Stimmungsanalyse: Verbesserung der Markenbekanntheit und Steigerung des Umsatzes

Letzte Woche haben wir über die Bedeutung von Online-Bewertungen und deren Auswirkungen auf Ihren E-Commerce-Erfolg gesprochen. Wir haben erwähnt, dass Rezensionen – insbesondere in schriftlicher Form – wertvolles Feedback zu Erfahrungen geben und Kontext zu wichtigen Meinungen liefern. Aber die Macht des Wortes endet hier nicht! Jetzt möchten wir auf die kompliziertere Seite des Verständnisses der Worte Ihrer Verbraucher eingehen: die Stimmungsanalyse.

Die Stimmungsanalyse oder „Meinungsgewinnung“, wie manche es nennen, verwendet die Verarbeitung natürlicher Sprache, Textanalyse und Computerlinguistik, um ein tiefes Wissen darüber zu gewinnen, was Ihre Verbraucher wirklich sagen. Die Struktur der Sprache ist bereits sehr kompliziert, also ist es zweifellos auch die Stimmungsanalyse.

Das Ziel dieses Artikels ist es, Ihnen die Grundprinzipien vorzustellen, damit Sie Ihr Unternehmen auf zukünftige Pläne vorbereiten können. Laut einer Statistik aus dem Jahr 2018 nutzen bereits 59 % der Branchenexperten weltweit dieses strukturierte Verfahren als Teil ihrer Marketingstrategie oder wollen damit beginnen – also sollten Sie sich auch damit befassen.

Einführung von KI in der Marketingpersonalisierung

Wie Sie sehen können, ist eine beträchtliche Anzahl von Experten fest davon überzeugt, dass maschinelles Lernen und Deep Learning heute von grundlegender Bedeutung für das Unternehmenswachstum sind. Es liegt in Ihrem eigenen Interesse, genau herauszufinden, wie Sie die transformativen Fähigkeiten von künstlicher Intelligenz und Data Mining nutzen können, um Ihr Unternehmen auszubauen.

Wo sammelst du dieses Gefühl?

Praktisch überall in einem digitalen Raum, wo nutzergenerierter Text öffentlich übermittelt wird. Social-Media-Kanäle (Instagram, Facebook, YouTube, Twitter und LinkedIn) sind aufgrund des Umfangs der ständigen Konversation zwischen den Zielgruppen ein ausgezeichneter Ausgangspunkt.

Aber das sind nicht die einzigen Orte, an denen Sie messbare Daten erhalten können. Sie sollten auch Online-Foren analysieren und Websites wie Reddit, Quora, Amazon Review, TripAdvisor oder Trustpilot bewerten. Darüber hinaus können Sie auch Informationen aus Chatbot-Gesprächen auf Ihrer Website extrahieren.

Schließlich können Sie sich auch das Engagement in Ihrem eigenen Blog, in branchenspezifischen und Unternehmensblogs oder in Online-Zeitungen ansehen.

Während Sie über all dies nachdenken, vergessen Sie nicht Ihre Konkurrenten. Wenn Sie die Gespräche verstehen, die zwischen Verbrauchern auf ihren Plattformen stattfinden, erhalten Sie auch sehr wertvolle Einblicke in Ihre eigene Zielgruppe.

Wozu ist die Stimmungsanalyse gut?

Ihr Hauptziel ist es, Ihren Fokus wieder auf Ihr Publikum zu richten und zuzuhören, wie es sich fühlt. Mit einer Stimmungsanalyse können Sie genau das tun, denn damit können Sie die wahre Stimme Ihrer Konsumenten erkennen und einfangen. Es ist ein wichtiges Geschäftstool, mit dem Sie unstrukturierte Daten in wertvolles, greifbares Feedback umwandeln können.

Sie werden auch feststellen, dass es Ihnen helfen kann, die Kontrolle über diese entscheidenden Bereiche zu übernehmen:

