Wie erhöht Text Mining die Kundenzufriedenheit?

Eine hohe Kundenzufriedenheit gilt als eine der höchsten Prioritäten, um welche sich ein Unternehmen kümmern sollte. Denn zufriedene Kunden sind loyale Kunden. Diese loyalen Kunden tragen den größten Teil zum Umsatz des Unternehmens bei und können ihn stark und nachhaltig erhöhen.

Die Zufriedenheit kann vor allem durch Kundenfeedback gesteigert werden. Durch Feedback ihrer Kunden können Unternehmen herausfinden, ob ihre Produkte und Dienstleistungen den Anforderungen ihrer Zielgruppe entsprechen. Somit fühlen sich Kunden verstanden und es entsteht eine gefestigte Beziehung, was die Zufriedenheit erhöht. Im digitalen Zeitalter gibt es nahezu überall die Möglichkeit für Kunden, ihr Feedback an das Unternehmen zu geben.

Dennoch bleibt sehr vieles von diesem Feedback unbeachtet liegen, was nicht nur zu einer Verschlechterung der Kundenzufriedenheit, sondern auch zu einer Verschlechterung des Produkts oder der Dienstleistung führen kann. Solch ein Fall tritt vor allem auf, wenn es eine große Anzahl an Feedbacks gibt.

Um ein solches Szenario zu vermeiden, können technische Elemente wie Text Mining eingesetzt werden. Na großartig, schon wieder ein Buzzword, welches unter die Kategorie Künstliche Intelligenz und Algorithmen fällt. Dennoch lohnt es sich, dieses Thema näher zu beleuchten.
Wie Text Mining die Kundenzufriedenheit erhöhen kann, liest du hier.

Was genau ist „Text Mining“?

Bei Text Mining handelt es sich im Grunde um einen automatisierten Prozess zur Gewinnung von Wissen und Informationen aus unstrukturierten Daten wie beispielsweise Websites, Präsentationen oder Mails. Produkte mit Text-Mining-Technologien werden unter anderem in komplexen Vertrags-, Rechtsverfahrens- und Compliance-Prozessen eingesetzt. Text Mining ist zudem im Stande, mithilfe von analytischen Techniken selbstständig Muster in Texten zu erkennen und einzuteilen, ob ein Beitrag positiv, neutral oder negativ ist. Hierbei werden positive und negative Worte des Textes gegeneinander abgewogen, um diesen entsprechend einzuteilen. Dies nennt sich „Sentiment Analyse“. Ziel des Text Minings ist es, unter anderem den Personalaufwand zu mindern. Denn somit müssen Mitarbeiter nicht mehr manuell die verfassten Beiträge durchforsten und entsprechend kategorisieren. Eine solche Möglichkeit ist extrem ressourcensparend.

Bedeutung von Kundenfeedback für Unternehmen

Unternehmen sind auf Innovationen und Ideen angewiesen, denn ihre Produkte und Dienstleistungen benötigen regelmäßige Neu- oder Weiterentwicklungen, um eine langfristige Wettbewerbsfähigkeit am Markt sicherzustellen. Einen Impuls zu solchen Innovationen und Ideen kann unter anderem aus Kundenfeedback generiert werden. Denn oftmals kommt es intern vor, dass man den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr sieht. Es muss jedoch nicht immer gleich eine neuartige Innovation sein. Es kann auch vorkommen, dass eine neue Idee (zum Beispiel ein neues Feature in der Software) intern als gut abgesegnet wird, die Umsetzung jedoch nicht gut bei Kunden ankommt. Stell dir vor, Hans Müller ist einer von vielen Kunden, der sich über das neu implementierte Feature beschwert, da es für ihn zu kompliziert ist. Intern wurde es jedoch als einfach und hilfreich empfunden. Dieses Kundenfeedback muss ausgewertet werden und in einem solchen Fall ist es sinnvoll, eventuelle Anpassungen wie das Entfernen des Features, vorzunehmen.

Solche Anpassungen durch das Kundenfeedback führen dazu, dass sich die Kunden verstanden und ernstgenommen fühlen. Das Ergebnis: Eine bessere Beziehung zu diesen Kunden. Des Weiteren lässt sich durch diesen Prozess herausfinden, ob Produkte und Dienstleistungen den Anforderungen ihrer Zielgruppe entsprechen und Anpassungen vorgenommen werden können.

Wie hilft nun Text Mining dabei, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen?

Eine automatisierte Möglichkeit, Texte als positiv, neutral oder negativ einzuteilen, ist bei einer großen Menge an Feedback besonders hilfreich. Ein bekannter Anwendungsfall ist beispielsweise bei der Analyse zu Kommentaren von Kinofilmen. Nach einer neuen Filmveröffentlichung gibt es etliches Feedback auf Social Media, per Mail oder auf Google. Text Mining kann hierbei unterstützen, die unzähligen Kommentare in eine entsprechende Kategorie einzuteilen. Mitarbeiter müssen somit die verfassten Kommentare nicht mehr selbst mühselig durchforsten. Eine solche automatisierte Funktion ist sehr ressourcenschonend, senkt die Fehlerquote bei der Kategorisierung und das Ergebnis kann als Basis für weitere Entscheidungsgrundlagen dienen. In diesem Fall, ob ein weiterer Film gedreht werden soll, wenn die Resonanz mehrheitlich positiv ausgefallen ist.

Für Unternehmen bietet das Text Mining die Chance, schnell Rückschlüsse zu ihren Produkten und Dienstleistungen zu ziehen. Negativ kategorisierte Kommentare können genauer betrachtet werden und gegebenenfalls Änderungen vorgenommen werden. Somit werden zum einen die Kundenzufriedenheit als auch die Qualität des Produktes oder der Dienstleistung verbessert. Positiv kategorisierte Kommentare können ebenfalls stärker in den Fokus genommen werden, um die Stärken noch weiter auszubauen. Unternehmen haben somit zudem die Möglichkeit, durch verbesserte Produkte und Dienstleistungen ihren Marktanteil weiter auszubauen.

Fazit

Text Mining ist ein komplexer Prozess, welcher unter anderem von Unternehmen dazu genutzt werden kann, das Kundenfeedback automatisiert auszuwerten und zu kategorisieren. Diese Auswertung bietet eine schnell erstellte und gute Entscheidungsbasis für Führungskräfte dar. Die eigenen Produkte und Dienstleistungen können durch die Auswertung verbessert werden und Kunden werden zufriedengestellt. Zu beachten ist jedoch der nicht zu unterschätzende Aufwand, welcher bei einer Implementierung einhergeht. Daher lohnt sich Text Mining zur Kundenfeedback-Auswertung allen voran für Unternehmen, die eine sehr große Menge an Feedback zu verarbeiten haben.
Die Technologie und die Implementierung entwickeln sich jedoch stetig weiter, was dazu führen wird, dass Text Mining zukünftig auch für KMUs erschwinglich sein wird und diese davon profitieren können.

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