Wie man die Sentiment-Analyse zur Kundenzufriedenheitsanalyse nutzt

Ob Produktbewertungen auf Amazon, Tweets an ein Unternehmen oder E-Mails an den Support: Kunden äußern im digitalen Zeitalter Ihre Meinung über zahlreiche Kanäle. Die Sentiment-Analyse bietet das ideale Werkzeug um die Flut an Meinungen auszuwerten und zu überwachen. In diesem Artikel zeigen wir, wie sich eine Sentiment-Analyse sinnvoll für die Kundenzufriedenheitsanalyse einsetzen lässt.

Evidenzbasierte Medizin – Möglichkeiten und Herausforderungen aus Sicht der Statistik

Der Grundstein der evidenzbasierten Medizin ist der gewissenhafte Gebrauch wissenschaftlicher Nachweise in der medizinischen Behandlung von Patienten. Mit evidenzbasiertem Arbeiten können Arzt und Patient gemeinsam eine fundierte Entscheidung im Hinblick auf die Therapie treffen. Wir zeigen Ihnen, wie diese Entscheidungsfindung aus statistischer Sicht stattfindet und worauf sie achten müssen.

Kundensegmentierung: So lernt man seine Kunden kennen!

Alle Kunden haben unterschiedliche Bedürfnisse und Wünsche und reagieren dementsprechend unterschiedlich auf Marketingkampagnen. Die Kundensegmentierung als CRM-Tool kann die Effektivität von Marketingaktivitäten erheblich verbessern. In diesem Artikel erfahren Sie, welche Chancen und Vorteile die Kundensegmentierung für Unternehmen bietet, welche Arten der Kundensegmente es gibt (z.B. geografisch, psychografisch, demografisch) und welche Schritte das Kundensegmentierung Verfahren hat.

Die besten Data Mining Tools für den Einsatz im Unternehmen

Data Mining Methoden sind für Unternehmen zur unumgänglichen Notwendigkeit geworden: Data Mining eigent sich hervorragend um hohe Datenmengen hinsichtlich Trends und wiederkehrenden Muster zu untersuchen und daraus anschließend wichtige Kundeninformationen abzuleiten. Aufgrund der aus den Datenanalysen abgeleiteten Erkenntnissen können durch Data Mining Klassifikation beispielsweise Kundenprofile und Buyer-Personas erstellt und Marketingforschung betrieben werden. Doch welche Data […]

ERP Data Mining – Ein Data Mining-Beispiel aus der Praxis

In diesem Artikel wollen wir anhand eines Data Mining Beispiel die vielseitigen Möglichkeiten von ERP Data Mining Verfahren näherbringen. Dazu stellen wir Ihnen ein fiktives Unternehmen vor, dass die digitale Transformation wagt. Zudem werden Technologien vorgestellt, die im Unternehmen etabliert werden können und mit deren Hilfe sich wertvolle Quellen wie Kundeninformationen oder Buyer Personas aus sozialen Medien analysieren lassen.

Big Data im Gesundheitswesen: Die wichtigsten neuen Ansätze für Medical Data Mining

Die Speicherung von großen Mengen medizinischer Daten (Big Data im Gesundheitswesen) ermöglicht eine spürbare Verbesserung der Patientenversorgung. Mit der Anwendung von Data Mining Methoden können daraus bislang unbekannte und nützliche Informationen gewonnen werden. Das größte Potenzial liegt dabei bei der zeitnahen Verfügbarkeit spezifischer Entscheidungshilfen. Wir zeigen ihnen konkrete Umsetzungen.

Prädiktive Analyse: Wie die Daten von heute die Zukunft fürs Unternehmen vorhersagen

In diesem Artikel stellen wir Ihnen einen Data Science Bereich, der sich mit der Zukunft befasst: Prädiktive Analyse. Immer mehr Unternehmen, darunter solche Giganten wie Walmart oder IBM, bauen Prädiktive Analyse in ihre Geschäftsabläufe ein. Wir zeigen Ihnen, wie sich diese Planungsmethode von der anderen unterscheidet, wie sie funktioniert und wie auch Ihr Business von der Prädiktive Analyse profitieren kann.

So kann man KI im Unternehmen nutzen: Einsatzmöglichkeiten und Herausforderungen

Systeme künstlicher Intelligenz (KI) und Strategien des Maschinellen Lernens verändern die Welt ähnlich tiefgreifend und nachhaltig wie das Internet. Gleichzeitig ist das KI-Bewusstsein in Unternehmen noch eher gering ausgeprägt. Im Mittelpunkt des Artikels stehen Fragen, was künstliche Intelligenz ist und wo KI in Unternehmen bereits zum Einsatz kommt, welche Anwendungsmöglichkeiten anhand eines konkreten Fallbeispiels bereits genutzt werden und welche Herausforderungen und Einschränkungen für Unternehmen bestehen.

Customer Analytics (CRM): Wie die Kundenbeziehung mit Data Mining nachhaltig verbessert werden kann

„Der Kunde ist König!“ – An diesem Spruch hat sich bis heute nichts geändert: Unternehmen, die Kunden mit ihren und Wünsche und -bedürfnisse kennen und in den Mittelpunkt stellen erhalten zufriedene, kaufkräftige und loyale Kunden mit langfristigen Geschäftsbeziehungen. Wir zeigen Ihnen, wie sie mit Customer Analytics Kundenwünsche und deren Bedürfnisse strukturiert wahrnehmen.