Für den langfristigen Erfolg einer Marke zählt nicht nur der unmittelbare Umsatz, das Marken-Image spielt ebenfalls eine große Rolle.
Dabei geht es vor allem darum, wie Menschen aus der Zielgruppe über die Marke sprechen – unabhängig davon, ob sie das Produkt bereits gekauft haben oder nicht.
Das kann man auf unterschiedlichen Kanälen gut verfolgen und mit AI-Lösungen lassen sich große Mengen an Information effizient auswerten. Schon bei der Beobachtung von Social-Media-Kanälen kann man die eigenen Mitarbeiter mit der passenden Technologie leicht entlasten und wichtige Fragen beantworten:
Passt meine Marke in den Trend der Zeit? Werden Marketingaktivitäten von der gewünschten Zielgruppe bemerkt und wie ist die Reaktion darauf? Wird mein Produkt positiv wahrgenommen und wie mein Service? Wird das eigene Angebot gar komplett ignoriert? Wie kommt die Marke bei Influencern an? Das sind nur einige der Fragen, die dem Marketing wichtige Fakten liefern.
Wir gehen mit link|that Ecco einen Schritt weiter und ermöglichen die Sentiment-Analyse neben der automatischen Analyse von Texten auch auf allen Voice-Kanälen. So können Service und auch Sales-Abteilungen leichter auswerten, wie gut ihr Angebot angenommen wird und bei welchen Themen sie noch besser auf den Kunden eingehen können.
Was ist die Voice Sentiment Analyse?
Das französische Wort „Sentiment“ steht für Empfindung oder Gefühl. Eine Sentiment-Analyse soll also herausfinden, wie die Zielgruppe die eigene Marke wahrnimmt und beurteilt. Diese Form der Stimmungserkennung basiert auf der automatisierten Auswertung von Benutzerkommentaren, durch die festgestellt werden soll, ob die Aussagen der Zielgruppe eher positiv oder eher negativ ausfallen. In der Voice Sentiment Analyse können wir zusätzlich auch die Ton- und Sprechfrequenz der Gesprächspartner berücksichtigen. Schließlich ist nicht nur spannend was gesagt wird, sondern wie wir Dinge aussprechen. Das kann den Inhalt bis ins Gegenteil lenken.
Wie setzen unsere Kunden die Voice Sentiment Analyse ein?
Wenn wir als Beispiel alle Gespräche eines Callcenters betrachten, die zur Qualitätssicherung aufgezeichnet wurden, ist es fast unmöglich alle Gespräche ohne technische Unterstützung auszuwerten. Mit unserer AI-Lösung verfolgen wir diesen Aufzeichnungen quasi in Echtzeit und können die Ergebnisse flexibel einsehen.
Wie ist die Stimmung der Gesprächspartner auf jedes einzelne meiner Produkte? Welche Unterschiede gibt es? Schaffen es meine Team-Mitglieder, auch anfangs schwierige Gespräche positiv zu beenden? Gibt es besonders häufige Aussagen, die wir in unsere Produktentwicklung oder ins Marketing einfließen lassen können? Das sind ganz klassische Fragen, die unsere Kunden mit dieser Lösung analysieren.
Mit gut geplanten Analysen kann man zudem zufriedene Kunden erkennen und ihnen passende Werbung oder persönliche Bonusaktionen senden.
Die Voice-Sentiment-Analyse wird von unseren Kunden auch eingesetzt, um die richtigen Antworten auf Produktbewertungen im Allgemeinen und in persönlichen Gesprächen mit einzelnen Kunden zu finden. Das gibt ihnen die Möglichkeit, die Meinung einzelner Menschen besser im Kontext zu der generellen Haltung einem Produkt gegenüber zu sehen. Schließlich werden Antworten oft von mehreren Menschen gelesen oder weitererzählt und umso wichtiger ist der richtige „Ton“ bei persönlichen antworten.
Welche Vorteile hat die Voice Sentiment-Analyse gegenüber Text-Analysen?
Einfache Analysemethoden suchen im Text nach Wörtern, die im Vorfeld definiert wurden, aber natürliche Sprache besteht nicht aus Positiv- und Negativlisten. Diese Methode gibt zwar einen groben Überblick über kommunizierte Inhalte, ist aber nicht optimal dafür geeignet, die tatsächliche Stimmung zu erfassen. Eine weitere Herangehensweise ist es, die Häufigkeit einzelner Begriffe auszuwerten. Das führt aber ebenfalls nur in sehr speziellen Fällen zu einem aussagekräftigen Ergebnis.
Für eine erfolgreiche Sentiment-Analyse ist es ratsam, die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz heranzuziehen und auf jegliche Information zuzugreifen, die man zur Verfügung hat. Speziell wenn es nicht um reine Texte aus Social-Media-Kanälen oder die Auswertung von Fragebögen geht, werden Stimmungen so deutlich besser erkannt und abgebildet. Als Beispiel, eine einzelne Aussage aus einem natürlichen Gespräch: „Na super!“. Eine klassische statistische Auswertung wir das Wort „super“ positiv vermerken und kann somit ein Ergebnis erzeugen, das nicht der Realität entspricht. Speziell diese Phrase ergibt im Kontext und auch in der Art und Weise wie sie ausgesprochen wird, eine ganz andere Bedeutung. Von „perfekt, das ist viel mehr als ich erwartet habe“ bis zu „das bringt mir nichts“ ist jede Auslegung denkbar. Nicht jedes Unternehmen hat die Möglichkeit den Kunden auch am Telefon ein Service anzubieten. Umso wichtiger ist es, bei einer direkten Kommunikation mit den eigenen Kunden jegliche Insights zur Verbesserung des eigenen Angebots auszuwerten und dabei nicht die Details zu verpassen, die den bekannten Unterschied machen. Die AI gestützte Voice Sentiment Analyse hat hier den Vorteil, auch Veränderungen in Tonfall und Sprechgeschwindigkeit berücksichtigen zu können. Das ergibt eine größere Anzahl an erkennbaren Stimmungen ebenso, wie eine größere Sicherheit, die Aussagen richtig einzuordnen.
Wenn die Voice Sentiment Analyse auch für dein Team spannend ist und du weitere Fragen zu dem Thema hast, freuen wir uns wenn wir dir helfen können.
