Der Begriff „Sentimentanalyse“ bezeichnet die automatisierte Erkennung, Auswertung und Klassifizierung von Meinungen, Emotionen oder Einstellungen in Texten. Ziel der Sentimentanalyse ist es, herauszufinden, ob Inhalte (z. B. Kundenbewertungen, Social-Media-Beiträge, Supportanfragen) positiv, negativ oder neutral formuliert sind. Sie wird häufig in Marketing, Kundenservice, Produktmanagement oder Marktforschung eingesetzt, um Kundenstimmungen systematisch zu erfassen und daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten.
Stimmungs-Klassifikation: Automatische Einordnung von Texten in positive, negative oder neutrale Stimmungen.
Emotionserkennung: Identifikation spezifischer Emotionen wie Freude, Ärger, Angst oder Überraschung.
Sprachverarbeitung (NLP): Analyse von Textstrukturen, Satzbau und Wortbedeutung mittels Natural Language Processing.
Kontextanalyse: Berücksichtigung von Ironie, Sarkasmus oder doppelter Bedeutungen durch semantische Auswertung.
Themen- und Aspekt-Extraktion: Herausfiltern von Produktmerkmalen oder Themen, auf die sich die Meinung bezieht (z. B. „Kundensupport“, „Lieferzeit“).
Echtzeit-Analyse: Verarbeitung und Auswertung von eingehenden Textdaten (z. B. Social Media, Chatbots) in Echtzeit.
Mehrsprachige Analyse: Unterstützung der Sentimentauswertung in mehreren Sprachen gleichzeitig.
Visualisierung & Reporting: Grafische Darstellung von Stimmungstrends, Häufigkeiten und Entwicklungen über Zeiträume hinweg.
Ein Unternehmen analysiert Kundenbewertungen zu einem neuen Produkt auf Online-Marktplätzen, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren.
Ein Social-Media-Team erfasst die öffentliche Meinung zu einer Werbekampagne anhand von Nutzerkommentaren auf Twitter.
Ein Kundenservice identifiziert besonders kritische Anfragen und leitet sie priorisiert an die Fachabteilung weiter.
Ein Produktmanager untersucht, welche Aspekte eines Produkts besonders häufig positiv oder negativ erwähnt werden.
Ein Marktforschungsteam verfolgt in Echtzeit, wie sich die Kundenstimmung während eines Events entwickelt.