Wenn Kunden vonInteraktionenundcustomer experience CX) einer Marke begeistert oder enttäuscht sind, habensiewahrscheinlichFeedbackgegeben,dasreich an datengestützten Erkenntnisse ist. Feedback-Daten – obdirekt,indirekt,strukturiert oderunstrukturiert– sind allgegenwärtig.

Von Umfragen bis hin zu Bewertungen in sozialen Medien hat ein Unternehmen die Möglichkeit, Kundensignale zu erfassen, die die Entscheidungsfindung und den Gesamterfolg des Unternehmens beeinflussen.

Marken haben jedoch oft Probleme mit dieser Fülle an Daten. Für menschliche Analysten ist es überwältigend (und praktisch unmöglich), regelmäßig Tausende von Rückmeldungen über eine Vielzahl von Kanälen manuell zu prüfen.

Doch es gibt eine Lösung für dieses Problem:Textanalyse, die Erkenntnisse Daten gewinnt, indem siestimmungsgeladene Kommentare erfasst und in geschäftsrelevante Kategorien einordnet.

Was ist Textanalyse bei Big Data?

Innerhalb des Omnichannel-Ökosystems gibt es unzählige Berührungspunkte zwischen einer Marke und ihren Kunden. Jeden Tag werden riesige Datenmengen generiert, die oft als Big Data bezeichnet werden.

Die Textanalyse ist eine der Methoden, mit denen Erkenntnisse Big Data Erkenntnisse gewonnen werden, indem unstrukturierter Text in strukturierte Daten umgewandelt wird.

Um unstrukturierte Textdaten zu analysieren und zu verstehen, sind mehrere Verfahren erforderlich. So umfasst die Textanalyse Prozesse wie Datenbereinigung, Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und maschinelles Lernen (ML).

Unterschied zwischen Textanalyse und Text Mining

Textanalyse undText Miningwerden häufig verwechselt, doch es besteht kein Zweifel daran, dass es sich um zwei unterschiedliche Themen handelt. Bei der Textanalyse werden statistische Methoden und Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um Textdaten auszuwerten und Erkenntnisse zu gewinnen, während beim Text Mining Informationen aus unstrukturierten Daten extrahiert werden.

Vorteile der Textanalyse

Textanalysen erfreuen sich zunehmender Beliebtheit. Führende Marken aus vielen Branchen investieren in Softwareplattformen für experience management Customer experience management CEM), die Textanalysen alseine ihrer wichtigsten Funktionen anbieten.

Hier finden Sie einen Überblick über die Vorteile der Textanalyse, die ein Feedback-Programm verbessern:

• Mehr Erkenntnisse weniger Fragen:Lange, langwierige Umfragen können dazu führen, dass Kunden sich scheuen, Feedback zu geben, doch die Textanalyse dringt selbst bei kurzen Antworten tiefer in den Wortlaut ein, um die Bedeutung hinter den Worten aufzudecken.
• Gehen Sie der Ursache auf den Grund: Numerische Werte sagen nicht immer etwas über das "Warum" hinter dem Feedback aus. Die Textanalyse hingegen liefert Details - so lässt sich feststellen, was funktioniert und was die Ursache für ein Problem ist, mit dem Kunden häufig konfrontiert sind.
• Erhalten Sie zeitnahe Erkenntnisse:Die Mitarbeiter haben bereits eine ganze Reihe zeitaufwändiger Aufgaben zu bewältigen, und es ist unrealistisch, von ihnen zu erwarten, dass sie jedes einzelne Wort des Kundenfeedbacks unter die Lupe nehmen. Die Textanalyse übernimmt diese Aufgabe vollständig – und das mit weitaus größerer Zuverlässigkeit.
• Erkennen Sie neue Trends: Menschen brauchen Daten, um fundierte, intelligente Entscheidungen zu treffen. Durch die Erschließung der Wörter und Ausdrücke, die Kunden verwenden, rückt die Textanalyse Trends ins Rampenlicht, die ein Unternehmen nicht ignorieren kann und die es sich zunutze machen muss.
• Verstehen Sie die Bedürfnisse Ihrer Kunden: Die Kunden werden Ihnen sagen, was sie wollen, brauchen und erwarten. Man muss ihnen nur zuhören, und die Textanalyse bringt Schlüsselwörter, Themen und Stimmungen in den Vordergrund.
• Treffen Sie datengestützte Entscheidungen:Um Kunden besser zu bedienen, sollten die aus der Textanalyse Erkenntnisse als Wegweiser fürcustomer experience dienen.
• Verbesserung employee experience Kunden- und employee experience:Genau wie bei der Kundenerfahrung (CX) trägt die Textanalyse auch zur Verbesserungemployee experience EX) bei. Die Textanalyse wertet Mitarbeiterdaten wieden Aufwandskoeffizienten,das Engagement,die Zufriedenheit unddie Stimmungder Mitarbeiter aus.

