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NLP-Jobs entdeckenDas moderne Unternehmen hat Zugriff auf riesige Mengen unstrukturierter Daten, doch diese Daten können sich nur dann als nützlich erweisen, wenn daraus die gewünschten Erkenntnisse gewonnen werden können.
Hier kommen Text-Mining-Tools und Text-Mining-APIs ins Spiel, um diese riesigen Mengen unstrukturierter Daten zugänglich, nützlich und aufschlussreich zu machen, um Geschäftsentscheidungen voranzutreiben.
Wenn Unternehmen in der Lage sind, aus all diesen unstrukturierten Daten die richtigen Erkenntnisse zu gewinnen, können sie beispielsweise viel tiefere Einblicke in das gewinnen, was ihre Kunden denken oder sagen, und daher sehr kluge Geschäftsentscheidungen treffen, nicht nur zum Beispiel im Kundenservice , aber mehrere Anwendungsfälle, wie wir bald feststellen werden.
Text Mining ist mittlerweile zu einer unverzichtbaren Fähigkeit von Unternehmen aller Größenordnungen und in fast allen Branchen geworden. Es verwendet Techniken wie Entitätsextraktion oder Entitätserkennung, Textklassifizierung und Stimmungsanalyse, um äußerst nützliche Informationen und Wissen zu gewinnen, die andernfalls in unstrukturierten Textinhalten verborgen bleiben könnten. Wenn Sie eine Nadel im Heuhaufen finden würden und wissen, dass die „Nadel“ Ihr Unternehmen wirklich auf die nächste Stufe bringen könnte, würden Sie dann nicht alles tun, um sie zu finden? Genau das ist eine der Funktionen des Text Mining.
In der Geschäftswelt ermöglichen Text-Mining-Tools Unternehmen, spezifische Muster, Trends und Erkenntnisse aus sehr großen Mengen roher oder unstrukturierter Daten aufzudecken. Diese Fähigkeit, alle nicht relevanten oder unwichtigen Daten beiseite zu schieben, um äußerst wertvolle Antworten zu erhalten, hat zur schnellen Einführung von Text-Mining-Tools und -Techniken auf allen Organisationsebenen geführt.
Im Mittelpunkt des Text Mining stehen KI-Techniken (künstliche Intelligenz), die, wie wir bereits wissen, dabei helfen, automatisch Trends, Muster und andere wertvolle Informationen aus unstrukturiertem Text zu entdecken. 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 zum Auffinden Ihrer „Nadel im Heuhaufen“ einfach nicht praktikabel, kosteneffektiv oder zeiteffizient wäre, kann Ihnen Text Mining eine beträchtliche Menge Zeit und Mühe ersparen – die Entdeckungen, die Sie machen Durch eine zuverlässige Text-Mining-API können Sie nicht nur bessere Entscheidungen treffen, sondern auch Maßnahmen dort vorantreiben, wo Maßnahmen ergriffen werden müssen.
Dies sollte den Teil „Was ist Text Mining?“ beantworten. Nun richten wir unsere Aufmerksamkeit auf wichtigere Aspekte des Themas.
Branchenexperten gehen davon aus, dass bis zu 80 % der Geschäftsdaten unstrukturierte Informationen, einschließlich Text, enthalten.
Mit Text-Mining-Tools können Unternehmen äußerst wertvolle Informationen aus unstrukturiertem Text extrahieren, der, wie Sie wissen, in großen Mengen in Form von Kundenservice-Tickets, Social-Media-Beiträgen, E-Mail-Nachrichten, Chatbots und vielem mehr generiert wird.
Wenn ein automatisierter Prozess wie Text Mining vorhanden ist, müssen sich Unternehmen nicht mehr der Mühe stellen, alle Textdaten (oder Daten in anderer Form) manuell zu durchsuchen, um Informationen zu analysieren, die potenziell zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen beitragen könnten Dienstleistungen oder helfen beispielsweise bei wichtigen Geschäftsentscheidungen.
Abgesehen vom Zeitfaktor und davon, wie frustrierend es sein kann, jeden Textdatensatz manuell zu analysieren, kann die automatische Verarbeitung von Textdokumenten schnell zu weitaus genaueren und konsistenteren Ergebnissen führen. Deshalb sollte Text Mining von keinem Unternehmen als „nice to have“ betrachtet werden – 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 erkennen und darauf zu reagieren, beispielsweise im Kundenservice, in der Produktion oder Fertigung, Bedrohungen für das Unternehmen vorherzusehen (entweder durch Wettbewerber oder auf andere Weise) – oder ihren Kunden und Stakeholdern mehr Informationen zu bieten Zum Beispiel ein optimierter und personalisierter Service. Die Möglichkeiten sind nahezu endlos.
