SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 10
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Sentiment Analyse
Kundengefühle in den Daten aufspüren
Prof. Dr. Evangelos Xevelonakis
1
Hub
Grey Eminence
Agenda
• Bedeutung der Sentiment-Analyse im Zeitalter der Digitalisierung
• Konzepte und Technologien
• Tools & Anwendungen
• Diskussion
• Zusammenfassung und Abschluss
2
• Strukturierte Daten sind in einer Struktur organisiert, damit man sie einfach
identifizieren kann.
• Unstrukturierte Daten bestehen in der Regel aus Texten, Tonaufnahmen,
Bildern usw., die nicht in einer formalisierten Struktur vorliegen.
• Die meisten Unternehmensdaten gelten heutzutage als unstrukturiert.
3
Bedeutung der Sentiment-Analyse im Zeitalter der
Digitalisierung
Was ist Sentiment-Analyse?
Sentiment-Analyse umfasst Verfahren und Technologien
• um natürlichsprachliche Aussagen mit Hilfe von statistischen und
linguistischen Mitteln automatisiert zu analysieren
• Kernaussagen oder Meinungen zu identifizieren
• mit dem Ziel, die Stimmung vorwiegend in den sozialen Medien bezogen auf
Produkte, Serviceleistungen, Kampagnen und Unternehmen zu identifizieren.
4
Beispiel Hotline
Kunden sprechen schlecht über die Servicehotline in Blogs und Foren.
o Liegt es an der fehlenden Freundlichkeit oder Kompetenz der
Servicemitarbeiter?
o Sind die Wartezeiten zu lang?
o Werden die richtigen und ausreichenden Informationen
angeboten?
o Welche Massnahmen könnte man daraus ableiten?
o Haben die getroffenen Massnahmen gewirkt?
5
Beispiel Reisen
Ein Gast schreibt in einem Forum:
Das Bett und die Sofas im Menta City Boutique Hotel auf Kreta waren nicht
bequem. Das Frühstück war ausgezeichnet, gutes mediterranes Essen und
exzellenter Service. Wir hatten eine wundervolle Zeit und werden Valuetravel
weiterempfehlen.
6
Thema Meinung Emotionen Stimmung
Aufenthalt Das Bett und die Sofas im Menta
City Boutique Hotel auf Kreta waren
nicht bequem
enttäuscht negativ
Service Das Frühstück war ausgezeichnet begeistert positiv
Verpflegung …und exzellenter Service begeistert positiv
gutes mediterranes Essen zufrieden positiv
Loyalität werden wieder Valuetravel
weiterempfehlen
vertrauend positiv
Case Deutsche Telekom
Introducing innovative support channels
7
Help, my
Router does
not work
any more!
I can’t send
emails on
my iPhone!
Can you help
me?
Social Media Centre identifies the most
important service cases in the social web
The Alert Team
prioritizes the identified
cases
The Alert Team
supports
customers
Die Relevanz des Kundeneinflusses
8
Terrorists Brand
Ambassadors
Hidden Detractors Hidden Champions
Kundenwert
Loyalität
Blasengrösse: Kundeneinfluss
niedrig hoch
hochniedrig
.
Wie funktioniert die Sentiment-Analyse?
9
Sentiment-
Analyse
maschinell
linguistisch
Maschinelles
Lernen
manuell
Menschen bewerten
manuell die in sozialen
Medien geäusserten
Meinungen bezüglich
positiver, negativer
oder neutraler
Tonalität.
Die Daten werden auf Basis
von vorher festgelegten
positiven und negativen
Signal-Worten bewertet.