• Überwachen Sie soziale Medien, um den Ruf der Marke zu beobachten und die Gesundheit der Marke zu erhalten. Betrachten Sie die Stimmungsanalyse als Ihren persönlichen Detektiv, der alle Online-Kanäle abhört und beobachtet, mit denen Ihre Marke nicht immer Schritt halten kann.
• Identifizieren und nutzen Sie aufkommende Trends und Muster.
• Verbessern Sie Produkte basierend auf den Bedürfnissen der Verbraucher.
• Analysieren Sie die Produktzufriedenheit, indem Sie die Motivation hinter positiven, negativen und neutralen Gefühlen verstehen.
• Bewältigen Sie Risiken, indem Sie eine potenzielle Krise erkennen, bevor sie sich manifestiert.
• Erstellen Sie virale Inhalte, die bei Ihrem Publikum ankommen, durch geführte Ideenfindung für Inhalte.
• Messen Sie den ROI Ihrer Marketingkampagne mit größerer Genauigkeit und nutzen Sie die Erkenntnisse dann, um die Leistung bei zukünftigen Markteinführungen, Veranstaltungen und Kampagnen zu steigern.
• Finden Sie wertvolle Markenbeeinflusser, die positive Resonanz fördern können.
• Verbessern Sie den Kundenservice und die Support-Taktiken.
• Verstehen Sie die Stimme des Mitarbeiters in Echtzeit, indem Sie Bedenken erkennen und darauf reagieren.
• Entdecken und nutzen Sie Marktforschung, um effektive Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Die Stimmungsanalyse ist eine komplexe Technologie, die es zu beherrschen gilt, daher gibt es zwangsläufig eine große Mehrheit der Ergebnisse, die Sie erwarten können. Wie Sie diese Praxis am Ende anwenden, hängt von der Art der Branche ab, in der Sie tätig sind, der Größe Ihres Unternehmens und seiner Zielgruppe und vor allem von Ihren verfügbaren Datenressourcen. Wenn Sie die ersten Schritte in die Stimmungsanalyse unternehmen, stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Reise mit ein paar klar definierten Fragen beginnen – aber bleiben Sie offen dafür, viele verschiedene, manchmal unerwartete Antworten zu finden.

Wie funktioniert die Stimmungsanalyse?

Laut MonkeyLearn gibt es vier Ebenen der Stimmungsanalyse, auf die sich Tools und Systeme konzentrieren:

1. Eine feinkörnige Sentimentanalyse identifiziert den Grad der Polarität im Text. Es kennzeichnet Wörter auf einer Skala von sehr negativ bis sehr positiv, fast so wie eine Bewertung mit Sternen bei einer Rezension funktioniert.

2. Eine Lexikonanalyse hilft bei der Emotionserkennung, indem Wörter identifiziert werden, die bestimmte Gefühle wie Glück, Aufregung, Wut oder Frustration ausdrücken.

3. Die aspektbasierte Stimmungsanalyse zerlegt Text in Attribute oder Komponenten, um zu verstehen, welche spezifischen Merkmale eines Produkts diskutiert werden.

4. Die Absichtserkennung untersucht das Motiv hinter dem Text in einem bestimmten Kontext.

Es gibt zwei Hauptansätze für diese vier Ebenen der Stimmungsanalyse.

Der regelbasierte Ansatz

Der regelbasierte Ansatz ist ein System, das Stimmungsanalysen auf der Grundlage einer Reihe manuell erstellter Regeln durchführt. Einige der Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, denen ein regelbasierter Ansatz folgt, umfassen Parsing, Tagging von Wortarten, Tokenisierung und Stemming.

Dieser Ansatz eignet sich jedoch nur für Aufgaben auf Satzebene und Abfrageanalysen. Es ist ein umfassender Ansatz, der sorgfältig von Experten und erfahrenen Linguisten gepflegt werden muss, um genaue Ergebnisse zu zeigen. Selbst dann berücksichtigt das System keine komplexen Sprachvariationen und Sequenzkombinationen.

Der automatische Ansatz

Einer Maschine beizubringen, jede Sprache zu analysieren, ist schwierig. Denken Sie nur an die kulturellen Variationen im Englischen, zusammen mit all seinen grammatikalischen Nuancen, Dialekten und Slang. Überwachte maschinelle Lerntechniken wie Naive Bayes, Support Vector Machine und Maximum Entropy sind die nützlichsten Techniken für die Stimmungsklassifikation (Kategorisierung von Text in positive, negative oder neutrale Kategorien usw.).

Wir gehen jedoch nicht ins Detail auf diese Algorithmen oder wie sie funktionieren, weil wir am Ende über etwas sprechen werden, das mehr oder weniger so aussieht:

Und Sie müssen nichts davon verstehen – zumindest nicht jetzt. Stimmungsanalyse-Tools, -Systeme und -Software verwenden künstliche Intelligenz, um sich um diese verwirrenden Formeln, Modelle und Strukturen zu kümmern.

Das Wichtigste, was wir Sie wissen lassen möchten, ist, dass Algorithmen für maschinelles Lernen durch technologischen Fortschritt und kontinuierliches Data Mining gelernt haben, sich an Kongruenz und Muster anzupassen, und so lernen, Bedeutung aus dem Kontext zu extrahieren. Deep Learning löst noch anspruchsvollere Probleme bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und kann höhere kognitive Funktionen des menschlichen Gehirns stimulieren. Durch Deep Learning wird die Stimmungsanalyse sehr genau, da sie Sprachmuster verstehen und Tonfall, Emotionen, Humor, Sarkasmus und Ironie bestimmen kann.

