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Finden Sie Ihren TraumjobModerne Unternehmen haben Zugriff auf riesige Mengen unstrukturierter Daten. Doch diese Daten sind nur dann von Nutzen , wenn sich die gewünschten Erkenntnisse daraus gewinnen lassen .
Hier kommen Text Mining-Tools und Text Mining-APIs ins Spiel: Sie machen diese riesigen Mengen unstrukturierter Daten zugänglich, nützlich und aufschlussreich für die Entscheidungsfindung im Unternehmen.
Wenn es Unternehmen gelingt, aus all diesen unstrukturierten Daten die richtigen Erkenntnisse zu gewinnen, können sie viel tiefere Einblicke gewinnen, beispielsweise in die Gedanken und Aussagen ihrer Kunden. Auf dieser Grundlage können sie sehr intelligente Geschäftsentscheidungen treffen, und zwar nicht nur im Hinblick auf den Kundenservice, sondern in zahlreichen Anwendungsfällen, wie wir bald feststellen werden.
Text Mining ist mittlerweile zu einer unverzichtbaren Fähigkeit von Unternehmen jeder Größenordnung und in nahezu allen Branchen geworden. Dabei werden Techniken wie Entitätsextraktion oder Entitätserkennung, Textklassifizierung und Stimmungsanalyse verwendet, um äußerst nützliche Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen, die sonst in unstrukturierten Textinhalten verborgen sein könnten. Wenn Sie eine Nadel im Heuhaufen finden würden und wüssten, dass diese „Nadel“ Ihrem Unternehmen wirklich helfen könnte, die nächste Stufe zu erreichen, würden Sie dann nicht alles tun, um sie zu finden? Genau das ist eine der Funktionen von Text Mining.
In der Geschäftswelt können Organisationen mithilfe von KI und Text Mining-Tools bestimmte Muster, Trends und Erkenntnisse aus sehr großen Mengen an Rohdaten oder unstrukturierten Daten aufdecken. Diese Fähigkeit, alle nicht relevanten oder unwichtigen Daten auszublenden, um äußerst wertvolle Antworten zu erhalten, hat zu einer schnellen Einführung von Text Mining-Tools und -Techniken auf allen Organisationsebenen geführt.
Den Kern des Text Mining bilden KI-Techniken (künstliche Intelligenz), die, wie wir bereits wissen, dabei helfen, Trends, Muster und andere wertvolle Informationen aus unstrukturiertem Text automatisch zu erkennen. Dieser Text kann aus Umfrageantworten, Support-Tickets, Artikeln, Websites, Kundenfeedback, E-Mails, Textnachrichten und anderen Quellen stammen.
Da das manuelle Scannen und Klassifizieren jedes einzelnen dieser Dokumente, um die „Nadel im Heuhaufen“ zu finden, einfach nicht praktikabel, kosten- oder zeiteffizient wäre, können Sie durch Text Mining viel Zeit und Mühe sparen – die Entdeckungen, die Sie durch eine zuverlässige Text Mining-API machen, können Ihnen nicht nur dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, sondern auch Maßnahmen zu ergreifen, wenn Maßnahmen ergriffen werden müssen.
Damit sollte die Frage „Was ist Text Mining?“ beantwortet sein. Wenden wir uns nun wichtigeren Aspekten des Themas zu.
Branchenexperten gehen davon aus, dass bis zu 80 % der Geschäftsdaten unstrukturierte Informationen, darunter auch Text, enthalten.
Mithilfe von Text Mining-Tools können Unternehmen äußerst wertvolle Informationen aus unstrukturiertem Text extrahieren, der, wie Sie wissen, in Form von Kundendiensttickets, Social-Media-Posts, E-Mail-Nachrichten, Chatbots usw. in großen Mengen generiert wird.
Wenn ein automatisierter Prozess wie Text Mining im Einsatz ist, müssen Unternehmen nicht mehr jedes einzelne Text- (oder sonstige) Datenstück manuell durchforsten, um Informationen zu analysieren, die möglicherweise zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen beitragen oder beispielsweise bei wichtigen Geschäftsentscheidungen hilfreich sein könnten.
