Finanzielle Analysen sind Zeitverschwendung?
Wahrscheinlich liest du das hier, weil du KI-Lösungen in der Finance-Welt noch skeptisch gegenüber trittst.
Und das solltest du auch.
Künstliche Intelligenz wurde ursprünglich als eine Technologie erdacht, die die Arbeitsbelastung von Menschen massiv reduzieren, die Automatisierung vorantreiben und neue Arbeitsweisen ermöglichen sollte. ChatGPT hat bewiesen, dass KI in der Lage ist, Menschen bei der Arbeit zu unterstützen - Aber anspruchsvolle Branchen wie das Finanzwesen brauchen mehr als nur ein schönes Frontend, das mit einer simplen Lösung wie GPT 3.5 verbunden ist. Dabei gibt es gerade bei Finance-Prozessen, riesige Chancen für eine hochwertige KI-Lösung.
Aber wie sieht eine hochwertige KI-Lösung aus?
Vertragsanalysen, Berichterstellung, Datenauswertung und Due-Diligence. Was diese Prozesse alle gemeinsam haben ist, dass sie einen menschlichen Verstand zur Interpretation ihrer Endergebnisse benötigen, aber viele simple und redundante Aufgaben vorlagern um zu diesen Ergebnissen zu kommen. Eine Finance K.I. ermöglicht den Abschluss dieser Aufgaben in Sekunden statt Stunden und ermöglicht so massive Effizienzsteigerungen schon ab dem ersten Tag der Nutzung.
tucan.ai - eine bewährte Plattform für Finance-Departments.
Unsere Finance-K.I. ist keine Idee auf Powerpoint-Slides, sie ist eine reale Lösung die bereits seit über 2 Jahren existiert und bei Branchenriesen wie der Telefónica im Einsatz ist. Nach nur einem Monat aktiver Nutzung realisieren unsere Kunden durch Effizienzsteigerungen bereits Ersparnisse im fünfstelligen Bereich, nach einem dreimonatigen POC sind die monatlichen Ersparnisse sogar sechsstellig.
Kontaktiere uns noch heute für eine Demonstration und wir zeigen dir wie tucan.ai die Arbeitsprozesse deiner Abteilung automatisiert um eure Produktivität zu verzehnfachen.
Wenn du mehr über Tucan.ai's Lösungen für Teams und Unternehmen erfahren möchtest, vereinbare bitte einen kurzen Online-Termin mit unserem CEO, Florian Polak (florian@tucan.ai).
Kundenbeiträge
Was sie über uns sagen
"We at Axel Springer have been using Tucan.ai for already over two years now, and we continue to be very satisfied with the performance of the software and the development process as a whole."
Lars
Axel Springer SE
"I have known the founding team for over a year. At Porsche, we are very satisfied with their work so far. I have recommended the use of Tucan.ai to my colleagues and business partners and I have been getting highly positive feedback back across the board - both on the service and the software."
Oliver
Porsche AG
"Tucan.ai has been a game-changer for our team. The software is incredibly intuitive and easy to use. It has saved us countless hours of work and has allowed us to focus on what really matters - our clients. I would highly recommend Tucan.ai to anyone looking for an AI-powered productivity tool."
Alex
Docu Tools
Tucan.ai revolutioniert qualitative Marktforschung mit KI für Codierung und smarte Gesprächsarchivierung
Sieger des Startup-Pitches von Marktforschung.de, Norstat, GIM, ADM und BB Recruiting
Im vergangenen April fand der sechste Startup Pitch von marktforschung.de und Consulting.de statt, ein deutschlandweiter Online-Wettbewerb für Marktforschung, Consulting und Data Analytics. Vier Startups aus den Feldern KI, UX, CX und Data Analytics durften ihre Geschäftsideen vor einem Fachpublikum und einer hochkarätigen Jury präsentieren. Das Rennen machten dieses Jahr glücklicherweise wir. Mit dem folgenden Video hatte unser Mitgründer Florian Polak Tucan.ai im Vorfeld vorgestellt.
