Analyse von Foreninhalten: neue Kundengruppe und Produktentwicklung
Produktentwicklung und Kundengewinnung
Branche und Art der Organisation
Ein Unternehmen, das ein eigenes Produkt entwickelt und dafür neue Zielgruppen sucht. Das Wissen darüber, was die Nutzer wirklich wollen, war über Foren und Themengruppen verstreut, wo Menschen ihre Probleme in eigenen Worten beschreiben.
Geschäftliches Problem
Entscheidungen darüber, was man dem Produkt hinzufügt und zu wem man damit geht, fielen auf Basis einzelner Signale: eines lauteren Kunden, eines internen Bauchgefühls, dessen, was gerade die Konkurrenz macht. Dabei beschreiben die Nutzer in Foren unmittelbar, wo es hakt und wofür sie zu zahlen bereit wären.
Dieses Material ist jedoch unstrukturiert. Es ist freier Text, in verschiedenem Stil, ohne jede Kategorie. Das manuelle Lesen und Sortieren einer solchen Masse an Beiträgen ist unrealistisch, sodass das Wissen unangetastet lag.
Vorgehen und Arbeitsumfang
Wir sammelten die Inhalte, die die Nutzer selbst in Themenforen schreiben, und verarbeiteten sie mit Methoden der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Statt Beitrag für Beitrag zu lesen, wandelten wir die Äußerungen zunächst in Vektorrepräsentationen (Embeddings) um, die ihre Bedeutung wiedergeben, und gruppierten sie dann per Clustering: Der Algorithmus ordnet ähnliche Äußerungen selbst zu Gruppen, sodass aus der rohen Masse an Beiträgen wiederkehrende Themen und Bedürfnisse hervortreten.
Jede Gruppe ist eine Erwartungsgruppe: ein konkretes Problem, die Art, wie Menschen darüber sprechen, und die Sprache, die sie verwenden. Auf dieser Landkarte sieht man zwei Dinge zugleich: Zielgruppen, zu denen das Produkt noch nicht sprach, und Funktionen, die im aktuellen Produkt fehlen.
Die Textdaten verarbeiteten wir in einer abgesicherten Umgebung.
Geschäftlicher Effekt
Zehntausende
analysierte Äußerungen
Inhalte aus Foren und Themengruppen
zwei Richtungen
neue Kundengruppe und neue Funktionen
Einstieg in ein neues Segment und Ausbau des bestehenden Produkts
Das Unternehmen erhielt die Nutzererwartungen in ihren eigenen Worten beschrieben und in klare Themen gruppiert. Ein Teil der Gruppen wies auf ein Segment hin, das das Produkt zuvor nicht erreichte, was eine neue Kundengruppe eröffnet. Ein Teil zeigte konkrete Lücken im aktuellen Produkt, also eine fertige Liste von Funktionen zum Nachrüsten.
Der Ausbau des Produkts um Funktionen, für die es eine reale Nachfrage gibt, erhöht seinen Wert für den Kunden und wirkt sich positiv auf die Marge aus, weil das Unternehmen das baut, wonach die Menschen tatsächlich suchen.
Umfang der Einführung
Die Analyse umfasste Zehntausende Äußerungen aus Foren und Themengruppen rund um das Produkt, sodass die Größenordnung groß genug war, dass die Muster verlässlich sind. Je mehr Äußerungen in der Quelle, desto sicherer die Cluster, denn eine einzelne Stimme ist eine Anekdote, ein wiederkehrendes Muster ein Signal.
Wenn deine Nutzer ihre Bedürfnisse im Netz beschreiben und du Produktentscheidungen nach Gefühl triffst, beschreib uns deinen Fall. Wir prüfen, was sich aus dem herauslesen lässt, was man bereits über dich schreibt.
Verwandte Artikel in der cm-opti Wissensdatenbank
Leistungsbereich: Datenanalyse und NLP in der Produktentwicklung.