Um Ihnen eine bessere Vorstellung davon zu geben, wie Text-Mining-APIs zur Steigerung der Benutzerfreundlichkeit beitragen können, finden Sie hier einige Anwendungsbeispiele:
Leider hat die Abbruchkultur auch in der Geschäftswelt Einzug gehalten, obwohl sie nichts Neues ist. Für Unternehmen, die in einer bestimmten Branche tätig sind, bedeutet dies jedoch, dass sie alles tun müssen, um sicherzustellen, dass sie in der Öffentlichkeit ein strahlendes Image haben.
Mit Text Mining können Sie Rohdaten verstehen, die beispielsweise aus VoC-Programmen (Voice of Customer) oder Social Media Listening erfasst wurden. Es analysiert alles von Nachrichtenartikeln, Kommentaren, Tweets und anderen Formen des Feedbacks, um festzustellen, ob etwas Negatives über Ihr Unternehmen erwähnt wurde oder ob jemand, der dieses negative Feedback veröffentlicht und/oder verbreitet, damit in Verbindung steht.
Dies kann jeden umfassen, von Unternehmensvertretern und Mitarbeitern selbst bis hin zu Kunden und Partnern sowie den Gruppen, politischen Künstlern und Organisationen, die Ihr Unternehmen unterstützt. Mit den richtigen Texting-Tools können Sie ganz einfach in Echtzeit die entsprechenden Schritte unternehmen, um eine potenzielle Reputationskrise abzumildern, bevor sie verheerende Folgen haben kann.
Beliebte Suchmaschinen wie Google und Bing verwenden Text-Mining-APIs, um beispielsweise Spam und Füllinhalte auf Websites zu identifizieren, die angeblich nichts anderes als „Content-Marketing“ betreiben. Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie Text Mining zur Suchmaschinenoptimierung eingesetzt werden kann, da es Google hilft, bestimmte Kontexte, Absichten und Schreibvarianten zu identifizieren, um den Inhalt einer Website als „Spam“ zu kennzeichnen – oder eine Website mit einer Warnmeldung zu versehen, die hat zum Beispiel unethische/Blackhat-SEO-Techniken eingesetzt, um sein SEO-Ranking künstlich zu verbessern.
Text Mining kann auch zur „Feinabstimmung“ der internen Suchmaschine einer Organisation verwendet werden, indem eine Text Mining-API integriert wird, die es autorisiertem Personal ermöglicht, jedes Unternehmensdokument semantisch zu durchsuchen, um bestimmte Informationen herauszufinden. Beispielsweise könnten Sie in Ihre Videosuche integrierte Text-Mining-Tools verwenden, um Textüberlagerungen, Wörter, Logos und Bilder in Ihrer gesamten Unternehmensvideobibliothek zu analysieren, indem Sie bestimmte Themen, Themen und Themen identifizieren. Dies kann sehr nützlich sein, wenn Sie einem potenziellen Kunden ein bestimmtes Portfolio oder Produktvideo senden oder wenn Sie beispielsweise etwas als Beweismittel für die Verteidigung Ihres Unternehmens vor Gericht verwenden möchten. Die Anwendungsfälle sind in jedem Fall breit und vielfältig.
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Die Integration von Text-Mining-Tools kann dazu beitragen, sicherzustellen, 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“ kategorisiert werden, während Ihre Text-Mining-API sie automatisch erkennt, einschließlich falsch geschriebener Wörter und Synonyme, die möglicherweise verwendet werden, um den Algorithmus zu „betrügen“. Das gleiche Prinzip lässt sich problemlos auf alle Arten der Online-Geschäftskommunikation anwenden, beispielsweise auf E-Mails.
Diese Art der Integration kann sich sowohl bei Cybermobbing als auch bei Maßnahmen im Zusammenhang mit öffentlichen Sicherheitsmaßnahmen als sehr nützlich erweisen – beispielsweise bei öffentlichen Veranstaltungen, um die Sicherheit und den Seelenfrieden aller zu gewährleisten. Tatsächlich können Video- und Audioinhalte auch gleichzeitig analysiert werden, um etwaige Bedrohungen oder Richtlinienverstöße zu erkennen. Im Falle von Cybermobbing können bestimmte Textarten oder Phrasen analysiert werden, um Personen von der Nutzung eines Social-Media-Dienstes auszuschließen oder in schwerwiegenderen Fällen sogar ihren Aufenthaltsort ausfindig zu machen.
