WHITE PAPER März 2015

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1 WHITE PAPER März 2015 Geschäftsentscheidende Erkenntnisse in Echtzeit Relevante Daten sammeln, analysieren und für Entscheidungen nutzen

2 Einleitung Attensitys Sprachverarbeitungstechnologie (Natural Language Processing, NLP) und Echtzeit-Discovery-Funktionen sind der Schlüssel, mit dem Sie aus Texten wertvolle Erkenntnisse für Ihr Geschäft gewinnen. Die Attensity Analyse- Methodik liefert Ihnen die notwendigen Informationen für schnellere, spezifischere und effizientere Unternehmensentscheidungen. Attensity-Lösungen verarbeiten für Sie schnell und präzise extrem große Datenmengen und analysieren eine Vielzahl von Datenquellen inhaltlich nach Ihren Themen. Wir unterstützen erfolgreich Organisationen und Unternehmen bei der Beantwortung dringendster Fragen bei der Betrugsermittlung, bei aufkommenden Themen im Kundenservice bis hin zur Identifikation von Befürwortern, die das neueste Produkt promoten. Unsere fortschrittliche linguistische Technologie ist so präzise, dass wir nicht nur Doppeldeutigkeiten erkennen und richtig einordnen können, sondern auch Nuancen in den Zusammenhängen externer und interner Daten. Darüber hinaus helfen unsere Wissensmodelle für verschiedene Branchen bei der Interpretation dieser Zusammenhänge und können beispielsweise zwischen den unterschiedlichen Bedeutungen von dünn für die Qualitätsbeurteilung von Hotelwänden und Smartphones unterscheiden. In den letzten mehr als vierzehn Jahren haben sich unsere Lösungen im Praxiseinsatz bei großen Unternehmen und in Verbindung mit unterschiedlichen Datenquellen, Branchen und Anwendungsszenarien in jeder Hinsicht bewährt. Hohe Performance durch regelbasierten Ansatz Die Sprachverarbeitungstechnologie von Attensity nutzt einen regelbasierten Ansatz mit verschiedenen Grundregeln, die berücksichtigen, wie Menschen Sprache tatsächlich einsetzen. Die Open-Source-Technologien anderer Anbieter erzielen dagegen eine deutlich schlechtere Performance und liefern nur einen Bruchteil der Funktionen, wie das Erkennen von Wortarten und von grammatikalischen Beziehungen. In einer Echtzeit-Streaming-Umgebung muss ein NLP-System die Daten schnell verarbeiten und wieder an den Anwender zurückgeben. Deshalb verarbeitet Attensity täglich drei GB auf einem Single Core das bedeutet bis zu Dokumente pro Sekunde. Das ist Echtzeit! Vielseitigkeit im Anwendungsszenario Attensity hat die Leistungsfähigkeit des NLP vielfach unter Beweis gestellt. Mit unserer langjährigen Erfahrung in der tiefgehenden Analyse können wir unseren Kunden eine extrem hohe Präzision bei der Analyse bieten. Ein intelligentes NLP-System wie das von Attensity kann durch das Erkennen von Sprachnuancen detailliert die Bedeutung einer Aussage identifizieren und beispielsweise Kunden-Feedback mit hoher Genauigkeit darstellen. Ein weniger leistungsstarkes System kann dagegen vielleicht die allgemeinen Diskussionsthemen und einige der Beziehungen erkennen, aber es scheitert am korrekten Erkennen implizierter Bedeutungen von Begriffen in einem Textkontext. Akkurate und detaillierte Erkenntnisse durch eine präzise und umfassende Analyse von Daten in Echtzeit bieten Organisationen und Unternehmen die Möglichkeit, ihren Return on Investment (ROI) zu verbessern. Unternehmen haben zum Beispiel ein ernsthaftes und langfristiges Interesse daran, wie sich Kunden über die Marke, Produkte, Dienstleistungen und Wettbewerber äußern. Relevante Informationen hierzu werden umfassend und gezielt extrahiert und an die Abteilungen weitergeleitet, die diese Informationen für fundierte Entscheidungen benötigen, wie beispielsweise: Qualität managen: Unternehmen können Aussagen von Kunden in Social Media, aber auch im eingehenden Schriftverkehr zur Qualität der angebotenen Produkte überwachen und analysieren. So erhält das jeweilige Unternehmen wichtige Einblicke, wie Kunden die Produktqualität wahrnehmen. Etwaige Qualitätsmängel können behoben werden, bevor Sie zum Problem werden. Risiken überwachen: Nur Unternehmen, die Risiken frühzeitig identifizieren, sind auch in der Lage, schnell und angemessen darauf zu reagieren. Durch eine schnelle Reaktion können die negativen Auswirkungen von risikobehafteten Vorfällen deutlich reduziert werden. Attensity bietet mit seiner Echtzeit-Lösung ein Risikofrühwarnsystem, das in ein professionelles Risikomanagementsystem eingebunden werden kann.