Da die Menge des von Unternehmen gesammelten Feedbacks zunimmt, ist die Textanalyse die einzige Möglichkeit, damit Schritt zu halten.

Grundlegende Textanalyse

Die Textanalyse reicht von grundlegend bis fortgeschritten. Die Art des Einblicks, den Sie erhalten, hängt von der Art ab, die Sie verwenden.

Die Textanalytik umfasst im Wesentlichen Folgendes.

Analyse der Worthäufigkeit

Die Worthäufigkeitsanalyse zählt die Wörter im Text. Auf diese Weise können Sie die beliebtesten Begriffe und Themen des Textes ermitteln.

Erkennung von Phrasen

Abgesehen von der Verwendung bestimmter Wörter gibt es Phrasen, die Ihr Publikum verwenden kann und die einen erheblichen Einfluss auf die Stimmung und andere Schlüsselelemente haben. Die Phrasenerkennung ermöglicht es Ihnen, häufige Phrasen im Text zu finden und so Themen zu identifizieren.

Sentiment-Analyse

Auf einer oberflächlichen Ebene können Worte irreführend sein, wenn man den Kontext nicht kennt. Eine Möglichkeit, die richtige Perspektive zu gewinnen, besteht darin, die damit verbundenen Emotionen zu ermitteln. Hier kommt die Stimmungsanalyse ins Spiel. Sie hilft Ihnen, die Emotionen eines Textes zu ermitteln und so Entwicklungsbereiche zu identifizieren.

Thema Modellierung

Wenn sich Wörter, Phrasen und Gefühle wiederholen, liegt dem Text ein Thema zugrunde. Die Themenmodellierung identifiziert Textthemen, die Ihnen helfen, die Hauptideen eines Textes zu identifizieren.

Erweiterte Textanalyse

Je nach Größe und Art Ihres Unternehmens bieten einfache Textanalysen möglicherweise keinen ausreichenden Einblick. Möglicherweise ist eine erweiterte Textanalyse erforderlich.

Erkennung benannter Entitäten

Die Named Entity Recognition (NER) identifiziert und kategorisiert Personen, Organisationen und Orte im Text. Darüber hinaus hilft diese Methode bei der Identifizierung von Textentitätsverbindungen.

Klassifizierung von Texten

Die Textkategorisierung umfasst die Einteilung von Text in verschiedene Kategorien. Diese Methode hilft Ihnen nicht nur bei der Organisation umfangreicher Textdaten, sondern findet auch Muster.

Clustering

Eine weitere Möglichkeit, Muster in unstrukturierten Daten zu erkennen, ist das Clustering. Bei dieser Methode wird der Text je nach Inhalt gruppiert, wodurch sich Muster leichter erkennen lassen.

Extraktion der Beziehung

Auch wenn es nicht oft der Fall ist, können einige Ihrer Kunden enge Beziehungen haben. Durch Beziehungsextraktion können Sie feststellen, wie Menschen, Organisationen und Orte textlich miteinander verbunden sind. Solche Einblicke fügen ihren Gesprächen einen Kontext hinzu, der es Ihnen ermöglicht, entsprechend zu handeln.

