Sentimentsanalysen z.B. zur Feststellung der Markenwahrnehmung

In der Markenarbeit, aber auch in Phasen der Krisen-PR möchte Ihre Marketing- oder Unternehmenskommunikationsabteilung die positiven und negativen Reaktionen auf Kampagnen und Maßnahmen feststellen und die Performance der eigenen Arbeit messen. Dies können Sie entweder punktuell und unter hohem Zeitaufwand im direkten Kundengespräch erreichen. Oder wir analysieren Spuren von Kundenreaktionen auf unsere Markenarbeit im Internet. Diese finden wir in Socialmediakanälen, in Onlineforen, auf Reviewseiten, in Medienberichten oder sonstigen für Ihre Branche relevanten Medien des Austausches.

Alle Unternehmen, die von einer breiten Öffentlichkeit Stimmungen zu eigenen Kampagnen, der eigenen Marke oder Schwerpunktthemen einfangen möchten, werden diese KI-basierte Textanalyseform interessant finden. Sentimentsanalysen werden entweder punktuell oder für ein dauerhaftes Monitoring eingesetzt. Für Unternehmen in sehr engen Märkten mit wenigen Teilnehmern, mit denen ein ständiger und direkter Austausch besteht, macht dieser KI-Anwendungsfall weniger Sinn.

Als Grundlage für die Sentimentsanalyse dienen von Menschen verfasste Texte, die bestimmte Themen besprechen und eben bestimmte Stichworte enthalten. Mithilfe von Data Mining sammeln wir alle relevanten Textpassagen aus sozialen Medien, Onlineforen etc. ein. Im nächsten Schritt bewerten zugeschnittene Algorithmen, welche wertende Information in den enthaltenen Wortkombinationen stecken. So wird über alle gefundenen Textstellen und Kommentaren hinweg zusammengefasst, ob bestimmte Themen und Stichworte eher positiv oder negativ konnotiert sind und mit welchen Unterthemen sie gemeinsam diskutiert werden. Dann legen Sie die relevanten Themenstichworte fest, wie unseren Firmennamen, Bestandteile der Markenbotschaft oder andere relevante Stichworte und deren Synonyme.

Für die sinnhafte, automatisierte Interpretation von Texten braucht es trainierte Algorithmen, die in vielen Fällen als ausgereifte, digitale Services am Markt zur Verfügung stehen. Die Annäherung über eine Eigenentwicklung ist in diesem KI-Anwendungsfall eher untypisch.