https://www.tucan.ai/wp-content/uploads/2023/06/Marktforschung.de_Video.mp4
Der Wettbewerb wurde vom Branchenverband ADM, der Personalberatung BB Recruiting, den Instituten GIM und mindline sowie dem Online-Feldspezialisten Norstat unterstützt. Sabine Menzel (L’Oréal), Janina Mütze (Civey), Jörg Kunath (mindline), Stephan Telschow (GIM), Arndt Schwaiger (Serial Entrepreneur), Christian Arndt (Hightech Gründerfonds), Birgit Bruns (BB), Roland Abold (ADM) und Sebastian Sorger (Norstat) saßen in der Jury. Marktforschung.de-Geschäftsführer Holger Geißler führte nachher mit Sorger noch ein kurzes Interview. Hier könnt ihr nachlesen, was der Juror und Geschäftsführer von Norstat hier in Deutschland zu sagen hatte:
Interview mit Sebastian Sorger: "Wer Ideen einfach erklären kann, hat einen Vorteil."
Die teilnehmenden Start-ups waren ja in sehr unterschiedlichen Stages. Kann man ein Start-up wie Gutfeel, die kurz vor der Beta-Phase stehen, überhaupt fair mit einem Start-up wie Objective Platform vergleichen, das bereits in drei Ländern mit 60 Mitarbeitenden vertreten ist?
Sebastian Sorger: Ja. Grundlegendes sollte in beiden Phasen verständlich sein: Was ist das Geschäftsmodell? Wie wird ein Mehrwert beim Kunden erzeugt und monetarisiert? Wie tickt der Markt, der Wettbewerb, was ist das Alleinstellungsmerkmal?
Mich hat überrascht, dass im Vergleich zu früheren Pitches wenig Financials von den Start-up genannt wurden. Wie bewertest Du das?
Sebastian Sorger: Ging mir auch so! Vielleicht stand der werbende Charakter gegenüber den Zuschauern im Vordergrund?
Spannend ist doch schon: Wie groß ist der an der Lösung realistisch interessierte Markt, wie lange der Vertriebszyklus und wie kann die Bepreisung funktionieren? Ferner wie viele Early Adopter oder – bei entsprechender Unternehmensreife – Kunden aus dem Majority Market anbeißen könnten, um die Umsatzerlöse (und Produktionskosten) einschätzen zu können. Von dieser Marge gehen die Fixkosten weg (Personal, Reisen, Marketing etc) und man kann mit dem EBITDA dann gut in der P&L abschätzen, wie viel Kapital man braucht.
Welche Meilensteine werden für die Investitionsrunden gesetzt? Klar nennt man da nicht alles, aber zum Beispiel durchaus wie hoch das Funding war oder sein sollte, wie viel man nun einsammeln will, wann man den Break-Even erreicht haben will. Gegenüber einer reinen Investorenrunde wären diese Infos sicherlich gekommen, bzw. eingefordert worden.
Auch die Reifegrade der Start-ups in Bezug auf die Pitch-Präsentationen waren sehr unterschiedlich. Wie entscheidend war in Deiner Wahrnehmung, dass Tucan.AI vergleichsweise überzeugend präsentiert hat?
Sebastian Sorger: Florian von Tucan.AI gelang es das Geschäftsmodell sehr einfach rüberzubringen. Was ist das Problem? Wie soll mit der Lösung das Problem abgestellt werden? Das hat jeder verstanden.
Ich hatte den Eindruck, dass die eigentlich großartige Geschäftsidee von Savio nicht jedem klar geworden ist. Wie erklärst Du Dir, dass Savio nicht weiter vorne gelandet ist? War es ein Nachteil, dass Julian auf Englisch präsentiert hat?
