Soziale Medien sind ein wichtiges Tool für das Kundenerlebnis. Laut dem Bericht zum aktuellen Stand des Kundenerlebnisses von Genesys haben 27 % der befragten Verbraucher in den letzten 12 Monaten soziale Medien für eine Service-Interaktion verwendet. Etwa ein Drittel der Benutzer gab an, eine Service-Interaktion mit einer Marke in den sozialen Medien zu erwähnen, wenn sie ein großartiges Erlebnis hatten. Aber nicht alle sozialen Kommentare werden positiv sein. Diese Mischung aus positiven, negativen oder neutralen Kundenemotionen in Bezug auf Ihre Marke wird als Stimmung bezeichnet.

Die Stimmungsanalyse ist eine wichtige Messgröße, die die Erwähnungen der Online-Marke analysiert und Ihnen Einblicke gibt, wie potenzielle Kunden Ihre Marke wahrnehmen. Um sie richtig anzuwenden, müssen Sie jedoch verstehen, was genau die Stimmungsanalyse ist, welche Vorteile sie hat und wie sie funktioniert. 

In diesem Artikel werden wir uns mit diesen Themen befassen und uns ansehen, wie einige Marken diese Kennzahl für Erfolg verwenden.

Was versteht man unter einer Stimmungsanalyse? 

Stimmungsanalyse, auch bekannt als Meinungsanalyse, ist ein Prozess, der natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelles Lernen (ML) einsetzt, um online geschriebene Beiträge zu analysieren und die emotionale Absicht dahinter zu bestimmen. 

Einfach ausgedrückt bedeutet es, die Einstellung der Kunden zu einem bestimmten Thema, einer Marke, einem Produkt oder einer Dienstleistung zu verstehen – positiv, negativ oder neutral.

Ein Beispiel: 

  • „Ich mag Ihr neues Website-Design sehr.“ – Positiv 
  • „Ich bin mir nicht sicher, ob mir das neue Design Ihrer Website gefällt.“ – Neutral 
  • „Mir gefällt das Design Ihrer neuen Website nicht.“ – Negativ 

Da Kunden ihr Feedback so offen wie nie zuvor geben, ist die Stimmungsanalyse ein leistungsstarkes Instrument, um ihre Meinungen und Gespräche in sozialen Medien zu analysieren und zu verstehen. Auf diese Weise lernen Marken, was Kunden glücklich oder wütend macht, damit sie ihre Produkte und Dienstleistungen an die Bedürfnisse der Kunden anpassen können. 

Es gibt vier Arten von Stimmungsanalysen: 

  • Intensiv: Analyse von Rezensionen und Bewertungen und Einteilung in positiv, negativ und neutral. 
  • Aspektbasiert: Identifizierung der Meinungen zu einem bestimmten Aspekt eines Produkts oder eines Service. TripAdvisor verwendet diesen Ansatz beispielsweise, um die Stimmung hinter dem Kundenfeedback und dem Service selbst zu ermitteln. 
  • Absichtsbasiert: Gibt die Absicht der Kunden an. Möchten sie etwas kaufen oder sich einfach nur umsehen.
  • Emotionsbasiert: Identifiziert die Emotionen eines Kunden, die hinter dem Geschriebenen stehen. Dies kann unter anderem Traurigkeit, Wut, Freude, Zufriedenheit, Frustration oder andere Emotionen umfassen.

Wie Marken Stimmungsanalysen nutzen

Sehen wir uns einige der beliebtesten Anwendungen für die Stimmungsanalyse an.  

Markenüberwachung: Kunden sprechen über Ihre Marken, Produkte und Dienstleistungen im Internet und geben ihre Empfehlungen weiter. Blog-Posts, Social-Media-Plattformen, Produktbewertungen, Nachrichtenartikel und Diskussionsforen sind hervorragende Quellen für Geschäftsinformationen. Sie sind randvoll mit Kundenmeinungen und -kommentaren, die bei einer Analyse helfen können, den Ruf Ihrer Marke zu beurteilen. 

Mit Social Listening-Tools und Performance-Dashboards, wie z. B. Genesys Cloud Social, können Sie auch das Verhältnis von positiven und negativen Erwähnungen in Gesprächen prüfen. Sie können dies je nach Bedarf auf Markenebene, Untermarkenebene oder noch granularer tun. Dadurch können Sie auch ermitteln, welche Aspekte Kunden hilfreich finden und wo negative Stimmungen eher zu spüren sind.

