Social Media Intelligence.
Big Data

Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts.

Das Internet hat sich längst zu einem interaktiven Medium entwickelt. Täglich tauschen sich User über Unternehmen, Marken und Produkte aus. Sie äußern Meinungen und Erfahrungen, teilen ihre Emotionen mit und bewerten. Dies geschieht im Gegensatz zur „klassischen“ Marktforschung ungefragt und ungefiltert. Dieser User Generated Content bildet die Plattform für alle m-result Aktivitäten im Bereich der „Social Media Intelligence“.


m-result hat mit dem „Sentiment Lab“ (siehe auch: www.sentimentlab.com) einen eigenen Ansatz, der sich von bestehenden Social Media Monitoring Tools unterscheidet. Das Sentiment Lab findet und „versteht“ die Meinungen von Internet Usern zu beliebigen Sachverhalten in sozialen Medien. Im Gegensatz zu herkömmlichen, rein softwaregestützten Tools liegt dem Sentiment Lab ein hybrider Ansatz aus menschlicher und maschineller Arbeit zu Grunde. Auf Wunsch kann so eine annähernd 100-prozentige Sicherheit bei der richtigen Erkennung von Inhalten gewährleistet werden.


Möglich wird diese Sicherheit auch durch ein komplexes, domainspezifisches Wissen, welches die Spezifikationen und Besonderheiten einer Branche erfasst und in Datenbanken abgelegt ist.


Unter Meinungen werden positive oder negative Bewertungen/ Kritiken bezüglich der zu beurteilenden Objekte verstanden.


Relevanz im Sinne des Sentiment Lab haben Äußerungen,

1.    die einen konkreten Bezug zum Objekt aufweisen (z.B. Marke, Modell),
2.    sich auf Topics (Produkteigenschaften) beziehen und
3.    urteilenden Charakter haben.


Das Sentiment Lab kann unter anderem eingesetzt werden für

-    Quantitative und qualitative Forschung
-    Stärken-/ Schwächenanalyse
-    Buzz-Messung
-    Wettbewerberanalyse (Benchmarking)
-    Produktentwicklung

 

Mit dem car-online-index (COI) stellt m-result erstmalig einen Bewertungsindex über 15 Top Automobilmarken zur Verfügung, der ausschließlich auf validierten online-Urteilen basiert. Der Datensatz ist vom Anwender frei konfigurierbar über

 

1. Marke(n) / Modelle

2. Produkteigenschaften auf verschiedenen Aggregationsstufen

3. Erhebungszeitraum

4. Datenquellen

Dr. Oliver Kohl
Geschäftsführung