Das Auffinden historischer und aktueller Muster in Daten ist in stark monetarisierten und zeitkritischen Anwendungsfällen wie der Entwicklung neuer Produkte, klinischen Studien, medizinischen Behandlungen und der Immobilienplanung sehr wichtig geworden.
Text Mining kann es Unternehmen ermöglichen, spezifische Muster in Daten für sehr unterschiedliche Bereiche wie Wettervorhersage, Kundenverhalten, Ereignisse, die sich direkt oder indirekt auf die Ölpreise auswirken können, usw. zu untersuchen und nach ihnen zu suchen. Wenn sich Unternehmen spezifischer Muster und Trends besser bewusst sind, sind sie besser in der Lage, neue Richtlinien für Sicherheit und Überwachung zu entwickeln, Verkehrsstaus auf häufig befahrenen Strecken zu lösen oder sogar bessere Einstellungsrichtlinien zu entwickeln.
Sowohl staatliche als auch private Organisationen werden in zahlreichen Anwendungsfällen enorm davon profitieren.
Ihre Text-Mining-API kann so programmiert werden, dass sie bestimmte Themen und Themen beispielsweise in Ihren Kundenrezensionen, Marktforschungsumfragen oder E-Mails erkennt und dann kategorisiert. Dabei kommen Techniken wie maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und aspektbasierte Stimmungsanalyse zum Einsatz, um dies sicherzustellen Verschiedene Aspekte und Themen, die in jeder Information vorhanden sind, werden vollständig berücksichtigt.
Dies bedeutet, dass Sie sich nicht mehr auf offene und oft kryptische Antworten von Kunden verlassen müssen, deren Analyse aufgrund menschlicher Fehler oder sogar Voreingenommenheit ungenau sein kann. Auf diese Weise können Sie aus Ihren Kundenumfragen und -bewertungen bessere Erkenntnisse gewinnen.
Im Internet finden Sie zahlreiche Statistiken, aus denen hervorgeht, dass Kunden tatsächlich sehr daran interessiert sind, was andere über ihre Erfahrungen mit einem bestimmten Unternehmen sagen.
Laut einem Zendesk-Bericht 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 Gefühle negativ sind. Angesichts der Vielzahl an Bewertungsseiten kann eine einzige negative Bewertung Ihres Unternehmens viele Menschen wirklich davon abhalten, Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung zu kaufen. Andererseits dienen positive Bewertungen als eine Art sozialer Beweis, der immer mehr Menschen ermutigt Menschen, die bei Ihnen kaufen.
Nehmen wir an, Sie stehen vor dem Eintritt in einen neuen Markt und möchten besser verstehen, wie gut Ihr Produkt ankommt oder ob die Leute es überhaupt anstelle der Produkte Ihrer Konkurrenz verwenden.
In diesem Fall Studie](https://www.mwsug.org/proceedings/2018/SB/MWSUG-2018-SB-89.pdf) wurde Text Mining eingesetzt, um zu verstehen, welche Lautsprecher am Markt am besten verkauft wurden und welche Funktionen sie hatten Das Wichtigste für Verbraucher bei der Auswahl von Audiogeräten.
In der oben genannten Amazon-Fallstudie wollte das Analystenteam verstehen, welche Art von Lautsprechern man am besten zu einem Preis von 150 US-Dollar kaufen kann – und ging dabei davon aus, dass man die Funktionen verstehen muss, wenn man ein neues Produkt auf den Markt bringen möchte Menschen schätzen am meisten. Dies ist tatsächlich ein großartiger Geschäftsanwendungsfall und ein gutes Beispiel für die Arbeit von Text-Mining-Tools.
Das Team extrahierte Daten sowohl aus strukturierten (Bewertungen, Preis usw.) als auch unstrukturierten (Bewertungstext) Daten für fünf häufig auf Amazon gekaufte Lautsprechermarken, die großartige Bewertungen erhalten hatten.
Mithilfe von Verbraucherbewertungen versuchten die Datenwissenschaftler beispielsweise herauszufinden, welche Merkmale zu den besten Produktbewertungen, Rezensionen und Bewertungen führen.
