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Was ist Text Mining?

Text Mining ist ein potentes Werkzeug, um relevante Informationen aus großen, textbasierten Datenmengen zu extrahieren, und diese zur Prozessoptimierung zu verwenden.

Text Mining erlaubt uns zuvor ungenutzte, brachliegende Datenreservoirs gewinnbringend auszuschöpfen.

In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen anhand eines Best Practice Beispiels, welches Potential Text Mining auch für Ihr Unternehmen birgt und klären auf, welche grundsätzlichen Möglichkeiten diese Technologie bietet.

1. Zwischen den Zeilen lesen – im großen Stil

Das grundsätzliche Prinzip des Text Mining ist simpel:

Eine Künstliche Intelligenz unterteilt ein Dokument zunächst in kleinere logische Einheiten, sogenannte Tokens. Die Bedeutung dieser kleinsten Bausteine wird dann vom Algorithmus analysiert und so Schlüsse über den Inhalt des Dokuments gezogen.

Doch die Brillanz der Technologie steckt im Detail: Denn eine wesentliche Funktionsweise des Text Mining ist die Suche nach Mustern.

Das können beispielsweise bestimmte Wortkombinationen sein, aber auch allgemeinere Aussagen über die Struktur des Dokuments. Durch die Suche nach solchen Mustern, können Metadaten gewonnen werden, die in den einzelnen Tokens selbst nicht enthalten sind.

Text Mining liefert somit Einsichten in Textdaten, die über das rein inhaltliche Erfassen hinausgehen.

Die Technologie liest sozusagen zwischen den Zeilen und erschließt sich den Subtext, hinter dem an der Oberfläche geäußerten. Und das sowohl für einzelne Dokumente, als auch über große Datenmengen hinweg!

2. Methoden

Text Mining umfasst unterschiedliche Methoden, um Informationen aus dem Text zu extrahieren. Dazu gehören unter anderem: Sentiment-Analyse, Konversationsanalyse und das Information Retrieval.

1. Sentiment-Analyse 

Bei der Sentiment-Analyse wird ein Text nach Stimmungen und Gefühlen durchsucht. Das ist zum Beispiel dann hilfreich, um die Reaktionen von Kunden auf Ihre Produkte oder Dienstleistungen zu verstehen oder um allgemeine Trends bei Ihren Käufern zu ermitteln.

2. Konversationsanalyse 

Die Konversationsanalyse ist eine Methode des Text Mining, die es ermöglicht, die Inhalte von Online-Konversationen zu analysieren und zu verstehen, etwa das Kundenfeedback aus Ihren Support-Chats oder Community-Beiträgen zu sammeln.

3. Information Retrieval 

Das Information Retrieval ist streng genommen die Vorstufe zum Text Mining: IR bezeichnet die Suche nach Informationen, um sie anschließend im Text Mining auszuwerten. So kann beispielsweise ein Suchmaschineneintrag mit dem Wort „Fotografie“ sowohl Kameras als auch das Fotografieren selbst betreffen. Mit Hilfe des Text Mining kann dann festgestellt werden, ob der Suchende eher nach Kameras oder nach Tips zum Fotografieren sucht.

3. Ungenutzte Datenquellen werden zur Goldgrube

Das große Potential dieser Technologie liegt in der massiven Reduktion der Analyse- und Auswertungszeit. So kann Text Mining in Unternehmen verwendet werden, um wertvolle Insights aus großen, sonst ungenutzten Datenquellen zu gewinnen.

Zum Beispiel aus Kunden Feedbacks in Produktrezensionen oder den offenen Kommentaren in Ihrer Mitarbeitenden Befragung. (Zu Letzterem haben wir eine interessante Case Study zum Einsatz von KI bei Employee Surveys für Sie zusammengestellt.)

Doch dank der enormen Zeit- und Aufwandseinsparung durch Text Mining, werden plötzlich auch „Zweitquellen“ wie Online-Chats und Email-Verläufe zum sprudelnden Quell für Produkt- und Dienstleistungsinnovationen. Mal ehrlich: Nicht mal die motivierteste Mitarbeiterin hätte auf Dauer die Geduld oder Energie tausende von Chats durch zu scrollen, in der wagen Hoffnung vielleicht auf eine Idee für eine neues Produkt zu stoßen.

Künstliche Intelligenz erweist sich hier als zuverlässiges Arbeitstier, das gewissenhaft seine Aufgabe erledigt und zuverlässig Ergebnisse abliefert: So können zuvor brachliegenden Daten, dank intelligenter Algorithmen und selbstlernender Systeme dazu verwendet werden, um neue Ideen zu generieren oder um bestehende Innovationen weiterzuentwickeln – und an den tatsächlichen Kundenbedarf anzupassen.

4. Einsatzgebiete

Text Mining ist heutzutage ein unverzichtbarer Bestandteil der Datenanalyse. Viele große Unternehmen, wie zum Beispiel Google oder Amazon, greifen auf die Methode zurück, um aus den Massen an erhobenen Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Auch in vielen anderen Bereichen, beispielsweise der Medizin oder dem Journalismus, hat die Technologie längst Einzug erhalten: Redakteuren erleichtert Text Mining die Recherchearbeiten. In der Medizin unterstützt Text Mining Forscher dabei, verschiedene Studienergebnisse in Meta-Analysen zu bündeln.

Hier sind drei Gebiete in denen Text Mining in der Wirtschaft angewandt wird:

Marktforschung

Mithilfe von Text Mining können Unternehmen die Meinungen Ihrer Kunden auf Basis von Kundenbewertungen, Rezensionen und Social-Media-Posts extrahieren. Daraus können Parameter, wie Kundenzufriedenheit ermittelt und neue Produktideen generiert werden.

Wettbewerbsanalyse

Dank der Erkennung von Mustern in Texten, können Unternehmen herausfinden, wie Ihre Konkurrenz agiert und wie sie sich gegen sie positionieren können: Durch das Extrahieren von Informationen aus Online-Quellen wie sozialen Medien, Online-Foren und Bewertungsseiten, können Unternehmen wichtige Einsichten über ihre Wettbewerber gewinnen.

Prozessanalyse

Bei der Prozessanalyse werden mit Hilfe von Text Mining aus unterschiedlichen Textquellen wie zum Beispiel Dokumentationen, E-Mails oder Chat-Verläufen Informationen extrahiert, die für die Verbesserung von Geschäftsprozessen relevant sein können.

5. Fazit

Text Mining ist ein wertvolles Instrument um große Textdatenmengen nach Schätzen zu durchsuchen.

Außerdem können dank Tools wie Text Mining, die auf künstlicher Intelligenz setzen, Führungskräfte strategische Entscheidungen datengetrieben treffen, statt sich nur auf ihr Bauchgefühl und ihre Berufserfahrung zu stützen.

Zunehmend datengetriebene Managemententscheidungen sind Trend der Zukunft. Je weiter sich das Feld der Künstlichen Intelligenz entwickelt, desto umfassender werden die Analyse- und Vorhersage-Methoden.

Text Mining ist hier noch ein vergleichsweise limitiere Instrument. Bereits heute existieren weitaus machtvollere KI Tools, wie Künstliche Neuronale Netze. Bei korrektem Einsatz, bietet dennoch auch diese Technologie Ihren Mitarbeitenden eine enorme Arbeitsentlastung und spart wertvolle Ressourcen ein. (Bei gleichzeitiger Steigerung der Qualität des Outputs, wohlgemerkt…)

Worauf warten Sie also noch?

Gerne beraten wir Sie im unverbindlichen Gespräch!

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