Vermeidung von Reputationsproblemen: Reputationskatastrophen können bei jeder Marke auftreten. Und es ist fast unmöglich vorherzusagen, wann Ihr Unternehmen in eine Reputationskrise geraten könnte. 

Wenn die Marke eine Krisenreaktion falsch angeht, kann sie aus sämtlichen falschen Gründen plötzlich in allen Medien stehen. Die Analyse der Online-Stimmung kann der beste Weg sein, um diese Krisen zu vermeiden. 

Die Stimmungsanalyse ist Ihre Geheimwaffe, wenn es um das Management von Reputationskrisen geht. Sie können so negative Spitzen identifizieren. Dadurch erkennen Sie auch frühzeitig eine sich anbahnende Reputationskrise und können schnell handeln. Dies minimiert die Wahrscheinlichkeit einer Verbreitung im Internet.

Messen der Effektivität der Kampagne: Ähnlich wie bei der Markenüberprüfung können Sie die Erwähnungen Ihrer Marketingkampagnen nachverfolgen und ermitteln, wie Benutzer Ihre Botschaft wahrnehmen. Erfassen Sie hierfür die allgemeine Stimmung innerhalb von Kommentaren, Shares, Likes und Posts. 

Dies ist besonders nützlich, wenn Sie ein neues Produkt oder einen neuen Service einführen. Wenn Sie beispielsweise ein neues Produkt auf den Markt gebracht und einen plötzlichen Anstieg der Kundenmeinungen bemerkt haben, könnte es mit Ihrem neuen Produkt oder Ihrer Marketingstrategie zusammenhängen. Sie können Ihre Einstellungen auch anpassen, um noch detailliertere Einblicke zu erhalten. Wenn Ihr Unternehmen sich fragt, wie eine bestimmte Funktion eines neuen Produkts ankommt, können Sie die Stimmung gegenüber dem Produkt oder bestimmten Funktionen des Produkts anhand von Schlüsselwörtern nachverfolgen.

Verfolgen Sie also den Start Ihrer Marketingkampagnen, um die Stimmung Ihrer Kunden zu ermitteln. Auf diese Weise erfahren Sie, was mit den Bedürfnissen und Vorlieben Ihrer Kunden übereinstimmt und was nicht, und Sie können Ihre zukünftigen Kampagnen entsprechend anpassen. 

Durchführung einer Wettbewerbsanalyse: Analysieren Sie nicht nur die direkt für Ihr Unternehmen relevanten Stimmungen. Um die Online-Präsenz Ihrer Marke auf das nächste Level zu heben, sollten Sie auch Ihre Mitbewerber im Auge behalten. 

Die Analyse Ihrer Mitbewerber wird Ihnen helfen, herauszufinden, welche Aspekte ihrer Produkte sowohl positive als auch negative Reaktionen erhalten. Außerdem können Sie sehen, was für sie funktioniert und was nicht, sodass Sie ihre Erfolge wiederholen und ihre Misserfolge vermeiden können. 

Die Analyse der Stimmung gegenüber der Konkurrenz kann auch als Benchmark dienen, wenn Sie die Stimmung Ihrer Kunden gegenüber Ihrer eigenen Marke analysieren. Wenn z. B. 40 % Ihrer Erwähnungen positiv, 35 % negativ und der Rest neutral sind, kann die Analyse der Mitbewerber dabei helfen, festzustellen, ob dies gut ist oder verbessert werden muss. 

Verbesserung des Kundenerlebnisses: Für Ihr Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, herauszufinden, was Ihre Kunden über Ihre Marke, Produkte und Services denken. Hier kommt die Stimmungsanalyse ins Spiel.

Sie hilft Ihnen, die Meinungen und Rückmeldungen von Kunden zu Ihren Produkten und Kampagnen zu überprüfen und zu verstehen, sobald Ihre Produkte auf den Markt kommen. Darüber hinaus hilft es Ihnen, positive Erwähnungen zu identifizieren, die zeigen, was ihnen an Ihrem Produkt gefallen hat, und negative Erwähnungen, die auf schlechte Bewertungen und Probleme der Kunden hinweisen.

