2023 Autor: Susan Creighton | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-05-24 11:14
Um richtig zu verstehen, was Kunden wollen, wann, warum und wie sie es wollen, müssen sich Einzelhändler der Stimmungsanalyse zuwenden, einer aufkeimenden Technologie, die die Nachfrage der Verbraucher auf der Grundlage der Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt.
Ironischerweise geschieht dies, indem einer der wichtigsten Eckpfeiler der sozialen Medien nachgeahmt wird: herauszufinden, ob Leute Sie mögen oder nicht. Das ist das Versprechen der Stimmungsanalyse - sie sagt den Unternehmen, was die Menschen über ihre Marken denken und wie sie letztendlich handeln.
In roher Form gibt es die Stimmungsanalyse seit einigen Jahren. Mit den Fortschritten in der Datenerfassungstechnologie kommt die Analyse von "sozialen Medien" jedoch wie ein Gangbuster voran. Mit erstklassigen Datenerfassungstechnologien wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, Text Mining und Data Mining werden bei der Stimmungsanalyse Kommentare zu einer bestimmten Marke erfasst, kategorisiert und analysiert - und das alles in Bezug auf bestimmte Branchen. Es wird nicht zwischen schlechten Nachrichten und Waren unterschieden (eine Tatsache, die United Airlines sicherlich kürzlich erfahren hat, als Twitter, Facebook, LinkedIn und andere Social-Media-Websites explodierten, nachdem ein Passagier am 10. April aus einem Flugzeug geschleppt wurde, blutig und trotzig - mit diesen Kommentaren innerhalb von 24 Stunden nach dem Vorfall einen Kursrückgang der UAL-Aktie von 2, 5 Prozent zu befeuern.)
Die Ära des "Opinion Mining"
Es ist nicht einfach, nützliche Daten aus den Launen und Stimmungen oft launischer Konsumenten zu ermitteln, aber sie zahlen sich aus, wenn sie richtig gemacht werden.
"Die Stimmungsanalyse wird auch als Meinungsforschung definiert: Die Wissenschaft des Nutzens und Analysierens von Verbrauchergesprächen, um zu verstehen, ob Verbraucher sich zu einer bestimmten Marke, einem bestimmten Produkt oder einem bestimmten Thema" positiv ", " negativ "oder" neutral "fühlen", sagt Maxime-Samuel Nie- Rouquette, ein Kundenerfolgsmanager bei Semeon Analytics, einem in Montreal, Kanada, ansässigen Datenanalyseunternehmen, das sich auf Stimmungsanalysen spezialisiert hat.
Wenn das Ziel genau getroffen wird, kann die Stimmungsanalyse "für Einzelhändler Wunder bewirken, indem sie bessere Kundenerkenntnisse und -erfahrungen liefert", sagt Nie-Rouquette. "Durch das Abhören von Online-Gesprächen (wie Social Media, Blogs, Foren usw.) kann ein Unternehmen die Emotionen der Verbraucher verstehen und ihnen eine Verbindung vermitteln, die weit darüber hinausgeht, ob sich ein Produkt einfach gut verkauft oder nicht."
Nie-Rouquette stellt fest, dass es in der Welt der Einzelhändler zahlreiche Anwendungen für die Stimmungsanalyse gibt.
"Einzelhändler können die Reaktionen und Rückmeldungen ihrer Kunden überwachen, um Inhalte auf" Viralität "zu lenken, oder eine Strategie zur Schadensbegrenzung während des Krisenmanagements anwenden (dies ist das jüngste Spargelwasserproblem, das Whole Food plagte)", sagt sie. "Einzelhändler wie Walmart, Target und Costco verwenden Stimmungsanalysen, um zu verstehen, worauf ihre Kunden Wert legen, und diese Informationen zu nutzen, um ihre Produkte neu zu positionieren, neue Inhalte zu erstellen oder sogar neue Produkte und / oder Dienstleistungen bereitzustellen."
In technologischer Hinsicht ist die Stimmungsanalyse eine einzigartige Mischung aus maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, mit der Unternehmen mithilfe digitaler Datentools nützliche, umsetzbare Maßnahmen finden können, die Social-Media-Kunden zu ihren Produkten und Dienstleistungen führen.
