VERSTÄNDNIS FÜR VERBESSERUNGEN - MIT STATE-OF-THE-ART TEXTANALYSE DAS OPTIMUM AUS KUNDEN- & MITARBEITERDATEN HERAUSHOLEN - INMOMENT
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Verständnis für
Verbesserungen
M I T S TAT E - O F -T H E - A R T T E X TA N A LY S E D A S O P T I M U M
A U S K U N D E N - & M I TA R B E I T E R D AT E N H E R A U S H O L E N
01
Einleitung
Textanalysen sind entscheidend für die Fähigkeit Ihrer Marke,
die Erfahrungen Ihrer Kunden und Mitarbeiter zu verstehen. Sie Ohne Textanalyse verfügen Sie über eine Fülle
können zwar auf jedem Kanal und an jedem Schritt der Customer an Einzelaussagen sowie quantitative Metriken,
Journeys offenes Feedback einholen, ohne eine effektive aber über kein tiefes Verständnis der Ursachen
Textanalyse sind diese Daten jedoch wenig handlungsrelevant.
positiver oder negativer Erlebnisse.
Die Möglichkeiten im gesamten Unternehmen Veränderungen
herbeizuführen und das Geschäftswachstum voranzutreiben
zwar beträchtlich, allerdings kaum transparent. Wie können Sie
sind begrenzt. Ohne Textanalyse verfügen Sie über eine Fülle an
feststellen, welches Tool das richtige für Ihr Unternehmen ist? In
Einzelaussagen sowie quantitativen Metriken, aber über kein tiefes
diesem E-Book zeigen wir auf, was hinter den Fachbegriffen und
Verständnis der Ursachen positiver oder negativer Erlebnisse.
Verkaufsfloskeln steckt. Lesen Sie weiter und finden Sie heraus,
Es ist offensichtlich, dass Textanalysen eine wichtige Rolle was eine Textanalyselösung wirklich erfolgreich macht!
spielen. Die Unterschiede in den verfügbaren Lösungen sind
02
04 05 09
I N H A LTSVERZ EICHN IS
S. S. S.
TEXTANALYSE FÜR SPRECHEN WIR ÜBER PRIMÄRE AUFGABEN EINER
BEGINNER: EIN GENAUIGKEIT MODERNEN TA-LÖSUNG
KLEINES GLOSSAR
S. 13 S. 17 S. 21
SENTIMENTANALYSEN TEXTANALYSEMODELLE SENTIMENTANALYSE
BEI MEHRSPRACHIGKEIT
S. 24
KONTINUIERLICHE
VERBESSERUNGEN
03
TEXTANALYSE FÜR BEGINNER
Ein kleines Glossar
Im Zusammenhang mit Textanalysen wimmelt es von Fachbegriffen. Im Folgenden finden Sie einfache Definitionen für
die Begriffe, die bei der Beschreibung von Textanalyselösungen verwendet werden:
Absicht: Was der Kunde angesichts seiner Manuelle Übersetzung: Die Methode, mit der Sentiment: Das zum Ausdruck gebrachte Textanalyse: Die Methoden und
Antwort erreichen möchte. jeder Kommentar von einem menschlichen Gefühl oder die Einstellung hinter dem Prozesse, mit denen Erkenntnisse aus
Übersetzer einzeln übersetzt wird, nachdem Feedback eines Kunden, kategorisiert als unstrukturierten Daten gewonnen werden.
Automatisierte Übersetzung: Übersetzung er vom Kunden abgegeben wird. positiv, negativ oder neutral.
von einer Maschine, die von Menschen Textanalysemodell: Ein Instrument zur
trainiert wurde. Native Language Modell: Ein Textanalyse- Sentimentsatz: Wird auch als „Sentiment Verarbeitung natürlicher Sprache, das Tags
modell, das in einer bestimmten Sprache Bearing Phrase“ oder SBP bezeichnet. verwendet, um unstrukturierte Daten zu
Emotion: Maß für positive/negative erstellt wurde. Eine Aussage, die mit einem positiven, kennzeichnen und zu organisieren.