Netzwerkanalyse

Wenn Sie über Beziehungen hinausgehen, werden Sie feststellen, dass es bestimmte Gruppen gibt, die eine gemeinsame Verbindung haben. Bei der Netzwerkanalyse werden Textverknüpfungen untersucht, um Muster und Trends zu finden, die erklären helfen, wie die Dinge zusammenhängen.

Textanalyse-Techniken und -Anwendungen

Die Textanalyse umfasst verschiedene Verfahren zur Auswertung unstrukturierter, textbasierter Daten. Neben der Themenanalyse und der Stimmungsanalyse gibt es noch zahlreiche weitere Verfahren, mit denen Unternehmen Erkenntnisse ihren Textdaten gewinnen können.

Lassen Sie uns einen Überblick über die Techniken und Anwendungen der Textanalytik geben.

Analyse des Themas

Die Themenanalyse kategorisiert Phrasen im Kundenfeedback in geschäftsrelevante Themen. Zum Beispiel würde "der Verkäufer war nett" unter "Freundlichkeit des Personals" kategorisiert werden. Es gibt im Allgemeinen zwei Möglichkeiten, dies zu erreichen: eine manuelle Einrichtung, ein regelbasierter Ansatz und maschinelle Lerntechniken.

Analysten und Linguisten erstellen manuell Regeln für die regelbasierte Methode. So könnte beispielsweise ein Satz, der zwei Wörter wie "freundlich" und "Mitarbeiter" enthält, dem Thema "Freundlichkeit des Personals" zugeordnet werden.

Solche Regeln können auch die Wortstellung und wichtige grammatikalische Beziehungen zwischen Wörtern bewerten. Das Einrichtungsverfahren ist zeitaufwändig, aber die klassifizierten Kommentare sind genau, da jede Regel individuell erstellt wird.

Maschinelles Lernen, das überwachte Klassifizierung und Clustering verwendet, ist ebenfalls eine Schlüsselkomponente der Themenanalyse. Daher ordnet ein Analyst einer Stichprobe von Kommentaren für die überwachte Kategorisierung manuell Themen zu. Anhand des kommentierten Datensatzes wird der Klassifikator darauf trainiert, neue Kommentare automatisch zu kennzeichnen.

Die Annotation von Daten ist zwar einfacher als die Entwicklung von Regeln, aber Klassifikatoren arbeiten nur mit weniger als zehn Themen.

Sentiment-Analyse

Die Stimmungsanalyse kennzeichnet Sätze als positiv oder negativ. "Der Verkäufer war wirklich nett" würde als positiv gekennzeichnet.

Die wörterbuchbasierte Stimmungsanalyse ist einfach einzurichten. Sie ähnelt dem Heraussuchen aller Wörter aus einem Wörterbuch und dem Zuordnen einer positiven oder negativen Stimmung zu jedem Wort. Die Stimmung der Wörter ändert sich jedoch je nach Kontext.

Normalerweise denkt man bei Schimpfwörtern an negative Gefühle, aber in der Gaming-Community zum Beispiel sind die Dinge vielleicht etwas unschärfer. Positive Wörter werden oft ironisch verwendet, und negative Wörter haben eigentlich eine positive Bedeutung, wenn man sie in den Kontext setzt.

Um den Kontext zu berücksichtigen, bieten überwachte maschinelle Lernverfahren eine viel bessere Möglichkeit, die Stimmung zuzuordnen. Ähnlich wie bei der überwachten Klassifizierung, die für die Themenanalyse beschrieben wurde, wird beim überwachten maschinellen Lernen für die Stimmungsanalyse eine Stichprobe von Klauseln für den interessierenden Kontext genommen und jeder Klausel manuell eine positive oder negative Stimmung zugewiesen. Anhand dieses kommentierten Datensatzes kann der Algorithmus dann neuen Klauseln eine Stimmung zuweisen, die auf dem basiert, was er aus der Stichprobe der Kommentare gelernt hat.

Erkennung benannter Entitäten

Named Entity Recognition (NER) extrahiert Personen, Organisationen und Orte aus unstrukturierten Textdaten. NER kann einflussreiche Personen und Organisationen in Verbraucherfeedback und Social-Media-Daten erkennen. Darüber hinaus kann NER auch Textthemen und Themen erkennen.