Wenn Sie negative Kommentare frühzeitig erkennen, können Sie die entsprechenden Vorschläge für diese Kunden schnell umsetzen und die Erfahrung auch für andere Kunden verbessern.

Wie Funktioniert die Stimmungsanalyse?

Nachdem Sie nun wissen, was die Stimmungsanalyse ist und wie sie von Marken verwendet wird, wollen wir uns mit der Funktionsweise vertraut machen.

Die Stimmungsanalyse ist eine Form der Datenwissenschaft. Oder, genauer gesagt, verwendet sie natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um die Textteile zu identifizieren und als positiv, negativ oder neutral zu klassifizieren. Es gibt drei Hauptansätze für die Stimmungsanalyse: Beaufsichtigtes maschinelles Lernen, regelbasiertes System oder eine Kombination aus beiden. Sehen wir uns die einzelnen genauer an.

Beaufsichtigtes maschinelles Lernen (Supervised Machine Learning, SML): Wie der Name schon sagt, stützt sich dieses Modell nicht auf manuell erstellte Regeln, sondern auf ML-Techniken. In diesem Fall müssen Sie beschriftete Datensätze erstellen (ähnlich den Daten, die Sie analysieren möchten), damit die Maschine lernen kann, wie Text anhand verschiedener emotionaler Stimmungen klassifiziert wird. 

Da die vom Menschen abgegebenen Bewertungen bereits die Stimmung des angegebenen Datensatzes bestimmen, verwendet das System die Stimmungsanalyse aus dem Trainingsset, um den neuen Testsatz zu kennzeichnen. Nachdem Sie genügend relevante Daten zur Verfügung gestellt haben, füttern Sie die Maschine mit neuen, nicht beschrifteten Daten, um zu sehen, ob sie diese korrekt kennzeichnet. Wenn nicht, fügen Sie weitere Daten hinzu, um die Genauigkeit der Analyse weiter zu erhöhen. 

Ein SML-Modell besteht aus den folgenden Klassifizierungsalgorithmen: 

  • Naive Bayes
  • Lineare Regression
  • Support Vector Machines
  • Deep Learning 

Der Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass er Modelle erstellen kann, die für viele verschiedene Kontexte und Zwecke geschult wurden. Beispielsweise bezieht sich das Wort „Apple“ auf Obst, aber auch auf ein führendes Technologieunternehmen. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen kann trainiert werden, um zu erkennen, was „Apple“ bedeutet, wenn das Wort im Satz verwendet wird. Diese Erfahrung kann dann zur Analyse ähnlicher Fälle angewendet werden. 

Regelbasierte Techniken: Im Gegensatz zu beaufsichtigtem maschinellen Lernen verwendet das regelbasierte System eine Reihe manuell ausgearbeiteter Regeln, um die Textstimmungen zu identifizieren. Diese Regeln können verschiedene NLP-Techniken umfassen, wie z. B. Stemming, Tokenisierung, Parsing, Part of Speech Tagging und Lexika (d. h. Wörterbücher mit voretikettierten Wörtern und Ausdrücken). 

Sehen Sie sich folgendes Beispiel an: 

Wortstimmung

  • Toll 0,8
  • Gut 0,5
  • Schlecht -0,5
  • Schrecklich -1

So funktioniert das regelbasierte System: 

  • Bestimmen Sie die Polarität eines Textes, indem Sie die Stimmungsanalyse-Tools verwenden, um ihn in einzelne Bestandteile aufzuteilen, d. h. Wörter und Ausdrücke. Weisen Sie dann jeder Komponente mithilfe von Lexika eine Bewertung zu. 
  • Im Allgemeinen werden positive Wörter wie „gut“, „großartig“, „hilfreich“ und „nützlich“ positiv bewertet (über 0). Wörter und Ausdrücke wie „schrecklich“, „schlecht“ und „enttäuschend“ werden hingegen negativ bewertet (unter 0). Außerdem werden neutrale Wörter und Ausdrücke mit der Bewertung Null versehen. 
  • Addieren Sie als Nächstes die Bewertung für jedes Wort und teilen Sie das Ergebnis durch die Anzahl der Wörter im Text. Ein Beispiel: Das Ambiente war gut, aber das Essen war schlecht. In diesem Fall würde die Bewertung wie folgt lauten: (0,5 + (-0,5)) / 2 = -0 / 2 = 0 Daher wird dieser Text vom System als neutral gekennzeichnet. 

