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Finden Sie Ihren TraumjobWie sieht die KI zur Textanalyse im Jahr 2024 aus, wie funktioniert sie im Allgemeinen und wie Sie sie nutzen können, um Ihre Kunden, Mitarbeiter und Ihre Marke auf die nächste Stufe zu bringen – all das und mehr in unserem ausführlichen Artikel.
Wussten Sie, dass textbasiertes Feedback dem 1:1-Gespräch mit jedem Kunden, Bürger und Mitarbeiter am nächsten kommt? In freiem Text sagen uns die Leute, was ihnen wirklich wichtig ist und warum, denn sie sind nicht durch die Fragen eingeschränkt, die wir ihnen stellen könnten. Das ist wichtig für Unternehmen, denn hier können Ihre Kunden entscheiden, was ihnen am wichtigsten ist.
Nun stellt sich die Herausforderung: Der Versuch, Zehntausende von Kundenfeedbacks zu verarbeiten, bedeutet, einen Roman zu verfassen und dann zu versuchen, jeden einzelnen Satz zu kategorisieren. Nicht ideal, oder? Es wird mühsam, zeitraubend und knochenbrechend sein, und Sie werden es schwer haben, den Text so zu gestalten, dass er Ihnen bei Geschäftsentscheidungen hilft.
Wie können wir also offenes Textfeedback im großen Maßstab verstehen? Hier kommen Textanalyse-APIs und Textanalysetools ins Spiel – sie helfen Ihnen, die wichtigsten Feedback-Elemente, die Sie aus den Texten Ihrer Kunden gewinnen, ans Licht zu bringen.
Lassen Sie uns die Grundlagen durchgehen, was ein KI-Textanalysetool für Sie tun kann und was Textanalyse im Allgemeinen ist.
Bei der Textanalyse handelt es sich um einen Prozess, bei dem Informationen automatisch aus den Textdaten extrahiert und anschließend klassifiziert werden, die Ihre Kunden Ihnen hinterlassen. Wenn wir uns beispielsweise speziell auf den Bereich des Customer Experience Managements konzentrieren, könnte der Text in Form von Supporttickets, Umfrageantworten, Social-Media-Posts, Produktbewertungen, Callcenter-Notizen oder anderen Feedback-Elementen vorliegen, die Ihnen Ihre Kunden per Text übermitteln.
Für Unternehmen ist es wichtig, sich mit Textanalyse oder Textanalytik auszukennen, da sich dadurch aus im Wesentlichen unstrukturierten Daten sehr interessante Erkenntnisse gewinnen lassen.
Ein KI-Textanalysetool oder KI-Textanalysator hilft Ihnen von Anfang an dabei, zwei sehr wichtige Fragen zu beantworten:
Wie schneide ich im Hinblick auf mir bereits bekannte Themen ab, wie etwa Servicezuverlässigkeit, Wartezeit und Kosten?
Welche wichtigen Daten fehlen mir, und ich mache mir normalerweise nicht die Mühe, danach zu suchen, wie z. B. ein möglicherweise ineffektiver Onboarding-Prozess für Mitarbeiter, allgemeine Mängel in meinem Produkt oder Fehler in der Software/Benutzeroberfläche, die meine Kunden und Mitarbeiter verwenden?
Eine leistungsstarke Textanalyse-API oder Textanalytik-API (beide Begriffe sind korrekt und können synonym verwendet werden) kann die oben genannten Fragen in großem Umfang beantworten und Ihnen gleichzeitig dabei helfen, die Stimme Ihres Kunden (auch VoC genannt) zu verstehen und die nächsten „optimalen Maßnahmen“ festzulegen.
Die beiden derzeit am häufigsten verwendeten Ansätze in der KI-gestützten Textanalyse bzw. Textanalyse-KI sind:
Stimmungsanalyse – Hilft, die vorherrschende Kundenstimmung (ob positiv, negativ oder neutral) in Bezug auf Textantworten zu identifizieren.
