Analyse-Engine

Stufe 2 der digitalen Marktforschung: wie aus Text lesbare Themen und ihre Verläufe werden.

Analyse besprechen

Von Rohdaten zu verwertbaren Erkenntnissen

Am Ende der ersten Stufe liegt ein Datenbestand, den niemand von Hand lesen kann. Die Analyse-Engine macht daraus eine überschaubare Zahl von Themen und ordnet ihnen die Stimmung der Beiträge zu. Wie sich beides über die Zeit verändert, steht daneben.

Sprachverstehen und Clustering sind dafür das Werkzeug, nicht das Ergebnis. Was herauskommt, sind Aussagen wie: Über dieses Produktmerkmal wird seit zwei Jahren zunehmend geschrieben, und fast immer im Zusammenhang mit dem Preis.

Vier Bausteine der Auswertung

Sprachverstehen

Forenbeiträge, Bewertungen und Artikel sind unstrukturierter Text. Damit eine Maschine ihn vergleichen kann, muss sie ihn zuerst inhaltlich erfassen: worum es geht, wer gemeint ist, wie etwas bewertet wird. Dafür setzen wir Verfahren aus dem Deep Learning und dem Natural Language Understanding (Sprachverstehen) ein.

Auf den Projektwortschatz angepasstes Sprachmodell
Auswertung großer Textmengen in einem Durchgang
Grundlage für alle weiteren Auswertungen

Clustering

Aus Zehntausenden Einzelaussagen werden Gruppen. Die Algorithmen fassen zusammen, was inhaltlich zusammengehört, und machen daraus Themen und wiederkehrende Nutzertypen, über die man sprechen kann.

Themen-Cluster
Benutzer-Cluster
Kohorten und digitale Personas

Muster und Zusammenhänge

Wenn die Datenmenge groß genug ist, werden Zusammenhänge sichtbar, die in einer Stichprobe untergehen: dass ein Thema immer gemeinsam mit einem zweiten auftritt oder dass eine Beschwerde an einer bestimmten Stelle im Kaufprozess hängt.

Statistische Zusammenhänge zwischen Themen
Wiederkehrende Muster im Zeitverlauf
Verknüpfung mehrerer Datenquellen

Zeitverlauf

Weil die Datenbasis eine Historie hat, lässt sich jedes Thema als Kurve lesen. Das beantwortet die Frage, die bei einer Momentaufnahme offen bleibt: Wächst das gerade, oder war es im Vorjahr schon genauso groß? Eine Kurve ist keine Prognose, aber sie trennt den Trend vom Tagesgespräch.

Themen über mehrere Jahre verfolgen
Aufsteigende von abklingenden Themen trennen
Saisonale Ausschläge erkennen

Die Technik dahinter

Wie Maschinen Sprache inhaltlich erfassen, beschreiben wir ausführlich auf unserer Seite zum Natural Language Understanding. Wer wissen möchte, was dieselben Verfahren auf strukturierten Unternehmensdaten leisten, findet das unter Tabular Data.

Häufige Fragen zur KI-Datenanalyse

Wie viele Daten braucht die Analyse, damit die Ergebnisse tragen?

Eine harte Untergrenze gibt es nicht, wohl aber eine erkennbare: Solange ein Thema nur aus einer Handvoll Beiträge besteht, berichten wir es als Einzelbeobachtung und nicht als Trend. Clustering und Zeitverläufe brauchen Masse, deshalb ist die Datenbasis die Voraussetzung dieser Stufe.

Woran erkennen wir, dass die KI ein Thema falsch zuordnet?

Jedes Cluster lässt sich zu den Originalbeiträgen zurückverfolgen, aus denen es entstanden ist. Wir lesen bei jedem Projekt Stichproben gegen, und zwar bevorzugt in den Clustern, die überraschend wirken. Ironie, Dialekt und Branchenjargon sind die üblichen Stolperstellen; wo ein Cluster daran scheitert, wird das Sprachmodell nachgeschärft.

Sagt die Analyse voraus, was im nächsten Jahr passiert?

Nein. Wir messen, wie sich Themen bisher entwickelt haben, und zeigen die Kurve. Ob sie weiterläuft, ist eine Einschätzung, die Sie mit Ihrem Marktwissen treffen, nicht ein Ergebnis der Auswertung. Prognosen, die ein Modell als sichere Zahl ausgibt, würden eine Genauigkeit behaupten, die Textdaten nicht hergeben.

Was sind digitale Personas?

Gruppen von Nutzern, die über ähnliche Themen in ähnlicher Weise schreiben. Sie entstehen aus den Daten und nicht aus einem Workshop, sind dafür aber auch nur so scharf wie die Daten: Eine Persona aus Forenbeiträgen beschreibt Menschen, die sich in Foren äußern, und nicht automatisch Ihren gesamten Kundenstamm.

Die drei Stufen der digitalen Marktforschung

Die Analyse-Engine ist die zweite von drei Stufen unserer digitalen Marktforschung. Die weiteren Stufen:

1. Datenbasis und Web-Crawling 3. Reporting und Handlungsempfehlungen

Datengetriebene Erkenntnisse für Ihr Unternehmen

In einem kostenlosen Erstgespräch zeigen wir Ihnen, wie unsere KI-gestützte Analyse aus Ihren Marktdaten verwertbare Erkenntnisse gewinnt.

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