Part-of-Speech-Tagging

Bei der Textanalyse wird das Part-of-Speech-Tagging (POS) verwendet, um jedes Wort eines Satzes zu klassifizieren. Diese Methode hilft bei der Analyse der Satzgrammatik und beim Verstehen von Literatur.

Parsing von Abhängigkeiten

Dependency Parsing in der Textanalytik hilft Unternehmen, Satz- und Grammatikzusammenhänge zu entdecken. Außerdem hilft diese Methode dabei, die Satzstruktur zu analysieren und den Inhalt zu verstehen.

Klassifizierung von Texten

Bei der Textklassifizierung wird der Text anhand des Inhalts in vorgegebene Kategorien eingeteilt. Mit dieser Methode lassen sich beliebte Themen in Verbraucherfeedback und sozialen Medien identifizieren. Darüber hinaus kann die Textklassifizierung auch Schlüsselideen aufdecken.

Wie man eine Textanalyse durchführt

Die Textanalyse umfasst die Datenerfassung, die Datenverarbeitung, die Textanalyse und die Visualisierung.

Hier finden Sie weitere Informationen zu den einzelnen Schritten.

#1. Datenerhebung

Die Textanalyse beginnt mit Daten aus sozialen Medien, Verbraucher-Feedback-Formularen und Online-Bewertungen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten für Ihr Unternehmen relevant sind.

#2. Datenverarbeitung

Nach der Datenerfassung folgt die Verarbeitung, Bereinigung und Vorbereitung der Daten für die Analyse. Die Datenverarbeitung umfasst das Löschen von überflüssigem Material, die Formatierung und die Strukturierung unstrukturierter Daten für die Analyse.

#3. Textanalyse

Nach der Datenverarbeitung müssen Sie die Daten analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen. Dazu gehören Stimmungsanalyse, Themenmodellierung und Identifizierung benannter Entitäten.

#4. Visualisierung

Schließlich müssen Sie Ihren Stakeholdern die Ergebnisse der Textanalyse präsentieren. Dies können Sie durch Wortwolken, Balkendiagramme und Heatmaps erreichen.

Vorbereiten von Textdaten für die Analyse

Die Aufbereitung der Daten für die Textanalyse gewährleistet zuverlässige und verständliche Ergebnisse.

Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie Textdaten für die Analyse vorbereiten.

#1. Saubere Daten

Textdaten werden durch Entfernen von HTML-Elementen, URLs und Sonderzeichen bereinigt. Dadurch werden die Daten bereinigt und für die Analyse organisiert.

#2. Text vorverarbeiten

Bei der Textvorverarbeitung werden Textdaten in ein analysefähiges Format umgewandelt. Dabei werden Ziffern, Interpunktion und Kleinbuchstaben entfernt.

#3. Text mit Token versehen

Bei der Tokenisierung wird der Text in Wörter und Phrasen unterteilt. Auf diese Weise wird die Analyse von Textdaten einfacher.

#4. Stoppwörter entfernen

Durch die Entfernung von Stoppwörtern werden häufige Wörter wie "und", "der" und "ist" aus dem Text entfernt. Diese Begriffe können Analysen verzerren.

#5. Vereinfachung der Daten durch Stemming und Lemmatisierung

Beim Stemming und der Lemmatisierung werden Wörter verwurzelt. Dadurch können Textdaten vereinfacht und analysiert werden. Beim Stemming werden Suffixe von Wörtern entfernt, während sie bei der Lemmatisierung reduziert werden.

Ein intelligenter Ansatz für die Textanalyse

Die Textanalyse erscheint in der Regel als ein fremdes, komplexes Konzept, wenn man sich zum ersten Mal mit ihren Möglichkeiten und Vorteilen auseinandersetzt. Aber jetzt sollten Sie die Grundlagen der Textanalyse kennen, und Ihr nächster Schritt besteht darin, mit einem Softwareanbieter zusammenzuarbeiten, der spezielles Fachwissen mitbringt.

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