Stimmung im Kundenfeedback analysieren (Vorschauversion)

[Dieser Artikel ist Teil der Dokumentation zur Vorabversion und kann geändert werden.]

Mit der Stimmungsanalyse können Sie die Kundenstimmung zusammenfassen und Geschäftsaspekte als Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren. Diese Funktion hilft Ihnen zu verstehen, was gut funktioniert und worauf Sie achten müssen. Dies kann Ihnen helfen, Geschäftsmaßnahmen voranzutreiben, die Erfahrungen ermöglichen, die zu hoher Kundenzufriedenheit und -loyalität führen.

Wichtig

• Dies ist eine Vorschauversion.
• Funktionen in der Vorschauversion sind nicht für den produktiven Einsatz gedacht und können eine eingeschränkte Funktionalität aufweisen. Diese Funktionen stehen vor der offiziellen Veröffentlichung zur Verfügung, damit Kunden frühzeitig Zugriff erhalten und Feedback geben können.

Überblick

Die Stimmungsanalysefunktion generiert zwei abgeleitete Erkenntnisse pro Kunden-ID. Ein Stimmungspunktzahl (von -5 bis 5) und eine Liste anwendbarer Geschäftsaspekte (Geschäftsbereiche), die Ihnen gemeinsam helfen, das Kundenfeedback besser zu verstehen.

Diese Analyse hilft Ihnen bei Folgendem:

• Verschaffen Sie sich einen Überblick über die Kundenstimmung bezüglich einer Marke oder Organisation
• Identifizieren Sie Kunden mit negativer Stimmung, um Ihre Kampagnen und Engagements zu fokussieren und für eine höhere Rendite zu optimieren
• Identifizieren Sie geschäftliche Aspekte mit Problemen, auf die Kunden hinweisen
• Segmentieren Sie Kunden basierend auf ihrer Stimmung, um personalisierte Kampagnen mit gezielten Vertriebs-, Marketing- und Supportmaßnahmen durchzuführen
• Optimieren Sie den Geschäftsbetrieb, indem Sie von Kunden erwähnte Problembereiche oder Chancen ansprechen
• Erkennen Sie Geschäftsaspekte, die gut laufen, und belohnen Sie zufriedene Kunden durch Treue- und Werbeprogramme

Das Modell stellt eine Liste mit Wörtern, bereit die die Entscheidung des Models beeinflusst haben, Feedback-Kommentaren eine bestimmte Stimmungspunktzahl oder einen bestimmten Geschäftsaspekt zuzuweisen.

Wir verwenden zwei Natural Language Processing (NLP)-Modelle: Der erste weist jedem Feedback-Kommentar einen Stimmungs-Score zu. Das zweite Modell verknüpft jedes Feedback mit allen anwendbaren Geschäftsaspekten. Die Modelle werden mit öffentlichen Daten aus Quellen aus den Bereichen soziale Medien, Einzelhandel, Gastronomie, Konsumgüter und Automobilindustrie trainiert.

Zu den vordefinierten Geschäftsaspekten für das Modell, die mit Feedbackdaten verknüpft werden sollen, gehören:

• Kontoverwaltung
• Checkout und Bezahlung
• Kundenbetreuung
• Abholung in der Filiale
• Verpackungsversand und Abholung
• Vorbestellung
• Preis
• Datenschutz und Sicherheit
• Werbeaktionen und Prämien
• Beleg und Garantie
• Umtausch und Stornierung
• Liefergenauigkeit
• Website/App-Qualität

Notiz

Derzeit unterstützen wir nur Stimmungsanalysen für englisches Kundenfeedback. Weitere Sprachen werden in Zukunft unterstützt. Wenn Feedback in anderen Sprachen hochgeladen wird, gibt das Modell dennoch Ergebnisse zurück. Diese Ergebnisse sind jedoch nicht genau.

Anforderungen

• Mindestens Berechtigungen als Mitwirkender
• Einheitliche Text-Feedback-Daten. Wir empfehlen Ihnen unbedingt, das Sie Ihre Feedback-Datentabellen als Aktivitätstabellen vom semantischen Typ konfigurieren (Feedback-Typ).
• Unified Customer ID (UCID) aus der Datenvereinheitlichung für die Zuordnung von Text-Feedback-Datensätzen zu einem einzelnen Kunden.
• Feedback-ID
• Feedback-Zeitstempel
• Feedbacktext

Dynamics 365 Customer Insights - Data kann bis zu 10 Millionen Feedback-Datensätze für einen einzelnen Modelllauf verarbeiten. Das Modell kann Feedback-Kommentare mit bis zu 128 Wörtern analysieren. Wenn ein Feedback-Kommentar länger ist, berücksichtigt die Analyse nur die ersten 128 Wörter.

