Das Dokument behandelt die Bedeutung von Social Media für Unternehmen und deren Interaktion mit Kunden. Es werden moderne Ansätze zur Analyse und Überwachung von Social Media vorgestellt, die es Unternehmen ermöglichen, Kundenmeinungen und -fragen effektiv zu sammeln und auszuwerten. Zudem wird erläutert, wie fortschrittliche Technologien genutzt werden, um unstrukturierten Text in strukturierte Daten zu verwandeln und wertvolle Erkenntnisse für das Customer Experience Management zu liefern.

1. scopeKM
Knowledge Management
Social Media intelligent beobachten, sinnvoll
auswerten und effektiv nutzen
Tiefgehende Analysen der internen und externen Quellen mit
den State-of-the-Art Lösungen

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1. Die Herausforderung der Social Media
Es ist unbestreitbar – mit der Verbreitung von Social Media wächst auch ihre Bedeutung in der Art,
wie die Unternehmen mit dem Kunden interagieren. Dazu einige Kennzahlen der Nielsen.com für die
Schweiz bzw. den deutschsprachigen Raum (2010):
€ Als Internetnutzer verbringen die Schweizer durchschnittlich 3h 54‘ / Mt. in den Social Media
€ Die Anzahl Zugriffe auf Social Media Sites (Unique Visitors) in der Schweiz beträgt 2.45 Mio. / Mt.
€ Die Anzahl Twitterer (Schweiz, Februar 2011) beträgt 47‘000 und wächst kontinuierlich
€ Im Oktober 2010 haben ca. 350.000 Accounts auf Deutsch getwittert; Twitter ist damit im
deutschsprachigen Raum seit einem Jahr um 89% gewachsen. Der Median unter den
deutschsprachigen Twitterati liegt bei 89 Followern.
Gemäss der Ergebnissen des Projekts „Pew Internet & American Life Project“ des Pew Research
Centers über das Internetverhalten weltweit, tauschen über 34% aller Blogger Informationen über
konkrete Produkte aus. Um eine Ware oder Dienstleistung zu verstehen und letztlich die
Kaufentscheidung zu treffen, tauschen die Verbraucher ihre Erfahrungen eher untereinender aus,
anstatt sich bei einem Produzenten bzw. bei seiner Marke zu informieren. Als Folge davon haben die
Firmen die ausschliessliche Kontrolle über ihre Marken verloren – der Konsument ist stärker
geworden. Und dies ist ein Massenphänomen geworden. Mehr als 100‘000 Users loggen sich jeden
Tag bei Facebook ein.
Die comparis,ch, die grösste Website in der
Schweiz, spezialisiert auf Preisvergleiche,
weist im Durchschnitt 6317 Unique
Visitors im Tag (2010). Gemäss dem
Allensbach-Institut (2010) lesen 30% aller
Blogbesucher zw. 14-64 Jahren
regelmässig Blogbeiträge, 18% schreiben
Kommentare in Blogs und 9% betreiben
eigene Blogs. Xing – das grösste B2B und
B2C Netzwerk im deutschsprachigem
Raum – hat ca. 40‘000 aktive Gruppen zu
Ihre Marke wird durch Ihre Kunden diskutiert online jeden Tag den diversen Wirtschaftsthemen.
Wie kann aber ein Unternehmen den Informationsfluss – auch alles das Geschwätz – verfolgen, das
sie betreffen könnte. Auch alle die Foren, die unmittelbare und reichhaltige Informationen über die
Präferenzen und Abneigungen der Konsumenten beinhalten können? Über die Produkteigenschaften
aber auch -vorurteilen? Wie können die Unternehmen die Informationen verstehen und entsprechend
handeln und wie können sie bei den Diskussionen mitwirken?
Whitepaper -2-
Tiefgehende Analysen der Social Media

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Dieses Whitepaper zeigt auf, wie die Unternehmen mit den Monitoring- und Analyse-Lösungen die
Social Media effektiver beobachten und die in ihnen enthaltenen sowie die intern verfügbaren
Informationen analysieren können, um Einsichten in Kundenmeinungen und –fragen zu gewinnen.