Themenerkennung (auch Themenkategorisierung genannt) - Hier werden ähnliche Themen, die für Ihr Unternehmen und Ihre Branche relevant sind (wie etwa „Leistung der Mitarbeiter“, „Produktverfügbarkeit“ oder „Lebensmittelqualität“), gruppiert oder in Kategorien eingeteilt.
Normalerweise werden beide Ansätze gleichzeitig verwendet. Sie verschaffen Ihnen einen Überblick über die Themen, über die die Leute sprechen, und darüber, ob sie sich positiv oder negativ zu diesen Themen äußern.
Diese beiden allgemeinen Methoden oder Ansätze umfassen alle anderen Möglichkeiten zur Erkennung von Emotionen und Absichten. Einige Softwareprogramme und Systeme behaupten jedoch, dass sie eine Emotionsanalyse lediglich anhand von Texten durchführen können. Dabei verwenden sie normalerweise mehrere Wortkombinationen im Text, um zu einer bestimmten Emotion zu gelangen.
Doch dabei gibt es ein Problem. Wenn ein Kunde sagt: „Mein Flug hatte Verspätung“, könnte er das entweder in einem Zustand der Verzweiflung, Freude, Wut oder Aufregung gesagt haben. Die Software oder das System kann also die Tonalität oder den Ausdruck hinter diesen Worten nicht bestimmen, was es schwierig macht zu verstehen, ob die Reaktion des Kunden neutral oder negativ war.
Daher ist die Berücksichtigung von Themen und Stimmungen aus Wörtern oder Texten derzeit die einzige Möglichkeit, Emotionen und Absichten zu bestimmen, anstatt zu versuchen, einen Algorithmus vom Typ „Catch-All“ zu verwenden.
Um ein gründlicheres und aussagekräftigeres Verständnis von Textanalysetools (kostenlose und kostenpflichtige) zu erlangen und zu erfahren, wie KI-Textanalysatoren tatsächlich zur Steigerung des Geschäftsergebnisses beitragen, müssen wir Text Mining und NLP-Textanalyse ins Spiel bringen, wobei „NLP“ für die Verarbeitung natürlicher Sprache steht – ein Begriff, den Sie wahrscheinlich schon oft gehört haben, wenn wir über Textanalyse, Datenstrukturierung und Datenwissenschaft im Allgemeinen sprechen.
Wir sollten dies jedoch gleich zu Beginn klarstellen: Die Leute neigen dazu, über Textanalyse zu sprechen und dabei Begriffe wie Text Mining und Textanalyse synonym zu verwenden. Tatsächlich verwechseln manche die beiden Begriffe oft. Tatsächlich bedeuten beide Begriffe unterschiedliche Dinge. Um die Dinge also genauer zu erklären, schauen wir uns ihre spezifischen Anwendungen und Definitionen an:
Text Mining kann als technisches Konzept oder Verfahren betrachtet werden Dabei werden statistische Techniken eingesetzt, um quantifizierbare Daten aus unstrukturiertem Text zu gewinnen. Diese können dann für bestimmte Anwendungen verwendet werden, z. B. zur Betrugserkennung, zur Überprüfung von Bewerbungen, für MIS-Reporting, zur Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften und mehr. Diese quantitative Textanalyse (Text Mining) ist für jedes Unternehmen wichtig, obwohl sie nicht in der Lage ist, die tatsächliche Stimmung aus Kundenfeedbacktexten zu extrahieren.
Die Textanalyse hingegen ist ein rein geschäftsorientiertes Konzept oder Verfahren, bei dem ähnliche Techniken wie Text Mining zum Einsatz kommen, jedoch in erweiterter Form. So können Muster, Stimmungen, Erkenntnisse und Trends für Customer Experience-Programme oder Employee Experience-Programme identifiziert werden. Daher konzentriert sich die Textanalyse oder insbesondere die KI-Tools zur Textanalyse auf die Entdeckung umsetzbarer Erkenntnisse in Spezialbereichen wie beispielsweise dem Customer Experience Management.
