Content Analyse heißt das Zauberwort, um im Zeitalter von Social Media und Big Data aus unstrukturierten Informationen konkretes Wissen zu gewinnen. [...]
Big Data ist ein Thema, mit dem sich Unternehmen in den nächsten Jahren massiv befassen werden. Die Anzahl an Informationen, die unsere IT-Systeme produzieren, steigt exponentiell, während gleichzeitig über Facebook, Twitter und Co. eine wahre Flut an unstrukturierten, aber nicht weniger relevanten Daten ins Unternehmen gespült wird. Diese enthalten wichtige Informationen über den Markt, unsere Produkte und unsere Kunden.
Content Analyse heißt das Zauberwort, mit dem Unternehmen sich dieser Herausforderung stellen. Es geht darum, Textinformation zu Wissen zu wandeln, das relevante Entscheidungshilfe bietet. „Business Intelligence-Lösungen beantworten heute zumeist die Fragen nach dem Wer, Was, Wann und Wo – aber kaum die Frage nach dem Warum“, erklärt Jörg Fuchslueger, der den BI-Markt seit vielen Jahren kennt und sich auf den Bereich Content Analytics spezialisiert hat. Er verantwortet diesen Fachbereich bei der österreichischen Biconcepts GmbH. Auf Basis von IBM-Technologie entwickelt Biconcepts Lösungen und Methoden, um die Gesamtheit der Informationsgrundlagen zu nutzen und damit u.a. die Stimme des Kunden hörbarer zu machen.
Das Einbinden von Textinformationen in die Analyseumgebung ist für viele Unternehmen Neuland. Die entsprechenden Werkzeuge bzw. Methoden sind heute aber bereits verfügbar. Ihr Dashboard zeigt Ihnen zum Beispiel einen Anstieg des Warenrücklaufs innerhalb einer Produktgruppe. Eine entsprechende Inhaltsanalyse der E-Mail-Korrespondenz aller Logistikzentren erkennt dieses Qualitätsproblem schon früher und liefert zusätzlich Hinweise auf die Ursachen.
Jörg Fuchslueger ist sicher, dass Unternehmen sich intensiver dem Auswerten unstrukturierter Daten widmen müssen: „Auf über 80 Prozent der Datenbasis in einem Unternehmen zu verzichten und die Welt der Sozialen Netze mit wertvollsten, unternehmensrelevanten Inhalten zu ignorieren, kann ein massives Risiko für das Unternehmen werden.“
AUS UNSTRUKTURIERTEN DATEN WERDEN KONKRETE INFORMATIONEN Vorreiter sind – wie so oft – die USA. Sogenannte VOC (Voice of the Customer) Programme sind unter den Top Performern quer durch alle Branchen bereits Standard. Die dazu notwendigen Technologien waren lange Militär und Nachrichtendiensten vorbehalten. Die sinnvolle Auswertung von Textquellen ist zwar durchaus rechenintensiv, heute aber für Unternehmen aller Größenordnungen leistbar. Vereinfacht gesehen werden dazu linguistische (sprachwissenschaftliche), semantische und statistische Methoden kombiniert. Das Ergebnis ist verblüffend: Es entsteht der Eindruck, der Computer „verstehe“ die Inhalte. Er „versteht“ die Inhalte, da im Vorfeld Fachanwender dem Programm beigebracht haben, worum es in einem bestimmten Dokumentenpool im Wesentlichen geht.
„Inhaltsanalyse ist keine Out-Of-The-Box-Lösung“, beschreibt Fuchslueger die Herausforderung, warum Unternehmen hier noch zögerlich agieren. „Der Aufwand, diese Methoden für konkrete Anwendungsbereiche erfolgreich einzusetzen, ist dank leistungsfähiger Standardsoftware geringer geworden, erfordert aber ein gewisses Maß an Erfahrung. Alleine innerhalb eines Unternehmens oder einer speziellen Branche haben wir eine Fülle von möglichen Dokumentquellen, die es wert sind, aus unterschiedlichsten Perspektiven und Anwendungsszenarien näher betrachtet zu werden.“
Um einen konkreten Wettbewerbsvorteil zu erzielen empfiehlt Fuchslueger: „Unternehmen sollen selbst Ressourcen ausbilden, in die Organisationsstruktur einbinden und damit den Mitarbeitern relevanten Informationszugriff und Analysen quer über alle Dokumente und Datenquellen als hochwertiges Service anbieten.“
DER ROI IST MESSBAR Abhängig von der Zieldefinition können für Content Analytics-Projekte durchaus harte Kennzahlen (Zeit/Geld) zur Messung des ROI herangezogen werden. Wird zum Beispiel Content Analytics im Call Center zur automatischen Klassifizierung und intelligenten Verteilen von E-Mail Supportanfragen eingesetzt, so kann die versprochene Verkürzung der Durchlaufzeit gemessen und die Kosteneinsparung sehr exakt berechnet werden. Wird Content Analytics bei den einzelnen Call Agents noch zusätzlich zur automatisierten Problemfindung verwendet, werden mehr Supportanfragen im günstigeren 1st Level erledigt und führt damit ebenfalls zu einer exakt berechenbaren Kosteneinsparung.
Wesentlich sind die durch Inhaltsanalyse zusätzlich gewonnenen Erkenntnisse, die den Unternehmenserfolg maßgeblich beeinflussen: Welchen Nutzen hat es für ein Unternehmen, Trends und Entwicklungen frühzeitig zu erkennen, seine Kunden besser zu verstehen, individuell und rasch zu reagieren und damit besser an das Unternehmen zu binden? Welchen Mehrwert hat es, Wissen aus Textinformation automatisiert zu gewinnen, zu strukturieren und benutzerfreundlich zugänglich zu machen?
Für den Beginn einer Content Analytics Initiative im Unternehmen hat Fuchslueger einen sehr pragmatischen Rat: „Starten Sie klein und in einem beliebigen Bereich mit Content Analytics – aber starten Sie jetzt!“
* Michael Ghezzo ist Gründer und Geschäftsführer von Confare.
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