Ein Modell (Algorithmus) lernt
mittels Beispieldaten, ob es
sich um positive oder
negative Äusserungen
handelt.
Network
Mining
Leaders und Followers im
Netzwerk erkennen
10
Hub
• Hubs sind Knotenpunkte, welche auf wertvolle initiale Beiträge referenzieren.
• Authorities sind Knotenpunkte, welche von vielen Hubs referenziert werden.
Network Mining
Hub
Hub
Hub
Hub
Hub
Hub
Tools & Anwendungen
12
Sentiments von Followers und Leaders mit Hilfe von
KNIME identifizieren
• Ein Datensatz wird analysiert, welcher ca. 140'000 Kommentare zu 496
Artikeln mit dem Hauptthema Politik beinhaltet. Die Kommentare wurden von
24'000 Usern erstellt.
• Im Rahmen der Sentiment-Analyse sollen die User in die Kategorien positiv,
negativ und neutral eingeteilt werden.
• Mit Hilfe von Network Mining werden Followers und Leaders identifiziert.
NCSU Tweet Sentiment Visualization App
Die App verwendet drei emotionale Dimensionen für Worte:
• Freude (wie glücklich du bist).
• Aktivierung (wie aufgeregt bist du).
• Dominanz (wie stark dominiert der betrachtete Begriff das allgemeine
Gefühl des Texts, in dem er sich befindet).
13
Socialmention
Socialmention ist eine einfache Web-App im Suchmaschinenstil für die
Sentimentanalyse auf Twitter. Sie können ein Keyword eingeben und das Tool
liefert Aggregat-Sentiment-Scores für das Keyword sowie verwandte Keywords.
14
Den Kundenempfehlungswert quantifizieren
Das IQO Modell
15
CSI-IQO
Identification
Quantification
Optimisation
Data Sources
Loyalty & Selling Concepts based on
the idea of Network & Comunity Economy
Sentiment Analysis
at = SNt*yt*ut
Network Mining
Diskussion
• Nutzen Sie Sentiment-Analyse in Ihrer Unternehmung?
• Welchen Nutzen kann Sentiment-Analyse in ihrer Unternehmung generieren?
• Welche Hürden sollen bei der Einführung von Sentiment-Analyse-Technologien
überwunden werden?
16
Zusammenfassung
Ziel
Die Stimmung vorwiegend in den sozialen Medien bezogen auf Produkte,
Serviceleistungen, Kampagnen und Unternehmen identifizieren.
Nutzen
• Produkte besser auf die Kundenbedürfnisse anpassen, um die Kundenzufriedenheit
zu erhöhen.
• In Echtzeit auf Kundenbedürfnisse reagieren.
• Insights der Konkurrenz gewinnen.
• Customer Churn Prevention, um die Kundenabwanderung zu verhindern.
17
Besten Dank!
18
Short Biography
19
Evangelos Xevelonakis is Managing Director of SWISS VALUENET and Professor at HWZ Zurich University of
Applied Science. He graduated in economics and information technology and has a doctor title in Relationship
Marketing from the University of Zurich.
Evangelos headed several segmentation projects involving customer profitability, customer segmentation,
churn and loyalty management in several industries. Before joining SWISS VALUENET he headed the Strategic
CRM Department of SWISSCOM for 6 years where he was responsible for customer segmentation, customer
profitability and for the whole Business Intelligence Process. He also worked for about 10 years in CREDIT
SUISSE, where he was responsible for setting up the Database Marketing Process for Direct Banking.

