Was ist Text Mining?
Text Mining ist der Prozess, unstrukturierte Texte in strukturierte Daten umzuwandeln, um deren Analyse zu erleichtern. Auch bekannt als Textdaten-Mining oder Textanalyse, beinhaltet der Prozess die Verwendung analytischer Techniken und Algorithmen, um Themen und Muster in den Daten aufzudecken.
Mit Hilfe von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) deckt Text Mining wertvolle Erkenntnisse in großen Textmengen auf, wie E-Mails, Kundenfeedback und Social-Media-Posts. Organisationen nutzen diese Informationen, um ihre Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Textanalysesoftware ermöglicht es Benutzern, Texte aus verschiedenen Quellen zu importieren, Erkenntnisse zu extrahieren und Datenvisualisierungen zu erstellen, um sie mit Teammitgliedern zu teilen. Diese Art von Software ergänzt andere Werkzeuge im Datenstapel einer Organisation, wie z.B. Business-Intelligence-Plattformen (BI).
Text Mining Techniken
Benutzer wählen geeignete Text Mining Techniken basierend auf ihren Zielen oder angestrebten Ergebnissen aus. Häufige Techniken umfassen:
- Informationsextraktion (IE) ermöglicht es Benutzern, automatisch relevante strukturierte Daten aus unstrukturiertem Text zu finden und zu extrahieren und in einer Datenbank zu speichern. Zum Beispiel könnte ein Analyst die Namen bestimmter Personen oder Daten aus dem Text identifizieren.
- Informationsabruf (IR) beinhaltet das Abrufen spezifischer Informationen aus Textdokumenten basierend auf Benutzeranfragen. Viele Suchmaschinen verlassen sich auf IR, das Algorithmen verwendet, um die angeforderten Daten zu finden.
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) wendet rechnerische Techniken an, um menschliche Sprache zu verstehen. Häufige Aufgaben in der NLP umfassen Sentimentanalyse, die den emotionalen Ton in der Sprache identifiziert, und Syntaxanalyse, die die Bedeutung eines Textes basierend auf Satzstruktur und grammatikalischen Regeln bewertet.
Anwendungen von Text Mining
Viele Branchen nutzen Text Mining, um umsetzbare Erkenntnisse aus textbasierten Dokumenten und Websites zu gewinnen. Häufige Anwendungsfälle umfassen:
- Social Listening: Social-Media-Überwachungstools verwenden Text Mining, um die Meinungen der Verbraucher zu verstehen und Stimmungstrends zu verfolgen. Sie helfen Unternehmen auch, ihren Online-Ruf zu verwalten, indem sie Beschwerden lokalisieren, die eine Antwort erfordern.
- Kundenbeziehungsmanagement: Das Mining verschiedener Quellen von Kundenfeedback, von Chatbot-Eingaben bis hin zu Umfrageantworten, hilft Unternehmen, Wachstumsbereiche und Möglichkeiten zur Steigerung der Kundenzufriedenheit zu identifizieren. Mit diesen Daten können sie personalisierte Erlebnisse schaffen und die Kundenbindung stärken.
- Wettbewerbs- und Marktanalyse: Mit Text Mining können Unternehmen Daten aus Finanzberichten und Nachrichtenartikeln extrahieren, um Markttrends und Aktionen der Wettbewerber zu überwachen. Außerdem können sie die Bewertungen ähnlicher Unternehmen analysieren, um herauszufinden, was Käufer an ihren Produkten und Dienstleistungen mögen oder nicht mögen. Dann können sie diese Informationen nutzen, um ihre Angebote besser zu positionieren.
Grundlegender Prozess des Text Mining
Die Schritte im Text Mining können je nach den Zielen und der vorhandenen Software einer Organisation variieren. Im Allgemeinen umfasst der Prozess typischerweise vier Schritte:
- Daten sammeln: Der Analyst sammelt eine große Menge an Daten aus internen und externen Quellen. Interne textbasierte Datenquellen umfassen Produktfeedback-Umfragen oder Kundenunterstützungs-E-Mails, und externe Quellen umfassen Social-Media-Posts, Nachrichtenartikel und Forendiskussionen.
- Daten vorbereiten und verarbeiten: Sobald der Analyst die Daten importiert hat, führt die Textanalysesoftware automatisierte Prozesse durch, die sie bereinigen und in strukturierte Daten umwandeln. Der Analyst entfernt Redundanzen und wendet Tokenisierung an, die den Text in Wörter oder Phrasen aufteilt. In diesem Stadium entfernen sie auch Satzzeichen und bedeutungslose „Stoppwörter“ wie und, der und unter.
- Textanalyse durchführen: Der Analyst wendet dann verschiedene Techniken und Methoden an, um Muster, Themen oder Stimmungen in den strukturierten Textdaten aufzudecken. Dieser Schritt beinhaltet die Verwendung von Algorithmen oder Modellen, um die Daten zu verstehen.
- Ergebnisse interpretieren und teilen: Der Analyst überprüft die Ergebnisse und bestimmt die nächsten Schritte. Zum Beispiel könnten sie Stimmungsanalysen aus einer Social-Media-Analyse mit dem Marketingteam oder dem Social-Media-Manager teilen.
Vorteile des Text Mining
Organisationen nutzen Text Mining für reichhaltigere qualitative Daten oder nicht-numerische, beschreibende Erkenntnisse. Text Mining hilft Unternehmen:
- Informiertere Entscheidungen treffen: Mit Text Mining können Organisationen Muster und Trends im Text identifizieren, um ihren Entscheidungsprozess zu steuern. Zum Beispiel könnten sie durch das Mining von Bewertungsseiten und sozialen Medien feststellen, dass Kunden zunehmend frustriert über ein beliebtes Produkt sind. Dann könnten sie das Produkt aktualisieren, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
- Zeit und Aufwand sparen: Unternehmen haben große Mengen an Textinformationen zu analysieren, und die Menge an Textdaten wächst mit jeder E-Mail und jedem Kundensupport-Protokoll. Textanalysesoftware reduziert die Anzahl der Mitarbeiter und Stunden, die benötigt werden, um bedeutungsvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
- Wissen über Kunden erweitern: Erfolgreiche Unternehmen verlassen sich auf ein tiefes Verständnis der Kunden, um alle Aspekte ihrer Arbeit zu informieren, von Marketingkampagnen über Produktdesign bis hin zur Kundenerfahrung. Mit Text Mining verstehen sie besser die Meinungen und Vorlieben der Kunden, um Schritte zur kontinuierlichen Verbesserung zu unternehmen.
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Kelly Fiorini
Kelly Fiorini is a freelance writer for G2. After ten years as a teacher, Kelly now creates content for mostly B2B SaaS clients. In her free time, she’s usually reading, spilling coffee, walking her dogs, and trying to keep her plants alive. Kelly received her Bachelor of Arts in English from the University of Notre Dame and her Master of Arts in Teaching from the University of Louisville.