Sebastian Sorger: Vielleicht. Nicht jeder spricht und versteht Englisch gleich gut. Ich hatte das Gefühl Julian hat sich auch zu sehr auf den Text der Folien fokussiert. Ich bin sicher, hätte er seiner Leidenschaft freieren Lauf gelassen, hätte das mehr angesteckt. Es war allerdings auch bis zum Ende nicht klar, wer seine Teilnehmer auf diesem „two-sided-marketplace“ eigentlich sind.
Du achtest immer sehr auf das Gründer-Team. Welche Trends siehst Du da über die Jahre? Gibt es verallgemeinerbare Trends?
Sebastian Sorger: Es sind doch oft relativ junge Gründer. Das ist überhaupt nicht schlecht. Oft werden erfahrene Manager zu einem späteren Zeitpunkt dazu geholt, um Strukturen aufzubauen und das Wachstum zu managen.
Ich frage mich aber, wann VCs / Investoren erkennen, dass es viel Sinn ergeben kann, auch Seniors gleich zu Beginn mit ins Boot zu holen. Dann muss sich aber am Vergütungsmodell etwas ändern. „Nur“ mit vielen Anteilen zu locken reicht dann einfach nicht.
Was für Start-ups würden noch gut zur Norstat-Gruppe passen?
Sebastian Sorger: All jene, die uns im Bereich Felddienstleitungen für qualitative und quantitative Forschung sinnvoll ergänzen. Diese haben eine Technologie und wir bringen die Teilnehmer und organisieren das ganze Drumherum. Wichtig ist dabei: Das Start-Up bringt den Kunden mit, wir sind nicht der Sales Channel. Dann sind wir für (fast) jeden Spaß zu haben, solange wir die Standesregeln einhalten. Bezüglich M&A Bestrebungen fokussieren wir uns eher auf etablierte Unternehmen.
Tucan.ai-Webinar "KI-Codierung von qualitativen Studien" am 6. Juli 2012 auf marktforschung.de
Wie wir durch bereits laufende Projekte mit Kunden aus dieser Branche festgestellt haben, ist das Codieren von Interviews und Fokusgruppen für Marktforscher eine extrem kostenintensive Komponente in ihrem Arbeitsalltag. Tucan.ai erledigt für sie die Transkription, Zusammenfassung sowie Codierung von relevanten Inhalten aus Gesprächen. Der manuelle Aufwand wird durch die KI auf ein Minimum reduziert, ohne dabei die Analyse- und Interpretationshoheit von Expert*innen zu untergraben.
In diesem Webinar wird unser Key-Account-Manager Carlo Glaefeke erläutern, wie Sie mithilfe von Tucan.ai den Zeitaufwand für qualitative Studien um bis zu 80 Prozent reduzieren können. Er wird u.a. die folgenden Punkte für Sie im Detail beleuchten: Erstellung des Leitfadens, Transkribieren der Interviews, Codierung der Antworten und Export der relevanten Daten.
Noch gibt es einige freie Plätze! Hier geht's zur Anmeldung:
Gastbeitrag "Innovative KI-Tools für CX-Forschung" von unserem Mitgründer und CEO Lukas Rintelen
Wenn ihr mehr über den speziellen Nutzen von KI in der CX-Forschung erfahren möchtet, empfehlen wir diesen Gastbeitrag unseres Mitgründers Lukas Rintelen für marktforschung.de:
https://www.tucan.ai/de/blog/automatisierung-in-vollem-gange-diese-neuen-ki-tools-revolutionieren-die-cx-forschung/
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Nutzung von Informationen mit Sentiment-Analyse
Was ist Stimmungsanalyse?
Die Sentimentanalyse ist ein Verfahren zur Klassifizierung, ob ein Text- oder Sprachblock als positiv, negativ oder neutral zu bewerten ist. Aber konzentriert sie sich nur auf die Polarität? Ganz und gar nicht. Mit Hilfe von Algorithmen ermöglicht es Einblicke in ausgedrückte Emotionen wie Freude und Ärger.
