Reputationsanalyse mit Stimmungsbarometer

    Details

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    Öffentliche Wahrnehmung von Unternehmen und Marken kontinuierlich sichtbar machen statt punktueller Marktbeobachtung.

    Analyse von Stimmungen, Themen und Reputationsentwicklungen über Social Media, News-Portale, Blogs und weitere digitale Quellen hinweg.

    Branche: PR & Medien
    Rolle PER SOLUTIONS: Datenintegration, Big Data Analytics, Machine Learning, Dashboarding und Reporting
    Cross-Architect-Case: AI & Technology Architect + Insight Architect
    Gemeinsamer Impact: Technologie macht Wahrnehmungen und Stimmungen sichtbar. Insights und Kommunikationsstrategie machen diese Erkenntnisse handlungsrelevant.
    Kunde: IMWF

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    • Ausgangslage & Ziel

      Ein Unternehmen aus der PR- und Medienbranche analysiert die Wahrnehmung von Unternehmen und Marken im Markt. Dafür werden große Mengen an Online-Daten aus unterschiedlichen Quellen ausgewertet.

      Die bestehenden Analyseverfahren waren zunehmend aufwendig und kaum noch skalierbar. Insbesondere die thematische Einordnung großer Textmengen sowie die Aufbereitung der Ergebnisse für Kunden verursachten einen hohen manuellen Aufwand.

      Gesucht wurde eine Lösung, die große Datenmengen automatisiert analysiert und die Ergebnisse in verständlicher Form visualisiert.

    • Impact-Versprechen

      Reputationsentwicklungen frühzeitig erkennen und aus Daten belastbare Entscheidungsgrundlagen für Kommunikations- und Markenstrategien schaffen.

    • Vorgehen

      PER SOLUTIONS entwickelte eine Big-Data-Analytics-Plattform zur automatisierten Analyse großer Mengen an Social-Media-Beiträgen, News, Blogs und weiteren Online-Quellen.

      Mittels Machine Learning werden Themen identifiziert, klassifiziert und für die weitere Analyse aufbereitet. Die Ergebnisse werden in interaktiven Dashboards und Stimmungsbarometern visualisiert und ermöglichen eine kontinuierliche Beobachtung von Marken- und Unternehmenswahrnehmungen.

    • Ergebnis

      Die Wahrnehmung von Unternehmen und Marken kann heute deutlich effizienter analysiert und dargestellt werden.

      Relevante Themen, Stimmungsveränderungen und Reputationsentwicklungen werden schneller sichtbar. Analysten können sich stärker auf die Interpretation und strategische Bewertung der Ergebnisse konzentrieren, statt Zeit in die manuelle Datenaufbereitung zu investieren.

    • Learnings

      Die Qualität von Reputationsanalysen hängt maßgeblich von der intelligenten Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen ab. Erst dadurch entsteht ein belastbares Gesamtbild der öffentlichen Wahrnehmung.