Gefühle, die stark und eindeutig genug negativen oder neutralen Sentiment
sind, um als spezifische Emotion Natural Language Processing: Ein Bereich identifiziert wird. Thema: Ein dynamisch extrahiertes
eingestuft zu werden. der Informatik und der künstlichen Intelli- Konzept aus einer Sammlung von
genz, der Informationen aus unstrukturierten Sentimentwert: Ein Maß für die Polarität Kommentaren, das von einem Algorithmus
Genauigkeit: Die Kombination aus Daten bezieht. und Intensität des Sentiments innerhalb generiert wird, der sich durch maschinelles
Präzision und Recall eines bestimmten eines bestimmten Kommentars. Lernen stetig weiterentwickelt.
Tags oder Textanalysemodells. Präzision: Korrektheit; gibt an, wie oft ein Aspekt
von einem bestimmten Tag korrekt erfasst wird. Tag: Ein aus Textanalysen generiertes Unstrukturierte Daten: Qualitative Daten
Keyword: Ein Wort oder ein Label, das ähnliche Kundenkommentare oder Informationen ohne einheitliche
Begriff, der in unstrukturierten Recall: Abdeckung; bezieht sich darauf, wie zu einem bestimmten Konzept oder Thema Struktur; z.B. Kommentare, soziale Daten,
Kundenfeedbackdaten vorkommt. gründlich die Aspekte von einem bestimmten zusammenfasst. Bilder oder Audioaufnahmen.
04
Tag erfasst werden.
05
SPRECHEN WIR ÜBER
G E N AU I G K E IT
Was genau drückt sie aus?
05
Bei Textanalysen erwarten wir, dass Softwareprogramme ein
zutiefst menschliches Konzept auswerten - und das in einer
Vielzahl an unterschiedlichen Sprachen. Tatsächlich wird eine
Maschine wohl nie in der Lage sein, alle Nuancen der menschlichen
Sprache zu verstehen, wenn man bedenkt, dass selbst Menschen
häufig Probleme haben, Emotionen, Sarkasmus, Slang und all die
anderen Komplexitäten der Alltagssprache zu erkennen. Deshalb
ist es wichtig, häufige Missverständnisse in Bezug auf Genauigkeit
auszuräumen. Wir haben nachfolgend einige falsche Annahmen
aufgeführt und durch Fakten ersetzt:
06
FAKT EN UN D FA L S CH E A N N A H M E N ÜB ER G E N AUI G K E IT
Falsche Annahme #1:
False True
Negatives Positives
G ENAUIG K E IT HAT N U R E IN E B E D E UTUN G
Der Begriff „Genauigkeit“ wird in Verbindung mit Textanalysen
Retrieved Instances
häufig verwendet. Aber was bedeutet er eigentlich? Wenn auf True False
Negatives Positives
die Genauigkeit der gesamten Textanalyse Bezug genommen
wird, basiert sie auf zwei Faktoren: Recall und Präzision. Oft
werben CX-Anbieter mit einer Genauigkeit von 80 bis 90
Prozent, damit ist jedoch lediglich die Präzision gemeint. Was
unberücksichtigt bleibt, ist der Recall – das Ausmaß, in dem das Relevant Instances
Modell alle Aspekte oder Themen identifiziert. Wenn die Recall-
Quote beispielsweise nur 60 % beträgt, fehlen Ihnen 40 % der
PRÄZI SI ON: wie oft eine Aussage von einem
verwertbaren Informationen, ohne dass Sie es merken.
bestimmten Tag korrekt erfasst wird (wie richtig
die Ergebnisse sind).
Bei Übersetzungen wird zudem Genauigkeit häufig mit einer
möglichst wortwörtlichen Übersetzung verwechselt. Stattdessen RE CAL L : wie gründlich die Themen mit
Tags erfasst werden (wie vollständig die
bemisst sich Genauigkeit danach, inwieweit der Sinngehalt einer
Ergebnisse sind).
Aussage beibehalten wurde.