In der Softwareentwicklung ist die Sentiment-Analyse neben der Themenmodellierung und der Named-Entity-Erkennung eine der drei zentralen Säulen der Deep-Data-Analyse. Leider gibt es keine allgemein anerkannte Definition.
Seit den späten 1970er Jahren beschäftigen sich Sprach- und Sozialwissenschaftler mit der Analyse von Tonalitäten in Texten. In jüngerer Zeit hat die zunehmende Entwicklung neuronaler Netze zu völlig neuen Anwendungsbereichen und Ansätzen der Stimmungsanalyse geführt.
Auch als "Opinion Mining" oder "Emotion AI" bekannt, kann die Sentiment-Analyse unter anderem für ein besseres Verständnis der Kundenbedürfnisse, Analysen von Bewertungen und Entscheidungsprozessen sowie für Empfehlungsprogramme genutzt werden.
"Mit Hilfe der KI-Sentiment-Analyse wollen wir Kunden helfen, die in Gesprächen ausgedrückten Emotionen besser zu verstehen."
Tucan.ai nutzt die Stimmungsanalyse auch, um die Konversationsanalysefunktionen seines Software-Toolkits zu verbessern. "Derzeit befinden wir uns noch in der standardisierten Schulungsphase. Bald werden unsere Nutzer aber in der Lage sein, die aus einem Absatz oder Textteil herausgelesenen Stimmungen selbst zu verändern. So können wir die KI gezielt mit kundenspezifischen Daten trainieren, damit sie immer präzisere Vorhersagen machen kann", sagt Mohammed Aymen Ben Slimen, der seit Anfang des Jahres das Machine-Learning-Team von Tucan.ai unterstützt.
"Mit Hilfe der KI-Sentimentanalyse wollen wir den Kunden helfen, die in Gesprächen ausgedrückten Emotionen besser zu verstehen. Wenn ein Sprecher zum Beispiel einem Thema zustimmt, zeigen wir ein fröhliches Emoji an, und wenn sich jemand beschwert, wird dies durch ein trauriges Emoji gekennzeichnet", erklärt Aymen.
Wie funktioniert die Stimmungsanalyse?
Die Sentimentanalyse ist ein Teilgebiet der natürlichen Sprachverarbeitung, d.h. der algorithmischen Verarbeitung und Auswertung von natürlicher Sprache in Form von Text- oder Sprachdaten. Entsprechende KI-Systeme versuchen, die Meinung des Absenders automatisch zu erfassen. Im Wesentlichen wurden drei zentrale Aspekte des Prozesses bewertet:
- Inhalt: Über welche zentralen Themen sprechen die Redner?
- Polarität: Welche positiven und negativen Meinungen werden von wem geäußert?
- Meinungsführerschaft: Wer vertritt welche Meinung zu welchem Thema?
Im Kern ist die Stimmungsanalyse ein einfaches Verfahren: Ein Text wird zunächst in Komponenten wie Sätze, Phrasen oder kleine Wortteile zerlegt. Dann werden die einzelnen emotionalen Komponenten ermittelt. Diese werden dann bewertet, zum Beispiel mit "-1" und "+1". In einer mehrschichtigen Stimmungsanalyse werden diese Bewertungen ebenfalls kombiniert.
Arten der Stimmungsanalyse
Die gebräuchlichste Art der Stimmungsanalyse konzentriert sich auf Gegensätze oder Polarität, aber auch andere können bestimmte Gefühle und Emotionen identifizieren. Die gebräuchlichsten Formen sind:
- Standard-Stimmungsanalyse
- Erkennung von Emotionen
- Feinkörnige Stimmungsanalyse
- Mehrsprachige Stimmungsanalyse
- Aspektbasierte Stimmungsanalyse (ABSA)
- Aufdeckung von Absichten
Standard-Stimmungsanalyse
Die standardmäßige Stimmungsanalyse ermittelt den Grad einer Meinung und stuft sie als positiv, negativ oder neutral ein. Hier ist ein Beispiel:
- Positiv: "Ich liebe dieses neue Theater".