Auch wenn 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 niedrig bewerteten Themen überprüfen (alle Themen, die nichts mit der Klangqualität zu tun haben) 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, wesentlich sind.
Mithilfe von Text Mining durchgeführte Marktforschung wird Ihnen also dabei helfen, Ihre Marketingkampagne zu gestalten und sie sogar auf andere Produkte auszuweiten, die Sie auf den Markt bringen möchten.
Da ein abscheuliches Verbrechen wie der Menschenhandel jedes Jahr Millionen von Menschen betrifft, haben einige mutige und außergewöhnliche Menschen den starken Wunsch, es zu beenden. Tom Sabo ist einer dieser Menschen, der nach dem Besuch eines Symposiums zutiefst beunruhigt über die harte Realität rund um den Menschenhandel war.
In Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Team von Datenanalysten entwickelte Tom nützliche Text-Mining- und analysebasierte Modelle, die Strafverfolgungsbehörden zur Verfolgung von Opfern des Menschenhandels nutzen könnten. Ein Modell hat beispielsweise Textdaten aus mehreren Quellen wie Zeitungsartikeln, Polizeiberichten, jüngsten Strafverfolgungen im Zusammenhang mit Menschenhandel und sogar einer zwielichtig aussehenden Website mit Kleinanzeigen abgerufen. Das Hauptziel bestand darin, regelmäßige Muster im Text zu identifizieren, damit Tom diese in ein prädiktives Analysemodell integrieren konnte, um eine Spur zu finden, die ihn zu den Opfern und Tätern führt.
Anhand einer Polizeiaussage einer bestimmten New Yorker Gerichtsbarkeit konnte er die Daten mit Ereignissen außerhalb der Gerichtsbarkeit und sogar außerhalb des Landes verknüpfen. Tom identifizierte Trends, die sich nicht nur auf das Opfer, sondern auch auf die aktuell stattfindenden Menschenhandelsereignisse bezogen.
Sein Modell wurde später von den Strafverfolgungsbehörden verwendet, um Fälle von Menschenhandel viel schneller zu identifizieren und es den Behörden zu ermöglichen, Maßnahmen zu ergreifen entsprechende Maßnahmen ergreifen, bevor es zu spät war.
Ebenso könnten Sie Text Mining nutzen, um Betrug oder potenziell betrügerische und/oder kriminelle Aktivitäten in Ihrer eigenen Organisation oder sogar in anderen Unternehmen aufzudecken die Branche, in der Sie tätig sind.
Auch wenn uns hierfür derzeit keine konkreten Beispiele vorliegen, wird Text Mining in Organisationen aller Größenordnungen 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 die Erfassung von Informationen aus Whitepapers und Analyseberichten.
Dies kann beispielsweise für Bank- und Finanzinstitute äußerst nützlich sein, da die Erkenntnisse, die sie aus den oben genannten Daten gewinnen, es ihnen ermöglichen, mit viel größerem Vertrauen Investitionen in verschiedene Sektoren zu tätigen. Tatsächlich verfolgen derzeit viele Banken und Finanzinstitute diesen Ansatz.
Text-Mining-Tools können beispielsweise einen umfassenden Überblick über die Aktivitäten und den Betrieb von Industrieanlagen und Maschinen bieten und es Ingenieuren und Servicepersonal ermöglichen, wartungsbezogene Entscheidungen zu automatisieren.
Text Mining kann Ihnen beispielsweise dabei helfen, Muster und Trends zu entdecken, die auf die Häufigkeit oder das Auftreten einer bestimmten Art von Problem mit Ihren Maschinen hinweisen könnten. Auf diese Weise können Sie vorausschauende Wartungsmaßnahmen implementieren, um Probleme abzufangen, bevor sie zu ernsthaften Problemen werden und ein Loch in Ihr Wartungsbudget reißen. Als zusätzlicher Bonus können Sie Wartungsarbeiten proaktiver statt reaktiv durchführen.
Soziale Medien sind unbestreitbar eine der ergiebigsten Quellen für unstrukturierte Daten, und Unternehmen verschließen sicherlich nicht die Augen davor. In Tatsächlich betrachten Unternehmen aller Größenordnungen die schiere Menge an Erkenntnissen, die allein über soziale Medien gesammelt werden können, als sehr wertvolle Quelle für Markt- und Kundeninformationen.