Anmerkung

Nur eine Feedbacktabelle kann konfiguriert werden. Wenn es mehrere Feedbacktabellen gibt, kombinieren Sie sie vor der Datenerfassung in Power Query.

Konfigurieren einer Stimmungsanalyse

1. Gehen Sie zu Erkenntnisse>Vorhersagen.

2. Wählen Sie in der Registerkarte Erstellen Modell verwenden auf der Kachel Kundenstimmungsanalyse (Vorschauversion) aus.

3. Wählen Sie Erste Schritte aus.

4. Geben Sie den Namen der Analyse und den Namen der Geschäftsaspektsausgabetabelle und den Namen der Stimmungspunktzahlausgabetabelle an.

5. Wählen Sie Weiter.

6. Wählen Sie Daten hinzufügen für Kundenfeedback aus.

7. Wählen Sie den semantischen Aktivitätstyp Feedback aus, der die Feedbackdaten enthält. Wenn die Aktivität nicht eingerichtet wurde, wählen Sie sie hier aus und erstellen Sie sie.

   

8. Wählen Sie die Aktivitäten aus, die Sie für diese Stimmungsanalyse verwenden möchten, und wählen Sie dann Weiter aus.

9. Ordnen Sie die Attribute in Ihren Daten den Modellattributen zu.

10. Wählen Sie Save (Speichern).

11. Wählen Sie Weiter aus. Der Schritt Überprüfen und ausführen zeigt eine Zusammenfassung der Konfiguration und bietet die Möglichkeit, Änderungen vorzunehmen, bevor Sie die Analyse erstellen.

12. Wählen Sie Bearbeiten bei einem der Schritte, um sie zu überprüfen und Änderungen vorzunehmen.

13. Wenn Sie mit Ihrer Auswahl zufrieden sind, wählen Sie Speichern und ausführen aus, um das Modell ausführen zu lassen. Wählen Sie Fertig aus. Die Registerkarte Meine Vorhersagen wird angezeigt, während Vorhersage erstellt wird. Der Prozess kann je nach der Menge der in der Vorhersage verwendeten Daten mehrere Stunden dauern.

Tipp

Es gibt Status für Aufgaben und Prozesse. Die meisten Prozesse hängen von anderen Upstream-Prozessen ab, wie z. B. Datenquellen- und Datenprofilerstellungs-Aktualisierungen.

Wählen Sie den Status aus, um den Bereich Fortschrittsdetails zu öffnen und den Fortschritt der Aufgabe oder des Prozesses anzuzeigen. Um den Auftrag abzubrechen, wählen Sie Auftrag abbrechen am unteren Rand des Bereichs.

Bei jeder Aufgabe können sie Details anzeigen wählen, um mehr Fortschrittsinformationen zu erhalten, wie Verarbeitungszeit, letztes Verarbeitungsdatum und alle zutreffenden Fehler und Warnungen im Zusammenhang mit der Aufgabe oder dem Prozess. Wählen Sie Systemstatus anzeigen am unteren Rand des Bereichs aus, um andere Prozesse im System anzuzeigen.

Analyseergebnisse anzeigen

1. Gehen Sie zu Erkenntnisse>Vorhersagen.

2. Wählen Sie in der Registerkarte Meine Vorhersagen die Vorhersage aus, die Sie ansehen möchten.

Es gibt zwei Registerkarten mit Ergebnissen.

Registerkarte „Zusammenfassung“

Auf der Ergebnisseite gibt es vier primäre Datenabschnitte.

• Durchschnittliche Stimmungspunktzahl : Stimmungspunktzahlen helfen Ihnen, die Gesamtstimmung aller Kunden zu verstehen.

  • Negativ (-5 > 2)
  • Neutral (-1 > 1)
  • Positiv (2 > 5)

  

• Verteilung der Kunden nach Stimmungs-Score : Kunden werden basierend auf ihren Stimmungs-Scores in negative, neutrale und positive Gruppen eingeteilt. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Balken im Histogramm, um die Anzahl der Kunden und den durchschnittlichen Stimmungswert in jeder Gruppe anzuzeigen. Diese Daten können Ihnen helfen Kundensegmente zu erstellen, die auf ihren Stimmungs-Scores basieren.

  

• Durchschnittlicher Stimmungs-Score im Laufe der Zeit : Die Kundenstimmung kann sich im Laufe der Zeit ändern. Wir stellen Trends in der Stimmung Ihrer Kunden für den Zeitraum Ihrer Daten bereit. Diese Ansicht hilft Ihnen dabei, die Auswirkungen von saisonalen Werbeaktionen, Produkteinführungen oder anderen zeitgebundenen Eingriffen auf die Kundenstimmung abzuschätzen. Sehen Sie sich die Grafik an, indem Sie das gewünschte Jahr aus dem Dropdown-Menü auswählen.

