{"id":63061,"date":"2019-04-10T08:18:11","date_gmt":"2019-04-10T07:18:11","guid":{"rendered":"https:\/\/beta-site.mopinion.com\/was-ist-eine-text-analytik-und-warum-ist-sie-so-wichtig\/"},"modified":"2024-02-23T11:21:54","modified_gmt":"2024-02-23T10:21:54","slug":"was-ist-text-analytik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mopinion.com\/de\/was-ist-text-analytik\/","title":{"rendered":"Was ist eine Text-Analytik? Und warum ist sie so wichtig?"},"content":{"rendered":"

Daten. Erkenntnisse. Konvertierungen.<\/em> Diese drei W\u00f6rter werden in der digitalen Welt generell sehr h\u00e4ufig verwendet. Und das hat einen ziemlich offensichtlichen Grund: Dank der richtigen Datenanalyse<\/em> gewinnen wir Erkenntnisse<\/em>, mit denen wir auf verschiedene Weisen h\u00f6here Konversionen<\/em> erzielen konnten. Eine etwas weniger offensichtliche Beobachtung ist dabei jedoch die Art der Daten, mit denen wir diese Konvertierungen erreichen…<\/h4>\n
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Bez\u00fcglich Online-Benutzer-Feedback gibt es recht viel \u00fcber quantitative Daten (z.B. Kennzahlen wie Net Promoter Score<\/a>, Kundenaufwand<\/a>, & Kundenzufriedenheit<\/a>) zu berichten, aber im Gegensatz dazu nur recht wenig \u00fcber die qualitative Seite (z.B. offene Antworten) oder \u201eunstrukturierte Daten\u201c. Obwohl Metriken wie NPS leicht gemessen und in Diagrammen oder einer Excel-Tabelle angezeigt werden k\u00f6nnen, sind qualitative Daten nicht ganz so einfach, wenn man nicht \u00fcber die Mittel verf\u00fcgt, sie zu analysieren. Das ist die Welt der Textanalytik<\/strong>.<\/p>\n

Was ist eine Textanalytik?<\/h2>\n

Die Aufgabe der Textanalytik<\/strong> ist es, die Bedeutung aus Texten und schriftlicher Kommunikation (oder unstrukturierten Daten) zum Ermessen von Kundenmeinungen, Benutzerfeedback, Produktbewertungen, etc. herzuleiten. Mit anderen Worten werden mit dieser Methode gro\u00dfe Mengen unstrukturierter Daten so umgewandelt, dass sie verstanden und analysiert werden k\u00f6nnen.
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\nIm Rahmen des Benutzer-Feedbacks wird die Textanalyse typischerweise dazu verwendet, den Inhalt in offenen Textfeldern innerhalb eines Feedback-Formulars zu analysieren und zu gliedern. Dazu geh\u00f6rt u.a. die Kategorisierung, Clustering, Mustererkennung, Tagging und Visualisierung.
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\n\"Mopinion:<\/p>\n

Beliebte Textanalyseverfahren<\/h2>\n

Von Softwareunternehmen werden verschiedene Techniken eingesetzt, um Text und unstrukturierte Daten zu analysieren. Hier sind ein paar Beispiele f\u00fcr die beliebtesten Methoden:<\/p>\n

1. H\u00e4ufigkeit der W\u00f6rter (Wortzahl)<\/h3>\n

Dieses Verfahren ist Textanalytik in seiner einfachsten Form, wobei die Themen (z.B. Preise, Service, Konto, etc.) gez\u00e4hlt und mit einer erw\u00e4hnten H\u00e4ufigkeit gesteigert werden \u2013 ideal, um gemeinsame Themen und Probleme von Besuchern schnell zu identifizieren.
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\n\"Mopinion:<\/p>\n

2. Wortgruppierung (oder Wortpaarung)<\/h3>\n

Oftmals verleiht eine Wortgruppe mehr Einblick als nur ein einzelnes Wort. Wenn man beispielsweise W\u00f6rter wie \u201eKosten\u201c, \u201eteuer\u201c und \u201emonatlich\u201c zusammenfasst, kann man daraus mit Sicherheit herleiten, dass es viele Kunden gibt, die die monatlichen Kosten f\u00fcr ein angebotenes Produkt oder eine Dienstleistung f\u00fcr zu teuer halten. F\u00fcr einen noch genaueren Blick kann man dann immer noch die einzelnen Kommentare \u00f6ffnen.
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\n\"Mopinion:<\/p>\n

3. Stimmungsanalyse<\/h3>\n

Nach der Anwendung der vorherigen Techniken ist jetzt bekannt, wie oft bestimmte W\u00f6rter vorkommen und wie sie gruppiert sind, aber ist dieses Feedback positiv, negativ oder neutral? Zum Gl\u00fcck geben Kunden immer gerne Feedback zu Themen, f\u00fcr die sie sich ganz besonders interessieren, so dass eine Stimmungsanalyse mit dem richtigen Tool kein Problem sein sollte.
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\nDie Stimmungsanalyse (oder Opinion Mining<\/a><\/em>) ist ein Bereich innerhalb des Natural Language Processing<\/a> (NLP) womit Nutzer den Schweregrad des Feedbacks anhand der positiven, negativen und neutralen Wortverwendung sowie der mit h\u00e4ufig verwendeten W\u00f6rtern verbundenen Stimmung zu messen.
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\n\"Mopinion:
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\nZudem kann man mit einigen Tools auch sehr negative und positive Stimmungen und die am h\u00e4ufigsten verwendeten W\u00f6rter analysieren, die mit diesen Empfindungen verbunden sind.
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\n\"Mopinion:<\/p>\n