Text-Mining-APIs können so programmiert werden, dass sie Ihnen dabei helfen, alles vom Produkt-Feedback über die Markenwahrnehmung bis hin zur Kundenabsicht 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 Menschen an Ihrer Marke, Ihren Produkten und Dienstleistungen wirklich lieben (oder hassen). nützliche Informationen, die Sie wiederum nutzen können, um bestehende Produkte und Dienstleistungen zu verbessern oder zukünftige Produkte und/oder Dienstleistungen besser zu optimieren.
E-Mail ist immer noch ein fast genauso effektives Marketinginstrument wie bei seiner ersten Konzeption – eine schnelle, zuverlässige und relativ kostengünstige Möglichkeit der Kommunikation –, aber Spam ist sowohl für Internetdienstanbieter als auch für Unternehmen zu einem großen Problem geworden.
Dies ist auch für Benutzer ein ebenso dringendes Problem, da Spam als Einfallstor für Viren und Phishing dient, die beide die Produktivität erheblich beeinträchtigen können. Allerdings können Text-Mining-Techniken eingesetzt werden, um die Gesamteffektivität statistischer Filtermethoden zu verbessern, sobald Vorkenntnisse in die Text-Mining-Tools eingespeist 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 einem festen Bestandteil nahezu aller Entscheidungsprozesse in Unternehmen geworden. Mithilfe von Text-Mining-Tools können Sie im Namen Ihres Unternehmens Daten sammeln, speichern und analysieren. So können Sie Trends, Muster und Chancen im Vergleich zur manuellen Analyse zur Ermittlung der oben genannten Punkte sehr schnell erkennen.
Mit einer innovativen Text-Mining-API im Kern können Business-Intelligence-Tools die unstrukturierten Daten, mit denen sie gefüttert 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 können, die Sie benötigen, um erfolgreich zu sein und voranzukommen.
Wenn Ihre Kunden beispielsweise einen Kommentar auf Ihrer Facebook-Seite hinterlassen oder beim Twittern bestimmte Informationen preisgeben, erfahren Sie, woher sie kommen. Ebenso hinterlassen auch Ihre Konkurrenten Informationsblöcke, wenn sie an öffentliche Datenbanken berichten. Tatsächlich gibt es viele Fälle, in denen die US-Regierung solche Informationen vorgeschrieben hat und die Daten der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wurden.
Ein Unternehmen arbeitete mit einem bekannten Hersteller medizinischer Geräte zusammen und nutzte dabei FDA-Berichte als Datenquelle. Der Datensatz enthielt Hunderte bis Tausende von Berichten zu medizinischen Geräten über angebliche Fehlfunktionen, Verletzungen und Todesfälle im Zusammenhang mit dem Gerät. Das Team des Unternehmens nutzte die Datenquelle, um bestimmte Benutzer mit den Produkten verschiedener Hersteller medizinischer Geräte zu verbinden. Anschließend nutzten sie die Textfelder, um die Hauptprobleme, mit denen die Benutzer bei einigen medizinischen Geräten konfrontiert waren, besser zu verstehen.
Eine gründliche Analyse der unstrukturierten Daten ergab, dass der Medizingerätehersteller im Vergleich zu seinem Hauptkonkurrenten eine deutlich höhere Erfolgsquote bei der Platzierung hatte.
Mithilfe einer Themenclusteranalyse, einem 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 sie im Vergleich zu anderen auf dem Markt abschneiden, was es ihnen ermöglichte, häufige Probleme zu finden, die möglicherweise zu negativen Ergebnissen für viele der von ihnen hergestellten Geräte hätten führen können . Es bot ihnen auch Einblicke in die Fehler ihrer Konkurrenten!
Mit einer solchen Fülle an unstrukturierten Textdaten haben Unternehmen nahezu unbegrenzte Möglichkeiten zu verstehen, wo sie stehen, wo ihre Konkurrenten stehen und wie sie sich besser vor bestimmten Risiken schützen oder schnell handeln können, wenn sie die Konkurrenz überholen und überlisten müssen.
Wenn Sie Text Mining nicht in irgendeiner anderen Form nutzen, sind Sie wirklich hinter der Zeit zurück und geben Ihren Konkurrenten praktisch einen großen Marktanteil auf dem Silbertablett ab. Verbessern Sie heute Ihre Geschäftsergebnisse und Entscheidungsfindung, unter anderem 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 Möglichkeiten, wie Unternehmen profitieren können
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