- Neutral: "Ich bin mir nicht sicher. Das Stück hat mir gefallen, aber das Ambiente hat mir nicht gefallen."
- Negativ: "Das Theaterstück war schrecklich, ebenso wie die allgemeine Stimmung und der Service."
Erkennung von Emotionen
Die Emotionserkennung ermöglicht es, die einem Text zugrunde liegenden Emotionen wie Freude, Ärger und Frustration zu erkennen. Beim maschinellen Lernen mit Lexika ist diese Art von Daten besonders schwierig. Die Verwendung eines Lexikons kann die Emotionen der Kunden definieren, aber Menschen drücken ihre Emotionen oft auf sehr unterschiedliche Weise aus. So können beispielsweise Wörter, die eine negative Konnotation haben, auch eine positive Bedeutung haben (z. B. "krank").
Mehrsprachige Stimmungsanalyse
Die mehrsprachige Stimmungsanalyse ist sehr anspruchsvoll und vergleichsweise schwierig. Sie umfasst die Klassifizierung und Verarbeitung mehrerer Sprachen. Alternativ können auch Sprachklassifikatoren verwendet werden, um die Stimmungsanalyse zu trainieren und an die Bedürfnisse anzupassen, z. B. an die bevorzugte Sprache.
Feinkörnige Stimmungsanalyse
Bei dieser Methode, die auch als abgestufte Stimmungsanalyse bezeichnet wird, können Sie zusätzlich zu den positiven, negativen oder neutralen Kategorien noch einige weitere hinzufügen. Sie ist den 5-Sterne-Bewertungen sehr ähnlich und wird in fünf Segmente unterteilt: sehr positiv, positiv, neutral, negativ und sehr negativ.
Absichtserkennung
Wie der Name schon sagt, analysiert die Absichtserkennung einen Text, um die Absicht hinter einer bestimmten Meinung zu verstehen. Sie erkennt wertvolle Kundenmeinungen zur Lösung eines Problems oder zur Verbesserung eines Produkts oder einer Dienstleistung an. Die Absichtserkennung kann auch vorhersagen, ob ein Kunde beabsichtigt, ein Produkt zu verwenden, indem er ein Muster beobachtet und erstellt, was für Werbung und Marketing nützlich ist.
Aspektbasierte Stimmungsanalyse
Die aspektbasierte Stimmungsanalyse konzentriert sich auf die Identifizierung von Merkmalen oder Aspekten einer Entität oder Meinung, z. B. von Produktbewertungen. So setzen sich beispielsweise Bewertungen häufig aus mehreren Meinungen zu Produktmerkmalen wie Benutzeroberfläche, Preis, mobile Versionen, Integrationen und vielem mehr zusammen. Mit anderen Worten, es handelt sich um einen detaillierteren Ansatz für die Analyse von Bewertungen.
Techniken der Stimmungsanalyse
Im Laufe der Zeit hat sich eine Vielzahl von Techniken und Technologien rund um die Stimmungsanalyse entwickelt. Insbesondere die jüngsten Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und der neuronalen Netze haben zu raschen Verbesserungen in der NLP im Allgemeinen und der Stimmungsanalyse im Besonderen geführt.
Im Fall von Tucan.ai ist der erste Schritt ein Deep-Learning-basiertes Modell, das die Stimmung eines bestimmten Absatzes oder Textteils (positiv, negativ oder neutral) vorhersagen kann. "Nachdem wir das Transkript erstellt haben", sagt Aymen, "übergeben wir es an ein NLP-Stimmungsanalysemodell, das Stimmungen vorhersagt und Emojis anzeigt, die mit dem Ergebnis in Verbindung stehen."