Fast Data Science - London
NLP-Textanalyse ist, wie der Name schon sagt, ein Teil der Textanalyse und wird manchmal auch als NLU (Natural Language Understanding) bezeichnet. Es handelt sich um eine Art Stimmungsanalyse, die Ihrer Business-Technologie-Software, Ihren Systemen und Tools hilft, Texte in der tatsächlichen menschlichen Sprache zu verstehen oder zu „lesen“. NLP-Algorithmen in Verbindung mit ML-Algorithmen (Machine Learning) können Ihnen helfen, äußerst wertvolle Kundendaten zu verstehen und auszuwerten, und das ohne jegliche Voreingenommenheit. Tatsächlich kann diese Kombination so effektiv und ausgefeilt sein, dass sie den zugrunde liegenden Kontext von Textdaten verstehen kann, selbst wenn dieser Text Mehrdeutigkeiten und komplizierte Konzepte enthält.
Um diese Frage unverblümt zu beantworten: Nein .
KI-Tools für die Textanalyse, KI-Textanalysatoren und KI für die Textanalyse im Allgemeinen sind zu einem entscheidenden Aspekt der meisten Business-Intelligence-Prozesse geworden – insbesondere als Teil von Customer-Experience-Management-Programmen, da sie aktiv nach Möglichkeiten suchen, die Erfahrungen des Unternehmens in Bezug auf Marke , Produkt , Mitarbeiter und Kunden zu verbessern.
Als die KI-Textanalyse noch nicht im Mainstream angekommen war, nutzte die überwiegende Mehrheit der Unternehmen quantitative Umfragedaten nur, um Bereiche zu identifizieren, in denen sie die Erfahrung in Bezug auf einen (oder alle) der oben genannten Punkte verbessern konnten.
Seitdem hat sich viel geändert. Unternehmen erkennen, wie sie mithilfe eines KI-Tools zur Textanalyse neue Erkenntnisse gewinnen können, die sich äußerst gut umsetzen lassen – im Gegensatz zu quantitativen Daten allein, die zwar nützlich sind, aber stark eingeschränkt sind, da sie nur vorgegebene Antwortsätze liefern.
So könnte beispielsweise ein Unternehmen, das beispielsweise Glasfaserverbindungen vertreibt, nach einem Supportanruf eine typische Frage zum CSAT-Score (Kundenzufriedenheit) stellen: „Wie zufrieden sind Sie mit den Dienstleistungen von [ Firmenname ]?“
Mithilfe von Nachfragen nach dem Service oder Kundenbefragungen können Sie die unterschiedlichen Gründe für einen guten oder negativen CSAT-Score herausfinden. Dabei können Sie folgende Optionen in Betracht ziehen:
Servicequalität
Haltung des Vorgesetzten oder Produktmanagers
Wartezeit bis zur Problemlösung
Geschwindigkeit und Wirksamkeit der Lösung
Und so weiter
Wie Sie wahrscheinlich erkennen können, sind die oben vorgegebenen Antworten begrenzt und schränken daher die Analyse ein, die möglicherweise anhand der CSAT-Werte durchgeführt werden kann. Wenn beispielsweise der Grund Ihres Kunden nicht im obigen Antwortsatz aufgeführt ist, werden Sie keine wertvollen Erkenntnisse gewinnen, die andernfalls zur Optimierung verschiedener Aspekte Ihres Unternehmens verwendet werden könnten.
Ehrlich gesagt wäre es nahezu unmöglich, jeden einzelnen Grund in Ihrer Kundenbefragung aufzulisten. Deshalb hilft offenes Textfeedback dabei, viel, viel tiefer in die Kundenerfahrung einzutauchen – um die Antworten zu erhalten, die Sie brauchen.
Und das bringt uns zurück zu KI-Textanalyse-Tools. Sie sehen, Text Eine Analyse ist für die Identifizierung des unbekannten Unbekannten von entscheidender Bedeutung – der Themen, die Ihr Unternehmen (noch) nicht kennt, die jedoch für eine geringere Kundenzufriedenheit verantwortlich sein könnten.
