In der Marktforschung und bei Kundenbefragungen türmen sich täglich Berge unstrukturierter Daten: offene Antworten in Umfragen, Kundenrezensionen, Social-Media-Kommentare, Chatverläufe oder interne Feedbackkanäle. Und genau hier liegt das Problem – und die Chance. Denn in diesen Textmassen steckt oft das, was Unternehmen wirklich weiterbringt: die echte Stimme des Kunden. Doch wie lässt sich das alles systematisch auswerten, ohne Wochen in manueller Analyse zu verlieren?
Die Antwort heißt: automatisierte Textanalyse.
Moderne Textanalyse-Tools wie Voices by Cogitaris helfen dabei, große Mengen unstrukturierter Texte in kürzester Zeit zu strukturieren, auszuwerten und in echte Insights zu verwandeln. Dabei bleibt es nicht bei simplen Wortwolken: Voices erkennt Stimmungen, Themen und kritische Signalbegriffe – und das auf einer für die Marktforschung optimierten Datenbasis.
Der Clou: Cogitaris liefert nicht nur das Tool, sondern auch den kompletten Prozess – von der methodisch sauberen Erhebung über die Aufbereitung bis hin zur Dashboard-Auswertung in Echtzeit. So wird automatisierte Textanalyse nicht zum Selbstzweck, sondern zum kraftvollen Instrument in Customer Experience, Produktentwicklung und strategischer Entscheidungsfindung.
Was Sie über automatisierte Textanalyse wissen sollten:
Die automatisierte Textanalyse ist eine Methode der Datenerhebung, bei der quantitativ und qualitativ hochwertige Erkenntnisse aus großen Mengen an unverarbeiteten Textdokumenten gewonnen werden. Mit der automatisierten Textanalyse können Unternehmen den Text, den ihre Kunden schreiben, schneller und effizienter verstehen, ohne dass ein menschlicher Leser den Text manuell auswerten muss. Die gewonnenen Erkenntnisse unterstützen Unternehmen dabei, ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und das Verständnis rund um die Kunden zu verfeinern.
Welche Technologie steckt hinter automatisierter Textanalyse und wie funktioniert sie?
Der Prozess der automatisierten Textanalyse basiert auf den gleichen Regeln wie die herkömmliche Textanalyse. Zu Beginn werden Schlüsselwörter, Phrasen und Kategorien festgelegt, die als Grundlage der automatisierten Textanalyse dienen. Anschließend werden einzelne Textbausteine oder große Textmengen von einer Maschine durchsucht, die alle relevanten Informationen den zuvor definierten Kategorien zuordnet.
Weitere Funktionen im Zusammenhang mit der automatisierten Textanalyse sind die Stimmungsanalyse und die Themenerkennung bzw. Themenkategorisierung. Häufig tauchen alle Funktionen in einem Kombipaket auf.
Die Stimmungsanalyse kann Emotionen (positiv / negativ / neutral) aus einer Textantwort identifizieren und im Text erkenntlich machen. Die Themenerkennung bzw. die Themenkategorisierung ist ein Vorgang, der vorab definierte Themen in einer Gruppe zusammenfasst, die für das Unternehmen oder die Branche relevant bzw. interessant sein könnten. Daraus entstehen einzelne Kategorien und Untergruppen, die anschließend zu Analysezwecken genutzt werden können.
Forschungsartikel von Harvard zur automatisierten Textanalyse finden Sie hier
Anwendungsgebiete automatisierte Textanalyse:
Die Anwendungsgebiete der automatisierten Textanalyse sind vielfältig und für unterschiedliche Bereiche interessant. Insbesondere für Unternehmen, die Ihre Kommunikationsstrategie und den Bereich Customer Centricity optimieren möchten, ist der Einsatz einer automatisierten Textanalyse sehr vorteilhaft.
Automatisierte Textanalyse bei Kundenrezensionen: Analysiert einzelne Kundenrezensionen auf inhaltliche Themen und kann herausfinden, ob Kunden positiv oder negativ über das Unternehmen denken.
Automatisierte Textanalyse bei Marktforschungsumfragen: Offene Fragen bietet einen großen Mehrwert für Unternehmen, da Teilnehmende ihre Meinungen komplett frei äußern können. Diese Antworten können mittels automatisierter Textanalyse analysiert, klassifiziert und strukturiert werden. Neben Kundenmeinungen ist automatisierte Textanalyse auch im Bereich der Mitarbeiterbefragungen sehr interessant.
Automatisierte Textanalyse im Bereich Social Media: Die sozialen Medien bieten eine große Fläche für freie Äußerungen, weswegen dieser Bereich hochinteressant für den Einsatz automatisierter Textanalyse ist. Optional können neben der Analyse und Auswertung von Kommentaren, Bewertungen und Messenger Feedback auch Trendthemen identifiziert werden.
Weitere Anwendungsgebiete: Neben den oben genannten Anwendungsgebieten kann automatisierte Textanalyse auch für das Strukturieren und Kategorisieren von E-Mail oder individuellen Feedbacksystemen eingesetzt werden.
Vorteile der automatisierten Textanalyse:
Die Datenauswertung kann mit dem Einsatz automatisierter Textanalyse deutlich effizienter durchgeführt werden. Konkret kann man die zwei folgenden Vorteile vordergründig betrachten:
- Man erhält deutlich schneller Ergebnisse und ist in der Lage dazu, große Datenmengen in kurzer Zeit zu erfassen und auszuwerten. Dies ist insbesondere für Projekte interessant, die aus großen Textmengen bestehen.
- Da die automatisierte Textanalyse klar definierte Schlüsselbegriffe und Algorithmen verwendet, ist die automatische Methode genauer als herkömmliche Verfahren, die auf menschlichen Interpretationen basieren.
Fazit: Aus unstrukturierten Daten werden umsetzbare Entscheidungen
Automatisierte Textanalyse ist längst mehr als ein Trend – sie ist ein zentraler Bestandteil moderner Marktforschung. Sie ermöglicht es, große Mengen an Freitextdaten in kürzester Zeit zu analysieren, Stimmungen zu erkennen, Themen zu clustern und daraus fundierte Entscheidungen abzuleiten. Wer heute die Stimme des Kunden wirklich verstehen will, braucht Systeme, die effizient, skalierbar und methodisch belastbar sind.
Mit Voices by Cogitaris erhalten Sie genau das: Eine leistungsstarke Plattform, die nicht nur analysiert, sondern echte Erkenntnisse liefert – zugeschnitten auf Ihre Branche, Ihre Fragestellung und Ihre Zielgruppe. Sie möchten aus Kundenfeedback mehr machen als nur Bauchgefühl? Dann sprechen Sie mit uns – wir zeigen Ihnen, wie automatisierte Textanalyse zum festen Bestandteil Ihrer Customer-Insights-Strategie wird.