Abgesehen vom Zeitfaktor und der enormen Frustration, die die manuelle Analyse jedes Textdatensatzes mit sich bringt, kann die automatische Verarbeitung von Textdokumenten schnell weitaus genauere und konsistentere Ergebnisse liefern. Daher sollte kein Unternehmen Text Mining als „nice to have“ betrachten – im Gegenteil, es ist zu einem Muss für jedes Unternehmen geworden, das wachsen, sich weiterentwickeln und wettbewerbsfähig bleiben möchte.
Darüber hinaus kann Text Mining Unternehmen dabei helfen, Probleme zu entdecken und zu beheben, die sie beispielsweise im Kundendienst, in der Produktion oder in der Fertigung haben, Bedrohungen für das Unternehmen (sei es durch die Konkurrenz oder andere) vorherzusehen oder ihren Kunden und Stakeholdern beispielsweise einen optimierteren und persönlicheren Service zu bieten. Die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt.
Damit Sie sich ein besseres Bild davon machen können, wie Text Mining-APIs Ihr Geschäft voranbringen können, finden Sie hier einige Anwendungsbeispiele:
Die Cancel Culture hat leider auch in der Geschäftswelt Einzug gehalten, obwohl sie nichts Neues ist. Für Unternehmen in allen Branchen bedeutet dies jedoch, dass sie alles tun müssen, um ein strahlendes öffentliches Image zu haben.
Mithilfe von Text Mining können Sie Rohdaten aus VoC-Programmen (Voice of Customer) oder Social Media Listening analysieren. Dabei werden Nachrichtenartikel, Kommentare, Tweets und andere Formen von Feedback analysiert, um herauszufinden, ob etwas Negatives über Ihr Unternehmen gesagt wurde oder ob jemand, der dieses negative Feedback postet und/oder verbreitet, damit in Verbindung steht.
Dazu können alle gehören, von Unternehmensvertretern und Mitarbeitern selbst bis hin zu Kunden und Partnern sowie den Gruppen, politischen Parteien und Organisationen, die Ihr Unternehmen unterstützt. Mit den richtigen Textnachrichten-Tools können Sie ganz einfach in Echtzeit die entsprechenden Schritte unternehmen, um eine potenzielle Reputationskrise abzumildern, bevor sie verheerende Ausmaße annehmen kann.
Beliebte Suchmaschinen wie Google und Bing verwenden Text Mining-APIs, um Spam und Füllinhalte auf Websites zu identifizieren, die beispielsweise behaupten, nichts weiter als „Content-Marketing“ zu betreiben. Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie Text Mining zur Suchmaschinenoptimierung eingesetzt werden kann, da es Google dabei hilft, bestimmte Kontexte, Absichten und Rechtschreibvarianten zu identifizieren, um den Inhalt einer Website als „Spam“ zu kennzeichnen – oder eine Website zu kennzeichnen, die beispielsweise unethische/Blackhat-SEO-Techniken verwendet, um ihr SEO-Ranking künstlich zu verbessern.
Text Mining kann auch verwendet werden, um die interne Suchmaschine eines Unternehmens zu „feinabstimmen“. Dazu wird eine Text Mining-API integriert, die autorisiertem Personal ermöglicht, jedes Unternehmensdokument semantisch zu durchsuchen, um bestimmte Informationen herauszufiltern. Sie können beispielsweise in Ihre Videosuche integrierte Text Mining-Tools verwenden, um Textüberlagerungen, Wörter, Logos und Bilder in Ihrer gesamten Unternehmensvideobibliothek zu analysieren, indem Sie bestimmte Themen und Motive identifizieren. Dies kann sehr nützlich sein, wenn Sie einem potenziellen Kunden ein bestimmtes Portfolio- oder Produktvideo schicken oder wenn Sie beispielsweise etwas als Beweismittel verwenden möchten, um Ihr Unternehmen vor Gericht zu verteidigen. Die Anwendungsfälle sind in jedem Fall breit gefächert und vielfältig.
