Wir haben vor kurzem die Bedeutung von Online Bewertungen und deren Auswirkungen auf deinen E-Commerce-Erfolg erörtert . Wir erwähnten, dass Bewertungen - insbesondere in schriftlicher Form - wertvolles Feedback zu Erfahrungen geben und Kontext zu wichtigen Meinungen liefern. Aber die Kraft des Wortes hört hier nicht auf! Jetzt möchten wir uns mit der komplexeren Seite des Verständnisses der Worte deiner Verbraucher befassen: der Stimmungsanalyse.
Die Stimmungsanalyse oder das sogenannte "Opinion Mining" verwendet die Verarbeitung natürlicher Sprache, die Textanalyse und die Computerlinguistik, um detaillierte Informationen darüber zu erhalten, was deine Verbraucher wirklich sagen. Die Struktur der Sprache ist bereits sehr kompliziert, daher besteht kein Zweifel daran, dass dies auch bei der Stimmungsanalyse der Fall ist.
Ziel dieses Artikels ist es, dich mit den Grundprinzipien vertraut zu machen, damit du dein Unternehmen auf zukünftige Pläne vorbereiten kannst. Laut einer Statistik aus dem Jahr 2018 verwenden 59% der Branchenfachleute weltweit dieses strukturierte Verfahren bereits als Teil ihrer Marketingstrategie oder möchten damit beginnen - vielleicht möchtest du das auch untersuchen.
Übernahme von AI in die Marketing-Personalisierung
Wie du siehst, ist eine beträchtliche Anzahl von Experten der festen Überzeugung, dass maschinelles Lernen und tiefgreifendes Lernen für das heutige Unternehmenswachstum von grundlegender Bedeutung sind. Es liegt in deinem eigenen Interesse, genau herauszufinden, wie du die Transformationsfunktionen von künstlicher Intelligenz und Data Mining nutzen kannst, um dein Geschäft auszubauen.
Woher nimmst du dieses Gefühl?
Praktisch überall in einem digitalen Raum, in dem benutzergenerierter Text öffentlich bereitgestellt wird. Social-Media-Kanäle (Instagram, Facebook, YouTube, Twitter und LinkedIn) sind ein hervorragender Ort, um mit der Unterhaltung zwischen den Zuschauern zu beginnen.
Das sind jedoch nicht die einzigen Orte, an denen du messbare Daten erhalten. Du solltest auch Online-Foren analysieren und Webseiten wie Reddit, Quora, Amazon Review, TripAdvisor oder Trustpilot überprüfen. Darüber hinaus kannst du Informationen aus Chatbot-Gespräche auf deine Webseite extrahieren .
Zuletzt kannst du das Engagement auch in deinem eigenen Blog, in branchenspezifischen Blogs und Unternehmensblogs oder in Online-Zeitungen verfolgen.
Vergesse beim Nachdenken nicht die Konkurrenz. Durch das Verstehen der Gespräche, die zwischen Verbrauchern auf deiner Plattformen stattfinden, erhaltest du auch wertvolle Einblicke in deine eigene Zielgruppe.
Wofür ist die Stimmungsanalyse gut?
Dein Hauptziel ist es, sich wieder auf dein Publikum zu konzentrieren und zuzuhören, wie es sich anfühlt. Mit einer Stimmungsanalyse kannst du genau das tun, denn mit ihr kannst du die wahre Stimme deiner Verbraucher erkennen und einfangen. Es ist ein wichtiges Geschäftstool, mit dem du unstrukturierte Daten in wertvolles, greifbares Feedback umwandeln kannst.
Du wirst auch feststellen, dass es dir dabei helfen kann, die Kontrolle über diese entscheidenden Bereiche zu übernehmen:
• Überwache soziale Medien, um den Ruf der Marke zu beobachten und die Markengesundheit zu erhalten. Stelle sich die Stimmungsanalyse als dein persönlichen Detektiv vor, der alle Online-Kanäle abhört und beobachtet, mit denen deine Marke nicht immer Schritt halten kann.
• Entstehende Trends und Muster erkennen und nutzen.
• Verbessere Produkte, die auf den Bedürfnissen der Verbraucher basieren.
• Analysiere die Produktzufriedenheit, indem du die Motivation hinter positiven, negativen und neutralen Gefühlen verstehst.
• Manage Risiken, indem du potenzielle Krisen erkennst, bevor sie sich manifestieren.
• Erstelle virale Inhalte, die durch eine geführte Inhaltsidee bei deinem Publikum ankommen.