07
Falsche Annahme #2: Falsche Annahme #3:
PROZENTS ÄT ZE G E BE N D IE G E N AUI G K E IT G E N AUI GKE IT I ST DAS ZI E L
G UT WIED E R Das möglicherweise größte Missverständnis in Verbindung mit
Sie haben sicher schon Aussagen gehört wie: „Unsere Textanalysen. Genauigkeit ist nicht das Ziel der Textanalyse,
Textanalysen sind zu 85% genau!“ Das klingt nach sehr viel, sondern nur ein Nebeneffekt. Textanalysen in Experience-
bedeutet aber auch, dass 15% nicht korrekt zugeordnet wird. Programmen sollen dabei helfen, dass Kundenfeedback zu
Bei 1.000 Kommentaren sind dies 150 falsche Zuordnungen, Geschäftsverbesserungen führt. Es ist wichtig, dieses Ziel bei
die sich, wenn Sie sie in Ihren Daten sehen, nach deutlich mehr der Implementierung einer Textanalyselösung immer im Blick
anfühlen. Daher vermitteln Prozentangaben nicht immer einen zu haben.
adäquaten Eindruck der Genauigkeit einer Textanalyse.
08
09
PRIMÄRE AUFGABEN EINER MODERNEN
TEXTANALYSELÖ SUNG
Skalierbarkeit, Qualität, Umsetzbarkeit
und Geschwindigkeit
Wenn eine 100%-ige Genauigkeit weder erreichbar noch das A und O einer Lösung ist, nach
welchen Kriterien sollten also Textanalysen beurteilt werden?
09
Skalierbarkeit
International tätige Unternehmen benötigen eine
Lösung, die alle Länder und Sprachen unterstützt – in
hoher Qualität und zu vernünftigen Kosten. Das erste
Entscheidungskriterium sollte daher sein, inwieweit die
Textanalyselösung skalierbar ist.
Qualität
Der primäre Nutzen einer Textanalyse besteht darin, dass
Sie nicht jeden einzelnen Kundenkommentar lesen müssen.
Ihre Textanalyselösung muss daher in der Lage sein,
wichtige Trends und Muster sowie die damit verbundenen
Sentiments aus der Fülle an Kommentaren herauszufiltern und
verständlich zu machen.
0 10Umsetzbarkeit
Eine zentrale Anforderung an Textanalysen besteht darin, dass
sie Ihnen ermöglicht, auf die Kundenprobleme zu reagieren, die
Ihrem Unternehmen am meisten schaden. Dafür benötigen Sie
differenzierte Analysen, die sehr granular Themen und Kategorien
identifizieren, das Sentiment ausweisen, Absichten identifizieren,
rechtliche Probleme und mögliche Kundenabwanderung erkennen
können und vieles mehr!
Geschwindigkeit
Märkte können sich schnell verändern. Daher benötigen Sie eine
Textanalyselösung, die Auswertungen und Reports in Echtzeit
liefern kann. Dies ist besonders herausfordernd, wenn im
internationalen Rahmen Texte übersetzt werden müssen. Perfekte
Übersetzungen sind hier nicht möglich, da sie einen manuellen
Prozess benötigen. Das Übersetzen jedes Kommentars durch
ein Team von Muttersprachlern ist weder aus Zeit- noch aus
Kostengründen realistisch.
0 11Tiffany & Co. nutzt globale Textanalyse für ein marktspezifisches und
unternehmensweites Verständnis von Erfahrungen
Für ein globales Unternehmen ist die Fähigkeit, Kundenfeedback über mehrere Regionen und Sprachen hinweg
– auf einer einzigen Plattform – zu konsolidieren und zu analysieren, von entscheidender Bedeutung. Tiffany &
Co., eine der bekanntesten und angesehensten Luxusmarken der Welt, nutzt InMoment in 18 Sprachen für 300
eigene Flagship Stores, autorisierte Einzelhändler, die E-Commerce-Plattform und das Kundencenter, um ein
Echtzeitverständnis von marktspezifischen und unternehmensweiten Feedback-Trends zu erlangen.
InMoment setzt eine präzise automatisierte Übersetzung aller Kommentare ins Englische ein, bevor diese mit ca.
150 maßgeschneiderten Tags analysiert werden. Das Kundensentiment wird in einer Vielzahl von Berichten und
Dashboards, sowohl in Englisch, als auch in der ursprünglichen Kommentarsprache, angezeigt. Auf diese Weise
können sowohl lokale als auch zentrale User auf die O-Töne der Kunden zugreifen.