Mit dem Zusammenführen von neu gesammelten mit den im Unternehmen bereits vorhandenen
Informationen können bislang unbekannte Tatsachen und Zusammenhänge aufgedeckt werden. Mit
den unmittelbar zur Verfügung stehenden Einsichten sind die Unternehmen dann befähigt, sofort und
effektiv agieren zu können.
2. Monitoring Social Media
Im Gegensatz zu der traditionellen Marktforschung, gehen die State-of-the-Art Lösungen weit über die
festen Betrachtungszeiten und üblichen Stichproben hinaus. Die Lösung gewährt laufend und
unmittelbar Einblicke in die Kommentare von Millionen von Verbrauchern – und nicht nur punktuell
und auf die der nicht sehr zuverlässigen Testpersonen.
Solche Lösungen beobachten und analysieren kontinuierlich Beiträge in vielen Millionen Quellen und
in verschiedenen Sprachen – in Social Media, Bewertungsportalen, Blogs, Foren (Benutzerforen,
Diskussionsforen, LinkedIn-Antworten etc.), Twitter, Facebook, YouTube-Videos, Nachrichten etc.. Es
wird dabei eine weite Bandbreite an Reports angeboten, die es ermöglichen, relevante aktuelle
Diskussionen über Ihre Marken, Produkte, Wettbewerber usw. zu verfolgen und zu analysieren,
Meinungsbildner und Feedbackquellen zu identifizieren, Kundenstimmung und Produktprobleme zu
ermitteln und jederzeit über die neuesten Trends informiert zu sein.
Beispiel: Ursachen der Komplimente und Beschwerden entdecken
€ Analyse der Komplimente …
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€ … über die vertiefte Analyse der Konversationen
€ Analyse der Beschwerden …
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€ … über die vertiefte Analyse der Konversationen
Moderne Monitoring-Lösung liefern für das Unternehmen relevante und aktuelle Erkenntnisse, ohne
durch Menge von irrelevanten Daten waten zu müssen. Die für die benötigte Wirkung sofort
umsetzbaren Informationen sind mit effizientem Einsatz von Zeit und Geld erhältlich (vgl.
nachfolgende Tabelle):
Wirkung Beispiele
Kundenabwanderung € Die Kundenbeschwerden schneller identifizieren und beantworten
reduzieren € Produktmängel schnell identifizieren, bevor sie ihre Breitenwirkung
entfalten
€ Kundenbindung durch selektive Beteiligung der Community verbessern
Marktanteile € Trends und zur Produktentwicklung benötigte Zeitspanne identifizieren
erweitern € Wettbewerbsnischen entdecken und eigene Produkte positionieren
€ Positive Feedbacks zur Stärkung im PR und Marketing nutzen
€ Neue Bedarfsgruppen zwecks Kundenakquisition identifizieren
€ Arten effektivster Werbung bestimmen
Markenschutz € Wichtige Konversationen verfolgen, um Orte der Marktpräsenz zu
entdecken
€ Trends des Markensentiments und deren wichtigsten Änderungen
betreffend Art, Herkunft und Auswirkung verfolgen
€ Meldungen zu neuen Trends schnell erhalten, um Aktionspläne
rechtzeitig erarbeiten zu können
Social Media- € Einflussreiche Meinungsbilde und Einflussgruppen identifizieren
Strategie € Bestimmen, wie man strategisch und pro-aktiv die Konversation
beeinflusst
€ Beteiligungslevel und Prioritäten aufsetzen
Leistung messen € Den Erfolg der Umsetzung der Marketingbotschaften unter den für
bestimmte Marken relevanten Social Communities bewerten
€ Eigene Brachen- und Wettbewerbsposition bewerten
€ Benchmarks für zukünftige Programme errichten
€ Leistungsmessungen für Marketing- und Kommunikationsgruppen
ableiten
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Vorteile und Nutzen
Moderne Lösungen sind immer dabei wenn es darum geht, den Kundenkonversationen zuzuhören –
mit Aggregation von Informationen aus dem globalen Netzwerk der Inhalte, mit Filterung der
Information unter Anwendung von modernsten Analyseinstrumente (inkl. NLP Natural Language
Processing), mit breiter Auswahl relevanter Reports, mit flexiblen Tools, mit auf Anwenderbedürfnisse
zugeschnittenen Messungen und eben mit Warnungen über sich abzeichnende Probleme.
