Kundenrezensionen sind eine wahre Fundgrube an Informationen für Unternehmen. Sie bieten direkte Einblicke in die Kundenzufriedenheit, die Produktleistung und mögliche Verbesserungsbereiche. Das manuelle Durchsuchen von Hunderten oder Tausenden von Rezensionen kann jedoch mühsam und zeitaufwändig sein. Hier kommen KI-gestützte Werkzeuge ins Spiel, die die Analyse von Kundenfeedback revolutionieren, unterstützt durch Natural Language Processing (NLP). Hier sind einige Schlüsselbereiche, in denen KI die Analyse von Kundenrezensionen verbessern kann.
Sentiment Analysis
Sentiment Analysis zielt darauf ab, die Emotionen der Kunden zu verstehen, indem erkannt wird, ob Rezensionen positiv, negativ oder neutral sind. Sie ermöglicht auch die Beobachtung, wie sich die Kundenzufriedenheit im Laufe der Zeit verändert und identifiziert wiederkehrende Themen in negativen Rezensionen, um Produkt- oder Dienstleistungsmängel zu beheben.
Keyword Extraction
Keyword Extraction identifiziert automatisch wichtige Merkmale oder Aspekte eines Produkts, über die Kunden sprechen. Darüber hinaus kann es verfolgen, wie häufig bestimmte Begriffe oder Markennamen erwähnt werden.
Text Classification
Text Classification kategorisiert Kundenrezensionen in vordefinierte Klassen wie Beschwerden, Probleme, Lob oder Vorschläge. Diese Automatisierung hilft Unternehmen, spezifische Feedbacktypen schnell zu bearbeiten, den Kundenservice zu optimieren und Einblicke in häufige Anliegen zu gewinnen, was die allgemeine Kundenzufriedenheit und Produktentwicklung verbessert.
Wie funktioniert das?
Textmodelle werden auf grossen Datensätzen von Texten aus dem Internet vortrainiert, um den Inhalt und Kontext von Sätzen zu verstehen. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist eine bemerkenswerte Architektur in diesem Bereich. Durch die Verwendung einer Trainingstechnik namens Masking («Verbergen der Wörter») lernt das Modell, fehlende Wörter in einem Satz vorherzusagen, was sein Verständnis für Kontext und Wortsemantik verbessert. Der Kern von BERTs Effektivität ist ein Mechanismus namens Attention, der es dem Modell ermöglicht zu bestimmen, auf welche Wörter in einem Satz es «achten» soll.
Diese grossen vortrainierten Modelle werden dann für Downstream-Aufgaben wie Sentiment Analysis, Named Entity Recognition (z.B. Keyword Extraction) und Text Classification feinabgestimmt.
Quelle: https://research.google/blog/transformer-a-novel-neural-network-architecture-for-language-understanding/
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