Es werden im Jahr mehr als 1,5 Millionen Kundenfeedbacks gesammelt. Die Kommentare werden verwendet, um
besonders kundenorientierte Standorte oder Mitarbeiter auszuzeichnen, Verbesserungsbereiche zu identifizieren
und die Ursachen von Unzufriedenheit zu verstehen. Die Möglichkeit, Feedback in 18 verschiedenen Sprachen
zu analysieren, hilft Tiffany & Co., Unterschiede in den Erfahrungen und Erwartungen seiner Kunden zwischen
Regionen, Ländern und Standorten zu verstehen.
0 1213
Ü BERSETZ UNGEN B E I
M EH RSPRACH IG K E IT
Mensch, Maschine und mehr
Wie im letzten Abschnitt beschrieben, hat die von Ihnen gewählte
Übersetzungsmethode großen Einfluss auf die Skalierbarkeit, Qualität,
Umsetzbarkeit und Geschwindigkeit Ihrer Textanalyselösung.
0 13LASSEN SIE UNS DIE VERSCHIEDENEN OPTIONEN
UND IHRE VOR- UND NACHTEILE DURCHGEHEN:
Manuelle Übersetzung
Bei manuellen Übersetzungen wird jeder einzelne Kommentar durch
einen Menschen übersetzt. Diese Vorgehensweise ist teuer und dauert
vergleichsweise lange. Statt Ergebnisse in Echtzeit zu erhalten, muss meist
24 bis 48 Stunden (oder länger) gewartet werden, um die übersetzten
Ergebnisse zu erhalten. Und da die manuelle Übersetzung von der
Sprachkompetenz Ihrer Übersetzer abhängig ist, erzeugt ein Auslagern bei
zusätzlichen Sprachen weitere Kosten - und erfordert noch mehr Zeit.
0 14Native Textanalyse
in Landessprache
Eine native Textanalyse verwendet ein Modell, das in der
jeweiligen Landessprache entwickelt wurde. Eine Übersetzung
der Kommentare ist in diesem Fall nicht erforderlich. Für die
Erstellung eines solchen Modells wird ein muttersprachlicher
Analyst benötigt, der auch im laufenden Betrieb das Modell
stetig aktualisieren muss, damit es auf dem neuesten Stand
bleibt. Das Erstellen nativer Textanalysen ist ein aufwändiger
und teurer Prozess. Es müssen bereits größere Datenmengen
vorhanden sein, damit ein Modell für jede Sprache entwickelt
werden kann. Je nach Branche oder Befragungsthema müssen
die Modelle manuell adaptiert oder komplett neu erstellt
werden. Das Hauptproblem nativer Textanalysen ist daher die
fehlende Skalierbarkeit.
0 15Maschinelle
Übersetzung mit
manueller Kontrolle
Maschinelle Übersetzung verwendet Algorithmen, die von
Analysten entwickelt und überwacht werden. Beim Übersetzen
werden Millionen von Dokumenten nach Mustern und Trends
durchforstet, um die beste Übersetzung zu erzielen. Darüber
hinaus kommen vermehrt neuronale Übersetzungsmodule
zum Einsatz. Damit werden Texte nicht Wort für Wort
übersetzt, sondern ganze Sätze in ihrer Bedeutung erfasst.
Solch automatisierte Übersetzungen sind sehr genau,
kosteneffizient und skalierbar, was sie zur besten Option für ein
internationales VoC-Programm macht.
0 1617
T EX TANALYSE MOD EL L E
Maßgeschneiderte Informationen für
Ihr Unternehmen
Der nächste Baustein einer Textanalyselösung sind die Modelle, mit denen Sie Ihre
unstrukturierten Daten kategorisieren und organisieren. Traditionell standen zwei
unterschiedliche Arten von Textanalysemodellen zur Wahl: Branchenmodelle und
benutzerdefinierte Modelle.
0 17Branchenmodelle Benutzerdefinierte
Ein Branchenmodell soll die Eigenheiten einer bestimmten Modelle
Branche abbilden können. Es ist gleichermaßen für
Ein benutzerdefiniertes Modell wird individuell für ein
alle Unternehmen einer Branche geeignet, es fehlen
bestimmtes Unternehmen entwickelt. Es bildet auch Themen, die
jedoch markenspezifische Aspekte. Eine Veränderung des
beim direkten Wettbewerb nicht vorkommen. Diese Modelle sind
Branchenmodells ist immer für alle Unternehmen, die damit
zwar sehr genau, aber teurer in Erstellung und Pflege, sodass sie
arbeiten, wirksam. Diese Modelle sind jedoch im Vergleich
in der Praxis nicht allzu oft aktualisiert werden. Darüber hinaus
zu benutzerdefinierten Modellen wesentlich zeit- und
erfordern sie eine hohe Anzahl von Kommentaren für den Set-up.
kostengünstiger.
