AI Reputation Monitoring and Improvement
AI Reputation Monitoring and Improvement nutzt Azure Language Services und OpenAI für die Sentimentanalyse von bis zu 200.000 Sätzen täglich. Die Ergebnisse werden in Customer Insights Data exportiert und in Power BI visualisiert, um Echtzeit-Einsichten und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.
Herausforderung
Kunden haben oft eine Vielzahl von Datenquellen (z.B. Hotelbewertungen, E-Commerce-Bewertungen, Social Media Kommentare, interne Umfragen) und benötigen eine effiziente Möglichkeit, diese Daten zu sammeln und zu integrieren. Die manuelle Analyse von Textdaten ist zeitaufwändig und fehleranfällig, insbesondere bei großen Datenmengen. Viele Unternehmen stoßen bei der Analyse großer Datenmengen an ihre Kapazitätsgrenzen und benötigen eine zuverlässige und sichere Möglichkeit, ihre analysierten Daten zu speichern und abzurufen. Zudem müssen Rohdaten oft aufwendig aufbereitet werden, um für KI-Analysen geeignet zu sein, und die komplexen Daten und Analyseergebnisse verständlich und ansprechend zu präsentieren, ist eine Herausforderung. Regelmäßige Berichterstattung erfordert oft manuelle Eingriffe und kann zeitaufwendig sein.
Lösung
Unsere Lösung bietet automatisches Sammeln von Daten aus verschiedenen externen Quellen über API-Schnittstellen sowie die Integration interner Daten. Mit Azure Language Services und Azure OpenAI für Sentiment-Analyse und Opinion Mining können große Datenmengen effizient und genau analysiert werden. Die Daten werden sicher in Azure Blob Storage gespeichert und regelmäßig in Power BI visualisiert. In Customer Insights Data werden die Rohdaten sortiert und in ein KI-gerechtes Format überführt, was die Qualität und Effizienz der nachfolgenden Analysen verbessert. Die Ergebnisse werden automatisch in die Customer Insights Umgebung geladen und können direkt in Power BI für Berichterstattung und weitergehende Analysen verwendet werden.
Vorteile
Effizienzsteigerung bei der Datensammlung
Automatisierung: Automatisches Sammeln von Daten aus verschiedenen externen Quellen und Integration interner Daten spart Zeit und Ressourcen.
Vielfältige Datenquellen: Integration von Daten aus Hotelbewertungen, E-Commerce-Bewertungen, Social Media Kommentaren und internen Umfragen.
Genauigkeit und Umfang der Datenanalyse
Fortschrittliche Analysen: Nutzung von Azure Language Services und Azure OpenAI zur Sentiment-Analyse und Opinion Mining ermöglicht präzise und umfassende Analysen großer Datenmengen.
Skalierbarkeit: Möglichkeit, ab 200.000 Sätze pro Tag auszuwerten und die Kapazität bei Bedarf zu erhöhen.
Optimierte Datenaufbereitung
Customer Insights Data: Rohdaten werden sortiert und in ein Format überführt, das für KI-Analysen geeignet ist, was die Qualität und Effizienz der Analysen verbessert.
Aussagekräftige Datenvisualisierung
Power BI: Erstellung von klaren und leicht verständlichen Visualisierungen, die Einblicke und Analysen erleichtern und fundierte Entscheidungen unterstützen.
Automatisierte und regelmäßige Berichterstattung
Kontinuierliche Aktualisierung: Die Ergebnisse der Analysen werden automatisch in die Customer Insights Umgebung geladen und können direkt in Power BI für die Berichterstattung verwendet werden.
Tiefe Einblicke und Analysefähigkeiten
Korrelation und Key Driver Analysis: Identifizierung bedeutender Zusammenhänge und Hauptfaktoren, die die Kundenzufriedenheit beeinflussen, um gezielte Verbesserungsmaßnahmen zu priorisieren.
CSAT-Analyse: Bestimmung der Kundenzufriedenheit und Verfolgung von Trends und Veränderungen über die Zeit hinweg.
Interaktive und benutzerfreundliche Datenexploration
Dimensionale Analyse: Möglichkeit, Daten nach verschiedenen Dimensionen wie Land, Markt, Hotel und Reisebüro zu durchsuchen, um detaillierte Einblicke zu erhalten.