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Die Integration von Text Mining-Tools kann dazu beitragen, dass Ihre Community-Standards jedes Mal eingehalten werden, wenn jemand einen Tweet oder Kommentar auf Ihren sozialen Kanälen hinterlässt. Beispielsweise können bestimmte Schlüsselwörter als „Bedrohungen“ eingestuft werden, während Ihre Text Mining-API sie automatisch erkennt, einschließlich falsch geschriebener Wörter und Synonyme, mit denen Benutzer möglicherweise versuchen, den Algorithmus zu „überlisten“. Dasselbe Prinzip lässt sich problemlos auf alle Arten der Online-Geschäftskommunikation anwenden, beispielsweise auf E-Mails.
Diese Art der Integration kann sich in Fällen von Cybermobbing als sehr nützlich erweisen, ebenso wie in Fällen, in denen es um öffentliche Sicherheitsmaßnahmen geht – beispielsweise bei öffentlichen Veranstaltungen, um die Sicherheit und das Seelenfrieden aller zu gewährleisten. Tatsächlich können Video- und Audioinhalte gleichzeitig analysiert werden, um Bedrohungen oder Verstöße gegen Richtlinien zu erkennen. Im Falle von Cybermobbing können bestimmte Arten von Texten oder Phrasen analysiert werden, um Personen die Nutzung eines Social-Media-Dienstes zu verbieten oder in schwerwiegenderen Fällen sogar ihren Aufenthaltsort ausfindig zu machen.
Das Erkennen historischer und aktueller Muster in Daten ist in Anwendungsfällen mit hohem monetarisierendem und zeitkritischem Charakter, wie etwa der Entwicklung neuer Produkte, klinischen Studien, medizinischen Behandlungen und der Immobilienplanung, sehr wichtig geworden.
Mithilfe von Text Mining können Unternehmen Daten in sehr unterschiedlichen Bereichen untersuchen und nach bestimmten Mustern suchen, beispielsweise in Wettervorhersagen, Kundenverhalten oder Ereignissen, die sich direkt oder indirekt auf den Ölpreis auswirken können. Wenn Unternehmen sich bestimmter Muster und Trends bewusster sind, können sie besser neue Sicherheits- und Überwachungsrichtlinien entwickeln, Verkehrsstaus auf häufig befahrenen Strecken lösen oder sogar bessere Einstellungsrichtlinien erarbeiten.
Sowohl staatliche als auch private Organisationen können in zahlreichen Anwendungsfällen enorm davon profitieren.
Ihre Text Mining-API kann so programmiert werden, dass sie mithilfe von Techniken wie maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung und aspektbasierter Stimmungsanalyse bestimmte Themen und Motive beispielsweise in Ihren Kundenrezensionen, Marktforschungsumfragen oder E-Mails erkennt und kategorisiert. So wird sichergestellt, dass die verschiedenen Aspekte und Motive, die in jeder Information vorhanden sind, vollständig berücksichtigt werden.
Das bedeutet, dass Sie sich nicht mehr auf offene und oft kryptische Antworten von Kunden verlassen müssen, die aufgrund menschlicher Fehler und sogar Voreingenommenheit bei der Analyse ungenau sein können. Auf diese Weise können Sie aus Ihren Kundenumfragen und -bewertungen bessere Erkenntnisse gewinnen.
Im Internet finden Sie zahlreiche Statistiken, die Ihnen zeigen, dass Kunden tatsächlich sehr daran interessiert sind, was andere über ihre Erfahrungen mit einem bestimmten Unternehmen zu sagen haben.
Laut einem Bericht von Zendesk lassen sich mindestens 90 % der Menschen von dem beeinflussen, was sie online lesen, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen. Tatsächlich sind sie sogar noch mehr daran interessiert, zu lesen, was jemand über ein bestimmtes Unternehmen zu sagen hat, wenn die Erfahrungen oder Meinungen negativ sind. Heutzutage, bei der Vielzahl der Bewertungsseiten, die es gibt, kann eine negative Bewertung Ihres Unternehmens viele Menschen wirklich davon abhalten, Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung zu kaufen. Auf der anderen Seite dienen positive Bewertungen als eine Art sozialer Beweis und ermutigen immer mehr Menschen, die bei Ihnen kaufen.