Besser wäre es, eine offene Frage zu stellen, um zu verstehen, warum Ihr Kunde eine bestimmte Bewertung abgegeben hat, zum Beispiel: „Warum haben Sie diese Bewertung gewählt?“
Mithilfe von Umfragetextanalysetechniken mit offenen Antworten kann Ihr Unternehmen dann die spezifischen Themen und Motive verstehen, die Ihre Kunden jedes Mal erwähnen, wenn sie mit einem bestimmten Aspekt Ihres Services unzufrieden sind. Noch wichtiger ist, dass dieser Ansatz dabei hilft, extrem negative Themen und Motive von den nicht so negativen zu unterscheiden – und Ihnen dadurch einige sehr wertvolle Erkenntnisse liefert, die Ihnen sonst wahrscheinlich entgangen wären.
Wenn Sie Kunden bitten, in eigenen Worten zu erklären, warum sie mit einem bestimmten Service oder Erlebnis zufrieden waren oder nicht, können Sie daraus bessere Erkenntnisse gewinnen. Wie sich herausstellt, hilft Ihnen die KI-Textanalyse dabei, die Maßnahmen, die Sie ergreifen müssen, um das Erlebnis Ihrer Kunden zu verbessern, viel spezifischer zu formulieren.
Darüber hinaus bietet die Fähigkeit, direkte Korrelationen zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten zu identifizieren und zu fördern, äußerst aussagekräftige Informationen – mit anderen Worten, äußerst umsetzbare Erkenntnisse, mit denen Sie den Antworten jedes Kunden auf den Grund gehen können. Selbst wenn Tausende oder Millionen von Kunden an einer Umfrage teilnehmen, können Sie mithilfe eines KI-Tools zur Textanalyse umsetzbare Erkenntnisse aus jeder einzelnen Antwort gewinnen. So, Ihre Arbeit ist gerade einfacher geworden!
Während Sie versuchen, Korrelationen zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten zu ermitteln, könnten Sie auch einige sehr interessante Entdeckungen machen. Es könnte sich beispielsweise herausstellen, dass es eine sehr starke Korrelation zwischen Personen gibt, die Ihnen durchgängig einen hohen CSAT-Score geben, und Ihren Mitarbeitern, die ihnen die Vorteile eines bestimmten Produkts oder einer bestimmten Dienstleistung klar erklären. Ebenso könnte es eine starke Korrelation zwischen den Kunden geben, die Ihre Mitarbeiter für ihr außergewöhnliches Produktwissen loben, und einem hohen CSAT-Score. Verstehen Sie, worauf das hinausläuft?
Mit den richtigen KI-gestützten Textanalyse- oder Analysetools können all diese Daten bequem organisiert und dann direkt in Ihr Experience-Management-Programm eingespeist werden – genau wie Sie es mit Ihren quantitativen Daten getan hätten, um tiefere Einblicke in die tatsächlichen Faktoren zu gewinnen, die das Erlebnis rund um Ihre Kunden, Ihre Marke, Ihre Mitarbeiter oder Ihr Produkt bestimmen.
Wenn Sie wissen, was Ihre Kunden in Bezug auf eine bestimmte Erfahrung in ihren eigenen Worten sagen (und nicht nur in festgelegten Antworten), können Sie in Echtzeit Stimmungs- und Themenanalysen durchführen, um die erforderlichen Verbesserungen zu ermitteln. Dies wäre definitiv unbemerkt geblieben, wenn Sie sich nur auf qualitative Daten verlassen hätten.
Super, Sie haben es bis hierhin geschafft. Zeit für eine weitere Tasse Tee, denn jetzt wird es richtig interessant.
Wir wissen jetzt, dass es bei der Textanalyse um die Untersuchung und das Erlangen tiefer, aufschlussreicher Schlussfolgerungen aus unstrukturierten Daten geht. Dazu gehören Methoden wie NLP-Textanalyse, Stimmungsanalyse und Themenmodellierung.