0 18Benutzerdefinierte,
mehrschichtige EI N Z E L B RA N C H E N M O DE L L BE NUTZE RD E FI NI E RTE S,
Modelle M E H RSC H I C H TI GE S M OD E L L
Beide traditionellen Ansätze haben Vor- und
Nachteile. Es gibt seit neuem jedoch noch eine
weitere Alternative, die das Beste aus beiden Welten Please tell us more about your Please tell us more about your
most recent experience. most recent experience.
vereint: benutzerdefinierte, mehrschichtige Modelle. I refilled my prescription through the Health I refilled my prescription through the Health
Rewards mobile app which was simple, but I Rewards mobile app which was simple, but I
Sie bieten die Genauigkeit benutzerdefinierter didn’t get a notification when it was ready! didn’t get a notification when it was ready!
When I arrived, I picked up a few extra things When I arrived, I picked up a few extra things
Modelle und die Effizienz von Branchenmodellen I needed in the grocery section because I needed in the grocery section because
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und liefern höchste Qualität zu einem Bruchteil der wait in line forever to talk to the pharmacist wait in line forever to talk to the pharmacist
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3x
DETAIL
STRENGTH
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Kosten. Benutzerdefinierte mehrschichtige Modelle
INDUSTRY: INDUSTRY:
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von InMoment greifen auf über 50 Branchenmodelle ecommerce custom tags
zurück, um eine maßgeschneiderte Lösung für jede
Marke zu entwickeln.
0 19Ansätze im Vergleich
Wie sehen traditionelle benutzerdefinierte Modelle, Branchenmodelle und benutzerdefinierte, mehrschichtige Modelle im Vergleich
aus? Wir haben Funktionen und Vorteile der einzelnen Ansätze in dieser Tabelle gegenübergestellt!
BENUTZERDEFINIERTE BENUTZERDEFINIERTE,
BRANCHENMODELLE
MODELLE MEHRSCHICHTIGE MODELLE
Deckt alle Branchen ab
Zugeschnitten auf ein Unternehmen
Liefert Erkenntnisse für verschiedene
Angebote, Kanäle und Dienstleistungen
Kann für ein einzelnes Unternehmen
angepasst werden, ohne Auswirkung auf
alle anderen, die damit arbeiten
Sehr genau
Kostengünstig
Zeiteffizient
Regelmäßig aktualisiert
Kann mit wenigen Daten aufgesetzt
0 20
werden21
S EN TIM E N TA N ALYS E
Warum Sentiment?
Wenn Menschen bewegende Geschichten erzählen – sei es in Filmen oder in alltäglichen Unterhaltungen
– spielt das Sentiment eine zentrale Rolle. Gleiches gilt, wenn Ihnen Ihre Kunden oder Mitarbeiter über
unstrukturiertes Feedback über ihre Erfahrungen berichten. Es ist die Aufgabe Ihrer Textanalyselösung,
die Emotionen in diesen Erfahrungsgeschichten zu erkennen, und Ihnen dabei zu helfen, zu verstehen,
was dieses Sentiment verursacht, damit Sie Erlebnisse verbessern können. Von der spezifischen Methode,
mit der Ihre Lösung das Sentiment erkennt, hängt die Qualität der Ergebnisse und damit Ihre Handlungs-
und Transformationsfähigkeit ab.
0 21Regelbasiertes Adaptive
Sentiment Sentiment Engine
Traditionell erfolgt die Analyse des Sentiments regel- Dahinter steckt die Erkenntnis, dass starre Regeln sich
basiert. Dabei werden starre Regeln angewendet, um nicht dazu eignen, menschliche Emotionen vollständig zu
unstrukturiertes Feedback zu verstehen. Jede Änderung verstehen. Stattdessen wird das adaptive Sentiment KI-
oder Aktualisierung erfordert manuelle Eingriffe. Und gesteuert, was bedeutet, dass es fortwährend lernt, sich
selbst mit diesen Updates ist die Genauigkeit limitiert. verbessert und Ihnen genauere Ergebnisse liefert. Diese
Engine erkennt zudem neue Begriffe und Ausdrücke, was
bedeutet, dass sie wächst und sich Entwicklungen anpasst.