Nehmen wir an, Sie möchten einen neuen Markt erschließen und möchten besser einschätzen, wie gut Ihr Produkt angenommen wird oder ob die Leute es überhaupt anstelle der Produkte Ihrer Konkurrenz verwenden werden.
In diesem Fall Für die Studie ](https://www.mwsug.org/proceedings/2018/SB/MWSUG-2018-SB-89.pdf) wurde Text Mining eingesetzt, um herauszufinden, welche Lautsprecher sich am besten auf dem Markt verkaufen und welche Funktionen den Verbrauchern beim Kauf von Audiogeräten am wichtigsten sind.
In der oben genannten Amazon-Fallstudie wollte das Analystenteam herausfinden, welche Lautsprecher für einen Preis von 150 $ am besten geeignet sind. Dabei ging es um die Theorie, dass man, wenn man ein neues Produkt auf den Markt bringen möchte, die Funktionen verstehen muss, die die Leute am meisten schätzen. Dies ist tatsächlich ein großartiger Anwendungsfall für Unternehmen und ein hervorragendes Beispiel für die praktische Anwendung von Text Mining-Tools.
Das Team extrahierte sowohl strukturierte (Bewertungen, Preis usw.) als auch unstrukturierte (Rezensionstext) Daten für fünf auf Amazon häufig gekaufte Lautsprechermarken, die großartige Bewertungen erhalten hatten.
Anhand von Verbraucherbewertungen versuchten die Datenwissenschaftler beispielsweise, die Merkmale herauszufinden, die zu den besten Produktbewertungen und -beurteilungen führen.
Obwohl es sinnvoll ist, automatisch ein Produkt mit der besten Klangqualität auszuwählen, gibt es mehrere Aspekte, die Verbraucher beim Kauf eines solchen Produkts berücksichtigen können, wie z. B. Lautsprechermaterialien, kabellos oder kabelgebunden, Akkulaufzeit, Preisspanne usw. Und indem Sie die Themen mit niedriger Bewertung (alle, die nichts mit der Klangqualität zu tun haben) überprüfen und die Meinungen und Ansichten der Rezensenten zu diesen Themen berücksichtigen, können Sie mehr über die Funktionen erfahren, die für das Produkt, das Sie auf den Markt bringen möchten, von wesentlicher Bedeutung sind.
Marktforschung mittels Text Mining wird Ihnen also dabei helfen, Ihre Marketingkampagne zu gestalten und sie sogar auf andere Produkte auszuweiten, die Sie auf den Markt bringen möchten.
Menschenhandel ist ein abscheuliches Verbrechen, das jedes Jahr Millionen von Menschen betrifft. Doch es gibt mutige und außergewöhnliche Menschen, die den starken Wunsch haben, ihm ein Ende zu setzen. Tom Sabo ist einer dieser Menschen, der nach der Teilnahme an einem Symposium zutiefst beunruhigt war über die harte Realität des Menschenhandels.
Tom hat in Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Team von Datenanalysten nützliche Modelle auf der Basis von Text Mining und Analytik entwickelt, mit denen die Strafverfolgungsbehörden Opfer von Menschenhandel aufspüren können. Ein Modell beispielsweise zog Textdaten aus mehreren Quellen wie Zeitungsartikeln, Polizeiberichten, aktuellen Strafverfolgungen im Zusammenhang mit Menschenhandel und sogar einer zwielichtig aussehenden Kleinanzeigen-Website. Das Hauptziel bestand darin, regelmäßige Muster im Text zu identifizieren, damit Tom diese in ein prädiktives Analysemodell integrieren und eine Spur finden konnte, die ihn zu den Opfern und Tätern führte.
Anhand von Polizeiberichten aus einem bestimmten New Yorker Bezirk konnte er die Daten mit Ereignissen außerhalb dieses Bezirks und sogar außerhalb des Landes verknüpfen. Tom konnte Trends erkennen, die nicht nur mit den Opfern zusammenhingen, sondern auch mit aktuellen Fällen von Menschenhandel.
Sein Modell wurde später von der Strafverfolgung eingesetzt, um Fälle von Menschenhandel viel schneller zu identifizieren, so dass die Behörden die entsprechende Maßnahmen, bevor es zu spät ist.
