Kommentar von Dr. Hans Holger Rath, Attensity Europe

Unstrukturierte Daten sind Tickets für den Geschäftserfolg

| Autor / Redakteur: Dr. Hans Holger Rath / Nico Litzel

Unternehmen können mithilfe der Textanalyse-Technik unstrukturierte Daten zur Verbesserung der unterschiedlichen Bereiche einsetzen wie:

  • Produktentwicklung: Sie benötigt Informationen über die Defizite der Produkte aus Sicht der Kunden, über die Wünsche und Verbesserungsvorschläge. Die Produktentwicklung ist an der aktuellen Kundenzufriedenheit genauso interessiert wie an den neusten Markttrends und Informationen über den Wettbewerb.
  • Marketing: Vor allem Kennzahlen zur Erfolgsmessung einzelner Kampagnen bietet die Textanalyse dem Marketing. Und mit dem bereitgestellten Wissen, welche Produkteigenschaften besonders gefallen bzw. missfallen und wie der Wettbewerb dasteht, kann es Kampagneninhalte gezielter steuern.
  • PR: Die Unternehmenskommunikation ist insbesondere an der positiven Wahrnehmung des Unternehmens und der Platzierung ihrer Kernbotschaften interessiert. Sie möchte zudem auftretende Kommunikationskrisen wie Shitstorms möglichst früh erkennen, um Gegenmaßnahmen ergreifen zu können. Die Textanalyse stellt ihr die notwendigen Informationen bereit.
  • Betrugsermittlung: In Versicherungen zum Beispiel sucht die Abteilung zur Verhinderung und Aufdeckung von Betrugsdelikten nach Indikatoren, die auf einen Betrugsversuch hindeuten. Neben den strukturierten Daten zum Versicherungsfall sind dabei auch die textuellen Schadensmeldungen zentral.
  • Kundenservice: Sein Fokus liegt auf der Messung und Optimierung der Servicequalität. Die Textanalyse unterstützt ihn bei der Ressourcenplanung und -ausbildung, da sie ihm die notwendigen Informationen zu sich abzeichnenden steigenden Anfragevolumina und neue Fragestellungen geben kann – durch die Auswertung des Kunden-Feedbacks, der Notizen der Servicemitarbeiter und der Social-Media-Beiträge.

Das Potenzial, das in diesem enorm hohen Volumen unstrukturierter Daten schlummert, kann jedoch nur gehoben werden, wenn die Analyse präzise und umfassend auf die unternehmensspezifischen Fragestellungen in Echtzeit eingeht. Um insbesondere die vielen Beiträge im Social Web schnell und präzise auswerten zu können, muss auf der ersten Stufe ein Monitoring-Tool für Social Media automatisch die gesuchten Beiträgen recherchieren. Im Textanalyse-Tool werden dann die Texte geladen und die unstrukturierten in strukturierte Daten übersetzt.

Im Text verborgene Informationen extrahieren

Die als Natural Language Processing (NLP) bezeichnete Technologie nutzt Methoden der Computerlinguistik, um die im Text verborgenen Informationen aus diesem zu extrahieren. Die Verarbeitung verläuft schrittweise von der Vorverarbeitung über die Textzerlegung in Sätze bis zur Wandlung der Worte in seine grammatikalische Grundform. Durch das computerlinguistische Verfahren „Exhaustive Extraction“ werden daraus die für die Analyse relevanten Informationen bestimmt: Begriffe, Entitäten, Fakten, Kernaussagen und Ausdrucksformen. Der Vorteil des Verfahrens: Gleiche Texte können zu unterschiedlichen Fragestellungen analysiert werden. So können zum Beispiel E-Mails an den Kundenservice auf Beschwerden mit Blick auf die Servicequalität und auf etwaige Produktprobleme hin untersucht werden.

Ergänzendes zum Thema
 
Von unstrukturierten zu strukturierten Daten
 
Bestimmung der relevanten Informationen

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