaten zu verstehen und einen reflektierenden und detaillierten Stimmungswert zu generieren.

Mit diesem tiefen Einblick in das Kundenverhalten können Sie Ihren Chat-Support verbessern und das gesamte Kundenerlebnis in eine positivere Richtung lenken. Die Live-Chat-Stimmungsanalyse überwacht automatisch die Schlüsselwörter, den syntaktischen Effekt und den Ton in Chat-Gesprächen .

Dies erfolgt zeilenweise für jede eingehende Kundennachricht. Somit wird sichergestellt, dass keine wichtigen Stimmungsindikatoren übersehen werden, während Sie mit Ihren Kunden interagieren.

Überwachen Sie die Kundenstimmung über Produktbewertungen und -bewertungen

Öffentliche Foren, Rezensions-Websites und Nachrichten-Websites sind ebenfalls beliebte Orte für Online-Gespräche und Community-Diskussionen. Produktrezensionen und -bewertungen, die Ihre Kunden auf diesen Plattformen hinterlassen, bieten einen großen Pool an unverarbeiteten Daten .

Bei richtiger Analyse können diese Daten umfassende Einblicke in die Marktwahrnehmung Ihrer Marke bieten.

Eine kürzlich durchgeführte Umfrage zeigt, dass ein durchschnittlicher Kunde mindestens zehn Bewertungen liest, bevor er den endgültigen Kauf tätigt . Die Stimmungsanalyse Ihrer Bewertungen kann Ihnen dabei helfen, Ihre Geschäftsangebote gemäß den Erwartungen Ihrer Kunden zu ändern und zu verbessern.

Die aspektbasierte Analyse, eine Form der Stimmungsanalyse, gibt detaillierte Einblicke in verschiedene Merkmale Ihres Produkts. Das bedeutet, dass Sie die von Ihren Kunden geliebten Funktionen und Produkteigenschaften, die Ihre Kunden hassen oder nicht mögen, direkt sehen können.

Verbinden Sie sich per Anruf mit Ihren Kunden, um Stimmungen zu verstehen

Die KI- und NLP-basierte Stimmungsanalyse ermöglicht es Ihnen, ehrliche Signale und echte Gefühle Ihrer Kunden zu erkennen, während Sie mit ihnen sprechen. Das bedeutet, dass selbst wenn Ihren Agenten die emotionale Intelligenz fehlt, um die zugrunde liegenden Töne in der Stimme und Sprache Ihrer Kunden zu verstehen, die Stimmungsanalyse sie deckt.

Dies ist eine einzigartige Art der Stimmungsanalyse. Mit Hilfe eines leistungsstarken Tools können Sie 200 Sprachsignale identifizieren und unterscheiden , um mehr über die Stimmung des Kunden zu erfahren. Wenn sich die Daten im Laufe der Zeit ansammeln, können sie außerdem verarbeitet werden, um verborgene Muster, Probleme im Bereitschaftsdienst und Muster im Kundenverhalten aufzudecken.

Diese Art der Kundenstimmungsanalyse eignet sich perfekt für Callcenter und Geschäftseinrichtungen, in denen der Großteil des Kundensupports über Anrufe erfolgt.

Während Ihr Support-Mitarbeiter mit einem Kunden interagiert, kann er oder sie gleichzeitig Hinweise aus den Warnungen Ihres Stimmungsanalyse-Tools ziehen, um die beste Lösung anzubieten. Dieser Ansatz hilft Agenten auch dabei, die Kommunikation in eine positive Richtung zu lenken.

Anwendungsfälle der Sentimentalanalyse

Konzentrieren Sie sich auf Einzelpersonen, um den Service zu verbessern

Indem sie sich auf die einzelnen Kunden konzentrieren , können CX-Führungskräfte die Wurzeln der Probleme erreichen.

Angenommen, Jack hinterlässt eine negative Bewertung auf seinem Social-Media-Namen und 400 Personen reagieren darauf. Wenn Ihre CX-Mitarbeiter die Situation sofort angehen und das anstehende Problem lösen können, fühlt sich nicht nur Jack geschätzt und zufrieden, sondern auch die 400 anderen Menschen werden sich bewegt fühlen. So funktioniert die öffentliche Stimmung .

Ein weiteres Beispiel ist eine Gewürzmarke. Das Unternehmen stellte fest, dass 60 % seiner Kunden in den sozialen Medien emotional verbunden waren.

Zu diesem Zeitpunkt konzentrierte sich das Unternehmen darauf, sein Engagement in den sozialen Medien zu verbessern, um eine aktive Online-Community aufzubauen . Es unternahm auch Schritte, um seine Kunden zu ermutigen, die Social-Media-Konten der Marke zu besuchen, um Informationen zu Rezepten und Werbeaktionen zu erhalten.