Nutzerfreundliche Visualisierungen: Klare und prägnante Darstellungen von Daten in Form von leicht interpretierbaren Diagrammen und Tabellen.
Echtzeit-Datenanalyse
Aktualität: Zugriff auf Echtzeitdaten für zeitnahe Maßnahmen und Entscheidungstreffen.
All-in-One Plattform
Integrierte Fähigkeiten: Zusammenführung verschiedener Analyse- und Visualisierungsfähigkeiten in einer einzigen Plattform, die es Nutzern ermöglicht, vielfältige Analysen durchzuführen.
Übersichtsseite der KI-App für Rufüberwachung und -verbesserung
Technische Details
Power Automate (Data Gathering)
Mögliche Datenquellen sind unter anderem Hotelbewertungen von Booking, Tripadvisor und Google Reviews, E-Commerce Bewertungen von Google, eigene Produktbewertungen und Trustpilot, Social Media Bewertungen sowie interne Daten aus Customer Satisfaction und Employee Satisfaction Umfragen. Externe Daten werden über API-Schnittstellen mit Power Automate ausgelesen, während interne Daten bereits vorhanden sind. Diese Daten werden im nächsten Schritt in Customer Insights Data abgespeichert.
Customer Insights Data (Data Engineering)
In Customer Insights Data werden die Rohdaten sortiert und in ein für die KI-Analyse passendes Format überführt. Die Daten werden regelmäßig in einen Azure Blob Storage exportiert.
Azure Blob Storage
Die Daten werden in einem dedizierten Ordner sicher gespeichert.
Azure Function Premium (Sentiment Analyse)
Eine Azure Function triggert automatisch nach dem Ablegen der Reviews im Blob und sammelt die Daten zur Verarbeitung. Die Azure Function führt dann mehrere Schritte aus:
- Auswertung der Reviews mit Hilfe von Azure Language Services:
- Sentiment Analyse: Ein Sentiment zwischen -1 (negativ) und 1 (positiv) wird berechnet für Gesamtreview und jeden einzelnen Satz der Review.
- Opinion Mining: Schlagworte und prägnante Adjektive werden extrahiert (z.B. Adj: „schöne“, Schlagwort: „Farben“).
- Fallback mit Azure OpenAI: Falls Azure Opinion Mining keine passenden Schlagworte findet, wird ein Azure OpenAI Modell eingesetzt. Das datenschutzwahrende GPT-Modell wird über Azure OpenAI angesteuert und gibt relevante Schlagwortpaare zurück, falls vorhanden.
Die Ergebnisse werden wieder in CSV-Form im Azure Blob Storage
Customer Insights Data (Data Engineering)
Nach erfolgreicher Auswertung der Bewertungen lädt CID die Daten wieder in die Customer Insights Umgebung. Die ausgewerteten Daten werden dann an Power BI für die Datenvisualisierung weitergeleitet.
Power BI (Data Visualization)
Correlation Analysis:
- Enthüllen signifikanter Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren, die die Zufriedenheit beeinflussen.
- Verstehen, wie verschiedene Variablen interagieren und die Gesamtscores beeinflussen.
CSAT Analysis:
- Bestimmung der Kundenzufriedenheit durch aussagekräftige KPIs.
- Identifizierung von Trends und Veränderungen in der Kundenzufriedenheit über die Zeit hinweg.
Interactive Data Exploration:
- Detaillierte Analyse der Daten nach Dimensionen wie Land, Markt, Hotel und Reisebüro.
- Interaktive Exploration der Daten für detaillierte Einblicke.
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AI Reputation Monitoring and Improvement nutzt Azure Language Services und OpenAI für die Sentimentanalyse von bis zu 200.000 Sätzen täglich. Die Ergebnisse werden in Customer Insights Data exportiert und in Power BI visualisiert, um Echtzeit-Einsichten und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.
Anwendungskategorie: Sentiment-Analyse, OpenAI, Opinion Mining, Power BI, Customer Insights, Azure
IHRE ANSPRECHPERSON
Turag Nikandam
Consultant im Bereich Data & AI Engineering mit über 4 Jahren Erfahrung in der Entwicklung von Softwarelösungen mit Microsoft Power BI und Fabric