Die umfassende und intuitiv zu bedienenden Lösung verbessert die Fähigkeit der Unternehmen zur
Entscheidungsfindung innerhalb kürzester Zeit wesentlich. Die wesentlichen Funktionalitäten sind
dabei:
€ Erstellung und Verfolgung relevanter Themen
€ Messung der Bedeutung von Volumen, Reichweite und Auswirkung
€ Messung der Geschwindigkeit der Veränderungen
€ Messung der Stimmungen
€ Alle Schlüsselmessungen auf der obersten Ebene
€ Aufdeckung der Risiken und Chancen
€ Überwachung der Wettbewerbsfähigkeit
€ Identifikation und Tagging der Quellen zwecks Nachbehandlung
€ Zusammenfassung und Zugang
Report über die Online-Kundenkonversationen bezüglich der Wünsche zur Änderung
des Carriers im Zusammenhang mit dem iPhone (30 Tage).
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3. Analyzing Social Media – ein Multi-Channel Customer Experience
Management System
Sind im Unternehmen tiefer gehende Analysen notwendig? Sollen die Einsichten aus den Social Media
mit anderen Konversationen aus Umfragen, unstrukturierten Dokumenten, CRM-Aufzeichnungen, E-
Mails, Call Center-Aufzeichnungen usw. kombiniert werden?
Mit modernen Analysesystemen für Social Media können wertvolle Informationen aus
Kundenkonversationen aus den unterschiedlichsten Quellen in Real-Time extrahiert und zusammen-
geführt werden. Die Basis von den State-of-the-Art Analysesystemen bilden fortschrittlichste
linguistische und semantische Technologien im Bereich des Natural Language Processing (NLP), die
eine tiefgreifende Analyze* von höchster Präzision ermöglichen.
Die Technologie der „Allumfassenden Extraktion“ „versteht“ die Syntax und den Kontext jedes Satzes
eines Dokuments und ordnet automatisch Wortklassen, Entitäten (Personen, Marken, Orte…) sowie
die Beziehungen und Vorgänge zwischen diesen Entitäten zu. Darüber hinaus kann sie zwischen vielen
verschiedenen Formen und Modi wie Verneinungen, Bedingungen usw. unterscheiden sowie
anaphorische Verbindung „verstehen“ (z.B.: Hans geht heute essen…. Er mag besonders Pizza).
Solche Lösungen wandeln unstrukturierten Text in strukturierten Tabellen oder Datenbanken um. Um
eine genaue StimmungsAnalyse zu erhalten kann Attensity ausserdem selbst einzelne Sätze in ihre
Bestandteile zerlegen und dadurch Stimmungen in ihrem jeweiligen Kontext erfassen. Branchen-
spezifische Aspekte werden bei der Analyse berücksichtigt.
Die Technologie ermöglicht dem Anwender, Fakten bezüglich der Fragen „Wer“, „Was, „Wo“, „Wann“
und „Warum“ zu extrahieren und analysieren. Im Anschluss können Menschen, Orte, Ereignisse und
ihre Beziehung zueinander ermittelt werden. Als Ergebnis werden Daten in einem strukturierten,
relationalen Format erzeugt, die mit bereits existenten, strukturierten Daten zur weiteren Analyse
verknüpft sind.
Der Unterschied zu den herkömmlichen Lösungen ergibt sich aus dem unterschiedlichen Ansatz.
Bekanntlich ist das selektive Extrahieren von Fakten aus dem Text ein intensiver Knowledge
Engineering-Prozess: Zuerst muss man definieren, welche Objekte zu extrahieren sind und
anschliessend wie diese zu extrahieren sind. Mit der Technologie der „Allumfassenden Extraktion“
werden sämtliche
* Linguistische Analyze: Analyze der Sprache auf der Wort- und Satzebene, die Rollen und Beziehungen
betreffend – z.B. wer hat wem was getan
Semantische Analyze: Analyze auf der Bedeutungsebene.
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Textelemente eines Dokuments vorab extrahiert und in einem “Fact Relationship Network”
(FRN) ausgedrückt. Es muss daher nicht jedes Mal, wenn sich eine Kategorie ändert, die Suche über
alle Dokumente gelaufen sein, sondern es erfolgt eine dynamische Neuzuordnung. Das gleiche gilt
auch für die Trennung der ersten Extraktion von der späteren Entscheidung, wenn es darum geht zu
eruieren, welche Informationen zur Entscheidungsfindung eigentlich relevant sind. Oder wie einer der
Autoren der Lösung über die Anwendbarkeit des Ansatzes sagt: “I don’t know what I’m looking for,
but I’ll know it when I see it.”
