Angesichts der Fülle an Alternativen, die modernen Kunden zur Verfügung stehen, ist das Kundenerlebnis mittlerweile zu einem entscheidenden Unterscheidungsmerkmal für Unternehmen geworden. 86% der Verbraucher werden eine Marke nicht nur nach nur zwei schlechten Erfahrungen verlassen, sondern 61% sind auch bereit, mehr zu zahlen, wenn sie garantiert hervorragende Erfahrungen machen. Deshalb liegt es an den Marken, kontinuierlich nach innovativen Wegen zu suchen, um ihre Kunden zu verstehen und einzubinden. KI-gestützte Stimmungsanalysen sind eine der wichtigsten Möglichkeiten für Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse über ihre Kunden zu gewinnen und ihre Produkte und Dienstleistungen an deren Bedürfnisse und Vorlieben anzupassen, um sich von der harten Konkurrenz abzuheben.
WAS IST KI-GESTEUERTE SENTIMENT-ANALYSE?
Bei der KI-gesteuerten Stimmungsanalyse, auch Opinion Mining genannt, werden Algorithmen der künstlichen Intelligenz eingesetzt, um Textdaten zu analysieren und den emotionalen Ton der Nachricht zu verstehen. Dazu gehört die Verarbeitung von Kundenrezensionen, Social-Media-Antworten, Umfragen, Blogbeiträgen, E-Mails und anderen digitalen Texten, um festzustellen, ob die geäußerten Gefühle positiv, negativ oder neutral sind. Dadurch erhält das Unternehmen die Informationen, die es benötigt, um in Echtzeit geeignete Reaktionen einzuleiten, die die Kunden beeindrucken.
Kundenbewertung ist vielleicht die genaueste Beurteilung der Produkte und Dienstleistungen einer Marke. Normalerweise wäre es für Marken schwierig, die große Menge an Feedback im Internet zu sichten. Die KI-gesteuerte Stimmungsanalyse ermöglicht jedoch eine schnelle Analyse von Textdatenquellen und eine genaue Unterscheidung der Positivität, Negativität oder Neutralität der darin enthaltenen Stimmungen. Zu dieser leistungsstarken Technologie gehören zahlreiche Anwendungen wie die Überwachung sozialer Medien, die Analyse der Markenreputation und die Auswertung von Marketingkampagnen.
WIE FUNKTIONIERT KI-GESTEUERTE SENTIMENT-ANALYSE?
Die KI-gesteuerte Stimmungsanalyse wird hauptsächlich durch zwei KI-Teilmengen angetrieben: Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen. Während die Verarbeitung natürlicher Sprache dabei hilft, menschlichen Text zu interpretieren, werden regelbasierte oder automatische maschinelle Lernmodelle trainiert, um Stimmung und Absicht zu erkennen. Der Prozess lässt sich grob in zwei Phasen zusammenfassen:
DATEN SAUBER UND STANDARDISIEREN
Nach dem Extrahieren von Daten aus allen relevanten Quellen sollte der Text bereinigt und standardisiert werden, um Text zu entfernen, der nicht zum Stimmungsanalyseprozess beiträgt. Dazu gehören Satzzeichen, Sonderzeichen, Groß-/Kleinschreibung und gebräuchliche Wörter wie „ist“, „der“, „und“ usw. Durch die Eliminierung dieser Redundanzen können die Modelle des maschinellen Lernens den verbleibenden Text besser analysieren.
STIMMUNGSKLASSIFIZIERUNG
Die Stimmungsklassifizierung ist der entscheidende Schritt in der KI-gesteuerten Stimmungsanalyse und betrifft hauptsächlich maschinelle Lernalgorithmen wie unterstützende Vektormaschinen und wiederkehrende neuronale Netze. Zum Trainieren des Stimmungsklassifizierungsmodells werden gekennzeichnete Datensätze mit Texten verwendet, die als positiv, negativ oder neutral kategorisiert sind. Merkmale, wichtige Muster im Text, die für die Stimmungsklassifizierung relevant sind, werden vor dem Training extrahiert. Das Modell lernt dann, Zusammenhänge zwischen extrahierten Merkmalen und Stimmungsbezeichnungen in den gekennzeichneten Datensätzen zu erkennen.
Es ist wichtig zu beachten, dass die KI-gesteuerte Stimmungsanalyse über die Stimmungspolarität hinausgehen kann. Es können auch andere Arten der Stimmungsanalyse durchgeführt werden, darunter:
EMOTIONSERKENNUNG: Diese Art der Sentimentanalyse wird verwendet, um Emotionen zu identifizieren, die Kunden in Texten ausdrücken, wie zum Beispiel Glück, Wut oder Überraschung. Dies gibt Einblick in den emotionalen Zustand des Einzelnen.
ASPEKTBASIERTE ANALYSE: Dies ist nützlich, um den spezifischen Aspekt im Textkörper zu identifizieren, der positiv oder negativ ist. Beispielsweise könnte ein Benutzer eine Rezension zu einem Laptop senden und sagen, dass das Design zu wünschen übrig lässt. Mit einer aspektbasierten Analyse erkennt die Maschine, dass es sich bei der Bewertung speziell um das Design handelte und nicht unbedingt um eine negative Bewertung des gesamten Produkts.
ABSICHTSANALYSE: Diese Art der Stimmungsanalyse wird verwendet, um die zugrunde liegende Motivation eines Textes zu ermitteln. Unternehmen können dies nutzen, um den wahrscheinlichen nächsten Schritt eines Kunden vorherzusagen, beispielsweise den Kauf weiterer Produkte oder den Wechsel von einer Marke zu einem Konkurrenten.