Weitere ähnliche Inhalte

Ähnlich wie Break-out Session: Sentimentanalyse durch maschinelles Lernen: Kundengefühle in den Daten aufspüren Evangelos Xevelonakis, Managing Director Swiss Valuenet, Studiengangsleiter HWZ

Hotel Feedbacksystem
Hotel FeedbacksystemHotel Feedbacksystem
Hotel FeedbacksystemTrendscope
 
Jeden Tag neue Chancen: Social Media Monitoring für Marketing und Vertieb
Jeden Tag neue Chancen: Social Media Monitoring für Marketing und VertiebJeden Tag neue Chancen: Social Media Monitoring für Marketing und Vertieb
Jeden Tag neue Chancen: Social Media Monitoring für Marketing und Vertiebnet-clipping
 
Nimirum infomappe 2014/15
Nimirum infomappe 2014/15Nimirum infomappe 2014/15
Nimirum infomappe 2014/15Anja Mutschler
 
Interview zu Social Media und Marktforschung
Interview zu Social Media und MarktforschungInterview zu Social Media und Marktforschung
Interview zu Social Media und MarktforschungMatthias Steffen
 
Wie AI dein SEO ändert [DE] - John Muñoz
Wie AI  dein SEO ändert [DE] - John MuñozWie AI  dein SEO ändert [DE] - John Muñoz
Wie AI dein SEO ändert [DE] - John MuñozJohn Muñoz
 
DE - Module 3 - Improving your business model using external data
DE - Module 3 - Improving your business model using external dataDE - Module 3 - Improving your business model using external data
DE - Module 3 - Improving your business model using external datacaniceconsulting
 
A fool with a tool is still a fool. Social Media Analysis: angewandte Praxis
A fool with a tool is still a fool. Social Media Analysis: angewandte PraxisA fool with a tool is still a fool. Social Media Analysis: angewandte Praxis
A fool with a tool is still a fool. Social Media Analysis: angewandte PraxisBeck et al. GmbH
 
Vortrag Social Media Marketing
Vortrag Social Media MarketingVortrag Social Media Marketing
Vortrag Social Media Marketing3cdialog
 
Wer nicht zuhört, weiß nix. Warum Social Media Monitoring zu jeder Kommunikat...
Wer nicht zuhört, weiß nix. Warum Social Media Monitoring zu jeder Kommunikat...Wer nicht zuhört, weiß nix. Warum Social Media Monitoring zu jeder Kommunikat...
Wer nicht zuhört, weiß nix. Warum Social Media Monitoring zu jeder Kommunikat...Falcon.io
 
Resonanz im Social Web - Wie sich Interaktion & Partizipation optimieren lassen
Resonanz im Social Web - Wie sich Interaktion & Partizipation optimieren lassenResonanz im Social Web - Wie sich Interaktion & Partizipation optimieren lassen
Resonanz im Social Web - Wie sich Interaktion & Partizipation optimieren lassenMarcus Haberkorn
 
Juraj Schick/scopeKM: Social Media intelligent beobachten, sinnvoll auswerten...
Juraj Schick/scopeKM: Social Media intelligent beobachten, sinnvoll auswerten...Juraj Schick/scopeKM: Social Media intelligent beobachten, sinnvoll auswerten...
Juraj Schick/scopeKM: Social Media intelligent beobachten, sinnvoll auswerten...scopeKM GmbH Knowledge Management
 
YouZee - Business Intelligence Software www.youzee.eu
YouZee - Business Intelligence Software www.youzee.euYouZee - Business Intelligence Software www.youzee.eu
YouZee - Business Intelligence Software www.youzee.euKONZEPTUM GmbH
 
Cyberforum RoundTable "Social Media Strategie & Planung"
Cyberforum RoundTable "Social Media Strategie & Planung"Cyberforum RoundTable "Social Media Strategie & Planung"
Cyberforum RoundTable "Social Media Strategie & Planung"Rebecca Rutschmann
 
Kundenservice im Zeitalter von Social Media
Kundenservice im Zeitalter von Social MediaKundenservice im Zeitalter von Social Media
Kundenservice im Zeitalter von Social MediaSascha Böhr
 
Social Media Monitoring für Verlage
Social Media Monitoring für Verlage Social Media Monitoring für Verlage
Social Media Monitoring für Verlage Wibke Ladwig
 
Research & Results 2011 - ein Messebericht
Research & Results 2011 - ein Messebericht Research & Results 2011 - ein Messebericht
Research & Results 2011 - ein Messebericht Living Research
 
Social media analyse potenzial sensemetric
Social media analyse potenzial   sensemetricSocial media analyse potenzial   sensemetric
Social media analyse potenzial sensemetricChristian Waldheim
 
3C DIALOG Twitter als Serviceleistung
3C DIALOG Twitter als Serviceleistung3C DIALOG Twitter als Serviceleistung
3C DIALOG Twitter als Serviceleistung3cdialog
 