Ebenso könnten Sie Text Mining nutzen, um Betrug oder potenziell betrügerische und/oder kriminelle Aktivitäten in Ihrer eigenen Organisation aufzudecken oder sogar die Branche, in der Sie tätig sind.
Auch wenn wir derzeit keine konkreten Beispiele dafür haben, wird Text Mining in Organisationen jeder Größenordnung aktiv im Risikomanagement eingesetzt. Im Hinblick auf die Bewertung und das Management von Risiken kann Text Mining verwendet werden, um spezifische Informationen zu Branchentrends und/oder Finanzmärkten zu extrahieren, durch die Überwachung von Stimmungsänderungen oder durch das Erfassen von Informationen aus Whitepapers und Analyseberichten.
Dies kann beispielsweise für Banken und Finanzinstitute äußerst nützlich sein, da die Erkenntnisse, die sie aus den oben genannten Daten gewinnen, es ihnen ermöglichen, Investitionen in verschiedenen Sektoren mit viel mehr Zuversicht zu tätigen. Tatsächlich verfolgen viele Banken und Finanzinstitute diesen Ansatz bereits in diesem Moment.
Text Mining-Tools können einen umfassenden Überblick über die Aktivitäten und Vorgänge an Industrieanlagen und Maschinen bieten und es Ingenieuren und Servicetechnikern beispielsweise ermöglichen, wartungsbezogene Entscheidungen zu automatisieren.
Text Mining kann Ihnen beispielsweise dabei helfen, Muster und Trends zu erkennen, die auf die Häufigkeit oder das Auftreten einer bestimmten Art von Problem mit Ihren Maschinen hinweisen. Auf diese Weise können Sie Maßnahmen zur vorausschauenden Wartung implementieren, um Probleme abzufangen, bevor sie zu ernsthaften Problemen werden und ein Loch in Ihr Wartungsbudget reißen. Als zusätzlichen Bonus können Sie Wartungsvorgänge auch proaktiver statt reaktiver durchführen.
Soziale Medien sind zweifellos eine der reichhaltigsten Quellen für unstrukturierte Daten, und Organisationen verschließen die Augen davor nicht. Tatsächlich ist es allein die enorme Menge an Erkenntnissen, die sich aus sozialen Medien gewinnen lässt, die für Unternehmen jeder Größenordnung eine äußerst wertvolle Quelle für Markt- und Kundeninformationen darstellt.
Text Mining-APIs können so programmiert werden, dass sie Ihnen dabei helfen, alles von Produktfeedback über Markenwahrnehmung bis hin zu Kundenabsichten auszuwerten oder zu analysieren, indem Sie sich einfach die Kommentare und das Feedback Ihrer Kunden ansehen. KI-gestützte Text Mining-Tools und Textanalyse-Tools können dabei helfen, riesige Mengen sozialer Kommentare zu kontextualisieren – um Emotionen, Meinungen und Stimmungen zu extrahieren, die genau zeigen, was die Leute an Ihrer Marke, Ihren Produkten und Dienstleistungen lieben (oder hassen) – wirklich nützliche Informationen, die Sie wiederum verwenden können, um bestehende Produkte und Dienstleistungen zu verbessern oder zukünftige Produkte und/oder Dienstleistungen zu optimieren.
E-Mail ist als Marketinginstrument noch immer fast genauso wirksam wie zu seiner Erfindung – eine schnelle, zuverlässige und relativ kostengünstige Art der Kommunikation –, doch Spam ist sowohl für Internetdienstanbieter als auch für Unternehmen zu einem großen Problem geworden.
Auch für Benutzer ist dies ein dringendes Problem, da Spam als Eintrittspunkt für Viren und Phishing dient, die beide die Produktivität stark beeinträchtigen können. Text Mining-Techniken können jedoch eingesetzt werden, um die allgemeine Wirksamkeit statistischer Filtermethoden zu verbessern, nachdem die Text Mining-Tools mit Vorwissen versorgt wurden.
Dies sorgt für eine sicherere und weitaus effizientere E-Mail-Verwaltung und verbessert gleichzeitig das Benutzererlebnis erheblich.