WIE KANN KI-GESTEUERTE SENTIMENT-ANALYSE DAS KUNDENERLEBNIS VERBESSERN?
Die Stimmungsanalyse ist ein wichtiger Geschäftsprozess mit zahlreichen Anwendungen, von denen viele die wichtige Rolle spielen, das Kundenerlebnis zu verbessern. Hier sind vier umfassende Möglichkeiten, wie eine KI-gesteuerte Sentiment-Analyse dazu beitragen kann, dass sich Ihre Kunden stärker mit Ihrer Marke verbunden fühlen:
ECHTZEITANALYSE UND REAKTIONEN
Laut HubSpot Research ist eine sofortige Reaktion des Kundendienstes für 90%-Kunden wichtig. Für 60% dieser Kunden bedeutet „sofort“ 10 Minuten oder weniger. Dies übt einen enormen Druck auf Marken aus, auf Kundenkommentare und -anfragen zu reagieren, aber der Einsatz einer KI-gesteuerten Stimmungsanalyse macht die Aufgabe sicherlich einfacher.
Mit Fortgeschrittenen KI-Algorithmen Unternehmen können Social-Media-Plattformen, Websites und E-Mails in Echtzeit überwachen, um schnell Fälle zu erkennen, in denen die Marke oder ihre Produkte und Dienstleistungen negativ erwähnt werden. Diese Echtzeitanalyse kann auch auf die Korrespondenz des Kundensupports wie Live-Chat, Telefonanrufe oder E-Mails angewendet werden, um Agenten dabei zu helfen, die Emotionen im Kundenfeedback direkt zu erkennen. Dann können Unternehmen schnell und angemessen auf die Probleme oder Bedenken der Kunden reagieren und deren Wahrnehmung der Marke verbessern.
PERSONALISIERTE KUNDENINTERAKTIONEN
Personalisierung ist der Schlüssel zur Verbesserung des Kundenerlebnisses, und die KI-gesteuerte Stimmungsanalyse deckt spannende Möglichkeiten für Marken auf, ihre Interaktionen mit Kunden zu personalisieren. Äußert ein Kunde beispielsweise positive Gefühle zu einem bestimmten Produkt, können proaktive Marken dieser Person ähnliche oder verwandte Produkte empfehlen. Ebenso können Marken mithilfe von Emotionserkennungsanalysen die Emotionen ihrer Kunden verstehen und Antworten entwickeln, die diese spezifischen Emotionen nutzen. Wenn also ein Kunde traurig ist, kann die Marke in einem einfühlsamen Ton reagieren. Darüber hinaus kann die Marke Kunden, die positiv über ihre Produkte und Dienstleistungen sprechen, mit personalisierten Angeboten und exklusiven Rabatten belohnen. All dies kann die Kundenbeziehungen stärken und Loyalität aufbauen.
PRODUKT- UND SERVICEVERBESSERUNG
KI-gesteuerte Stimmungsanalysen liefern umsetzbare Einblicke in die Stimmungen und Vorlieben der Kunden, und diese Erkenntnisse können von Marken genutzt werden, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern. Marken können beispielsweise wiederkehrende Beschwerden über die Qualität des Kundenservice oder eine schlechte Website-Performance erkennen. Ebenso können Marken die Sentimentanalyse nutzen, um die öffentliche Wahrnehmung eines neuen Produkts oder eines aktuellen Software-Updates einzuschätzen und die spezifischen Funktionen zu entdecken, von denen Kunden nicht beeindruckt sind und umgekehrt. Mithilfe der Stimmungsanalyse können Marken die negativen Aspekte ihrer Produkte und Dienstleistungen erkennen, die verbessert werden müssen, sowie die positiven Aspekte, die es weiter auszubauen gilt.
WETTBEWERBSANALYSE
Eine weitere Möglichkeit für Unternehmen, ihr Kundenerlebnis zu verbessern, ist die Durchführung von Wettbewerbsanalysen. Eine KI-gestützte Stimmungsanalyse kann die Wahrnehmung Ihrer engsten Konkurrenten durch Ihre Zielgruppe aufdecken und Punkte für Wettbewerbsvorteile oder -nachteile identifizieren. Beispielsweise kann eine Stimmungsanalyse zeigen, dass potenzielle Kunden aufgrund der Akkulaufzeit das Produkt eines Mitbewerbers bevorzugen. Ihr Produktentwicklungsteam kann diese Informationen nutzen, um eine aktualisierte Version Ihres Produkts mit gleicher oder längerer Akkulaufzeit herauszubringen und so einen Wettbewerbsvorteil zurückzugewinnen. Wenn die Stimmungsanalyse Bereiche aufdeckt, in denen Ihr Unternehmen besser abschneidet als die Konkurrenz, kann Ihr Marketingteam diese in Werbekampagnen hervorheben, um potenziellen Kunden das potenzielle Kundenerlebnis zu zeigen, das sie durch die Bevorzugung Ihrer Marke erzielen könnten. So bleibt Ihr Unternehmen der Konkurrenz einen Schritt voraus und sorgt gleichzeitig für ein hohes Maß an Kundenzufriedenheit.
Kurz gesagt ist die KI-gesteuerte Stimmungsanalyse eine einfache, aber leistungsstarke Möglichkeit für Marken, wertvolle Erkenntnisse über ihre Kunden zu gewinnen. Durch die Analyse von Textdaten aus Bewertungen, Feedback und Kundensupport-Tickets können Unternehmen verstehen, was Interessenten und Kunden von ihren Angeboten halten, und konkrete Schritte unternehmen, um das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern. Daher ist dies ein Schritt, den kundenorientierte Unternehmen unternehmen müssen, um im heutigen Geschäftsklima relevant zu bleiben.