Ähnlich wie Break-out Session: Sentimentanalyse durch maschinelles Lernen: Kundengefühle in den Daten aufspüren Evangelos Xevelonakis, Managing Director Swiss Valuenet, Studiengangsleiter HWZ (20)

Hotel Feedbacksystem
Hotel FeedbacksystemHotel Feedbacksystem
Hotel Feedbacksystem
 
Social Media Monitoring
Social Media MonitoringSocial Media Monitoring
Social Media Monitoring
 
Jeden Tag neue Chancen: Social Media Monitoring für Marketing und Vertieb
Jeden Tag neue Chancen: Social Media Monitoring für Marketing und VertiebJeden Tag neue Chancen: Social Media Monitoring für Marketing und Vertieb
Jeden Tag neue Chancen: Social Media Monitoring für Marketing und Vertieb
 
Nimirum infomappe 2014/15
Nimirum infomappe 2014/15Nimirum infomappe 2014/15
Nimirum infomappe 2014/15
 
Interview zu Social Media und Marktforschung
Interview zu Social Media und MarktforschungInterview zu Social Media und Marktforschung
Interview zu Social Media und Marktforschung
 
Wie AI dein SEO ändert [DE] - John Muñoz
Wie AI  dein SEO ändert [DE] - John MuñozWie AI  dein SEO ändert [DE] - John Muñoz
Wie AI dein SEO ändert [DE] - John Muñoz
 
DE - Module 3 - Improving your business model using external data
DE - Module 3 - Improving your business model using external dataDE - Module 3 - Improving your business model using external data
DE - Module 3 - Improving your business model using external data
 
A fool with a tool is still a fool. Social Media Analysis: angewandte Praxis
A fool with a tool is still a fool. Social Media Analysis: angewandte PraxisA fool with a tool is still a fool. Social Media Analysis: angewandte Praxis
A fool with a tool is still a fool. Social Media Analysis: angewandte Praxis
 
Vortrag Social Media Marketing
Vortrag Social Media MarketingVortrag Social Media Marketing
Vortrag Social Media Marketing
 
Wer nicht zuhört, weiß nix. Warum Social Media Monitoring zu jeder Kommunikat...
Wer nicht zuhört, weiß nix. Warum Social Media Monitoring zu jeder Kommunikat...Wer nicht zuhört, weiß nix. Warum Social Media Monitoring zu jeder Kommunikat...
Wer nicht zuhört, weiß nix. Warum Social Media Monitoring zu jeder Kommunikat...
 
Resonanz im Social Web - Wie sich Interaktion & Partizipation optimieren lassen
Resonanz im Social Web - Wie sich Interaktion & Partizipation optimieren lassenResonanz im Social Web - Wie sich Interaktion & Partizipation optimieren lassen
Resonanz im Social Web - Wie sich Interaktion & Partizipation optimieren lassen
 
Juraj Schick/scopeKM: Social Media intelligent beobachten, sinnvoll auswerten...
Juraj Schick/scopeKM: Social Media intelligent beobachten, sinnvoll auswerten...Juraj Schick/scopeKM: Social Media intelligent beobachten, sinnvoll auswerten...
Juraj Schick/scopeKM: Social Media intelligent beobachten, sinnvoll auswerten...
 
Trendthemen der digitalen Kommunikation
Trendthemen der digitalen KommunikationTrendthemen der digitalen Kommunikation
Trendthemen der digitalen Kommunikation
 
YouZee - Business Intelligence Software www.youzee.eu
YouZee - Business Intelligence Software www.youzee.euYouZee - Business Intelligence Software www.youzee.eu
YouZee - Business Intelligence Software www.youzee.eu
 
Cyberforum RoundTable "Social Media Strategie & Planung"
Cyberforum RoundTable "Social Media Strategie & Planung"Cyberforum RoundTable "Social Media Strategie & Planung"
Cyberforum RoundTable "Social Media Strategie & Planung"
 