3 Kundenabsichten für Kauf, Wechsel etc. erkennen: Wenn ein Unternehmen frühzeitig erkennt, dass ein Kunde beabsichtigt, den Anbieter zu wechseln, kann es rechtzeitig reagieren, um so die Kundenbeziehung zu retten. Durch diese Information konnte beispielsweise ein führender Telekommunikationsanbieter im Bereich Prepaid die Abwanderungsrate (Churn) um 25 Prozent senken und damit den Umsatz deutlich steigern. Customer Experience verbessern: Unternehmen können mit den Erkenntnissen aus den Attensity-Lösungen Prozesse anpassen, bevor Probleme entstehen. Dafür werden Herausforderungen und Beschwerdegründe frühzeitig identifiziert, so dass Maßnahmen eingeleitet werden können. Ein Beispiel: Ein Unternehmen suchte nach den Ursachen für Beschwerden über das Callcenter. Eine detaillierte Untersuchung ergab, dass eine Weitergabe der Informationen über den jeweiligen Kunden von Kundenbetreuer zu Kundenbetreuer nicht funktionierte, sodass der Kunde immer wieder sein Problem schildern musste. Durch die Optimierung des Prozesses im Callcenter wurde das Problem behoben. Beschwerden für den Kundendienst priorisieren: Wenn Unternehmen besonders verärgerte Kunden identifizieren, können diese im Kundendienst priorisiert bearbeitet werden. Indem das Problem gleich beim ersten Kontakt (First Call Resolution) schnell und effektiv gelöst wird, kann eine Problemsituation in eine Chance zur Kundenbindung gewandelt werden. Unternehmen haben mit Attensity die Möglichkeit, den Start und Erfolg ihrer First-Call-Resolution-Initiativen zur Optimierung des Kundenservice nachzuverfolgen. Betrugsversuche aufdecken: Betrügerische Versicherungsansprüche verursachen immense Kosten für die Versicherungen. Ein führender Finanzdienstleister mit mehreren Milliarden Dollar Umsatz vertraut auf Attensity als Teil seines Systems zur Betrugsfrüherkennung. Durch die Lösung von Attensity hat das Unternehmen bereits rund zwölf Millionen Dollar eingespart. Diese grundsätzlichen Erkenntnisse über Rollen und Beziehungen sowie Kundenstimmen sind Bestandteil des NLP, das seit jeher von Attensity Analyze und jetzt auch von Attensity Q genutzt wird. Präzision ist wichtig Identifizieren Sie die relevanten Daten zur Beantwortung Ihrer Fragen Eine der wichtigsten Herausforderungen für die erfolgreiche Analyse der Kundenkonversationen ist die treffsichere Auswahl der richtigen Daten aus den Millionen von Dokumenten in den sozialen Medien und anderen Kunden- Feedback- Kanälen. Angesichts der enormen Datenmenge kann es sehr schwierig sein, die relevanten Themen von den sekundären Erwähnungen zu trennen. Die meisten Social-Media-Anwendungen erwarten vom Anwender die Erstellung einer umfangreichen Liste mit Stichwörtern, um relevante Konversationen zu lokalisieren. Die Mehrdeutigkeit von Sprache und die geringe Datenqualität erfordern zudem auch noch Ausschlusslisten mit Begriffen und Phrasen, die für die weitere Einschränkung der Konversationen herangezogen werden. Oftmals wird eine Vielzahl solcher Ausschlusslisten benötigt, die außerdem mit den Stichwortlisten abgeglichen werden müssen, was die Formulierung und Pflege von Suchanfragen sehr mühsam macht. Attensity Q verwendet