Hier sind einige spannende und aufregende Anwendungen der Textanalyse aus der Praxis:
Ist Ihnen schon einmal aufgefallen, dass die Suchmaschine eines E-Mail-Anbieters Kontext, Absicht und Rechtschreibvarianten automatisch erkennt, um eine E-Mail-Nachricht als „Spam“ zu kennzeichnen? Oder wie herkömmliche Suchmaschinen eine Unternehmenswebsite für „Betrug“ bestrafen können, indem sie Keyword-Stuffing und andere Black-Hat-SEO-Techniken verwendet, um ihr Suchranking zu verbessern? Hier kommen Textanalyse-APIs zum Einsatz, die auch zur Verbesserung und Leistungssteigerung der Suchmaschine Ihrer eigenen Website verwendet werden können.
Dadurch haben Sie effektiv die Möglichkeit, jedes einzelne Dokument in Ihrem gesamten Unternehmen oder Betrieb semantisch zu durchsuchen – beispielsweise Schulungsmaterialien, Whitepaper, Webinar-Videos, Interviewtranskripte usw. Durch die Erkennung relevanter Themen, Sachverhalte und zugrunde liegender Motive können Sie beispielsweise eine Textanalyse-API programmieren, die Sie bei der Suche nach bestimmten Wörtern, Logos, Bildern und Textüberlagerungen in Ihrer gesamten Videobibliothek unterstützt – wenn Sie also nur nach Videodokumenten oder Beweisen suchen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Ebenso kann Ihr KI-Textanalysator so programmiert werden, dass er bestimmte Themen und/oder Motive erkennt, um Whitepaper von vor Jahren oder sogar Jahrzehnten aufzuspüren. Stellen Sie sich vor, Sie könnten innerhalb von Sekunden ein bestimmtes Dokument aufspüren, um einen Kunden mit den erforderlichen Informationen auszustatten oder es als Beweismittel vor Gericht vorzulegen.
Wir leben in einer Cancel Culture, sei es in der Gesellschaft oder am Arbeitsplatz. Umso mehr sollte Ihr öffentliches Image absolut makellos sein. Ein KI-Tool zur Textanalyse kann beispielsweise alles analysieren, von Tweets und Kommentaren bis hin zu Nachrichten und anderen Arten von Erwähnungen oder Feedback per Text Mining. So können Unternehmen Daten interpretieren, die durch Social Listening und VoC-Initiativen (Voice of the Customer) extrahiert wurden.
Natürlich sind auch Investoren, Mitarbeiter, Führungskräfte des Unternehmens, politische Parteien, Partner oder andere Gruppen/Organisationen, die das Unternehmen unterstützt, hierin eingeschlossen. Indem Unternehmen Maßnahmen ergreifen, bevor es möglicherweise zu einer Reputationskatastrophe kommt, können sie ihren Ruf in Echtzeit verbessern.
Dies ist wahrscheinlich die Anwendung, die uns am meisten begeistert! Es heißt zwar, dass Vorbeugen besser ist als Heilen, aber das trifft in der Welt der Kriminalität ganz sicher zu. Können Sie sich vorstellen, wie gestärkt sich die Strafverfolgungsbehörden fühlen, wenn sie wissen, wo oder zu welcher Tageszeit ein Verbrechen geschehen könnte und was sie tun können, um es gänzlich zu verhindern?
Das klingt wie eine Szene direkt aus dem Tom Cruise-Film „Minority Report“ , oder? Nun, es heißt, das Leben imitiere die Kunst, aber wir sind da anderer Meinung: Es kann auch andersherum funktionieren. Die große Mehrheit der Kriminellen schmiedet Pläne und kommuniziert über eine Vielzahl von Online-Kanälen, weil das Internet den geringsten Einfluss hat und es Kriminellen ermöglicht, sich anonym abzusprechen.