• Messe den ROI deiner Marketingkampagne mit größerer Genauigkeit und nutze die Erkenntnisse, um die Leistung bei zukünftigen Produkteinführungen, Veranstaltungen und Kampagnen zu steigern.
• Finde wertvolle Markenbeeinflusser, die die positive Resonanz steigern können.
• Verbessere den Kundenservice und die Support-Taktik.
• Verstehe die Stimme deiner Mitarbeiter in Echtzeit, indem du Bedenken erkennst und darauf reagierst.
• Entdecke und nutze Marktforschung, um effektive Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Die Stimmungsanalyse ist eine komplexe Technologie, die zu beherrschen ist. Daher ist zwangsläufig eine große Mehrheit der Ergebnisse zu erwarten. Wie du diese Vorgehensweise anwendest, hängt von der Art der Branche ab, in der du tätig bist, von der Größe deines Unternehmens und deiner Zielgruppe sowie vor allem von den verfügbaren Datenressourcen. Wenn du die ersten Schritte in der Stimmungsanalyse unternehmen, stelle sicher, dass du deine Reise mit ein paar genau definierten Fragen beginnst - aber immer offen für viele verschiedene, manchmal unerwartete Antworten.
Wie funktioniert die Stimmungsanalyse?
Laut MonkeyLearn gibt es vier Ebenen der Stimmungsanalyse, auf die sich Tools und Systeme konzentrieren:
Feinkörnige Stimmungsanalyse identifiziert den Grad der Polarität im Text. Es kennzeichnet Wörter auf einer Skala von sehr negativ bis sehr positiv, fast so, wie eine Sternebewertung bei einer Bewertung funktioniert. Eine Lexikonanalyse hilft bei der Erkennung von Emotionen, indem sie Wörter identifiziert, die bestimmte Gefühle wie Glück, Aufregung, Wut oder Frustration ausdrücken. Die aspektbasierte Stimmungsanalyse unterteilt Text in Attribute oder Komponenten, um zu verstehen, welche spezifischen Merkmale eines Produkts diskutiert werden. 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 eine Stimmungsanalyse basierend auf einer Reihe von manuell erstellten Regeln durchführt. Einige der Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, denen ein regelbasierter Ansatz folgt, umfassen das Parsen, Teile des Sprachkennzeichnens, das Tokenisieren und das Stemming.
Dieser Ansatz eignet sich jedoch nur für Aufgaben auf Satzebene und Abfrageanalysen. Es ist ein umfassender Ansatz, der sorgfältige Wartung durch Experten und qualifizierte Linguisten erfordert, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Selbst dann berücksichtigt das System keine komplexen Sprachvariationen und Sequenzkombinationen.
Der automatische Ansatz
Es ist schwierig, einer Maschine beizubringen, eine Sprache zu analysieren. Denke nur an die kulturellen Unterschiede in Englisch, zusammen mit all seinen grammatikalischen Nuancen, Dialekten und Umgangssprache. Überwachte maschinelle Lerntechniken wie Naive Bayes, Support Vector Machine und Maximum Entropy sind die nützlichsten Techniken für die Stimmungsklassifizierung (Kategorisierung von Text in positive, negative oder neutrale Kategorien usw.).
Wir gehen jedoch nicht auf Details zu diesen Algorithmen oder deren Funktionsweise ein, da wir am Ende über etwas sprechen, das ungefähr so aussieht:
Und du musst nichts davon verstehen - zumindest nicht jetzt. Tools, Systeme und Software für die Stimmungsanalyse verwenden künstliche Intelligenz, um sich um diese verwirrenden Formeln, Modelle und Strukturen zu kümmern.
Das Wichtigste, das du wissen solltest, ist, dass die Algorithmen für maschinelles Lernen durch technologischen Fortschritt und kontinuierliches Data Mining gelernt haben, sich an die Kongruenz und das Muster anzupassen und so zu lernen, wie man Bedeutung aus dem Kontext extrahiert. Deep Learning löst noch schwierigere Probleme bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und kann höhere kognitive Funktionen des menschlichen Gehirns stimulieren. Durch tiefes Lernen wird die Stimmungsanalyse sehr genau, da sie Sprachmuster verstehen und Ton, Emotion, Humor, Sarkasmus und Ironie bestimmen kann.