  

• Stimmung über Geschäftsaspekte hinweg: Die durchschnittliche Stimmung in Bezug auf Geschäftsaspekte hilft Ihnen, einzuschätzen, welche Aspekte Ihres Unternehmens Kunden bereits zufriedenstellen und welche mehr Aufmerksamkeit benötigen. Feedback-Datensätze, die keinem der unterstützten Geschäftsaspekte entsprechen, werden unter Sonstige kategorisiert. Sortieren Sie die Daten, indem Sie eine beliebige Spalte auswählen.

  

  Wählen Sie den Namen eines Geschäftsaspekts aus, um zu sehen, wie ein Geschäftsaspekt vom Modell identifiziert wird:

  • Einflussreiche Wörter : Wichtigste Wörter, die die Identifizierung eines Geschäftsaspekts im Kundenfeedback durch das KI-Modell beeinflusst haben. Anstößige Wörter anzeigen: Ermöglicht es Ihnen, anstößige Wörter aus ursprünglichen Kundenfeedbackdaten in die Liste aufzunehmen. Dies ist standardmäßig deaktiviert. Die anstößige Wortmaskierung wird von einem KI-Modell unterstützt und erkennt möglicherweise nicht alle anstößigen Wörter. Wenn Sie ein anstößiges Wort entdecken, das nicht wie erwartet herausgefiltert wurde, teilen Sie uns dies mit.

    

  • Feedbackbeispiele : Tatsächliche Feedbackdatensätze in Ihren Daten. Wörter sind entsprechend ihres Einflusses auf die Identifizierung eines Geschäftsaspekts farbcodiert.

Registerkarte „Analyse einflussreicher Wörter“

Es gibt drei Abschnitte mit zusätzlichen Informationen, die erklären, wie das Stimmungsmodell funktioniert.

• Wichtigste Wörter, die zu einer positiven Stimmung beitragen: Wichtigste Wörter, die die Identifizierung positiver Stimmungen im Kundenfeedback durch das KI-Modell beeinflusst haben.

• Wichtigste Wörter, die zu einer negativen Stimmung beitragen: Wichtigste Wörter, die die Identifizierung negativer Stimmungen im Kundenfeedback durch das KI-Modell beeinflusst haben.

• Feedbackbeispiele : Tatsächliche Feedbackdatensätze, einen mit negativer Stimmung und einen mit positiver Stimmung. Wörter in den Feedbackdatensätzen werden entsprechend ihrem Beitrag zum zugewiesenen Stimmungs-Score hervorgehoben. Wörter, die zu einem positiven Stimmungs-Score beitragen, sind grün hervorgehoben. Wörter, die zu einem negativen Score beitragen, sind rot hervorgehoben. Wählen Sie Weitere anzeigen aus, um mehr Feedbackbeispiele zu laden.

  

Anstößige Wörter anzeigen: Ermöglicht es Ihnen, anstößige Wörter aus ursprünglichen Kundenfeedbackdaten in die Liste aufzunehmen. Dies ist standardmäßig deaktiviert. Die anstößige Wortmaskierung wird von einem KI-Modell unterstützt und erkennt möglicherweise nicht alle anstößigen Wörter. Wenn Sie ein anstößiges Wort entdecken, das nicht wie erwartet herausgefiltert wurde, teilen Sie uns dies mit.

Aktionen zu Analyseergebnissen

Um aus den Ergebnissen der Stimmungsanalyse neue Segmente zu erstellen, wählen Sie oben auf der Modellergebnisseite Segmente erstellen aus.

Mögliche Voreingenommenheit

Wie bei jeder Funktion, die prädiktive künstliche Intelligenz verwendet, könnten eventuell Verzerrungen in den Daten vorliegen, die Sie zur Vorhersage der Kundenstimmung verwenden. Wenn Sie beispielsweise Feedback nur digital sammeln, könnten Sie Feedback von Kunden verpassen, die hauptsächlich persönlich mit Ihnen zu tun haben, was sich auf das Ergebnis der Funktion auswirken könnte.

Da diese Funktion automatisierte Mittel verwendet, um Daten auszuwerten und auf der Grundlage dieser Daten Vorhersagen zu treffen, kann sie daher als Methode zur Profilerstellung verwendet werden, wie dieser Begriff in Datenschutzgesetzen und -bestimmungen definiert ist. Die Verwendung dieses Features zur Verarbeitung von Daten unterliegt möglicherweise diesen Gesetzen oder Bestimmungen. Sie sind dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass Ihre Verwendung von Customer Insights - Data, einschließlich Stimmungsanalyse, allen geltenden Gesetzen und Vorschriften, einschließlich Gesetzen in Bezug auf Datenschutz, personenbezogene Daten, biometrische Daten, Datenschutz und Vertraulichkeit der Kommunikation, entspricht.