Die Schritte der Stimmungsanalyse verwandeln unstrukturierte, unübersichtliche Texte in klare Markeninformationen. Im Wesentlichen geht es darum, Daten zu erfassen, aufzubereiten, zu klassifizieren und zu visualisieren, damit Teams schnell auf die Gefühle der Kunden und die Gründe dafür reagieren können. In diesem Artikel werden die Mechanismen dieses Prozesses beschrieben und umfassendere Einblicke in die Stimmungsanalyse unterstützt.​​ 

Welche Schritte umfasst die Stimmungsanalyse?​​ 

Der Prozess folgt meistens vier Kernphasen: Datenerfassung, Datenverarbeitung, Stimmungsanalyse und Datenvisualisierung. Zusammen setzen sie Social Listening und Bewertungsinhalte in Entscheidungen um, die Kampagnen, Betreuung und Produkte verbessern.​​ 

Datenerfassung​​ 

Rufen Sie zunächst Text von dort ab, wo Ihre Zielgruppe Meinungen teilt – Kommentare auf Social Media, Antworten und Direktnachrichten (DMs). Öffentliche Posts, die über Social Listening erfasst werden, Bewertungsseiten wie Google My Business und Transkripte von Umfragen oder Support. Das Ziel ist eine umfassende Abdeckung, von der die echte Kundensprache widerspiegelt wird. Wenn Sie auf kanalspezifische Einblicke abzielen, sehen Sie sich Social Media-Stimmungsanalysen und Playbooks für Instagram, Facebook, Reddit und Twitter an.​​ 

Datenverarbeitung​​ 

Als Nächstes bereinigen und standardisieren Sie den Text, damit ihn die Modelle lesen können. Zu den typischen Aufgaben gehören das Entfernen von Rauschen (Spam, Sonderzeichen, Links), das Tokenisieren von Wörtern und das Normalisieren von Formaten. Techniken aus der Verarbeitung natürliche Sprache (NLP) – wie Eigennamen-Erkennung (NER) zum Kennzeichnen von Marken, Produkten oder Orten und semantische Suche zum Gruppieren ähnlicher Ideen – erhöhen die Genauigkeit, durch den Erhalt des Kontexts und die Vermeidung von Duplikaten. Wenn Ihre Zielgruppe mehrere Sprachen spricht, betten Sie eine mehrsprachige Stimmungsanalyse ein, damit Ihnen kein kulturell nuanciertes Feedback entgeht.​​ 

Stimmungsanalyse​​ 

Nun zur Klassifizierung. Mit maschinellem Lernen weist das Modell jedem Dokument, Thema oder Textausschnitt eine Polarität zu (positiv, negativ, neutral). Für tiefergehende Diagnosen identifiziert die Aspekt-basierte Stimmungsanalyse (ABSA) Meinungen, die mit bestimmten Funktionen verknüpft sind (z. B. „Versandgeschwindigkeit“, „Preise“, „ Fon des Supports“). Die Ergebnisse werden als Stimmungsbewertung zusammengefasst, so dass Sie Veränderungen im Laufe der Zeit quantifizieren und Marken, Kampagnen oder Standorte vergleichen können.​​ 

Datenvisualisierung​​ 

Wandeln Sie abschließend die Ergebnisse in aussagekräftige Ansichten um. Dashboards in der Social Media-Analyse und -Berichterstattung heben die allgemeine Stimmung, Trendlinien, Aufschlüsselungen nach Kanälen oder Standorten, Themencluster und zugehörige Keywords/Hashtags hervor. Verknüpfen Sie diese Einblicke mit Ihren wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) und den nachverfolgten Social Media-Kennzahlen, um zu diagnostizieren, was funktioniert, was Aufmerksamkeit erfordert und wo Ressourcen priorisiert werden sollten.​​ 

Folgen Sie diesen Schritte und Sie können Bewertungen und Gespräche zuverlässig in Aktionen umwandeln – sei es zur Verbesserung von CX-Workflows, Priorisierung von Produktkorrekturen oder zur Optimierung von Kreativprozessen. Um noch weiter zu gehen, erfahren Sie in unserem Leitfaden zur Analyse der Kundenstimmung zur Verbesserung des Kundenerlebnisses, wie Sie diese Einblicke während der gesamten Erfahrung verknüpfen können.​​ 

Vereinfachung Ihres Stimmungs-Workflow​​ 

Sie verstehen die Mechanik, aber das Anzeigen genauer Ergebnisse in Echtzeit sollte nicht kompliziert sein. Sprout nimmt Ihnen die aufwendige Arbeit bei der NLP und der Datenverarbeitung ab. Erhalten Sie direkt Einblicke, die Ihre Kampagnen und das Kundenerlebnis verbessern.​​ 

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