Die Regungen und Probleme der Kunden werden nicht immer in perfekter Sprache ausgedrückt. Auch
können die Stimmungen –„Voices“ – der Kunden über ihre Erfahrungen mit oder Meinungen über
Produkte oder Dienstleistungen sehr unterschiedlich sein: negativ, eindringlich, mit Bedingungen
verknüpft usw. Diese „Voices“ bieten wichtige zusätzliche Informationen an und können sogar die
Bedeutung des Feedbacks entscheidend verändern. Mit der linguistischen Analyse von Attensity
werden aus den Kundenregungen Informationen gewonnen, die man unter Verwendung eines anderen
Ansatzes zur Analyse der unstrukturierten Feedbacks nie entdecken könnte. Die nachfolgende Tabelle
zeigt Beispiele von „Voices“-Typen, die mit den modernen Analysemethoden gefunden werden können
(vgl. nachfolgende Tabelle):
Stimmungs-Typ Beispiel
Erweiternd Das Ding war schrecklich schön.
Zur Erweiterung der Bedeutung zum Superlativ Fakt: Das Ding: schön [mehr]
(wirklich unglücklich, ernst beleidigt, echt
aufgeblasen)
Vermindernd Das Gerät funktioniert kaum.
Zur Verkleinerung oder Eingrenzung der Fakt: Das Gerät: funktioniert [minder]
Bedeutung, mindere Erwartung
Dringend Bitte den Kunden sofort anrufen
Zeigt dringende Art des Feedbacks / der Anfrage Fakt: Den Kunden : anrufen [ASAP]
auf (jetzt beheben, reparieren ASAP)
Wiederholend Mein Webbrowser funktioniert oft nicht.
Die Aktion fand bereits (mehrmals) statt Fakt: Webbrowser : funktioniert nicht [wieder]
(versuchte zu reparieren, drei mal, noch immer)
Unter Vorbehalt Wenn er das Call Center anruft, dann können wir das
Wenn/dann Problem lösen
Fakt 1: Call_Center : Anruf [wenn/dann]
Fakt2: Problem : lösen [wenn/dann]
Unbestimmt Der Kunde könnte abwandern.
Zeigt Unsicherheiten auf Fakt: Der Kunde : abwandern [vielleicht]
(könnte funktionieren)
Vorsätzlich Ich möchte das Produkt XYZ bestellen.
Zeigt Absichten oder Sehnsüchte auf Fakt: Das Produkt XYZ : bestellen [Absicht]
(möchte bestellen, will kündigen)
Fragend Hat Ihre Abteilung meine Anfrage erhalten?
Frageform, Anfrage betr. Ware, Dienste, Fakt: Die Anfrage : erhalten [?]
Information, Instruktion
Negativ Er hat das Gerät nie repariert.
Negiert die Bedeutung des Modus‘ Fakt: Das Gerät: repariert [nie]
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Reports
Die modernen Analyselösungen sind darauf ausgelegt, den Anwender bei jedem Schritt des Customer-
Experience-Management-Programms zu unterstützen. Hierfür bietet es eine breite Vielfalt an sowohl
standardmässig verfügbaren als auch individuell anpassbaren Report (vgl. nachfolgende Tabelle):
Report Inhalt
Net PromoterTM Ursachenanalyse Ursachen der Kundenzufriedenheit
Stimmungsanalyse Meinungen über Marke, Produkte, Angebote,
Funktionalitäten usw. aus Online-Foren und Blogs
Kontakt Center-Analyse Kundenprobleme und Trends aus Inhalten von
Support-Mails, Call-Center-Notizen usw. voll
ausschöpfen
Monitoring von Markteinführungen Reaktionen, Probleme und Meinungen der
Kunden in E-Mails, Foren und Social Media
Abwanderungsanalyse Absichten und Indikatoren der „gefährdeten“
Kunden früh erkennen
Frühwarnsystem, Produktinnovationen Von der Früherkennung der Probleme, über das
und Qualitätsanalyse interne Feedback bis zu Brand Advocates
Customer Profiling Automatisches Extrahieren aller relevanten
Beziehungen und Vorgänge
Betrugsermittlung und Risikoprognose Betrügerische Handlungen im Rahmen von
Kundeninteraktionen früh erkennen und melden
Marktforschungsanalyse Grundursachen für bestimmte Unternehmens-
Kennzahlen aus der Analyse der „Voices“ in den
Web-Communities, Social Media und Umfragen .