Dies beschleunigte das Wachstum des Unternehmens innerhalb weniger Monate.

Verfolgen Sie Stimmungen im Laufe der Zeit

Wenn die Bewertung von Stimmungen in Bezug auf verschiedene Geschäftsaspekte nicht wichtig gewesen wäre, hätte der NPS allein die Fackel für alle Methoden der Stimmungsanalyse tragen können.

Die Bodenrealität sieht jedoch anders aus. Das Nachverfolgen der Kundenstimmung im Laufe der Zeit, indem dieselbe mit verschiedenen Geschäftsaspekten verknüpft wird, ist entscheidend, um Ihre Kunden bis ins Mark zu verstehen .

Angenommen, ein Hersteller von Sportartikeln hat fünf Bewertungen zum Kundenservice erhalten, von denen sich zwei auf Produktlieferungen, eine auf Rückgaberichtlinien und zwei auf neue Designs beziehen.

Eine gründliche Stimmungsanalyse, die im Laufe der Zeit durchgeführt wird, zeigt all diese Gründe auf und hilft Ihnen , ein besseres Kundenerlebnis zu bieten .

Identifizieren der Kritiker und Förderer

Ein Kritiker ist ein unzufriedener Kunde, der wahrscheinlich eine negative Bewertung abgibt . Auf der anderen Seite sind Promoter die Kunden, die mit Ihrer Marke zufrieden sind und gerne gute Erfahrungen in ihrem sozialen Umfeld teilen.

Mithilfe der Stimmungsanalyse können Sie Ihre Befürworter und Kritiker leicht identifizieren und Strategien entwickeln, die für beide Arten von Kunden Wunder bewirken können.

Identifizieren Sie die Kundencluster mit tieferer emotionaler Bindung

Die Kundensegmentierung kann die Kundencluster aufzeigen, die stärker von Ihrem Unternehmen und seinen Angeboten überzeugt sind. Indem Sie sich auf die Gefühle solcher Kunden konzentrieren, können Sie hochgradig personalisierte Erlebnisse bieten und einige treue Markenbefürworter gewinnen.

Darüber hinaus können Sie durch eine gründliche Bewertung der Kundenstimmung in schwachen Clustern die Markenportfolios überarbeiten , um Interesse zu wecken und neue Trends zu wecken.

Behalten Sie die Kundenstimmung nach der Einführung von Änderungen im Auge

Eine sehr bekannte und angesehene Marke ohne Kundenintelligenz fürchtet die Aktualisierungen und Änderungen.

Angenommen, Sie haben eine Bäckerei, die Mandel-Walnuss-Kuchen verkauft. Jetzt, eines Tages, denken Sie darüber nach, eine Veränderung herbeizuführen, indem Sie dem Kuchen Kirschen hinzufügen.

Sie bereiten eine große Menge solcher Kuchen zu, aber mehr als 50 % davon werden altbacken, da die Mehrheit Ihrer Kunden Kirschen hasst. Abgesehen davon, dass es Ihren Umsatz beeinträchtigt, verringert es auch das Vertrauen der Kunden in Ihre Marke.

Wenn Sie jedoch eine Stimmungsanalyse durchführen, indem Sie Daten über die Essvorlieben Ihrer Kunden sammeln, können Sie sich auf eine solche Änderung sicherer verlassen .

Lassen Sie uns nun einen Blick auf die verschiedenen Herausforderungen der Stimmungsanalyse werfen.

Herausforderungen bei der Stimmungsanalyse

Nehmen wir ein Beispiel für eine Stimmungsanalyse:

Arabella : Ich liebe ihren Kundenservice einfach … Es ist verdammt großartig, wie sie sofort eine Entschädigung für meinen ruinierten Campingausflug ausstellen.

Dean : Die Campingausrüstung war ein großes Durcheinander und mein Campingausflug war ein verdammter Reinfall!!

Es ist üblich, dass Kunden extreme Wörter, Slang und Sarkasmus verwenden, während sie Kommentare zu Ihren Markenangeboten hinterlassen. In dem oben geteilten Beispiel wurde das einzelne Adjektiv „blutig“ verwendet, um zwei völlig unterschiedliche menschliche Emotionen auszudrücken.

Wenn Ihre Stimmungsanalyseanwendungen jedoch nicht zwischen den beiden unterscheiden können, werden Sie nicht in der Lage sein, das richtige Kundenfeedback zu finden.

Abgesehen von der hier diskutierten Herausforderung Mehrdeutigkeit gibt es viele andere Fallstricke wie Sarkasmus, Multipolarität, Negationstyp und Ironie , die schwer zu entschlüsseln sind. Das liegt daran, dass menschliche Sprache und Text eine äußerst herausfordernde und laute Eingabe für jede Art von Stimmungsanalyse-Tool sind.