Sie können auch die Anzahl der positiven und negativen Wörter zählen, die im angegebenen Text erwähnt werden. Wenn die Anzahl der positiven Wörter größer ist als die Anzahl der negativen Wörter, bedeutet dies eine positive Stimmung und umgekehrt. Wenn beide Zahlen gleich sind, bedeutet dies eine neutrale Stimmung. 

Insgesamt ist die regelbasierte Technik viel einfacher einzusetzen als maschinelles Lernen. Die Wartung kann jedoch viel Zeit und Aufwand erfordern. Sie müssen immer wieder neue Regeln hinzufügen, was sich auch auf die vorherigen Ergebnisse auswirken kann.

Hybrider Ansatz: Hybridsysteme kombinieren die Elemente des maschinellen Lernens und des regelbasierten Ansatzes in einem System, um die Genauigkeit der Stimmungsanalyse zu verbessern. Datenwissenschaftler verwenden diese Techniken oft parallel.

Ein regelbasiertes Modell versucht, die Stimmung des Textes zu klassifizieren. Wenn die Stimmung nicht leicht zu erkennen ist (wenn im Lexikon keine oder nur wenige Wörter aus dem Satz verfügbar sind), wird ein maschinelles Lernsystem verwendet, um bessere Erkenntnisse zu gewinnen.

Ist die Stimmungsanalyse wirklich genau? 

Da die Stimmung häufig subjektiv ist, kann man nur schwer erwarten, dass ein Tool für die Stimmungsanalyse zu 100 % genau ist. Sehen wir uns nun die größten Herausforderungen an, die sich auf die Genauigkeit eines Stimmungsanalysemodells auswirken.

Ironie und Sarkasmus

In vielen Fällen verwenden Menschen oft negative Wörter, um eine positive Stimmung auszudrücken. Dies kann für die Maschinen schwierig sein, ohne den Kontext der Situation zu kennen. 

Betrachten Sie diese beiden Situationen: 

  • Die Bestellung ist wieder nur 30 Minuten zu spät. Was für ein toller Start in den Tag! 
  • Die Bestellung ist heute wieder nur 5 Minuten zu spät. Was für ein toller Start in den Tag!

Natürlich ist eine Bestellung, die 30 Minuten zu spät ist, problematisch. Dies kann jedoch für Maschinen schwierig zu verstehen sein. 

Negationen

Negationen sind eine Möglichkeit, die Bedeutung eines Wortes, eines Ausdrucks oder eines Satzes umzukehren. Beispiel: „Ich würde nicht sagen, dass der Hotelaufenthalt besonders gut war.“ Für eine genaue Stimmungsanalyse ist es entscheidend, die Negation zu identifizieren und zu erkennen, welches Wort oder welcher Ausdruck davon betroffen ist. 

Multipolarität 

Häufig drückt ein Satz unterschiedliche Emotionen auf einmal aus – er geht positiv auf ein Thema oder einen Gegenstand ein, aber negativ auf etwas Anderes. Beispiel: „Der Pizzaladen auf der 2nd Avenue ist viel besser als der Pizzaladen auf der 4th Street.“  Dieser Satz spricht sich positiv über den Pizzaladen in der 2nd Avenue und negativ über den Pizzaladen in der der 4th Street aus.

Ein Stimmungsanalysesystem wird die Stimmung unter Berücksichtigung der Wörter „viel besser“ als positiv einstufen. Allerdings könnten Sie, wenn Sie die Erwähnungen des Pizzaladens auf der 4th Street analysieren, anderer Meinung sein. Daher benötigen Sie eine ausgefeiltere Programmierung, um diesen Satz genau zu bewerten.

Klassifizierung von Stimmungen

>Die Stimmung lässt sich in drei Hauptkategorien einteilen: 

1. Marken müssen negative Stimmungen im Auge behalten
Dazu zählen Markenerwähnungen mit negativen Wörtern/Sätzen. Viele Menschen sehen die Anwesenheit negativer Stimmungen als Zeichen dafür, dass die Kampagne, das Produkt oder der Service gescheitert ist.

span style=“font-weight: 400;“>Dies ist jedoch nicht immer der Fall. Solche Stimmungen können auch auf Geschäftschancen hinweisen. Zum Beispiel könnten sie bedeuten, dass etwas nicht stimmt und Sie eine Lösung finden müssen, um dies zu beheben.

