Präferenzen und Verhalten von Nutzer:innen mit KI analysieren

Die Analyse von Präferenzen und dem Verhalten von Nutzer:innen hilft Unternehmen bei der Optimierung ihrer Produkten und Dienstleistungen. Daten über ihre Kund:innen können Unternehmen einerseits über ihre Analytic-Tools ihrer Website oder ihrer Social-Media-Kanäle erheben, andererseits bieten sich verschiedene Instrumente der Marktforschung, wie beispielsweise Interviews an, mehr über Nutzer:innen zu erfahren. Um die wachsenden Datenmengen auszuwerten, müssen Unternehmen immer größere Anstrengungen unternehmen. Wir zeigen Ihnen wie Künstliche Intelligenz dabei helfen kann, die Daten zu erheben und auszuwerten.

Zum Sammeln der erhobenen Daten können Unternehmen zunächst Data Mining Ansätze nutzen. Data Mining beschreibt ein Modell, das Daten analysiert und auch riesige Datenmengen (wie Big Data) auswerten kann. Data Mining verwendet Algorithmen aus der Statistik und Verfahren der künstlichen Intelligenz, um in Datensätze automatisch Muster, Trends oder Zusammenhänge zu finden.

Je nach Art der Daten müssen diese noch von Natural Language Processing (NLP) Verfahren analysiert werden. Natural Language Processing erfasst natürliche Sprache und verarbeitet diese, dank bestimmter Regeln und Algorithmen. Dabei werden die Semantik und die grammatikalischen Strukturen der Sprache untersucht.

Interviews automatisiert auswerten

Für die Auswertung von bereits geführten Interviews hilft Unternehmen Speech Recognition. Die automatische Spracherkennung extrahiert die notwendigen Informationen. Für die Auswertung von Bewertungen oder Rezensionen sind Verfahren wie Sentence Embeddings zu wählen. Mit Hilfe dieser Methode können ganze Sätze und ihre semantischen Informationen als Vektoren dargestellt werden.

Abschließend können Unternehmen die analysierten Daten mit dem Sentiment Analysis Verfahren bewerten und einordnen. Ein Vorteil: Die Sentiment Analysis erkennt nicht nur die technologische Relevanz der zugeordneten Daten, sondern kann auch die Haltung bestimmter Personengruppen auswerten. Zu verorten ist die Sentimentanalyse als Teilbereich des Text Mining. Bei der Analyse werden Texte mit dem Ziel ausgewertet, Aussagen in den Texten als positiv oder negativ einzuordnen.

Davon profitieren Unternehmen

Mit Hilfe der ausgewerteten Kundendaten lassen sich valide Aussagen zu den Präferenzen und Verhaltensweisen der Nutzer:innen treffen. Darauf aufbauend können die Kund:innen eindeutig abgrenzbaren Nutzer:innengruppen zugeordnet werden. Die Analyse von Kund:innen hilft zudem bei der Optimierung von Produkten und Dienstleistungen. Dadurch kann das Angebot für bestehende Kund:innen individualisiert werden und Over-Engineering verhindern. Das gesammelte Kundenfeedback hilft außerdem bei der Weiterentwicklung der Produktpalette, bis hin zur Integration der Kund:innen in die Formulierung von Produktanforderungen.