Regelbasierte Stimmungsanalyse
Bei diesem einfacheren Ansatz zur Textanalyse werden keine Trainings- oder ML-Modelle verwendet. Hier klassifiziert die Software Textteile auf der Grundlage ausgefeilter linguistischer Regeln. Diese Regeln werden auch als Lexikons bezeichnet. Daher wird der regelbasierte Ansatz auch als lexikonbasierter Ansatz bezeichnet. Weit verbreitete regelbasierte Ansätze sind TextBlob, VADER und SentiWordNet.
Maschinelles Lernen
Im Gegensatz zu regelbasierten Systemen werden dem maschinellen Lernalgorithmus keine Regeln vorgegeben, sondern das System lernt sie selbst. Dazu ist ein Trainingsdatensatz erforderlich, bei dem die Eingabe (Satz, Absatz, Text) mit einer Markierung (negativ, positiv, neutral) versehen wird. Damit der Algorithmus funktionieren kann, wird der Text in eine numerische Darstellung umgewandelt. Bei dieser Darstellung handelt es sich in der Regel um einen Vektor, der Informationen über den Text enthält, z. B. die Häufigkeit eines Begriffs in einer Wortgruppe. In letzter Zeit sind "Worteinbettungen" - bei denen semantische Informationen in Vektoren zu Wörtern gespeichert werden können - sehr beliebt geworden.
Tiefes Lernen
Deep Learning ermöglicht die Verarbeitung von Daten in einer viel komplexeren Weise. Ein LSTM-Modell (Long Short-Term Memory) ist eine Art rekurrentes neuronales Netz (RNN), das zur Verarbeitung zeitlicher Daten verwendet wird. Da wir davon ausgehen, dass die Reihenfolge der Merkmale (Wörter) in einem Satz wichtig ist, verwenden wir diese neuronale Netzarchitektur. Deep Learning ist rechenintensiv und eignet sich nicht für hochdimensionale spärliche Vektoren (schlechte Leistung und langsame Konvergenz).
Wenn wir für das Modelltraining Merkmale aus dem Originaltext extrahieren, müssen wir sie als dichte Vektoren darstellen. Bei dieser Technik wird jeder Text in eine Folge von Zahlen umgewandelt, wobei jede Zahl einem Wort aus dem Vokabular zugeordnet ist. In einem weiteren Schritt müssen wir Wörter, die eine ähnliche Verwendung/Bedeutung haben, ähnlichen reellen Zahlenvektoren zuordnen (anstelle eines Index), indem wir auf die bereits oben erwähnten Einbettungen zugreifen. Ohne sie würde das Modell die Indexzahl der Wörter als Bedeutung fehlinterpretieren. Bei der "Worteinbettung" werden alle Wörter in einen mehrdimensionalen Vektorraum eingebettet, so dass ihre Ähnlichkeiten anhand der Entfernung gemessen werden können.
Anwendung der Stimmungsanalyse
Etwa 80 Prozent aller Daten, die im Rahmen einer Sentiment-Analyse - sei es durch Menschen oder Computer - erhoben werden können, sind unstrukturiert und entziehen sich klassischen Analyseansätzen. Die gezielte Nutzung dieser Daten kann für Unternehmen oder Organisationen einen immensen Wettbewerbsvorteil bedeuten. Allerdings übersteigt die Datenmenge in der Regel die Möglichkeiten der menschlichen Analyse. Die Fähigkeit, riesige Datenmengen in kurzer Zeit zu verarbeiten, ist ein starkes Argument für den Einsatz automatisierter Systeme zur Stimmungsanalyse.