Hochentwickelte Business Intelligence-Tools sind mittlerweile zu einer tragenden Säule in nahezu allen Entscheidungsprozessen in Unternehmen geworden. Text Mining-Tools helfen Ihnen, Daten für Ihr Unternehmen zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. So können Sie Trends, Muster und Chancen sehr schnell erkennen, was bei manueller Analyse nicht möglich wäre.
Mit einer innovativen Text Mining-API als Kern können Business Intelligence-Tools die unstrukturierten Daten, mit denen sie gespeist werden, besser nutzen und in Kombination mit Ihren eigenen strukturierten Daten die Datensätze Ihres Modells erweitern, um sehr wertvolle Geschäftseinblicke zu generieren.
Dies kann Ihnen anschließend dabei helfen, noch fortschrittlichere Business-Intelligence-Tools und Analysemodelle zu erstellen, die Ihnen die entscheidenden Geschäftseinblicke liefern, die Sie benötigen, um erfolgreich zu sein und voranzukommen.
Wenn Ihre Kunden beispielsweise einen Kommentar auf Ihrer Facebook-Seite hinterlassen oder bestimmte Informationen beim Twittern teilen, erfahren Sie, woher sie kommen. Auch Ihre Konkurrenten hinterlassen große Mengen an Informationen, wenn sie Informationen an öffentliche Datenbanken übermitteln. Tatsächlich gibt es viele Fälle, in denen die US-Regierung derartige Informationen vorgeschrieben hat und die Daten der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wurden.
Ein Unternehmen arbeitete mit einem bekannten Hersteller medizinischer Geräte zusammen und nutzte FDA-Berichte als Datenquelle. Der Datensatz enthielt Hunderte bis Tausende von Berichten über angebliche gerätebedingte Fehlfunktionen, Verletzungen und Todesfälle. Das Team des Unternehmens nutzte die Datenquelle, um bestimmte Benutzer mit Produkten verschiedener Hersteller medizinischer Geräte zu verbinden. Anschließend nutzten sie die Textfelder, um die Hauptprobleme dieser Benutzer mit einigen der medizinischen Geräte besser zu verstehen.
Eine gründliche Analyse der unstrukturierten Daten ergab, dass der Hersteller medizinischer Geräte im Vergleich zu seinem Hauptkonkurrenten eine deutlich höhere Platzierungserfolgsquote hatte.
Durch eine Themenclusteranalyse, ein Teil des Data Mining, konnte das Unternehmen die häufigsten Ursachen für fehlgeschlagene Geräteinstallationen beim Hauptkonkurrenten des Herstellers aufzeigen, die zu zahlreichen Todesfällen bei Patienten geführt hatten. Die hochentwickelten Text Mining-APIs und -Algorithmen lieferten wertvolle Einblicke in die eigenen medizinischen Geräte des Herstellers und wie diese im Vergleich zu anderen auf dem Markt abschneiden. So konnten sie häufige Probleme finden, die möglicherweise zu negativen Ergebnissen bei vielen der von ihnen hergestellten Geräte geführt haben könnten. Außerdem boten sie Einblicke in die Fehler der Konkurrenz!
Angesichts einer solchen Fülle unstrukturierter Textdaten stehen Unternehmen nahezu unbegrenzte Möglichkeiten offen, um zu verstehen, wo sie und ihre Konkurrenten stehen und wie sie sich besser vor bestimmten Risiken schützen oder schnell handeln können, wenn sie der Konkurrenz einen Schritt voraus sein und sie überlisten müssen.
Wenn Sie Text Mining nicht in irgendeiner Form nutzen, sind Sie wirklich nicht auf der Höhe der Zeit und überreichen Ihren Konkurrenten praktisch einen großen Marktanteil auf dem Silbertablett. Verbessern Sie heute unter anderem Ihre Geschäftsergebnisse und Ihre Entscheidungsfindung durch Text Mining: +44 20 3488 5740 .
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Text Mining; Text Mining-Tools; Text Mining-API; Was ist Text Mining?
Meta: Text Mining – Die vielen Vorteile für Unternehmen
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