Aber für Unternehmen, die sich intensiv mit Social-Media-Daten von Verbrauchern befassen, bietet die Stimmungsanalyse wirklich praktikable Optionen.
"Abgesehen von biometrischen Daten oder der Verwendung von Neurosky-Headsets für alle gibt es drei allgemeine Messbereiche, mit denen Einzelhändler Emotionen oder Gefühle bei ihren Kunden erkennen können: Sprach-, Text- und Gesichtsanalysen", sagt Sean MacPhedran, E-Commerce-Spezialist bei Smith.co, der mit Schwergewichten wie AT & T und Microsoft zusammengearbeitet hat, um Verbrauchertransaktionen mithilfe von High-Tech-Tools wie künstlicher Intelligenz und kognitiven Datensätzen besser voranzutreiben.
Die einfachste Methode zur Stimmungsanalyse für Marketingfachleute ist die Messung der allgemeinen Stimmungsentwicklung in den sozialen Medien, so MacPhedran. Wenn Sie beispielsweise die Erwähnungen von "Macy's" verfolgen und die Wörter darin nach Emotionen und Modifikatoren durchsuchen. Emotionale Wörter sind für uns ziemlich intuitiv zu erfassen. "Crappy" oder "Hass" sind schlecht. "Großartig" und "großartig" sind gut."
Aber es gibt offensichtlich mehr Nuancen als das, sagte er: Die komplexeren Einsichten kommen von den Modifikatoren.
"Gibt es zum Beispiel einen bestimmten Ort, der mit Gruppen negativer Stimmung in Verbindung gebracht wird? Gibt es ein bestimmtes Problem, das in Verbindung gebracht wird?"
Innerhalb der größeren Datensätze gibt es viele Trends (stellen Sie sich diese als sich bewegende Vektoren vor), die unabhängig voneinander arbeiten. Nur durch die Verwendung einer starken multivariaten Analyse (wie künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen) werden die Trends tatsächlich klar und umsetzbar, stellt MacPhedran fest. "Es reicht nicht aus, die" durchschnittliche Stimmung "einer Marke zu kennen - das würde bedeuten, das" durchschnittliche Wetter "für den gesamten Planeten von morgen zu kennen", bemerkt er.
Ein neues Zeitalter in der Stimmungsanalyse
Laut MacPhedran ist die "nächste Generation" der Stimmungsanalyse, die in den nächsten fünf Jahren stattfinden wird, sehr aufregend.
"Microservice-APIs sind in der Lage, Emotionen in schriftlichen Inhalten, aber auch in Sprach- und Gesichtsausdrücken zu messen", erklärt er. "Nehmen wir für das Beispiel an, dass wir ein CRM-System haben, das die sozialen Handles der Benutzer kennt und ein Bild des Kunden besitzt, das mit Erlaubnis des Kunden zur Personalisierung auf der Grundlage der Gesichtserkennung verwendet werden kann."
Für die Stimmungsanalyse ist es jedoch nicht nur ein sonniger Himmel - vor allem, wenn sich Unternehmen technologisch nicht angemessen rüsten.
"Es gibt einen Haken", bemerkt Nie-Rouquette. "Da das Rückgrat der Stimmungsanalyse Big Data nutzt und Datensätze verwendet, die aus Tausenden und Abertausenden von Datenpunkten bestehen, müssen Einzelhändler über genügend Daten verfügen (einschließlich Kundengesprächen und Bewertungen), um umsetzbare Erkenntnisse zu erhalten."
"In einigen Fällen, in denen nur wenige Daten vorliegen, liefert die Stimmungsanalyse aufgrund der fehlenden statistischen Validität möglicherweise keine guten Erkenntnisse. Die Einzelhändler müssen auch sicherstellen, dass sie ihre Communities einbeziehen, um Gespräche zu fördern."
Das ist jedoch ein behebbares Problem, und ein Unternehmen sollte sich mit dem Problem befassen, wenn es den größtmöglichen Nutzen aus der Stimmungsanalyse ziehen möchte.