Kundenservice im Zeitalter von Social Media
Kundenservice im Zeitalter von Social MediaKundenservice im Zeitalter von Social Media
Kundenservice im Zeitalter von Social Media
 
Social Media Monitoring für Verlage
Social Media Monitoring für Verlage Social Media Monitoring für Verlage
Social Media Monitoring für Verlage
 
Research & Results 2011 - ein Messebericht
Research & Results 2011 - ein Messebericht Research & Results 2011 - ein Messebericht
Research & Results 2011 - ein Messebericht
 
Social media analyse potenzial sensemetric
Social media analyse potenzial   sensemetricSocial media analyse potenzial   sensemetric
Social media analyse potenzial sensemetric
 
3C DIALOG Twitter als Serviceleistung
3C DIALOG Twitter als Serviceleistung3C DIALOG Twitter als Serviceleistung
3C DIALOG Twitter als Serviceleistung
 

Break-out Session: Sentimentanalyse durch maschinelles Lernen: Kundengefühle in den Daten aufspüren Evangelos Xevelonakis, Managing Director Swiss Valuenet, Studiengangsleiter HWZ

  • 1. Sentiment Analyse Kundengefühle in den Daten aufspüren Prof. Dr. Evangelos Xevelonakis 1 Hub Grey Eminence Agenda • Bedeutung der Sentiment-Analyse im Zeitalter der Digitalisierung • Konzepte und Technologien • Tools & Anwendungen • Diskussion • Zusammenfassung und Abschluss 2
  • 2. • Strukturierte Daten sind in einer Struktur organisiert, damit man sie einfach identifizieren kann. • Unstrukturierte Daten bestehen in der Regel aus Texten, Tonaufnahmen, Bildern usw., die nicht in einer formalisierten Struktur vorliegen. • Die meisten Unternehmensdaten gelten heutzutage als unstrukturiert. 3 Bedeutung der Sentiment-Analyse im Zeitalter der Digitalisierung Was ist Sentiment-Analyse? Sentiment-Analyse umfasst Verfahren und Technologien • um natürlichsprachliche Aussagen mit Hilfe von statistischen und linguistischen Mitteln automatisiert zu analysieren • Kernaussagen oder Meinungen zu identifizieren • mit dem Ziel, die Stimmung vorwiegend in den sozialen Medien bezogen auf Produkte, Serviceleistungen, Kampagnen und Unternehmen zu identifizieren. 4
  • 3. Beispiel Hotline Kunden sprechen schlecht über die Servicehotline in Blogs und Foren. o Liegt es an der fehlenden Freundlichkeit oder Kompetenz der Servicemitarbeiter? o Sind die Wartezeiten zu lang? o Werden die richtigen und ausreichenden Informationen angeboten? o Welche Massnahmen könnte man daraus ableiten? o Haben die getroffenen Massnahmen gewirkt? 5 Beispiel Reisen Ein Gast schreibt in einem Forum: Das Bett und die Sofas im Menta City Boutique Hotel auf Kreta waren nicht bequem. Das Frühstück war ausgezeichnet, gutes mediterranes Essen und exzellenter Service. Wir hatten eine wundervolle Zeit und werden Valuetravel weiterempfehlen. 6 Thema Meinung Emotionen Stimmung Aufenthalt Das Bett und die Sofas im Menta City Boutique Hotel auf Kreta waren nicht bequem enttäuscht negativ Service Das Frühstück war ausgezeichnet begeistert positiv Verpflegung …und exzellenter Service begeistert positiv gutes mediterranes Essen zufrieden positiv Loyalität werden wieder Valuetravel weiterempfehlen vertrauend positiv
  • 4. Case Deutsche Telekom Introducing innovative support channels 7 Help, my Router does not work any more! I can’t send emails on my iPhone! Can you help me? Social Media Centre identifies the most important service cases in the social web The Alert Team prioritizes the identified cases The Alert Team supports customers Die Relevanz des Kundeneinflusses 8 Terrorists Brand Ambassadors Hidden Detractors Hidden Champions Kundenwert Loyalität Blasengrösse: Kundeneinfluss niedrig hoch hochniedrig .