.
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Mit der Technologie der „Allumfassenden Extraktion“ konnte ein fundamentaler Durchbruch bei der
Umwandlung des unstrukturierten Textes in strukturierte Tabellen mit Genauigkeit von 95% und
mehr (Precision + Recall) erreicht werden. Mit einem 1 GHz-Intel-CPU kann die Lösung einen
Textdokument mit einer Rate von 5 MB/min. umwandeln. Das entspricht einer
Verarbeitungsgeschwindigkeit von ca. 100 einfachen Seiten/s.
4. Ein Beispiel
a. Die Aussage
I bought this Gucci scarf for my mom in your Santana Row store last week.
Mit den Entitäten (Marke, Menschen, Orte, Zeiten, Produkte, …)
b. Um aus den Daten einen Sinn zu schaffen, muss man auch die Nomen-Verb-
Beziehungen, Stimmungen usw. extrahieren
I bought this Gucci scarf for my mom in your Santana Row store last week.
I really like the pattern, but I don’t like how it itches.
Mit den Entitäten (Marke, Menschen, Orte, Zeiten, Produkte, …)
Mit Ereignissen und Beziehungen: Handlung und Zweck des Einkaufs
Mit Stimmungen: (extrem positiv, positiv, negativ, extrem negativ)
c. Um aus den Daten einen Sinn zu schaffen, muss man auch Vorschläge und
Absichten usw. extrahieren
I bought this Gucci scarf for my mom in your Santana Row store last week.
I really like the pattern, but I don’t like how it itches.
I wish this scarf came in cotton.
If Gucci made more cotton scarves, I would buy them all.
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11. scopeKM
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Mit den Entitäten (Marke, Menschen, Orte, Zeiten, Produkte, …)
Mit Ereignissen und Beziehungen: Handlung und Zweck des Einkaufs
Mit Stimmungen: (extrem positiv, positiv, negativ, extrem negativ)
Vorschlag: (I : wish : this scarf came in cotton)
Absicht (kaufen, verlassen …): (If Gucci made more cotton scarves, I would buy them.)
d. Um diese Schritte zu bewerkstelligen, muss man die Sätze wie ein Mensch
analysieren und die Triples „Akteur – Aktion – Objekt“ extrahieren
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5. Abschluss
Moderne Monitoring und Analyse-Systeme wandeln Texte aus praktisch jeder Quelle in verwertbare
Informationen um und ermöglichen den Anwendern tiefgreifende Einblicke in aggregierte
Kundendaten. Sie stellen darüber hinaus die sogenannten „Dashboards“ sowie aussagekräftige
Reports und Visualisierungstools zur Verfügung. Ausser dem bieten solche Systeme Anwendern die
Möglichkeit, tief in die Daten einzudringen („drill down“) und sie mit strukturierten Daten – wie
Segmentierungen, Geo-Informationen, demografischen Angaben, strukturierten Umfrageergebnissen,
Kundenwert-Informationen usw. – abzugleichen. Durch automatische Warnmeldungen in Echtzeit
und systemseitige Impulse zum Eingreifen können Unternehmen schneller als jemals zuvor auf
Markttrends reagieren, Produkte und Dienstleistungen kundengerecht optimieren,
maßgeschneiderten Kundenservice bieten und somit die „Customer Experience“ deutlich verbessern.
Attensity Analyze ermöglicht zudem „Predictive Analytics“, um Hinweise auf mögliche Probleme
frühzeitig zu erkennen und Gegenmassnahmen einzuleiten.
Die Bewertung von den State-of-the-Art- Systemen
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Datamining und Reporting über die Empfindungen, Beschwerden, Komplimente und „vorsätzliches“
Verhalten entlang aller Kundenkonversationen.
Bei Rückfragen steht Ihnen gerne zur Verfügung:
Juraj Schick
Geschäftsführer
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CH-8006 Zürich
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