Sehen Sie nachfolgend den Unterschied.
0 22REGELBASIERT MASCHINELLES LERNEN
Bitte teilen Sie uns mehr über Ihre Bitte teilen Sie uns mehr über Ihre
jüngsten Erfahrungen mit. jüngsten Erfahrungen mit.
Ich habe mein Fahrrad abgeladen und konnte Ich habe mein Fahrrad abgeladen und konnte
meinen Anhänger am Auto lassen, während ich meinen Anhänger am Auto lassen, während ich
andere Einkäufe erledigte, aber es gibt einige andere Einkäufe erledigte, aber es gibt einige
Dinge, die meiner Meinung nach Aufmerksamkeit Dinge, die meiner Meinung nach Aufmerksamkeit
erfordern. Zum Beispiel kam niemand auf mich erfordern. Zum Beispiel kam niemand auf mich
zu, um mir zu helfen, ich musste selbst einen zu, um mir zu helfen, ich musste selbst einen
Mitarbeiter finden. Aber er nannte mir Preise und Mitarbeiter finden. Aber er nannte mir Preise und
DETAIL
STRENGTH
Optionen, ohne meine Zeit zu verschwenden. DETAIL
STRENGTH
Optionen, ohne meine Zeit zu verschwenden.
PHRASE SENTIMENT: PHRASE SENTIMENT:
Positive Neutral Negative Positive Positive Negative Negative
Sentiment Score: 92 Sentiment Score: 52 Sentiment Score: -49 Sentiment Score: -79
Confidence: 98% Confidence: 97% Confidence: 41% Confidence: 94%
0 23KON TI N U I E R LI CHE Wenn Sie mehr darüber erfahren und wissen
VER BE SS E RU N GEN möchten, welche Rolle Textanalysen in diesem
Gesamtkonzept spielen, lesen Sie hier weiter!
Stellen Sie sicher, dass Ihr Experience-Programm Ihr
Unternehmen besser macht. Textanalysen sind nur ein Gefällt Ihnen, was Sie bisher gesehen haben?
Dazu gibt’s noch mehr
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gesamtheitliche Strategie. Bei InMoment nutzen wir ein
integriertes Konzept zur kontinuierlichen Verbesserung und Hier sind weitere Inhalte, die Ihnen
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Es kommt darauf an, wie Sie zuhören: Modernisieren Sie
Ihre Methoden und Ihren Ansatz für Kundenfeedback
So belegen Sie den wirtschaftlichen Nutzen Ihres
CX-Programms
Erstellung eines Business Cases für Ihren CFO (oder
jemand anderen!)
Messen alleine reicht nicht
0 24Über InMoment
InMoment unterstützt mehr als die Hälfte aller Fortune 500 Unternehmen dabei, Kunden- und Mitarbeiterfeedback an allen
Touchpoints einzuholen und Erlebnisse laufend zu verbessern. Das Herzstück der Aktivitäten ist eine einzigartige Kombination
aus Software zur Datenerhebung, -analytik und Aktionssteuerung auf allen Unternehmensebenen gepaart mit jahrzehntelanger
Beratungskompetenz. Mit einer preisgekrönten Plattform und der Fachkompetenz globaler Expertenteams bietet InMoment
Lösungen für Experience Improvement (XI), die es Unternehmen ermöglichen, noch kundenzentrierter zu agieren und die
Schlüsselmomente der Kundenbeziehungen zu optimieren. Weltweit zählen mehr als 1700 Mitarbeiter, davon circa 120 in
Deutschland, zum InMoment Team. Mehr unter: www.inmoment.com/de-de.
NORTH AMERICA APAC GERMANY UK & IRELAND
1 800 530 4251 +61 (2) 8397 8131 +49 (0) 40 369 833 0 +44 (0) 1494 590 600
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D M - 0 1 0 6 6 - 0 1 - D E | © 2 0 2 1 I N M O M E N T, I N CSie können auch lesen