Warum Stimmungsanalysen den E-Commerce-Erfolg fördern

Wenn Ihr Online-Shop wächst und Ihre Marketingkampagnen erfolgreich sind, erwarten Sie, dass auch das Engagement Ihrer sozialen Plattformen in die Höhe schnellen wird! Oder vielleicht hatte Ihr Markenruf einen Schluckauf und Sie brauchen schnell Antworten.

Wenn Sie Verbraucher zu Hunderttausenden erreichen, wer wird dann jeden Strang dieses Inhalts durchforsten und seine Erkenntnisse in vollem Umfang nutzen? Nur eine Maschine! Es ist eine bergige Aufgabe und ehrlich gesagt zu mühsam, zeitaufwändig und subjektiv für jeden Menschen. Sie benötigen Stimmungsanalysen, um große Mengen an Online-Daten aus zahlreichen Quellen automatisch und genau zu verarbeiten.

Noch wichtiger ist, dass die Stimmungsanalyse Ihnen helfen kann, große Mengen alter, nicht hilfreicher oder irrelevanter Daten zu sichten, um die neuen Informationen zu finden, die helfen, Geschäftsentscheidungen voranzutreiben und tatsächlich einen guten ROI zu beweisen. Zum Beispiel führte Nike 2018 eine Kampagne mit einem amerikanischen Star durch, von der die Öffentlichkeit nicht sehr begeistert war. Infolgedessen brach ihre Nettostimmung über einen Zeitraum von 12 Monaten ein.

Sieht ziemlich schlecht aus, oder? Falsch. Tatsächlich war Nike wirklich schlau. Sie wollten eine neue, jüngere Bevölkerungsgruppe erreichen und gingen dieses Risiko ein, weil es bedeutete, Markenloyalität bei jüngeren Verbrauchern zu schaffen. Sie wussten, dass ihre Entscheidung einiges Aufsehen erregen würde, achteten aber sehr genau darauf, die „stummen Stimmen“ neuer und neugieriger Verbraucher zu berücksichtigen. Als Ergebnis dieser Kampagne erzielte Nike einen Gesamtverkaufssprung von über 31 %!

Es gibt eine Fülle von Beweisen dafür, dass die Sentimentanalyse großen E-Commerce-Websites auf der ganzen Welt geholfen hat, die Konversionen zu steigern und darüber hinaus die Markenbekanntheit und den Ruf zu verbessern. Laut Aspectiva können E-Commerce-Shops, die sich diese leistungsstarke Strategie zunutze machen, eine bis zu 30-prozentige Steigerung der Klicks auf „In den Warenkorb“ und eine deutliche Steigerung der auf der Seite verbrachten Zeit verzeichnen.

Indem Sie die komplizierten Methoden der Stimmungsanalyse einsetzen, können Sie die richtigen Informationen erhalten, die Sie benötigen, um:

• Unterstützen Sie Käufer in ihrer Produktrecherchephase.
• Priorisieren und optimieren Sie den Kundensupport, um das Benutzererlebnis und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
• Verbessern Sie die Customer Journey von der Entdeckung bis zum Kauf.
• Verstehen und verfolgen Sie Verhaltenstrends und überwachen Sie die Kaufabsicht der Verbraucher über Verkaufstrichter.
• Nehmen Sie Kampagnen- und Verkaufsanpassungen gemäß Echtzeitdaten vor.
• Verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil mit wertvoller Business Intelligence und Wettbewerbswissen.
• Erkennen Sie neue Trends und entdecken Sie neue Märkte.
• Interagieren Sie mit Ihrem Publikum über relevante Themen, die Verbraucher potenziell auf Ihre Website lenken.
• Verwandeln Sie die Meinungen des Publikums in umsetzbare Empfehlungen auf Produktseiten.
• Passen Sie die Produktentwicklung an die spezifischen Benutzeranforderungen an.

Was Sie jetzt tun sollten

Wie der Bestsellerautor der New York Times, John Naisbitt, sagt: „Wir ertrinken in Informationen, aber wir hungern nach Wissen.“ Es ist an der Zeit, Ihre ungenutzten Daten zu erkunden und neue Informationen in Wissen umzuwandeln, das Ihr Unternehmen zu optimalem Wachstum führt.

Investieren Sie in modernste IT und eine angemessene Analyseinfrastruktur. Entdecken Sie die Vielfalt führender KI-gestützter Stimmungsanalyse-Tools wie MonkeyLearn, Aspectiva, SocialBakers und TalkWater. Probieren Sie kostenlose Demos aus und wenden Sie sich an die Support-Teams, um mehr über den vollen Umfang ihrer Angebote zu erfahren. Und am wichtigsten ist, dass Sie sich mit uns in Verbindung setzen, damit wir Ihnen dabei helfen können, Ihre Reise zum explosiven Marketing- und E-Commerce-Erfolg in Gang zu bringen.