Millionen Nutzerbeiträge, ein klares Signal
Die Herausforderung
Eine globale Consumer-Marke hatte Millionen von Produktbewertungen und Social-Media-Beiträgen, verteilt über ein Dutzend Plattformen – aber keine strukturierte Möglichkeit, die Emotionen dahinter zu erkennen.
Was ich gebaut habe
Eine End-to-End-Pipeline, die Bewertungen und Social-Media-Posts aus rund zehn Quellen zusammenführt und anschließend mit einem eigens trainierten KI-Erkennungsmodell hinsichtlich ihrer Emotionen analysiert. Über eine Human-in-the-Loop-Konsole kann das Team die Ergebnisse prüfen und nachjustieren, bevor sie im Dashboard landen.
Das Ergebnis
Rund fünf Millionen Beiträge bewertet und laufend aktuell gehalten – so hat die Marke jederzeit ein aktuelles Bild davon, wie Kunden zu einzelnen Produkten und Themen stehen, zu einem Bruchteil der Kosten von Handarbeit. Und weil das emotionale Bild direkt zeigt, was als Nächstes zu tun ist, liefert es dem Kunden konkrete Aktivierungsideen – aus reiner Marktforschung wird so ein strategisches Werkzeug.