Mithilfe von maschinellem Lernen verwandelt die Stimmungsanalyse alle unstrukturierten Daten, die aus Transkripten, Chatbots, sozialen Medien, Umfragen usw. gesammelt werden, in aussagekräftige Informationen. Sie ist eine leistungsstarke KI-Ressource, die zur nachhaltigen Verbesserung der Entscheidungsfindung eingesetzt werden kann, wie die folgenden beispielhaften Anwendungsfälle zeigen:
Steigerung der Effizienz von Meetings
Jedes Besprechungsthema kann durch eine Stimmungsanalyse analysiert werden, die auf den Äußerungen der einzelnen Teilnehmer basiert, um zu dokumentieren, wie sie das Thema emotional empfinden. So lassen sich Missverständnisse, Doppelungen, Wiederholungen und Unklarheiten leichter vermeiden.
Coaching - Stimmungsanalyse im Verkaufsgespräch
Die Sentimentanalyse hilft auch bei der Dokumentation und Auswertung von Verkaufsgesprächen sowie beim Coaching von Call Agents und Beratern. Im operativen Bereich wird es häufig als Instrument zur Leistungsmessung eingesetzt, um das Einfühlungsvermögen oder die emotionale Intelligenz des Verkaufspersonals bei Interaktionen mit Kunden zu bewerten. Die Stimmungsanalyse spielt auch eine wichtige Rolle beim Coaching von Verkäufern zur Verbesserung ihrer Gesprächsführung.
Lead Scoring in der Stimmungsanalyse
Mit Hilfe der Stimmungsanalyse kann auch das Interesse potenzieller Kunden gemessen werden, und zwar durch Lead Scoring. Die Werte werden auf einer Skala von -1 bis 1 angegeben, wobei das untere Ende negative Antworten und das obere Ende positive Antworten anzeigt.
Überwachung der Marke
Kundenfeedback und Online-Konversationen sind wichtige Aspekte der Markenüberwachung. Abgesehen von den sozialen Medien können Gespräche auch in Nachrichten, auf Websites, in Bewertungsblogs oder in Foren geführt werden. Das Hören auf die Stimmen der Kunden mit Hilfe von Textanalyse und Stimmungsextraktion kann helfen, ihre Einstellung zu einem Produkt oder einer Dienstleistung besser zu verstehen.
Überwachung sozialer Medien
Wussten Sie, dass jede Minute rund 500.000 Tweets online gehen, die wertvolle Erkenntnisse über Marken, Produkte und Dienstleistungen enthalten können? Mit der Twitter-Stimmungsanalyse können Unternehmen die Emotionen extrahieren, die den Gesprächen in sozialen Medien zugrunde liegen. Es hilft zu verstehen, wie Menschen über ein Thema sprechen und warum.
Kundenbetreuung
Die Beobachtung von Marken und sozialen Medien gibt uns einen guten Einblick in die Stimmung der Kunden. Aber wussten Sie, dass die Stimmungsanalyse von Telefonanrufen für gezieltes Marketing, Vertrieb und Kundenerfolg genutzt werden kann? Dies ist z. B. in Callcentern oder Kundenbetreuungsteams nützlich und üblich. Denn wie wir alle wissen: Ein guter Kundenservice bedeutet in der Regel eine höhere Kundenbindung.
Marktforschung durch Stimmungsanalyse auf Twitter
Durch die Analyse der Stimmung von Tweets, die sich auf das Produkt beziehen, können Sie systematisch herausfinden, was die Leute über Ihr Produkt denken. Finden sie es nützlich? Erfüllt sie tatsächlich ihren Zweck? Vielleicht sind sie mit dem Preis unzufrieden oder wünschen sich eine neue Funktion.
Solche Erkenntnisse können Unternehmen dabei helfen, ihr Geschäft umzugestalten und verschiedene strategische Maßnahmen zu ergreifen, zum Beispiel:
- Gewinnen Sie neue Kunden;
- wettbewerbsfähiger werden;
- Reduzierung des Kundendienstes;
- die Marke rentabler zu machen;
- mehr Dienstleistungen zu verkaufen;
- bestehende Kunden zu binden;
- und Marketingkampagnen zu verbessern.
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