  • 5. Wie funktioniert die Sentiment-Analyse? 9 Sentiment- Analyse maschinell linguistisch Maschinelles Lernen manuell Menschen bewerten manuell die in sozialen Medien geäusserten Meinungen bezüglich positiver, negativer oder neutraler Tonalität. Die Daten werden auf Basis von vorher festgelegten positiven und negativen Signal-Worten bewertet. Ein Modell (Algorithmus) lernt mittels Beispieldaten, ob es sich um positive oder negative Äusserungen handelt. Network Mining Leaders und Followers im Netzwerk erkennen 10 Hub • Hubs sind Knotenpunkte, welche auf wertvolle initiale Beiträge referenzieren. • Authorities sind Knotenpunkte, welche von vielen Hubs referenziert werden. Network Mining Hub Hub Hub Hub Hub Hub
  • 6. Tools & Anwendungen 12 Sentiments von Followers und Leaders mit Hilfe von KNIME identifizieren • Ein Datensatz wird analysiert, welcher ca. 140'000 Kommentare zu 496 Artikeln mit dem Hauptthema Politik beinhaltet. Die Kommentare wurden von 24'000 Usern erstellt. • Im Rahmen der Sentiment-Analyse sollen die User in die Kategorien positiv, negativ und neutral eingeteilt werden. • Mit Hilfe von Network Mining werden Followers und Leaders identifiziert.
  • 7. NCSU Tweet Sentiment Visualization App Die App verwendet drei emotionale Dimensionen für Worte: • Freude (wie glücklich du bist). • Aktivierung (wie aufgeregt bist du). • Dominanz (wie stark dominiert der betrachtete Begriff das allgemeine Gefühl des Texts, in dem er sich befindet). 13 Socialmention Socialmention ist eine einfache Web-App im Suchmaschinenstil für die Sentimentanalyse auf Twitter. Sie können ein Keyword eingeben und das Tool liefert Aggregat-Sentiment-Scores für das Keyword sowie verwandte Keywords. 14
  • 8. Den Kundenempfehlungswert quantifizieren Das IQO Modell 15 CSI-IQO Identification Quantification Optimisation Data Sources Loyalty & Selling Concepts based on the idea of Network & Comunity Economy Sentiment Analysis at = SNt*yt*ut Network Mining Diskussion • Nutzen Sie Sentiment-Analyse in Ihrer Unternehmung? • Welchen Nutzen kann Sentiment-Analyse in ihrer Unternehmung generieren? • Welche Hürden sollen bei der Einführung von Sentiment-Analyse-Technologien überwunden werden? 16
  • 9. Zusammenfassung Ziel Die Stimmung vorwiegend in den sozialen Medien bezogen auf Produkte, Serviceleistungen, Kampagnen und Unternehmen identifizieren. Nutzen • Produkte besser auf die Kundenbedürfnisse anpassen, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. • In Echtzeit auf Kundenbedürfnisse reagieren. • Insights der Konkurrenz gewinnen. • Customer Churn Prevention, um die Kundenabwanderung zu verhindern. 17 Besten Dank! 18
  • 10. Short Biography 19 Evangelos Xevelonakis is Managing Director of SWISS VALUENET and Professor at HWZ Zurich University of Applied Science. He graduated in economics and information technology and has a doctor title in Relationship Marketing from the University of Zurich. Evangelos headed several segmentation projects involving customer profitability, customer segmentation, churn and loyalty management in several industries. Before joining SWISS VALUENET he headed the Strategic CRM Department of SWISSCOM for 6 years where he was responsible for customer segmentation, customer profitability and for the whole Business Intelligence Process. He also worked for about 10 years in CREDIT SUISSE, where he was responsible for setting up the Database Marketing Process for Direct Banking.