Stimmungsanalyse

Der Begriff Stimmungsanalyse bezieht sich auf Methoden, Techniken und Prozesse, die eingesetzt werden, um Informationen darüber zu erhalten, wie Verbraucherinnen und Verbraucher ein Produkt, eine Dienstleistung oder eine Marke wahrnehmen.

Stimmungsanalyse-Tools wenden Algorithmen für maschinelles Lernen an, um Daten über die Einstellung der Verbraucherinnen und Verbraucher zu sammeln und ihren Gefühlszustand auszuwerten. In der Marketingwelt baut die Stimmungsanalyse von Unternehmen meist auf dem Kundenservice und Social-Media-Monitoring auf. 

Dank der digitalen Welt können sich Menschen schneller eine Meinung bilden und ihre Gedanken über eine Reihe von Kanälen mit anderen teilen. Unternehmen, die wissen, wie ihre Kundschaft zu ihren Produkten und Dienstleistungen steht, haben eine bessere Ausgangsposition, um die Stimmung ihrer Kundschaft zu verbessern.

So profitieren Marken von Stimmungsanalysen

Die Stimmung beschreibt eine Emotion, ein Gefühl oder eine Meinung.

In den sozialen Medien spiegelt sich die Stimmung einer Person in ihrem Ton oder der Art und Weise, wie sie über eine Marke spricht, wider.

Stimmungsanalysen eignen sich hervorragend für das Social-Media-Monitoring, da sie einen Überblick über die öffentliche Meinung zu Ihrer Marke bieten. Social-Media-Tools wie Sprout Social erleichtern den Prozess der Stimmungsanalyse, indem sie die positiven und negativen Kontexte rund um Markenerwähnungen nachverfolgen.

Mit einem Stimmungsanalyse-Tool können Unternehmen hilfreiche Erkenntnisse aus ihren Social-Media-Daten extrahieren. Viele Social-Listening-Tools ermöglichen es Unternehmen, Erwähnungen nach der Stimmung zu filtern, um einen direkten Blick auf die Probleme zu bekommen, die so schnell wie möglich angegangen werden sollten. Stimmungsanalysen sind besonders wichtig, wenn Unternehmen diese Aufgaben erledigen müssen:

Probleme bei der Stimmungsanalyse

Auch wenn Stimmungsanalysen im digitalen Zeitalter ein aufregendes Konzept darstellen, so gibt es auch hier einige Schwachstellen. Stimmungsanalysen bauen auf Techniken für das maschinelle Lernen auf. Auf künstlicher Intelligenz basierende Bots werden mit einer riesigen Menge Daten gefüttert, anhand derer sie in Zukunft neue Datensätze vergleichen können. Das bedeutet, dass jedes Mal, wenn Ihr Bot eine neue Erwähnung erhält, für die er eine Stimmungsanalyse durchführen soll, er zurückgehen und die Nachricht mit den Informationen vergleichen muss, über die er bereits verfügt. 

Obwohl Spezialisten herausgefunden haben, wie sie den Maschinen ein grundlegendes Verständnis der menschlichen Sprache vermitteln können, haben diese Geräte leider oft Probleme damit, Konzepte wie Umgangssprache, Sarkasmus und Skepsis zu verstehen.

So ist eine Person, die folgenden Satz auf Facebook schreibt, offensichtlich alles andere als zufrieden: „Mein Produkt ist kaputt angekommen. Super!“ Der Bot könnte das Wort „super“ jedoch als positiv einordnen, wodurch die Genauigkeit Ihrer Stimmungsanalyse abnimmt. Menschliche Emotionen sind kompliziert und Fachleute arbeiten weiterhin daran, Stimmungsanalysen effektiver zu gestalten.

Die Vorteile von Stimmungsanalysen

Auch wenn es noch einige Fehler auszubügeln gilt, bevor Stimmungsanalysen wirklich perfekt sind, so sind die potenziellen Nutzen astronomisch. Unternehmen sammeln Daten über Stimmungstrends und nutzen sie, um besser nachvollziehen zu können, wie sich ihr Markenimage im Laufe der Zeit verändert. Darüber hinaus liefern Stimmungsanalysen nützliche Einblicke in die Gefühlswelt der Kundschaft, mithilfe derer Sie proaktive Entscheidungen über die Zukunft Ihres Unternehmens treffen können.

Wenn sie richtig umgesetzt werden, können Stimmungsanalysen Folgendes für Sie leisten: