Was ist eine Sentiment-Analyse und wie können Unternehmen sie nutzen?

Ob eine Marke erfolgreich ist oder nicht, hängt in großem Maße davon ab, wie die Produkte oder Dienstleistungen bei den Konsument:innen ankommen. Die Kundenmeinung im Netz spielt dabei eine entscheidende Rolle – ob Online-Rezensionen, in Blogeinträgen und nicht zuletzt auf Social Media.

Sind die Produkte und Dienstleistungen in den Augen der Kund:innen ihren Preis wert? War das Kauferlebnis angenehm? Wie war der Kundenservice?

Wissen Unternehmen, wie die eigenen Kund:innen über sie denken und sprechen, sind sie ihrer Konkurrenz bereits einen Schritt voraus. Um die Stimmung der Kundschaft über alle Kanäle hinweg zu beobachten und effektiv zu untersuchen, führen Unternehmen eine sogenannte Sentiment-Analyse durch.

Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Natural Language Processing (NLP) haben in den letzten Jahren enorm an Fahrt aufgenommen. Zusammen bieten diese Technologien die Datengrundlage für die Sentiment-Analyse, bieten wertvolle Einblicke und unterstützen Unternehmen dabei, wichtige Entscheidungen zu treffen.

Wir haben in diesem Artikel zusammengefasst, wie eine Sentiment-Analyse funktioniert, welche Technologien dabei zum Einsatz kommen und welche Vorteile und Schlüsse Unternehmen daraus ziehen können.

Was ist eine Sentiment-Analyse?

Sentiment-Analyse, auch Sentiment Detection genannt, ist Teil des Text Mining, also der automatisierten Sammlung und Analyse von Texten. Ursprünglich haben Börsenanalyst:innen diese Methode genutzt, um die Stimmungen der Anleger:innen zu analysieren und so ihre Handlungen zu prognostizieren.

Der Begriff kommt vom französischen „sentiment“ (Empfinden, Gefühl) und beschreibt eine systematische Methode, um das Stimmungsbild von Kund:innen in den sozialen Medien und auf Bewertungsplattformen zu untersuchen und auszuwerten. Dabei geht die Sentiment-Analyse über die reine Betrachtung der Anzahl der Sterne hinaus. Ein Sentiment-Analyse-Tool erkennt die Emotionen hinter den Aussagen, die Nutzer:innen online machen, und ordnet sie entsprechend ein.

Sie liefert also wertvolle Erkenntnisse über die Wahrnehmung deiner Marke und deinen Ruf im Netz und welche konkreten Maßnahmen du daraus ableiten kannst.

Warum ist eine Sentiment-Analyse von Posts und Rezensionen wichtig für Unternehmen?

Konsument:innen vertrauen Online-Posts und Bewertungen von anderen Konsument:innen immer mehr. Genau deshalb brauchen Unternehmen eine einfache Möglichkeit, gute von schlechten Kommentaren zu unterscheiden. Das ist leichter gesagt als getan. Bei Reviews, Kommentaren und anderen Online-Posts in den sozialen Medien handelt es sich um lange, unstrukturierte Textstücke, die nicht einfach zu analysieren und quantifizieren sind.

Im Zeitalter der Daten und datengetriebenen Unternehmen müssen Marken den Überblick über diese Informationen behalten. Und Erkenntnisse gewinnen, die nächste Handlungsschritte aufzeigen.

Die Sentiment-Analyse kann zudem eine wichtige Rolle spielen, wenn es darum geht, Optimierungspotenziale im eigenen Service oder bei den eigenen Produkten zu heben.

Wie funktioniert eine Sentiment-Analyse?

Die Sentiment-Analyse (Englisch: Sentiment Analysis) bedient sich der Technologie des Natural Language Processing (NLP). Sie identifiziert emotionale Aussagen in von Nutzer:innen verfassten Textstücken wie Produktrezensionen und anderen Posts und ordnet sie drei Kategorien zu: positiv, negativ und neutral. Unternehmen erlangen dadurch den Überblick darüber, wie Kund:innen über sie sprechen.

Der eigentliche Mehrwert für Marketer liegt aber in der qualitativen Bewertung dieser Daten – also nicht nur, was die Kund:innen sagen, sondern warum sie es tun.

Wenn ein Restaurantstandort beispielsweise eine Durchschnittsbewertung von 3 Sternen hat (quantitative Daten), kann das Unternehmen nun hinter diese Zahl(en) schauen. So stellt es möglicherweise fest, dass die Gäste zwar die Qualität des Essens positiv bewerten, der unfreundliche Service aber ein wiederkehrendes Thema bei negativen und neutralen Bewertungen ist (qualitative Daten).

Wie funktioniert eine einfache Sentiment-Analyse?

Inzwischen gibt es bereits viele Möglichkeiten, eine einfache Sentiment-Analyse durchzuführen. Googles eigene Schnittstelle Natural Language API ist in der Lage, einfache Textanalysen durchzuführen – unter anderem auch zum Sentiment. Die Bewertung der einzelnen Textbestandteile liegt dann zwischen -1 und +1. Die Schwächen einer einfachen Analyse liegen jedoch auf der Hand.

Denn Bewertungen bestehen in den seltensten Fällen aus eindeutigen Positiv- und Negativkommentaren – sie müssen in ihrem jeweiligen Kontext betrachtet werden. Filtern einfache Sentiment-Analyse-Programme lediglich nach positiv konnotierten Wörtern wie „gut“, werden die dahinterliegende Haltung des Rezensenten schnell fehlinterpretiert. Beispielsweise, wenn jemand den Service als „Soweit ganz gut, aber er könnte noch freundlicher sein.“ beschreibt. Der Kontext wird hierbei vernachlässigt.

Zum Glück greifen modernste Sentiment-Analyse-Tools auf künstliche Intelligenz (KI) und Methoden des Machine Learning (ML) zurück, um die Qualität ständig zu verbessern und so aussagekräftige Ergebnisse zu liefern.

Was muss ein professionelles Sentiment-Analyse-Tool leisten?

Damit die Sentiment-Analyse für Marketer und CX-Profis wirklich hilfreich ist, müssen der Ton und den Kontext der Beiträge der Konsument:innen richtig interpretieren. Das bedeutet, dass man einem Tool nicht nur beibringen muss zu lernen, sondern auch, das Gelernte richtig auf endlose Szenarien anzuwenden. Folglich muss es die Daten so gut analysieren und kennzeichnen, sodass es Muster und Subkategorien wie Branchenbegriffe, Umgangssprache und sogar Ironie und Sarkasmus erkennen kann.

Nur wenn ein Sentiment-Analyse-Tool mit diesem Anspruch konzipiert ist, wird es entsprechenden Mehrwert liefern. Unternehmen müssen darauf vertrauen, dass ihr Tool weiß, ob eine „kalte Suppe“ etwas Schlechtes oder etwas Gutes ist (z. B. kann die Spezialität des Hauses Gazpacho sein).

Ein gutes Tool für Sentiment-Analyse muss also:

• Sämtliche Kanäle betrachten, u. a. Blogs, Social Media, Bewertungsportale
• Texte in ihrem Kontext verstehen
• Besonderheiten der jeweiligen Sprache beherrschen, z. B. auch Ironie
• Branchenspezifische Fachbegriffe kennen

Sentiment-Analyse für Social Media und Online-Bewertungen

Mit einer fortschrittlichen Sentiment-Analyse können Marken die Kauferfahrung ihrer Kund:innen beobachten und sich abzeichnende Trends und Tendenzen in der Kundenzufriedenheit, insbesondere in den sozialen Medien, schnell aufdecken.

Uberall hat ein Sentiment-Analyse-Tool entwickelt, das daraufhin trainiert wurde, die Nuancen in Bewertungen von Kund:innen zu verstehen. Das Produktteam hat hierfür eine KI entwickelt, um treffsicher die Stimmung in verschiedenen Kontexten und für verschiedene Branchen zu lesen.

Mithilfe modernster Machine-Learning-Algorithmen sammelt das Tool unstrukturierte, schwer zu analysierende Informationen und erfasst die zugrundeliegenden Emotionen und Bewertungen, die für das Unternehmen wichtig sind – nämlich, ob es in den Augen seiner Kund:innen erfolgreich ist.

Zusammengefasst kannst du mit einem professionellen Sentiment-Analyse-Tool:

• erfahren, wie Kund:innen über dich denken
• ausmachen, wenn sich eine spontane Krise abzeichnet und schnell darauf reagieren
• Hinweise erhalten, was du verbessern kannst
• Rezensionen besser verstehen
• erfahren, welche Kund:innen zufrieden sind, um sie gezielt als potenzielle Markenbotschafter:innen anzusprechen (Influencer Marketing)
• wertvollen Input für deinen Customer Service erhalten
• Bewertungstrends ablesen

Sentiment-Analyse mit Uberall

Insbesondere für Marken mit mehreren Standorten ist ein Sentiment-Analyse-Tool wie das von Uberall unverzichtbar, um die Stimmung der Kund:innen über alle Standorte hinweg zu beobachten und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Automatisierte Lösungen helfen hier, Bewertungen und Kommentare auf Social Media systematisch auf relevante Stimmungsindikatoren zu durchforsten und qualitativ auszuwerten.

So kannst du Trends aufdecken, spezifische Standortbewertungen untersuchen und feststellen, ob sich deine Optimierungsmaßnahmen an einzelnen Standorten bemerkbar machen.