Beispiele:

  • Traurigkeit: Dies kommt vor, wenn ein Kunde mit dem Kauf nicht zufrieden ist oder Sie nicht auf seine Anfragen geantwortet haben. Zum Beispiel: „Ihre Reaktionszeit ist sehr langsam. Ich habe mehr als zwei Wochen gewartet.“
  • Wut: Wenn ein Kunde darüber spricht, wie schlecht Ihr Produkt oder Ihr Service ist. Zum Beispiel: „Ihr Support-Team ist nutzlos.“ 
  • Vergleich: Wenn ein Kunde Ihr Produkt oder Ihr Service mit dem Ihrer Mitbewerber vergleicht. 

2. Marken müssen auf positive Stimmungen achten
Dazu zählen Markenerwähnungen mit positiven Wörtern/Sätzen. Kunden haben positive Gefühle in Bezug auf Ihre Marke und möchten Ihre Produkte oder Services weiterempfehlen. Je positiver die Marke erwähnt wird, desto besser wird Ihre Marke in den Augen der Kunden wahrgenommen. 

Beispiele: 

  • Freude: Wenn ein Kunde Ihr Produkt oder Ihren Service liebt und seine Erfahrungen mit seinen Freunden teilt, und dabei betont, wie toll alles war. Beispiel: „Hervorragender Service zu einem erschwinglichen Preis. Wir werden ihn definitiv noch einmal nutzen.“
  • Äußerst zufrieden: Wenn ein Kunde Ihr Produkt oder Ihren Service Freunden und Verwandten weiterempfiehlt. Solche Kunden werden mit höherer Wahrscheinlichkeit zu Ihren Markenfürsprechern. Zum Beispiel: „Ich mag es wirklich, wie einfach dieses Produkt zu verwenden ist. Es trägt erfolgreich zur Verwaltung meines Teams bei. Eindeutig eines der besten Tools für das Team-Management, das ich je verwendet habe.“

3. Marken sollten versuchen, neutrale Stimmungen in positive Bewertungen umzuwandeln 

Eine neutrale Stimmung ist weder positiv noch negativ. Das bedeutet, dass solche Markenerwähnungen keine Wörter/Ausdrücke enthalten, die als positiv oder negativ eingestuft werden können. Stattdessen geben sie nur einige Fakten an. 

Eine solche Stimmung ist eine hervorragende Gelegenheit für Marken, sich an Kunden zu wenden und sie um detailliertes Feedback und ihre Erfahrung zu bitten. 

Beispiele: 

  • Keine Kommentare: Wenn ein Kunde mit Ihrem Produkt oder Ihrem Service zufrieden zu sein scheint, seine Gefühle aber nicht klar zum Ausdruck bringt. Mit einfacheren Worten: Dies geschieht, wenn der Kunde weder gut noch schlecht über Ihre Marke schreibt. Beispiel: „Gute Arbeit, aber ich erwarte in Zukunft viel mehr.“ Oder „der Film war unglaublich unberechenbar.“

Warum Sie eine Stimmunganalyse benötigen

In Zeiten, in denen Kunden an erster Stelle stehen und offener denn je Feedback geben, ist es von entscheidender Bedeutung, Produkte und Kampagnen zu entwickeln, die Ihre Zielgruppe ansprechen und die sich von der Konkurrenz abheben. An dieser Stelle kommt die Stimmungsanalyse ins Spiel.

Die Stimmungsanalyse ist eine wertvolle Kennzahl für Unternehmen, da sie Feedback von Ihren Kunden in Echtzeit liefert. Außerdem können Sie damit die Emotionen Ihrer Zielgruppe bezüglich Ihrer Marke aufdecken, was Ihr Produkt, Ihren Service oder Ihre Kampagnen effektiver machen kann.

Ganz gleich, in welcher Phase sich Ihr Unternehmen befindet, die Stimmungsanalyse sollte eine wichtige Strategie sein, um die Online-Präsenz Ihrer Marke auf ein neues Niveau zu bringen. In diesem Leitfaden erfahren Sie mehr über die Verbesserung von Social Listening innerhalb Ihrer Strategie für das Kundenerlebnis.