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aura hat ein neues Textanalysemodul im Rahmen ihrer hinunter Supersite-Plattform herausgebracht. Diese neue Software identifiziert Kernanliegen auf Basis der Kommentare in den Kundenbewertungen und erlaubt Analysen bis hinunter zum Händlerstandort. Erhältlich als separates oder integriertes Modul innerhalb von Supersite, bietet es zusammen mit Online-Befragungen sofortige Rückmeldungen an Unternehmen und ihr Verkaufs-Netzwerk und ermöglicht so den Mitarbeitern Kundenanliegen zu lösen und Verbesserungspläne zu entwickeln.

Textanalyse wird bei einer steigenden Zahl von Kunden-Feedbacks über die verschiedenen Social Media wichtiger denn je.

 

Im Folgenden ein Bericht von auras Director of Insight:

Derzeit beobachten wir ein steigendes Interesse an Text Mining-/Textanalyse-Tools im Zusammenhang mit Kundenzufriedenheitsforschung. Obwohl Textanalyse sich einfach auf eine Kategorisierung oder Auswahl spezifischer Informationen bezieht, um Mehrwert aus einer Untersuchung zu ziehen, handelt es sich um ein umfassendes und gleichzeitig detailliertes Thema, das daher nicht immer vollständig verstanden wird. Letztendlich hat dies zu einigen unausgereiften Anwendungen bzw. Implementierungen geführt.

Der anhaltende Trend zur Reduzierung der Fragebogenlänge zur Steigerung von Rücklaufquoten und zum schnelleren Erhalt der mobilen Befragungen stärkt das wiedererwachende Interesse. Gleichzeitig erlauben prädiktive Analysen und Datenvisualisierung eine direkte Übertragung in den Alltag und verdeutlichen konkrete Sachverhalte.

Es ist sehr einfach für Textanalyse-Anbieter zu behaupten, dass ihre Lösungen geschlossene Fragen (z. B. auf einer 5/10-Punkte-Skala) überflüssig machen, da sie diese Lücke füllen könnten. Allerdings beruht dies auf der Annahme, dass Kunden tatsächlich alle Themen im Blick haben, die üblicherweise in der jeweiligen Branche berücksichtigt werden. Wir sind vom Gegenteil überzeugt und davon, dass ein kurzer Fragebogen Nachteile mit sich bringt. Der Versuch zu verstehen, warum eine bestimmte Kundengruppe weniger zufrieden ist oder weniger bereit zur Weiterempfehlung, wird schwieriger, wenn nur Kommentare zur Verfügung stehen um der Ursache auf den Grund zu gehen. Insbesondere wird dies deutlich, wenn nur kleine Datenmengen zur Verfügung stehen wie z.B. je Standort, Geschäft oder Händler.

Textanalyse ist kein grundsätzlich neuer Ansatz in der Kundenforschung, ist jedoch ebenso noch nicht ausgereift. Einige Lösungen sind immer noch Neuland insofern, als sie noch nicht angemessen die Besonderheiten einer bestimmten Dienstleistung oder gar einer Branche bewerten können.

Der Erfolg jedes Textanalyse-Programms oder Projekts hängt letztlich davon ab, wie gut das Programm den Text versteht. Die Präzision der jeweiligen Kategorisierungen sowie die Begrifflichkeiten bezogen auf die einzelnen Extrakte muss bei Beginn kontrolliert und fortlaufend überwacht werden, um so eine Weiterentwicklung zu erlauben. Die Genauigkeit sollte nicht nur auf Grundlage der Übereinstimmungen gemessen werden (z. B. positive gegen fehlerhafte positive Übereinstimmungen), sondern auch auf Basis der nicht zugeordneten Kommentare.

Themenzuordnungen sind üblicherweise entweder richtig oder falsch, aber Stimmungen einzuschätzen ist weitaus diffiziler. Die Anbieter haben unterschiedliche Ansätze zur Ermittlung von Stimmungen und es erfordert sorgfältigen Einsatz, um gute Ergebnisse zu erzielen. Nutzer von Textanalyse-Programmen müssen verstehen, dass qualitative Textanalyse niemals hundertprozentig genau sein wird. Erwartungen an die Textanalyse müssen realistisch sein, denn wenn schon Menschen sich nicht auf die Kategorisierung eines bestimmten Datensatzes einigen können, welche Chance hat dann ein automatisierter Ansatz?! Wir werden häufig nach den Auswirkungen von Ironie in Kundenkommentaren gefragt, aber normalerweise stellt das kein großes Problem dar. Wenn man einen Kommentar isoliert betrachtet, ist es relativ schwierig festzustellen, ob er ironisch gemeint ist, aber in Zusammenhang mit der Bewertung (z.B. Gesamterfahrung/Weiterempfehlungswert) wird in der Regel die Stimmung sehr wohl korrekt erfasst.

Die kommenden Jahre werden für das Gebiet der Textanalyse sehr interessant sein. Der gegenwärtige Anstieg der Popularität wird zu weiteren Entwicklungen hinsichtlich der Kategorisierung führen. Gleichzeitig wird es einen Trend zur Integration interner und externer Text- und Datenquellen geben, einschließlich CRM-Notizen, Call Center Mitschnitten (als Textausgabe), E-Mail-Korrespondenz und schriftlichen Reklamationen. Wie all diese Daten verarbeitet, analysiert und gemeldet werden, um eine einzige kohärente Aussage zu liefern, die gleichzeitig dazu beiträgt, den Unternehmenserfolg zu verbessern, wird bestimmen, ob Textanalyse wirklich der Spielmacher ist, den die “Evangelisten” schon lange voraussagen.

 

Director of Insight bei aura