Vortrag auf der KnowTech unsere Technologie Tochter Valuescope gemeinsam mit unserem Kunden Faktenkontor. Wie erst die Interpretation von Analyse Daten Business Resultate bringt. Eigentlich eine Binsenwahrheit - nur oft vergessen.
A fool with a tool is still a fool. Social Media Analysis: angewandte Praxis
1. Social
Media
Monitoring:
A
fool
with
a
tool
is
s5ll
a
fool
Was Versicherungen aus Monitoring lernen
können am Beispiel der Allianz
2. Zielsetzungen von Social Media Monitoring
Strategische Zielsetzungen
Operative Zielsetzungen
•
Grundlage für die Entwicklung der
•
Frühwarnsystem vor Shitstorms
Social Media (Marketing) Strategie
•
Kommunikation mit Kunden bzw.
•
Stakeholdern
Werkzeug zur Erfolgsmessung von
Kampagnen
•
•
Lead-Generierung
Unterstützung der Marktforschung
•
…
zur Verbesserung von Produkten /
Dienstleistungen
•
…
Social Media Monitoring: A fool with a tool is still...
9. Oktober 2013
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3. Social Media Monitoring Tool
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4. Anforderungen an Monitoring Tools
- Lieferung aller relevanten Daten unmittelbar nach deren Veröffentlichung
- Automatische Berücksichtigung sämtlicher Schreibweisen und
Vorfilterung sämtlicher gleichlautender Falschtreffer
- Abdeckung des gesamten Webs
- Automatische Analyse der Daten nach Relevanz und jegliche Art von
Fragestellung für den Nutzer
- Automatische Generierung von Handlungsempfehlungen
PIA
UTO
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5. Herausforderung: Abfrage-Gestaltung
- Web Analyzer Background
Nicht-eindeutige Firmen- / Produkt- /
Personennamen bedeuten
„Bereinigungsaufwand“ für eine saubere
Datenbasis
Spitznamen und Abkürzungen (sofern
vorhanden) spielen insbesondere bei 140
Twitter-Zeichen eine Rolle, die für die
umfassende Analyse mitberücksichtigt werden
sollten
Auf die Abfrage „Allianz“ gibt es
neben Treffern zum Versicherer auch
welche zu „Allianz Arena“,
„LKW-Allianz“, „Nato-Allianz“ u.v.m.
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6. Herausforderung: Quellenabdeckung
- Quellen-Recherche, Analyse des
Quellenaufbaus zur Ausblendung
von Werbung, Impressum etc. sowie
die Pflege des Quellenprofils sind
aufwendig
- Einige Quellen können nur gegen
Entgelt gecrawlt werden
- Audio, Bild und Video-Inhalte können
nur sehr eingeschränkt gecrawlt und
ausgewertet werden
- Datenschutz, Urheberrecht und
Leistungsschutzrecht müssen
berücksichtigt werden
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7. Herausforderung: Spracherkennung
- Eine automatisierte Datenverarbeitung erfordert eine korrekte Spracherkennung
- Beispielsweise für die Sentiment-Analyse oder die inhaltliche Aufbereitung muss
die Sprache richtig erkannt werden, damit die Analyseverfahren im passenden
Kontext angewendet werden können
- 140 Zeichen und Verwendung von fremdsprachigen (Fach-)Begriffen stellen das
ein oder andere Tool vor eine echte Herausforderung
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8. Herausforderung: Inhaltsanalyse
- Durch „Zuhören“ lassen sich Ideen, Ursachen für bestimmte Kundenreaktionen
etc. entdecken
- Mithilfe von semantischer Intelligenz können automatisiert Orte, Organisationen,
Personen, Hashtags und Links erkannt und Worthäufungen angezeigt werden
- Auch können über Vorabdefinitionen oder Schlagwort-Abfragen Beiträge
thematisch zugeordnet werden – beispielsweise zum Thema
„Schadensregulierung“
bin total froh ; bin nicht
mehr bei der Allianz
[…] regulieren einen schaden und nach
durchgeführter reparatur wird […] nicht
gezahlt
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[…] Mein Fahrzeug
wurde repariert […]
Die Willkür der
Versicherungen nimmt
neue Fahrt auf […]
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9. Herausforderung: Sentiment-Analyse
„Das neue iPhone ist scheißegeil!“
Negativ besetzte Wörter mit positiver Bedeutung
„Jetzt ist das Oktoberfest schon vorbei :(“
Emoticons
„Brown verprügelt Rihanna“
Spezifische Regeln für Personen
„Das Handbuch der Telekom war natürlich hilfreich #Nicht“
Nichtkontextbezogene Ironie
„Der FCBayern besiegt Borussia Dortmund im Championsleague-Finale“
Differenzierte Bedeutung von Emotion je nach „Unternehmen“
„Wer das McDonalds Essen, als sein Lieblingsessen bezeichnet, hat wahrscheinlich
auch noch nie was wirklich Leckeres gegessen“
Verständnis komplexer Satzstrukturen
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