4. Tagging\/Kategorisierung von Feedback-Kommentaren<\/h3>\n

Beim Durchgehen von Feedback-Daten ist es auch wichtig, \u00fcber ein System zu verf\u00fcgen, mit dem man Feedback basierend auf dem Inhalt der offenen Kommentare filtern und finden kann. Dies kann entweder durch manuelles Tagging oder durch – erfolgen, womit das Tagging und die Kategorisierung automatisch erledigt wird.
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\nBei Letzterem muss der Benutzer zun\u00e4chst manuell mit der Kennzeichnung von Feedback-Elementen beginnen.
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\n\"Mopinion:
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Um dieses Verfahren noch weiter zu verfeinern, kann der Benutzer das System dar\u00fcber informieren, ob die Kommentare richtig kategorisiert wurden oder nicht. Dies geschieht mit Hilfe des sogenannten Supervised Machine Learning<\/a>, das im Grunde das System so trainiert, das zu tun, was man will. Dazu werden Beispiele bereitgestellt, von denen das System lernen kann. Im Laufe der Zeit verbessert sich dann die automatisierte Kategorisierung auf der Grundlage dieses Benutzerfeedbacks.
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\n\"Mopinion:
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\nLesen Sie hier<\/a> mehr \u00fcber die automatische Kategorisierung. <\/p>\n

Die Vorteile der Verwendung von Textanalytik<\/h2>\n

Die Textanalytik bietet mehrere M\u00f6glichkeiten zur Erkenntnisgewinnung, die Ihrem Feedbackprogramm zugute kommen:<\/p>\n

1. Hilft bei der Identifizierung der Ursache eines Problems (oder der Quelle der Zufriedenheit)<\/h3>\n

Kunden erhalten mit offenen Fragen die M\u00f6glichkeit, zu erkennen, was zu ihrer Zufriedenheit ist oder nicht und warum das so ist. Wenn beispielsweise mehrere Besucher Artikel im Warenkorb lassen, ohne sie zu kaufen, wird Ihre Textanalyse diesen Trend wahrscheinlich mit wiederkehrenden W\u00f6rtern wie \u201eWarenkorb\u201c, \u201eKauf\u201c oder \u201eKasse\u201c und den Stimmungen hinter diesen W\u00f6rtern usw. aufdecken.<\/p>\n

2. Erm\u00f6glicht das Auftauchen neuer Trends, die durch viele Feedback-Umfragen eingeschr\u00e4nkt werden.<\/h3>\n

Nat\u00fcrlich kann man sehen, ob der NPS steigt oder f\u00e4llt, allerdings kennt man nicht den Grund daf\u00fcr, es sei denn, man hat eine Erkl\u00e4rung vom Kunden selbst. Textanalytiken helfen Anwendern, Trend-Feedback-Kategorien zu visualisieren und zeitnah zu l\u00f6sen.
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\n\"Mopinion:<\/p>\n

3. Probleme k\u00f6nnen schnell und effizient priorisiert werden.<\/h3>\n

Durch die Identifizierung der am h\u00e4ufigsten verwendeten W\u00f6rter oder die Verwendung von Wortpaaren wei\u00df man sofort, auf welche Bereiche man sich konzentrieren muss oder in welchen Bereichen man sich bewegt. Dies gew\u00e4hrleistet eine schnelle und einfache L\u00f6sung eines Problems.<\/p>\n

4. Die Ideen und Vorschl\u00e4ge der Kunden materialisieren sich und f\u00fchren zu einem verbesserten digitalen Erlebnis.<\/h3>\n

Meinungen und Gedanken, von denen man sonst nie erfahren h\u00e4tte, gelangen so an die Oberfl\u00e4che, so dass Sie ein optimales Kundenerlebnis bieten und Ihre Kunden zufrieden stellen k\u00f6nnen.
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\n\"Mopinion:<\/p>\n

Analysieren Sie das, was wirklich wichtig ist.<\/h2>\n

Ein verf\u00fcgbares offenes Kommentarfeld kann sichtlich Wunder f\u00fcr ein Feedbackprogramm bewirken. Das Feedback, das Ihre Besucher in diesem Bereich abgeben, enth\u00fcllt unentdeckte Schmerzpunkte, den Kontext hinter Ergebnissen wie NPS und CSAT und vor allem die Erkenntnisse, die zur Optimierung Ihrer Website erforderlich sind und den Kreis mit Ihren Kunden schlie\u00dfen.
\n
Die Analyse dieser Daten ist jedoch sicherlich eine schwierige und \u00fcberw\u00e4ltigende Aufgabe, wenn nicht die richtigen Analytiktools f\u00fcr das Benutzer-Feedback vorhanden sind. Mit Mopinion k\u00f6nnen Sie Ihr digitales Team im Handumdrehen aufbauen und textuelles Feedback analysieren!<\/p>\n

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Teste es jetzt!<\/h3>\n\t\t\t\t\t\t\t

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