Lassen Sie uns einige Beispiele für Stimmungsanalysen nehmen, um all diese Herausforderungen näher zu erläutern.

Sarkasmus

„Dieses Telefon hat eine erstaunliche Akkulaufzeit von 20 Stunden.“ (Nicht sarkastisch)

„Dieses fantastische Telefon hat eine erstaunliche Akkulaufzeit von 3 Stunden.“ (Sarkastisch)

Negation

Verneinung kommt in verschiedenen Formen vor:

• Wörter mit Präfixen wie „dis-“, „non-“ und Suffixen wie „-less“.
• Explizite Verneinung wie „das ist überhaupt nicht gut“.
• Implizite Verneinung wie „Bei diesem Produkt ist das der letzte Nagel im Sarg für diese Marke“.

Multipolare Aussagen

„Während die Batterieunterstützung erstaunlich ist und die Audioqualität gut ist, schmälert das Display einige Punkte vom Endergebnis.“

Solche Aussagen sind sehr verwirrend und erfordern eine gründliche Analyse des Textes und der Sprache usw.

Schließlich ist die Menge an Kundendaten und eingehender Kommunikation aus allen Kanälen enorm. Es erfordert hocheffiziente und fortschrittliche Prozessoren, die sich möglicherweise nur große Unternehmen leisten können.

Sentimental-Analyse-Vorlage

Sehen Sie sich den Schritt-für-Schritt-Prozess zum Erstellen von Stimmungsanalysevorlagen an.

1. Trainingsdaten vorbereiten . Trainingsdaten beziehen sich auf das Textbeispiel, das Sie zum Trainieren Ihres Modells verwenden, z. B. eine Reihe von Tweets. Sie müssen diese Tweets in eine Excel-Datei exportieren.
2. Nun müssen Sie diesen Satz in kleinere Datenblöcke oder „Meinungseinheiten“ unterteilen.
3. Wählen Sie einen Modelltyp aus, z. B. „Extractor“ oder „Classifier“.
4. Wählen Sie einen Klassifizierungstyp aus, z. B. „Themenklassifizierung“, „Intentklassifizierung“ und „Stimmungsanalyse“ usw.
5. Laden Sie Ihre Daten hoch (Excel-Datei mit extrahierten Meinungseinheiten).
6. Trainieren Sie Ihren Stimmungsanalyse-Klassifikator, indem Sie jede Meinung manuell markieren . Das Modell wird durch Ihre Eingaben und die NLP-Techniken lernen und die Muster im nächsten Stapel entschlüsseln.
7. Testen Sie das Modell . Geben Sie Text in den Klassifikator ein und bewerten Sie die Leistung. Sie können zurückgehen und weitere Beispiele markieren, um Ihren Klassifikator zu trainieren, wenn die Ergebnisse nicht vielversprechend sind.
8. Schließlich können Sie das Modell mit Ihren eigenen Datensätzen arbeiten lassen und es eigenständig arbeiten lassen.

Stimmungsanalyse: Ein datengesteuerter Prozess zur Decodierung des Kundenerfolgs

Inzwischen haben Sie vielleicht eine gute Vorstellung davon, wie man Stimmungsanalysen durchführt.

Die moderne Geschäftslandschaft wird mit jeder vergehenden Stunde wettbewerbsfähiger, und Online-Marktplätze werden mit Marken überfüllt, die bereit sind, über die „neuen Normalen“ des Kundenservice hinauszugehen.

In einem solchen Szenario kann die Bedeutung des Kundenerlebnisses einfach nicht ergründet werden !

Es reicht nicht mehr aus, qualitativ hochwertige Produkte und Dienstleistungen anzubieten. Für einen umfassenden Puls-Check ist es jetzt entscheidend, Kundenpräferenzen, Emotionen, Bewertungen und Stimmungen zu verstehen.

Unter der Fülle von Tools und Techniken, die für Kundeneinblicke und Business Intelligence verfügbar sind, ist die Stimmungsanalyse ein robuster Cent, auf den Sie setzen können ! Es ist ein leistungsstarkes Tool, um Kundeneinstellungen zu entschlüsseln und den Kundenerfolg mit Sicherheit zu entschlüsseln!

Wählen Sie eine dieser Stimmungsanalysetechniken aus und bewerten Sie sie anhand Ihrer Geschäftsanforderungen. Holen Sie sich das richtige Tool mit relevanten Stimmungsanalysefunktionen und verschaffen Sie Ihrem Unternehmen einen richtigen Vorsprung.