dagegen sogenannte Suggestion Objects, d. h. vordefinierte Begriffe einschließlich deren Synonyme, die dem Nutzer automatisch zur Auswahl vorgeschlagen werden, sobald er einen Suchbegriff eintippt. Suggestion Objects ermöglichen dem Anwender den schnellen und präzisen Zugriff auf die für ihn interessanten, linguistisch definierten Objekte. So können Begriffe wie zum Beispiel Apple und Tempo nicht als Obst und Geschwindigkeit, sondern nur als Firma und Marke erkannt werden. Die intelligente Sprachverarbeitungstechnologie erzielt vor allem bei mehrdeutigen Inhalten deutlich bessere Ergebnissee hinsichtlich Umfang, Themen und Meinungen. Um dies zu verdeutlichen, führte Attensity einen Test durch, bei dem einerseits Sprint als einfacher Suchbegriff und andererseits Sprint in Verbindung mit Suggestion Objects und Spam-Unterdrückung verwendet wurde. Sprint ist übrigens ein Telekommunikationsanbieter in den USA. Das Ergebnis: Die reine Suche nach dem Begriff lieferte den doppelten Datenumfang, wobei rund 30 Prozent der Inhalte irrelevant waren und sich auf Autorennen und Sporttraining bezogen. Bei eingehender Betrachtung der beiden Suchanfragen konnte eine Reihe von Ähnlichkeiten bei den diskutierten Themen beobachtet werden. Die am häufigsten diskutierten Themen führten zudem beide Ergebnislisten an.

4 Deutliche Unterschiede zeigten sich aber bei den weniger häufig diskutierten Themen. Bei einem Vergleich der Top 50-Inhalte betrug der Unterschied zwischen beiden Ergebnissen rund 20 Prozent. Aber in genau diesen Konversationen sind mit höherer Wahrscheinlichkeit neue Trends erkennbar, die Anwender frühzeitig identifizieren und im Auge behalten müssen. Zudem ergaben sich Unterschiede in der Betrachtung der Kundenzufriedenheit. Im Vergleich zur einfachen Suche nach Stichwörtern ergab die intelligente Lösung von Attensity zur Tonalitätserkennung eine um fünf Prozent höhere Unzufriedenheit der Kunden. Tonalitätsanalyse Zu den häufigsten Zielen von Social-Media-Analysen gehören das Reputationsmanagement einer Marke, das Monitoring und die Analyse von Wettbewerbern, das Verstehen von Meinungsführern, insbesondere im Hinblick auf Marketing und Promotion Events, die Identifikation von Hotspots für die Kundenzufriedenheit und vieles mehr. Für Nachforschungen hinsichtlich Customer Experience und Markenmanagement ist die Präzision der Tonalitätsanalyse entscheidend. Der Einsatz einer Applikation mit einer schwächeren NLP kann bedeuten, dass die Zusammenhänge bei Analyse der Kundenmeinungen nicht sichtbar werden. Deshalb bemängeln die Anwender von Tonalitätsanalysen auf Basis von Stichwörtern häufig die geringe Trefferhäufigkeit von 50 Prozent oder weniger. Unsere Linguisten testen und optimieren dagegen kontinuierlich die Attensity Tonalitätsanalyse-Tools. Für eine Evaluation der Bewertungen auf Hotel.com wurden im April 2014 zum Beispiel mehr als Bewertungen verarbeitet. Dabei erzielte die Attensity Engine für die Tonalitätsanalyse eine Präzisionsrate von 89,45 Prozent bei 5-Sterne-Bewertungen und 79,7 Prozent bei 1-Stern-Bewertungen. Regelbasierte Ansätze wie der von Attensity erreichen im Vergleich zu Ansätzen, die rein auf