Warum die Stimmungsanalyse den Erfolg des E-Commerce bestimmt
Wenn dein Online-Shop wächst und deine Marketingkampagnen florieren, wird auch das Engagement deiner sozialen Plattformen in die Höhe schnellen! Oder vielleicht war dein Markenruf mit einem Schluckauf konfrontiert und du brauchst schnell Antworten.
Wenn du die Verbraucher zu Hunderttausenden erreichst, wer wird dann jeden Teil dieses Inhalts durchforsten und seine Einsichten in vollen Zügen nutzen? Nur eine Maschine! Es ist eine bergige Aufgabe und ehrlich gesagt zu mühsam, zeitaufwändig und subjektiv, als dass ein Mensch sie bewältigen könnte. Du benötigst eine Stimmungsanalyse, um große Mengen an Online-Daten aus zahlreichen Quellen automatisch und genau zu verarbeiten.
Noch wichtiger ist, dass die Stimmungsanalyse dir dabei helfen kann, alte, nicht hilfreiche oder irrelevante Daten zu durchsuchen, um die neuen Informationen zu finden, die Geschäftsentscheidungen fördern und tatsächlich einen guten ROI nachweisen. Zum Beispiel führte Nike 2018 eine Kampagne mit einem amerikanischen Star durch, die die Öffentlichkeit nicht sonderlich liebte. Infolgedessen brach ihre Nettostimmung über einen Zeitraum von 12 Monaten.
Sieht ziemlich schlecht aus, oder? Falsch. Tatsächlich war Nike wirklich schlau. Sie wollten eine neue, jüngere Zielgruppe ansprechen und gingen dieses Risiko ein, da dies die Schaffung einer Markentreue bei jüngeren Verbrauchern bedeutete. Sie wussten, dass es bei ihrer Entscheidung ein wenig Lärm geben würde, achteten aber sehr darauf, die „stillen Stimmen“ neuer und neugieriger Verbraucher zu berücksichtigen. Infolgedessen erzielte Nike mit dieser Kampagne einen Umsatzsprung von über 31%!
Es gibt unzählige Hinweise darauf, dass die Stimmungsanalyse dazu beigetragen hat, dass große E-Commerce-Webseiten auf der ganzen Welt mehr Conversions erzielen und darüber hinaus die Bekanntheit und das Ansehen der Marke verbessern. Laut Aspectiva können E-Commerce-Shops, die diese leistungsstarke Strategie nutzen, bis zu 30% mehr Klicks beim Hinzufügen zum Warenkorb und eine erhebliche Steigerung des Seitenaufwands verzeichnen.
Wenn du die komplexen Methoden der Stimmungsanalyse anwendest, erhälst du die richtigen Informationen, die du benötigst, um:
• Unterstütze die Käufer in ihrer Produktforschungsphase.
• Priorisiere und optimiere den Kundensupport, um die Benutzerfreundlichkeit und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
• Optimiere die Kundenerfahrung von der Entdeckung bis zum Kauf.
• Verstehe und verfolge Verhaltenstrends und überwache die Kaufabsicht der Verbraucher über Verkaufstrichter.
• Nehme Kampagnen- und Verkaufsanpassungen anhand von Echtzeitdaten vor.
• Verschaffe dir einen Wettbewerbsvorteil mit wertvollen Business Intelligence- und Konkurrenzkenntnissen.
• Erkenne aufkommende Trends und entdecke neuere Märkte.
• Binde dich mit deinem Publikum durch relevante Themen ein, die potenziell die Verbraucher auf deine Webseite lenken.
• Verwandel die Meinungen des Publikums in umsetzbare Empfehlungen auf Produktseiten.
• Anpassung an die Produktentwicklung an spezifische Benutzeranforderungen.
Was solltest du jetzt tun?
Wie John Naisbitt, der Bestseller der New York Times, sagt: „Wir ertrinken in Informationen, aber es fehlt uns an Wissen.“ Es ist an der Zeit, deine ungenutzten Daten zu untersuchen und neue Informationen in Wissen umzuwandeln, das dein Unternehmen zu einem optimalen Wachstum führt.
Investiere in modernste IT und angemessene Analyseinfrastruktur. Entdecke die Vielzahl führender AI-gestützter Tools zur Stimmungsanalyse wie MonkeyLearn , Aspectiva, SocialBakers und TalkWater . Probiere kostenlose Demos aus und wende dich an die Support-Teams, um mehr über den vollen Umfang ihres Angebots zu erfahren. Nehme vor allem Kontakt mit unns auf, damit wir dich auf deinem Weg zu einem explosiven Marketing- und E-Commerce-Erfolg unterstützen können.