Es ist verständlich, dass Millionen bis Billionen von Menschen auf der ganzen Welt Online-Plattformen zur Kommunikation nutzen, was es in der Tat sehr schwierig machen kann, Nachrichten zu identifizieren, die als „Bedrohungen“ gelten. Fortgeschrittene KI-Textanalysetools (kostenlos und kostenpflichtig) können Ermittlern und Strafverfolgungsbehörden diese Aufgabe jedoch erleichtern, indem sie Online-Kommunikationsquellen in Echtzeit scannen und verschiedene Warn- oder Bedrohungsstufen senden, wenn sie auf bestimmte Arten von Inhalten stoßen.
Tatsächlich werden diese Technologien bereits von einigen Strafverfolgungsbehörden auf der ganzen Welt eingesetzt, um beispielsweise potenzielle Terroranschläge abzuwehren, kriminelle Aktivitäten zu vereiteln oder kriminelle Schläferzellen aufzuspüren.
Wie sich herausstellte, war „Minority Report“ doch nicht so weit von der Realität entfernt – spezialisierte APIs zur Textanalyse könnten die Welt zu einem sichereren Ort machen.
Leider nehmen die Betrugsfälle im Versicherungssektor ständig zu. Mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) zur Textanalyse konnten bereits große Datenbanken mit Fallakten analysiert werden, um festzustellen, ob es sich bei einem Versicherungsanspruch um Betrug handeln könnte.
Spezialsoftware mit KI-gestützter Textanalyse und NLP-Textanalyse als Grundlage würde Fälle, bei denen ein hohes Betrugsrisiko besteht, automatisch als Warnsignal verwenden und so die knochenbrechende Arbeit der Versicherungsmitarbeiter reduzieren.
Solche Softwareprogramme sind nicht absolut narrensicher (jedenfalls noch nicht), aber sie dienen als Filter, sodass menschliche Eingriffe nur in Situationen erfolgen können, in denen dies erforderlich ist. Um die Vorteile der technischen Fortschritte im Bereich Textverarbeitung voll auszuschöpfen, die „unter der Haube“ dieser Software arbeiten, kombinieren Versicherungsunternehmen ihre eigenen Recherchen und Ergebnisse, um mithilfe dieser Technologie strukturierte Daten zu erstellen. Außerdem bilden sie Partnerschaften mit Branchenexperten, um Betrug zu verhindern und Ansprüche viel schneller zu bearbeiten.
Eine der besten Möglichkeiten, den Aussagen Ihrer Kunden mehr Aufmerksamkeit zu schenken, besteht darin, ihnen zuzuhören, und zwar aktiv. Hier kommt Social Listening ins Spiel.
Auch wenn Unternehmen Umfragen durchführen, um Erkenntnisse zu gewinnen, können Sie durch die Betrachtung der Kommentare Ihrer Kunden in sozialen Medien äußerst wertvolle Daten gewinnen. So spontan und informell sie auch sein mögen, es gibt eine Menge Informationen, die ans Licht kommen können, die Umfragen oder Befragungen unmöglich abdecken können.
Darüber hinaus haben soziale Medien es Unternehmen sehr leicht gemacht, direkt mit ihren Kunden zu sprechen, was zu persönlicheren Beziehungen und sogar zu unterhaltsamen Online-Austauschen geführt hat! Tatsächlich haben mehrere Unternehmen, darunter auch Microsoft, wirklich geistreiche, unterhaltsame und humorvolle Gespräche mit ihrem Publikum geführt – und dabei ein Textanalysetool verwendet, um ihre Servicebereitstellung und Hauptbenutzeroberfläche zu verbessern.
Mithilfe von Textanalysen können Unternehmen die Art und Weise, wie sie Daten bewerten und nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und unter anderem das Kundenerlebnis zu verbessern, erheblich verbessern.
Das Textanalysetool von Fast Data Science basiert auf hochentwickelten KI-, ML- und DL-Algorithmen und kann für Unternehmen von entscheidender Bedeutung sein, da es ihnen hilft, neue Erkenntnisse über ihre Kunden und Problembereiche zu gewinnen und so ihren Kunden und Stakeholdern einen deutlich besseren Service zu bieten.
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