maschinellem Lernen basieren, eine um 20 Prozent höhere Präzision. Dieser regelbasierte Ansatz ermöglicht es uns, die unterschiedlichen Meinungen in ähnlichen Formulierungen zu erkennen, wie folgende Beispiele zeigen: POSITIV Ich kann einfach nicht warten, bis das iphone 6 rauskommt. Er muss warten, bis die DVD auf dem Markt ist. NEUTRAL NEGATIV Sie hat gesagt, dass sie auf die Antwort des Kundenservice nicht mehr warten kann. Unerwünschtes Daten-Rauschen herausfiltern Die meisten Datenanalyse-Systeme werden konzipiert, um Unternehmen bei der Analyse vorhandener Daten zu helfen und positive, neutrale oder negative Aussagen zu identifizieren. Angesichts sich schnell wandelnder Märkte benötigen Unternehmen heute aber die Fähigkeit, diese Analysen von Kundenaussagen umfassender und vielseitiger einzusetzen. Sie müssen in der Lage sein, Formulierungen in Texten zu interpretieren, um Kundenverhalten vorherzusehen und Entwicklungen zu antizipieren. Analyse-Systeme auf Basis von Stichwörtern haben Schwierigkeiten mit dem Prinzip einer modellhaften Interpretation. Einzelne Worte sind oftmals nicht aussagekräftig oder klar genug, um die in einem Text gefundenen Formulierungen adäquat zu beschreiben. Eine weitergehende Analyse kann Resultate mit umfangreichem Kontext liefern, die es Unternehmen ermöglichen, das Kundenverhalten besser vorherzusagen, zu verstehen und zu erklären.

5 Fazit Schneller und intuitiver Zugriff selbst auf unterschiedlichste Daten ist die zentrale Aufgabe von Daten-Discovery auf Unternehmensebene. Attensity setzt NLP-Techniken ein, die sich durch Geschwindigkeit, Anpassungsfähigkeit und Präzision auszeichnen. Die aktuellen Unterscheidungsmerkmale wie Rollen/Beziehungen, Stimmen/Meinung haben sich bei der Beantwortung der elementaren Fragen unserer Kunden hervorragend bewährt. Sie sind deshalb die Basis für die kontinuierliche Weiterentwicklung unserer Produkte. Über Attensity Attensity mit Sitz in Redwood City, Kalifornien, ist ein führender Anbieter von Unternehmenslösungen für kontextbezogene Datenanalysen. Der Softwareanbieter für Customer Engagement und Social Analytics zählt einige der weltweit größten 1000 Unternehmen zu seinen Kunden. Attensity ist Pionier für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Tonalitätsanalysen. Mit dem Einsatz der integrierten Attensity-Lösungen können Konzerne enorme Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten interpretieren und sie verstehen. Unternehmen können so ihren Kundenservice verbessern und geschäftsrelevante Informationen aus internen Datenquellen sowie Millionen Unterhaltungen im Social Web extrahieren und analysieren. Damit werden Unternehmen befähigt, das Kundenerlebnis zu verbessern, den Markenwert zu steuern, Umsätze zu steigern, Geschäftsrisiken zu minimieren und ihre Geschäftsstrategie zu prägen. Zu den namhaften Kunden der Attensity Europe GmbH mit Sitz in Saarbrücken zählen unter anderem die Deutsche Telekom AG, Deutsche Postbank AG, Medion AG, Tchibo GmbH, Cosmos Versicherung AG und PayPal. Attensity Europe GmbH Neugrabenweg Saarbrücken Germany Tel.: Fax: info-eu@attensity.com

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